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Claude Mythos가 HAWK 키 강도 절반과 AES 공격 200-800배 개선을 포착한 이유
Claude Mythos Preview가 HAWK 후보 서명 체계의 유효 키 강도를 절반으로 낮추고 7라운드 AES 공격을 200-800배 빠르게 만든 방법을 찾았다. 실제 운영 시스템은 영향받지 않지만, 암호 표준 검증에 LLM이 들어오기 시작했다는 신호다.
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AI
직무 경계 넘은 ChatGPT 업무 43.5%, 조직 재설계의 새 신호
OpenAI가 미국 ChatGPT 업무 메시지 80만 건 이상을 분석해, 직무 고유 업무의 43.5%가 사용자의 원래 직무 밖 과제였다고 밝혔다. AI 도입 효과가 단순 자동화보다 “누가 어떤 일을 맡는가”의 변화로 먼저 나타난다는 데이터다.
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AI Google Research
확산 모델의 창의성, 우연 아닌 score smoothing의 수학
Google Research가 diffusion model이 학습 데이터를 베끼지 않고 새 샘플을 만드는 이유를 score smoothing으로 설명했다. ICLR 2026 논문과 코드가 함께 공개돼, 생성형 AI의 memorization 논쟁을 더 정밀하게 다룰 근거가 생겼다.
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AI X/Twitter
Anthropic, 캐나다 AI 연구에 1,000만 CAD 투입과 Claude 크레딧 확대
Anthropic이 캐나다 AI 연구기관에 1,000만 CAD 규모 지원을 배정했다. Amii, Mila, Vector와 의료·대학 기관까지 포함돼 Claude 활용 범위가 연구와 공공 영역으로 넓어진다.
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AI 레딧
Rocket League로 학습한 MIRA, multiplayer world model 실험의 관전점
r/MachineLearning에서 검증된 최신 글 중 연구 가치가 가장 분명했던 항목은 게임 데이터를 이용한 interactive world model이었다.
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LLM 해커뉴스
30papers.com, “Ilya가 건넨 30편”을 읽기 쉬운 ML 입문서로 재구성
논문 목록 자체보다 어려운 용어와 읽는 순서를 어떻게 낮출지가 HN 댓글의 관심사였다.
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AI X/Twitter
AdaJEPA, 1번의 gradient step으로 world model을 실행 중 현장 보정
로봇과 에이전트 계획에서 고정된 world model이 흔들리는 문제를 줄이는 연구다. AdaJEPA는 MPC 재계획마다 관측 전이를 이용해 1번의 gradient step과 최근 5개 전이 버퍼로 모델을 보정한다.
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Microsoft Memora, 에이전트 기억 검색에서 컨텍스트 토큰 최대 98% 절감
Microsoft Research가 Memora를 저장 내용과 검색 방식을 분리한 에이전트 기억 시스템으로 소개했다. 연구 블로그는 LoCoMo와 LongMemEval에서 Mem0, RAG, full-context inference를 앞서며 컨텍스트 토큰을 최대 98% 줄였다고 설명한다.
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LLM 뉴스 큐레이션
리서치 에이전트가 검색어로 비밀을 흘리는 MosaicLeaks 실험
ServiceNow 연구진은 로컬 문서와 웹 검색을 오가는 deep research 에이전트가 사내 정보를 검색어 조각으로 흘릴 수 있음을 보였다. PA-DR 훈련은 전체 정보 유출률을 34.0%에서 9.9%로 낮췄지만, 성능만 올리는 훈련은 유출을 키웠다.
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과학
피부 AI, 2,345명 실험에서 “다음 행동” 판단까지 개선
피부 증상을 검색어로 설명하기 어려운 사람에게 AI가 단순 진단 후보를 넘어 다음 행동 판단까지 도움을 줄 수 있다는 대규모 실험 결과가 나왔다. Google Research는 JAMA Dermatology 논문과 CHI 연구를 묶어, 2,345명 규모 평가에서 AI 기반 정보 도구의 효과와 한계를 함께 제시했다.
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AI X/Twitter
Gemini 교실 실험, 문제풀이 접근 질문 비중을 68%에서 90%로 끌어올린 결과
Google DeepMind의 Sierra Leone 교실 실험에서 학생들의 문제 접근 질문 비중이 68%에서 90%로 늘었다. 8주간 1,763명을 대상으로 한 RCT라는 점에서 교육용 AI 논의가 사용감이 아니라 행동 변화 지표로 이동했다.
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과학
전자 대신 빛-물질 결합 입자로 AI 연산 — 펜실베이니아大 돌파구
펜실베이니아대 연구팀이 엑시톤-폴라리톤(빛-물질 결합 입자)을 활용한 광학 연산 기반 AI 하드웨어를 발표했다. 에너지 소모량은 전통 전자 회로 대비 극적으로 낮고, 열 발생 없이 초고속 스위칭이 가능해 AI 연산의 전력 문제를 해결할 새 경로로 주목받는다.
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