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Claude Cowork에 내장 브라우저 탑재 — 사이드 패널에서 웹 작업 자동 처리
Claude Cowork에 내장 브라우저가 추가됐다. 웹사이트 접근이 필요한 태스크 발생 시 사이드 패널에 브라우저가 자동 실행되고, Claude가 탐색·폼 작성·작업 완료를 자율 처리한다.
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Insights의 AI 기사
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Claude 메모리, 채팅과 Cowork 전반에 통합 — 매번 설명 없이 연속 작업 실현
Anthropic이 Claude의 메모리 기능을 채팅과 Cowork 전반에 통합했다. 채팅에서 나눈 대화 내용을 Cowork가 자동 참조하며, 사용자가 직접 기억 내용을 확인·수정·삭제할 수 있다.
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Claude Academy 출시 — AI 입문부터 팀 도입까지 무료 학습 플랫폼 공개
Anthropic이 모든 수준을 아우르는 무료 AI 교육 플랫폼 Claude Academy를 공식 오픈했다. AI 입문부터 기업 도입까지 단계별 코스를 academy.claude.com에서 무료로 제공한다.
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AI 해커뉴스
과잉 설계 없는 RAG — 6가지 검색 아키텍처와 선택 기준
AI 엔지니어 Rafael Pierre가 데이터 신선도, 코퍼스 특성, 쿼리 패턴, 규모, 팀 역량이라는 5가지 요인을 기준으로 최적 RAG 아키텍처를 고르는 가이드를 정리했다. 하루 1000건 미만 쿼리라면 풀텍스트 검색만으로 충분할 수 있다.
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AI 해커뉴스
DuckDB 개발사 DuckLabs, AWS 합류 선언 — 오픈소스 계속 유지
DuckDB를 만든 DuckLabs가 9월 초 AWS에 합류한다. 네덜란드 암스테르담 팀은 그대로 유지되고, DuckDB는 MIT 라이선스 오픈소스로 계속 운영된다.
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AI
Apple, Siri·Vision Pro 팀 200명 이상 감원 — AI 전략 재편 신호
Apple이 Siri, Intelligent Systems Experience, Vision Pro 팀에서 200명 이상의 직원을 감원했다. 리소스를 최신 AI 이니셔티브와 차세대 기기 개발로 재배치하는 내부 재편의 일환이다.
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AI
Inherent의 27B 에이전트 Faraday, 과학 논문 재현 벤치마크서 GPT-5.5·Opus 4.8 추월
DeepMind 출신 4인이 설립한 런던 스타트업 Inherent이 27B 에이전트 Faraday로 GPT-5.5와 Claude Opus 4.8을 과학 논문 재현 테스트에서 앞섰다고 발표했다. 2026년 5월 $5000만 시드 라운드로 스텔스를 해제했다.
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IBM Granite 4.2, 에이전트 강화학습 내장 오픈소스 추론 모델 등장
IBM이 3B·8B·30B 규모의 오픈소스 추론 모델 Granite 4.2를 Apache 2.0으로 공개. 8B·30B 모델은 실제 소프트웨어 개발·터미널·웹 검색 환경에서 에이전트 강화학습을 거쳤으며 512K 토큰 컨텍스트와 12개 언어를 지원한다.
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OpenAI 자체 칩 Jalapeño, NVIDIA 대비 최대 4배 빠른 추론 성능
OpenAI가 Broadcom과 공동 개발한 첫 번째 자체 추론 전용 칩 Jalapeño의 벤치마크 결과를 공개했다. InferenceX 테스트에서 NVIDIA GB200/GB300 대비 와트당 처리량이 1.5~1.9배, 지연 시간이 1.7~3.6배 개선됐으며, 대화형 워크로드에서는 최대 4.1배 빠른 속도를 기록했다.
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Intel, Hot Chips 2026에서 에이전틱 AI 겨냥 3대 칩 아키텍처 공개
Intel이 Hot Chips 2026에서 Diamond Rapids(서버), Crescent Island(GPU), Wildcat Lake(엣지) 세 가지 에이전틱 AI 플랫폼을 발표했다. 세 제품 모두 Intel 18A 공정과 Foveros Direct 3D 패키징을 공통 기반으로 삼는다.
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NVIDIA, Q2 매출 $962억 신기록 — 블랙웰 울트라가 이끄는 AI 인프라 폭발 성장
NVIDIA가 2027 회계연도 2분기 매출로 $962억을 기록하며 전년 대비 106% 성장했다. 데이터센터 부문이 $890억으로 전체 매출의 92%를 차지하며 블랙웰 울트라 인프라의 폭발적 수요를 확인시켰다.
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LG·NVIDIA, 서울 양재에 물리 AI 데이터 팩토리 개설 — 로봇 10만 시간 학습 목표
LG전자와 NVIDIA가 서울 양재 R&D 캠퍼스에 1만㎡ 규모의 물리 AI 데이터 팩토리를 구축한다. 2026년 말까지 수백 대의 로봇을 투입해 10만 시간 이상의 학습 데이터를 생성하며, NVIDIA Isaac·Cosmos·Omniverse 플랫폼이 활용된다.
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