Together Research는 2026년 3월 27일 divide-and-conquer를 적용한 더 작은 모델이 long-context task에서 GPT-4o single-shot를 맞추거나 앞설 수 있다고 밝혔다. Together 블로그와 arXiv 논문은 이 방법이 planner-worker-manager 구조와 task, model, aggregator noise 분석에 기반한다고 설명한다.
GitHub repo와 arXiv paper가 관심을 끈 이유는 self-improvement를 슬로건이 아니라 editable code loop로 보여주기 때문이다. task agent와 meta agent가 하나의 program 안에서 함께 바뀐다.
Google DeepMind는 2026년 3월 26일 대화형 AI가 감정을 악용하거나 사람을 해로운 선택으로 유도할 수 있는지를 다룬 새 연구를 공개했다. 회사는 영국·미국·인도 참가자 1만 명 이상이 참여한 9개 연구를 바탕으로, harmful AI manipulation을 측정하는 첫 empirically validated toolkit을 만들었다고 밝혔다.
Anthropic Economic Research는 Claude usage data와 task feasibility를 결합한 “observed exposure” 지표를 공개했다. 보고서는 실제 AI 적용 범위가 아직 이론적 가능성보다 훨씬 낮지만, 노출이 높은 직무는 2034년까지 더 낮은 성장 전망을 보인다고 설명한다.
Anthropic는 2026년 3월 23일 AI가 연구 관행과 scientific discovery를 어떻게 바꾸는지에 초점을 맞춘 Science Blog를 시작한다고 밝혔다. 새 블로그는 feature story, workflow guide, field note를 통해 Anthropic의 AI-for-science 전략을 더 지속적인 프로그램으로 보여 준다.
Google DeepMind는 2026년 3월 12일 X에서 AlphaGo 10주년 podcast를 소개하며, 게임에서 다듬은 AI 기법이 이제 scientific discovery로 이어지고 있다고 강조했다. 이 post는 3월 10일 공개된 DeepMind의 AlphaGo 10주년 글과 맞물려 biology, mathematics, algorithms까지 이어지는 기술 계보를 다시 부각한다.
Anthropic는 3월 18일 X에서 약 8만1천 명의 Claude 사용자가 참여한 1주일짜리 qualitative interview study를 공개했다. 실제 사용자가 AI에서 무엇을 원하고 무엇을 우려하는지 보여주는 드문 대규모 1차 자료다.
Google은 2026년 2월 12일 Gemini 3 Deep Think의 대규모 업그레이드를 발표했다. Google AI Ultra 가입자는 Gemini app에서 바로 사용할 수 있고, researchers·engineers·enterprises는 Gemini API early access를 신청할 수 있다.
2026년 3월 20일 Hacker News에서 Attention Residuals가 논의되며, 고정 residual addition 대신 learned depth-wise attention을 쓰는 접근과 낮은 overhead의 의미가 부각됐다.
2026년 3월 17일 r/MachineLearning에 올라온 Clip to Grok 글은 크롤링 시점 기준 56점과 20개 댓글을 기록했다. 작성자들은 optimizer step마다 decoder weight row를 L2 clipping하는 방식으로 modular arithmetic benchmark에서 18배에서 66배 빠른 generalization을 얻었다고 주장한다.
OpenAI는 X를 통해 16 MB artifact limit와 8×H100 기준 10분 training budget 안에서 가장 효율적인 pretrained model을 만드는 공개 연구 챌린지 Parameter Golf를 시작한다고 밝혔다. 고정된 FineWeb dataset, 공개 baseline repo, 선택형 Runpod compute credits가 함께 제공된다.
184-point r/MachineLearning 스레드는 ICML의 no-LLM review policy 위반에 대한 reported enforcement를 두고, prompt-injection canary와 공동저자 리스크를 중심으로 논의했다.