Anthropic은 2026년 2월 2일 Allen Institute 및 Howard Hughes Medical Institute(HHMI)와의 협력을 발표했다. 목표는 multi-agent AI를 활용해 생명과학 연구의 분석 병목을 줄이고, 실험 워크플로에서 해석 가능성과 재현성을 높이는 것이다.

2026년 2월 16일 2분 소요 38

#anthropic #life-sciences #ai-agents

LLM 레딧

[커뮤니티] OpenAI Says Internal Model May Have Solved 6 Frontier Research Problems.

Reddit r/singularity에서 높은 반응을 받은 게시물 "OpenAI Says Internal Model May Have Solved 6 Frontier Research Problems."를 기술 관점에서 요약했다. 점수 536, 댓글 100를 기록한 커뮤니티 신호를 바탕으로 실무 적용 시 확인할 체크포인트를 정리한다.

2026년 2월 15일 2분 소요 31

#reddit #singularity #research

LLM

Microsoft, LLM 안전 정렬을 단일 프롬프트로 무력화하는 'GRP-Obliteration' 공개

Microsoft AI Safety 팀이 단일 프롬프트로 15개 주요 LLM의 안전 정렬을 무력화하는 GRP-Obliteration 공격을 발견했다. GPT-OSS-20B의 공격 성공률이 13%에서 93%로 급증했다.

2026년 2월 13일 1분 소요 30

#microsoft #safety #jailbreak

EPFL, AI 비디오 드리프트 문제 해결... 시간 제약 없는 생성형 비디오 가능해져

EPFL 연구진이 생성형 비디오의 드리프트 문제를 해결하는 "에러 재활용 재훈련" 기법을 개발했다. 이는 AI 비디오가 수 초 후 일관성을 잃는 근본 문제를 해결하며, 시간 제약 없는 비디오 생성의 길을 연다.

2026년 2월 11일 2분 소요 47

#research #video-generation #epfl

LLM

DeepSeek mHC 아키텍처, AI 모델 스케일링의 근본 문제 해결... 훈련 안정성 혁신

DeepSeek가 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections) 아키텍처를 발표하며 트랜스포머의 훈련 불안정성 문제를 해결했다. 6-7% 연산 오버헤드만으로 안정적인 대규모 모델 훈련이 가능해졌다.

2026년 2월 11일 2분 소요 39

#deepseek #research #architecture

AI 레딧

오픈소스 LLM의 '성격' 측정: 7가지 행동 축으로 본 모델별 고유 특성

연구자가 LLM의 hidden state를 분석하여 6개 오픈소스 모델(7B-9B)의 행동 패턴을 7가지 축으로 측정했다. DeepSeek은 '열정적인 설명가', Llama는 '신중한 제너럴리스트', Yi는 '조용한 자신감'으로 각 모델이 고유한 행동 지문을 가진 것으로 나타났다.

2026년 2월 11일 4분 소요 40

#llm #research #interpretability

과학