r/MachineLearning에서 주목받은 TorchLean은 PyTorch 스타일 실행 경로와 정형 검증 경로를 Lean 4 안에서 같은 의미 체계로 통합하려는 시도다. Float32 의미론, SSA/DAG IR, IBP·CROWN 계열 검증을 결합해 안전성 검증 파이프라인의 의미 불일치 문제를 줄이는 데 초점을 둔다.

2026년 3월 5일 1분 소요 28

#machine-learning #formal-verification #lean4

Google, 2026 Responsible AI Progress Report 공개…Gemini 시대 거버넌스·평가 체계 확장

Google이 2026년 2월 17일 Responsible AI Progress Report를 공개하고 2월 18일 업데이트했다. AI Principles 기반 거버넌스를 Gemini 제품 운영과 foundation model 개발 전반으로 확장한 내용이 핵심이다.

2026년 3월 5일 2분 소요 42

#google #responsible-ai #governance

Anthropic, Responsible Scaling Policy 3.0 공개…ASL 임계치 운영 방식 재설계

Anthropic이 2026년 2월 24일 Responsible Scaling Policy(RSP) Version 3.0을 발표했다. 기존 ASL 임계치 프레임을 유지하되, 모호한 고위험 구간에서의 운영 현실을 반영해 투명성 중심 구조로 업데이트했다.

2026년 3월 5일 2분 소요 48

#ai-safety #anthropic #policy

OpenAI, 학습 성과 측정 프레임워크 공개…7개국 1만+ 학생 파일럿 예고

OpenAI가 교육 현장에서 AI의 실제 학습 효과를 측정하기 위한 Learning Outcomes Measurement Suite를 발표했다. 2026년에 7개국 1만 명 이상 학생과 10개 파트너 기관이 참여하는 독립 파일럿을 진행하고, 결과를 바탕으로 오픈소스 평가 도구를 확장하겠다고 밝혔다.

2026년 3월 4일 2분 소요 40

#openai #education #ai-evaluation

AI X/Twitter

Anthropic, 대규모 모델 증류(distillation) 공격 캠페인 공개

Anthropic는 Claude를 겨냥한 증류 공격이 고도화되고 있다고 밝히며 업계·정책 공조를 촉구했다. 연결된 공식 글에서는 대규모 악용 패턴과 대응 수단을 구체적으로 제시했다.

2026년 3월 4일 1분 소요 50

#anthropic #distillation #ai-security

NVIDIA, software-defined AI-RAN 상용 전환 가속…5G 현장 검증과 6G 기반 동시 제시

NVIDIA는 2026년 3월 1일 AI-RAN이 실험실 단계를 넘어 현장 상용 검증으로 이동하고 있다고 발표했다. T-Mobile U.S., SoftBank, IOH 사례와 SynaXG의 36 Gbps·10 ms 미만 지표를 제시하며 AI-native 6G 전환 기반을 강조했다.

2026년 3월 4일 2분 소요 51

#nvidia #ai-ran #telecom

AI X/Twitter

Perplexity, 첫 개발자 컨퍼런스 'Ask 2026' 개최 발표

Perplexity는 2026년 2월 27일 X에서 자사 첫 개발자 컨퍼런스 Ask 2026을 공개했다. 행사 페이지는 3월 11일 샌프란시스코, 초청 기반 100명 규모의 비공개 포맷과 제품 발표 중심 구성을 제시했다.

2026년 3월 4일 1분 소요 38

#perplexity #developer-conference #ecosystem

AI 해커뉴스

Show HN: Timber, 고전 ML 모델을 초소형 C 바이너리로 컴파일해 초저지연 추론 제시

Show HN에 올라온 Timber는 트리 기반 ML 모델을 의존성 없는 C99 아티팩트로 변환해 약 2μs 지연과 Python 대비 최대 336배 속도를 주장한다.

2026년 3월 4일 2분 소요 34

#classical-ml #xgboost #inference