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r/MachineLearning은 1,200편 목록을 유용한 출발점으로 보면서도, 곧바로 “link가 있다”와 “재현 가능하다”는 다르다고 짚었다. 댓글들은 누락, 404, 실행 불가능한 code까지 연구 공개의 현실적인 마찰을 꺼냈다.

닫힌 benchmark 대신 live math frontier가 움직였다는 점에서 무게가 다르다. Together는 EinsteinArena agents가 11차원 kissing number 하한을 593에서 604로 끌어올렸고, 4월 11일 기준 open problem에서 11개의 새로운 SOTA를 기록했다고 적었다.

Google DeepMind는 X에서 EMBL-EBI, NVIDIA, 서울대와 함께 AlphaFold Database에 수백만 개의 AI-predicted protein complex structures를 추가한다고 밝혔다. 이번 공개는 AlphaFold를 단일 protein 구조 예측에서 protein interactions를 연구하는 공개 인프라로 한 단계 확장하는 조치다.