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네비우스, 엔스케일, 베르다 등 유럽의 AI 클라우드 서비스 제공업체와 불, 델, HPE 등 서버 제조사들은 NVIDIA Vera CPU를 기반으로 차세대 고에너지 효율·고병렬 AI 인프라를 구축하고 있으며, 특히 샌드박스 실행, 시맨틱 검색, 데이터 분석 및 연구 협업과 같은 시나리오를 포함한 에이전트 기반 컴퓨팅(Agentic Computing) 워크로드를 중점적으로 지원하고 있습니다.
Goodfire 연구원 닉 카마라타는 2만 6천 단어에 달하는 장문의 글을 발표하며, 대형 언어 모델(LLMs)의 내부 메커니즘이 학계의 예상보다 훨씬 더 구조적이고 이해하기 쉽다는 주장을 제기했다. 그의 핵심 논지는 Inception v1과 같은 모델에서 관찰된 ‘다의성 뉴런’에 대한 재해석에 기반하는데, 예를 들어 ‘고양이/자동차 공용 뉴런’은 무질서한 초지정이 아니라 V자형 시각 패턴에 반응하는 것임을 지적한다. 다만 이 주장은 아직 현대 LLM들에 대해 체계적인 검증이 완료되지 않았으며, 스탠퍼드대학교의 크리스 포츠와 어라이먼트 리서치 센터의 제이컵 힐턴 등 학자들로부터 일반화 가능성과 기술적 깊이에 대한 의문을 받고 있다.
Anthropic은 비영리 단체 METR에게 ‘직원 수준’의 권한을 부여하여 자사 내부 시스템에 대한 심층적 위험 평가를 수행할 수 있도록 했으며, METR은 Anthropic의 사전 승인 없이 자체적으로 평가 결과를 공개할 수 있습니다.
연구: sparqlite: SQLite 내부의 SPARQL 1.1, Rust로 작성 이 연구 과제는 사실 클라우드 코드 문서의 ‘동적 워크플로를 활용한 대규모 서브에이전트 오케스트레이션’에서 설명된 대로, ‘Ultracode’ 모드에서 클라우드 코드 웹을 실행하는 실험이다. Ultracode가 활성화되면 클라우드 코드는 동적 워크플로를 적극적으로 활용하여, 복잡한 문제를 해결하기 위해 서브에이전트 네트워크를 정의하고 조율하는 JavaScript를 생성한다. 초기 프롬프트는 다음과 같았다—‘행들을 직접 처리하라’는 뜻이었고, ‘delete’라는 단어는 휴대폰 자판에서 실수로 입력된 오타였다: Rust로 SQLite 확장 기능을 작성하여 SPARQL을 내장하고, delete 행을 직접 처리할 수 있어 매우 빠르게 작동하도록 만드세요. 이로 인해 클라우드 코드 웹은 12시간 넘게 연속으로 작동했다. 다음 날 진행 상황을 확인하고, 한 줄의 메시지를 보냈다.
로잘린 아카데믹 플랜을 소개합니다. 이 플랜은 자격을 갖춘 학술 연구실에 GPT-로잘린과 생명과학 연구를 발전시키는 데 필요한 도구에 대한 후원형 접근 권한을 제공합니다.
GPT-6 Astra 및 GPT-6.1 Sol, Codex 및 사이버 보안을 위한 Daybreak로, 이 AI 실험실은 일 동안 집중하고 사용을 개선하는 대리인을 건설합니다.
연구: Python 3.15를 이용한 웹 편집 프로파일링: 플레임 그래프와 소스 히트맵 GPT-6 Astra Extra High가 탑재된 Codex를 사용해 새로운 Python 3.15 프로파일러의 성능을 시험해 보았습니다. PyPI에 있는 “web-edit” 앱을 대상으로 실행해 보았는데요, 먼저 연구를 진행한 뒤 이들 데모를 만들어 주시기 바랍니다. 다음은 그 결과로 나온 플레임 그래프와 히트맵의 예시입니다. 태그: 프로파일링, 파이썬, 코덱스
예전에 드워프 포트리스는 버전 관리를 사용하지 않는다는 이야기를 들은 기억이 납니다. 그 사실은 제 머릿속에 오래 남아 있었는데, 게임의 본질적인 복잡성 때문에 버전 관리의 혜택을 더 크게 받을 수 있는 코드베이스를 상상하기가 어렵기 때문입니다. 그건 예술이죠. 그래서 찾아보았지만, 안타깝게도 버전 관리가 없던 시절은 끝난 것으로 보입니다. 탄 애덤스의 발언을 인용하자면: 2013년 3월: “나는 버전 관리를 쓰지 않아요—코드가 즉각적인 이점 없이 검은 상자 같은 곳에 커밋되는 느낌이 마음에 들지 않았거든요.” 2016년 3월: “나는 심지어 버전 관리조차 하지 않아요. 그것이 무엇인지 모른다면 저한테 따지지도 않을 거고, 버전 관리가 뭔지 안다면 ‘버전 관리를 안 쓴다고? 소스 관리도 안 한다고? 당신에게 무슨 문제가 있는 거야? 어떻게 그럴 수 있지?’라고 할 테니까요.”
OpenAI는 내부 국경 모델에서 수학에 새로운 결과를 게시하고 GitHub의 Lean Proof 공식화 및 연구 세부 사항을 공유합니다.
Jump Trading은 OpenAI를 사용하여 양적 연구를 확장합니다. 더 이상 실행되는 AI 워크플로우가 인간의 리뷰와 여러 데이터 소스를 결합하는 방법을 알아보십시오.
OpenAI는 EU 규정에 따라 텍스트 워터 마크에 접근하는 방법. 워터 마크가 적용하는 곳을 알아보기, 탐지 작품 및 왜 접근은 연구원과 함께 시작합니다.
우리는 건축가, 팅커, 연구원 및 Codex를 사용하여 놀라운 일을 할 수있는 제작자의 실제 이야기를 수집하고 있습니다. Codex Originals 프로그램의 다음 챕터의 일부가 되려면 아래 이야기와 프로젝트에 대해 더 많은 것을 알려주십시오.
GPT‐6 Astra는 병렬의 에이전트를 연구하고 30 시간 동안 노동 시장 데이터를 종합하고 절반의 비용 대. 이전 모델.
새로운 OpenAI 경제 연구는 노동자가 전통적인 역할을 넘어 AI를 사용하는 방법을 보여 주며 새로운 활동은 자신의 작업의 일부를 반복합니다.
당사 보안 팀이 지속적인 스트리밍 아키텍처를 활용하여 알림 트리아지 처리량을 확장한 자동화된 다중 에이전트 조사 파이프라인을 구축한 방법을 확인해 보세요.
금융서비스를 위한 ChatGPT 소개, 연구, 모델링 및 클라이언트 읽기 자료를 위한 내장 금융 데이터 및 GPT-6 Astra 결합.
César de la Fuente의 실험실은 Codex와 ChatGPT를 사용하여 항균성 후보자를 위한 생활과 멸종 genomes를 검색하여 약 저항하는 감염을 싸울 수 있습니다.
MIT 연구자가 GPT-5.6 Sol를 Codex로 자율적으로 실행하는 퀀텀 컴퓨팅 실험, 결과 분석 및 캘리브레이션 퀴즈로 사용하는 방법을 알아보십시오.
OpenAI의 $ 5 백만 보조금 프로그램에 적용하여 유전자 분석 AI가 대 개발, 웰빙 및 안전에 영향을 미치는 방법에 대한 독립적 인 연구를 지원합니다.
OpenAI 내부, 코딩 에이전트는 AI 연구를 재구성합니다. 에이전트 사용, 실험 속도, 작업 복잡성 및 연구 가속에 초기 데이터를 탐구합니다.
