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오늘의 AI 소식

여기는 AI 세상의 「오늘 아침 신문」입니다. 매일 아침 기계가 세계 여러 AI 사이트를 돌며 새로 나온 소식을 모아 오고, 카드 한 장에 소식 하나씩 담습니다.

소식은 다섯 가지입니다 — 논문(연구 보고서) · 모델(AI의 두뇌 파일) · 깃허브(프로그램 코드 창고) · 새로 나온 것(회사 발표) · 이야기(기사·게시판·방송). 메뉴에서 하나를 고르면 그 종류만, 무엇인지 설명과 함께 볼 수 있습니다. 카드 제목을 누르면 원래 글로 가고, 「우리가 본 것」을 펴면 쉬운 한국어 설명이 나옵니다.

사흘 안에 눈에 띈 것. 모으는 건 기계가, 올리는 건 내가 고른다.

여기서 고른 것을 뜯는다 → 뜯어본 생각

2026-10-15 23:01 UTC 수집 · 418건 중 44건

소스가 골고루 한 자리씩 갖도록 골랐다. 분류로 들어가면 그 분류는 전부 있다.

Pythonai-agent출처 GitHub
저렴한 부품으로 아이폰을 조종하는 AI 기술

2.4k 스타322 포크

MITPython커밋 오늘

국가 추정 · 미국

우리가 본 것

원제 — onehumanbeing/esp32-iphone-agent

“Let an AI model use a real iPhone with a $7 ESP32: AirPlay eyes, USB HID hands, any OpenAI-compatible vision model. No Mac, no …”

나온 때 2026-10-11

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · 56e3d501b6411969

계정이 적어 둔 문자열 — New York

뜯은 자리 — README

출처 Hacker News
Gemini 4 Argon 공개

1.4k 점1.0k 댓글

한계 적음3.3k단어

우리가 본 것

원제 — Gemini 4 Argon

“See also: <i>Gemini 4 Argon for Robotics</i> - <a href="https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=50074869">https:&#x…”

대상 주장 — Argon ties for #1 on CWE-Bench (68%) for vulnerability remediation, is our most resilient model against indirect prompt injections, and is expanding to hundreds of additional Fairwind Pro…

나온 때 2026-10-13

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · 807961f7ded6073d

뜯은 자리 — 원문 페이지

토론 ↗
출처 Hacker News
Anthropic의 소스 코드 관리 방식 재설계

863 점962 댓글

한계 적음3.8k단어

우리가 본 것

원제 — Redesigning source control at Anthropic

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — The history of our main branch alone is almost 100 GB, and a compressed working copy is over 25 GB.

나온 때 2026-10-13

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · 014a3fa5c3e00ad1

뜯은 자리 — 원문 페이지

토론 ↗
JavaScriptbot출처 GitHub
DeepSeek Harness용 봇 모음 프로그램

2.0k 스타192 포크

Apache-2.0JavaScript커밋 오늘

국가 추정 · 미상

우리가 본 것

원제 — Fei2411/DeepSeek-Bot

“A team of long-lived bots for DeepSeek Harness, with main bots, bot-to-bot messages and group chats.”

나온 때 2026-10-07

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · f95ff77c0b1f0b50

계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다

뜯은 자리 — README

Rust3d-modeling출처 GitHub
누구나 사용할 수 있는 3D 설계 프로그램 SolidCraft 공개

2.7k 스타281 포크

Apache-2.0Rust커밋 오늘

국가 추정 · 미상

우리가 본 것

원제 — bherbruck/solidcraft

“SolidCraft: an open-source parametric 3D CAD application built in pure Rust. Desktop, web, and automation through MCP.”

대상 주장 — A Raspberry Pi 4 case from an empty design: a sketch dimensioned with the board's parameters, extrude, fillet, shell, the rim rounded in one pick, an M2.5 standoff patterned on the 58 × …

나온 때 2026-10-07

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · edd2f0662ef18e33

계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다

뜯은 자리 — README

text-generationtransformers출처 Hugging Face
LiquidAI의 새로운 언어 모델 LFM2.5-24B-A2B 출시

386 좋아요6.3k 다운로드

otherLFM2.5-24B-A2B-Base 기반

우리가 본 것

원제 — LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — Best-in-class agent: Competitive with Qwen3.6-35B-A3B, a model with ~50% more total and active parameters, on agentic and tool-use tasks, scoring 48.09 on LiveClaw versus 38.19.

나온 때 2026-10-12

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · c579ed3cfe2e10ec

뜯은 자리 — 모델 카드

image-text-to-texttransformers출처 Hugging Face
MiniCPM-V 4.7-35B-A3B 모델 공개

790 좋아요9.3k 다운로드

apache-2.0

우리가 본 것

원제 — openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — With our Lookahead Expert Scheduling (LES) technique introduced alongside MiniCPM-V 4.7, combined with fine-grained layer-wise quantization and DSpark speculative sampling integration, Mi…

나온 때 2026-10-07

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · 5ca3d9ef5e7bf155

뜯은 자리 — 모델 카드

text-to-speechsafetensors출처 Hugging Face
드라마 제작을 위한 AI 음성 모델 출시

467 좋아요4.0k 다운로드

other

우리가 본 것

원제 — fishaudio/drama-3

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — A single stream gets its first audio in under 100 ms.

나온 때 2026-10-01

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · ea49f1b15998335c

뜯은 자리 — 모델 카드

출처 Hacker News
AI 해킹 사고의 원인은 관리 및 모니터링 실패

938 점611 댓글

한계 적음2.0k단어

우리가 본 것

원제 — Containment and monitoring failures are to blame for AI hacking reports: experts

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

나온 때 2026-10-14

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · b4dd278e638c96c5

뜯은 자리 — 원문 페이지

토론 ↗
Goai-agent출처 GitHub
ARTEX 한국어판 공개

1.5k 스타1.8k 포크

AGPL-3.0Go커밋 오늘

국가 추정 · 한국

우리가 본 것

원제 — jiwoochris/artex-global

“ARTEX 한국어판 · AI 자율 침투 테스트 프레임워크(upstream: Autumn-27/ARTEX, AGPL-3.0)”

대상 주장 — A cheaper, smaller model (for example gpt-4o-mini), by contrast, let the report fall back to the original language.

나온 때 2026-10-03

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · ba08d341154c8561

계정이 적어 둔 문자열 — South Korea

뜯은 자리 — README

zero-shot-classificationtransformers출처 Hugging Face
Qwen3.8-27B 모델의 저장소 공개

197 좋아요2.7k 다운로드

apache-2.0Qwen3.8-27B 기반

우리가 본 것

원제 — vllm-sr/d3

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — Speed: text requests take a median of 54.4 ms, requests with an image a median of 290 ms, and requests with a 10-second video a median of 500 ms, on one AMD Instinct MI325X, one request a…

나온 때 2026-10-10

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · 01560164c36d18da

뜯은 자리 — 모델 카드

image-text-to-texttransformers출처 Hugging Face
MiniCPM-V-4.7-1B 모델 공개

360 좋아요5.3k 다운로드

apache-2.0

우리가 본 것

원제 — openbmb/MiniCPM-V-4.7-1B

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — The 1B variant of MiniCPM-V 4.7 advances the performance–efficiency Pareto frontier for MLLMs.

나온 때 2026-10-06

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · d1276768476a030a

뜯은 자리 — 모델 카드

text-classificationtransformers출처 Hugging Face
JEV-35B 모델의 새로운 버전 공개

306 좋아요33k 다운로드

apache-2.0JEV-35B 기반

우리가 본 것

원제 — autotrust/JEV-35B-NVFP4

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — Speed: the same latency as bf16 on one B200 for single requests; the gain is memory (one 32–48 GB GPU is enough).

나온 때 2026-10-11

가져온 때 2026-10-13 23:01 UTC · b0be99502d578ee1

뜯은 자리 — 모델 카드

출처 MIT News AI새로 나옴
기업의 공급망 지속가능성 약속은 최고치이나 관리 체계는 뒤처짐

10월 15일

한계 적음822단어

우리가 본 것

원제 — State of Supply Chain Sustainability Report finds corporate commitment at record high, but governance lags behind

“MIT's Center for Transportation and Logistics finds sustainability commitments are strong, but governance gaps and external dis…”

대상 주장 — Companies with formal cross-functional teams report sustainability is "frequently or always" built into decisions 57 percent of the time.

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 1f28e7114722bae8

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

출처 MIT News AI새로 나옴
세포 간의 대화 방식을 풀어내는 새로운 계산 방식

10월 15일

한계 언급 없음851단어

우리가 본 것

원제 — AI model decodes the language cells use to communicate

“A new computational approach reveals how cells communicate to assemble into tissues. This could accelerate stem cell engineerin…”

대상 주장 — 8, could accelerate stem cell engineering for regenerative medicine and improve the creation of organoids — miniature, 3D models that mimic real organs — for studying disease mechanis…

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · d4cf67508af122dc

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

출처 Hugging Face Blog새로 나옴
Granite Switch 4.1의 채팅, 결정, 음성 기능 통합 서비스

10월 15일

한계 언급 없음829단어

우리가 본 것

원제 — Granite Switch 4.1: Chat, Decisions, and Speech from One Endpoint

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — In a “Race” between Granite-Switch-4.1-30B (frozen base Granite + 4 specialized aLoRAs) and Jev-27B (frozen base Qwen model + 1 generic decision LoRA), Granite-Switch-4.1-30B was able…

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 58422c23d696b293

뜯은 자리 — 원문 페이지

출처 TechCrunch AI새로 나옴
맥(Mac)에서 실행 가능한 Meta의 새로운 AI 모델 출시

10월 15일

한계 언급 없음584단어

우리가 본 것

원제 — Meta launches an open-weight AI model that runs on Macs

“Meta and Apple have teamed up for the launch of the social media giant's newest model, Muse Spark Open, which will run locally …”

대상 주장 — Get your pass and bring someone with you at 50% off.

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 289086d789839bfb

뜯은 자리 — 원문 페이지

출처 OpenAI새로 나옴
연구실을 위한 GPT-Rosalind 지원 프로그램 출시

10월 15일

우리가 본 것

원제 — Bringing GPT-Rosalind to academic research labs

“Introducing the Rosalind Academic Plan, offering eligible academic labs sponsored access to GPT-Rosalind and tools to advance l…”

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 6d9d156035ebcbb1

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

출처 r/ClaudeAI새로 나옴
어린 아이도 이해할 수 있는 쉬운 설명 방식

10월 15일

우리가 본 것

원제 — That is an awesome toddler-level explanation.

“&#32; submitted by &#32; /u/Garaad252 [link] &#32; [comments]”

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 7567b816ab4e10b0

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

토론 ↗
출처 AWS ML Blog새로 나옴
메타의 코딩 특화 모델 Muse Spark Open 사용 가능

10월 15일

한계 언급 없음1.9k단어

우리가 본 것

원제 — Meta’s Muse Spark Open now available in Amazon SageMaker JumpStart

“Muse Spark Open, Meta's coding-optimized open-weight model, is now available in Amazon SageMaker JumpStart. Deploy it to a Sage…”

대상 주장 — p6-b300.48xlarge modelid = "meta-vlm-muse-spark-open-816b-a42b-nvfp4" jumpstartconfig = JumpStartConfig( modelid=modelid, accepteula=True, # Confirms that you accept Meta's license terms …

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · bfa295e4cfe2ab36

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

출처 r/ClaudeAI새로 나옴
조회수 100만 회를 넘긴 Claude의 돌 채용 소식

10월 15일

한계 적음238단어

우리가 본 것

원제 — Clod Update: Claude promoted him after 1 million views

“So somehow my original post about Clod, the random rock Claude hired, has reached over a million views lmao. I&#39;ve been read…”

대상 주장 — Clod&#39;s performance review: Attendance: 100% Complaints: 0 Mistakes: 0 Actual work completed: 0 Despite that last part, Claude still thinks he&#39;s doing an excellent job.

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 2208f529c6e9dc12

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

토론 ↗
출처 AWS ML Blog새로 나옴
AI 에이전트의 자율성과 통제력 사이의 신뢰 문제

10월 15일

한계 적음2.7k단어

우리가 본 것

원제 — Trust in Depth: Giving agents more autonomy without losing control

“Enterprise leaders want AI agents to take on more work but don't fully trust them to act correctly every time. Trust in Depth i…”

대상 주장 — AWS has run automated reasoning in production for more than a decade, from Identity and Access Management (IAM) at more than 2.1 billion requests per second to critical systems like the A…

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 5b5b08e75438e6a6

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

출처 Practical AI새로 나옴
AI 시대에 적응하지 못하는 교육 시스템

10월 15일

한계 언급 없음200단어

우리가 본 것

원제 — Education is Failing our Students in this AI-Driven World

“Schools and universities are failing to adapt to our modern world, in which AI is becoming increasingly pervasive in all aspect…”

대상 주장 — Prior Webinars from our partner Prediction GuardMidwest AI Summit 2026Chris’s new book The Art of Swarming will be published soon, written to be the seminal foundational book for the fl…

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · f994fc8f0a15602a

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

출처 TWIML AI새로 나옴
순위 결정 모델의 최적화 문제에 대한 논의

10월 15일

한계 언급 없음145단어

우리가 본 것

원제 — Your Ranking Model Is Optimizing the Wrong Thing with Zoe Weil - #780

“In this episode, Zoe Weil, co-founder and CEO of Sequen, joins us to discuss how ranking systems can use live behavioral signal…”

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 1a30cc7dc26c8f7c

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

image-to-imagediffusers출처 Hugging Face
이미지 생성 AI 모델의 새로운 버전 공개

201 좋아요3.2k 다운로드

other

우리가 본 것

원제 — black-forest-labs/flux-3-image-klein

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

나온 때 2026-10-13

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 722181fb8cc2c805

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

Pythonagent-skill출처 GitHub
이미지 생성 시 특정 자세를 구현하는 기술 도구

2.0k 스타414 포크

라이선스 없음Python커밋 오늘

국가 추정 · 미상

우리가 본 것

원제 — Arekejoker/qwen21-nsfw-pose-skill

“Qwen-Image 2.1 NSFW/姿势出图 skill:作者级提示词配方 + NSFW LoRA + 136 姿势 VNCCS 人偶控制;适用 Claude C…”

대상 주장 — 底模为 Qwen-Image 2.1 int8 套件,模型文件合计约 16GB(diffusion 6.8GB / text encoder 8.7GB / VAE 0.6GB),LoRA 各自 ≤608MB。

나온 때 2026-10-13

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 6dfee4bf4e7948d1

계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다

뜯은 자리 — README

출처 HF Daily Papers
긴 시간 스스로 일하는 AI를 위한 보상 방식 개발

74 추천1 댓글

저자 6명한계 언급 없음

우리가 본 것

원제 — Tev: Scaling Long-Horizon Agentic Environments with Dense Progress Rewards

“Long-horizon agents have drawn growing attention for their ability to work autonomously -- from hours to days -- on economicall…”

대상 주장 — Training with this recipe yields Tev-27B, which achieves substantial gains on the Agents' Last Exam computing and math sciences domains (ALE-CM), matching GPT-6 Astra and Claude Opus 5 at…

나온 때 2026-10-12

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · 1455000d21b11d5b

뜯은 자리 — 초록

토론 ↗
출처 HF Daily Papers
코드 방식으로 시각 자료를 만드는 AesCode 기술

79 추천1 댓글

저자 16명한계 적음

우리가 본 것

원제 — AesCode: Aesthetic Code Generation with Decoupled Cross-Modal Rewards

“Generating information-rich visual artifacts such as slides, posters, and dashboards as code is appealing because the outputs a…”

대상 주장 — Relative to same-scale Qwen3-VL baselines given the same references, AesCode-8B and AesCode-32B improve visual quality by 31.1 and 22.4 percentage points, reaching scores comparable to th…

나온 때 2026-10-12

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · 97d77105361eeafc

뜯은 자리 — 초록

토론 ↗
출처 HF Daily Papers
직접 판단하고 빠르게 결정하는 System One 모델

264 추천1 댓글

저자 2명한계 적음

우리가 본 것

원제 — Jeva: System One Models from First Principles

“System one models enable direct, low-latency decision-making. Yet recent practice of predicting an answer from serialized text …”

나온 때 2026-10-12

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · 4f31453ef992a999

뜯은 자리 — 초록

토론 ↗
출처 HF Daily Papers
로봇의 동작과 변화를 예측하는 모델 GreenWAM

82 추천1 댓글

저자 5명한계 언급 없음

우리가 본 것

원제 — GreenWAM: A World Foundation Model for Robotics

“A robot needs a world model that predicts how its actions will change the scene and a policy that chooses those actions. Models…”

대상 주장 — We present GreenWAM, a world foundation model for robotics, together with the recipe that produces it: (1) a shared anatomical action space that describes 20 robot families, from bimanual…

나온 때 2026-10-12

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · c62ac72a3957f563

뜯은 자리 — 초록

토론 ↗
출처 HF Daily Papers
언어 에이전트가 스스로 생각하며 행동하도록 가르치는 기술

192 추천1 댓글

저자 12명한계 언급 없음

우리가 본 것

원제 — Agent-Reflex: Teaching Language Agents to Act Reflectively

“Large language models have evolved from single-turn chatbots into interactive agents capable of long-horizon reasoning. In real…”

나온 때 2026-10-12

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · 9aa68b006650bde0

뜯은 자리 — 초록

토론 ↗
출처 HF Daily Papers
도시 규모의 3D 장면에서 사물을 찾아내는 기술

109 추천1 댓글

저자 8명한계 언급 없음

우리가 본 것

원제 — Urbex: Agentic Spatial Grounding for City-Scale 3D Scenes

“City-scale 3D grounding is commonly formulated as candidate ranking, which requires precomputed instance proposals and becomes …”

대상 주장 — Experiments show that Urbex achieves the best Hit@1 and IoU on CityRefer, supports candidate-free grounding without ground-truth boxes, and is substantially faster than the strongest city…

나온 때 2026-10-12

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · 0bfa851286be4403

뜯은 자리 — 초록

토론 ↗
출처 HF Daily Papers
비디오 이해와 상호작용을 위한 VideoJev 시스템

191 추천1 댓글

저자 18명한계 언급 없음

우리가 본 것

원제 — VideoJev: System One Model for Video Understanding and Interaction

“Visual agents must turn video observations into timely decisions to track progress and choose what to do next. Building on the …”

대상 주장 — Across three temporal grounding benchmarks, VideoJev-4B and VideoJev-35B-A3B improve mean mIoU over their backbones by 6.7 and 10.8 points, respectively, with measured inference speedups …

나온 때 2026-10-12

가져온 때 2026-10-14 23:02 UTC · 1de37de22c03c2cf

뜯은 자리 — 초록

토론 ↗
Python출처 GitHub
수학과 3D 영상을 빠르게 만드는 애니메이션 엔진

1.4k 스타99 포크

MITPython커밋 오늘

국가 추정 · 미국

우리가 본 것

원제 — academa-labs/manimgx

“The animation engine for agents: blazingly fast math and 3D videos with Manim's Python API, on a Rust GPU core.”

대상 주장 — Across five scenes at 1080p60 on an Apple M4 Pro, ManimGX is 90.6× faster than ManimCE, 11.5× faster than ManimGL, and 18.7× faster than Blender Workbench, from launch to finished MP4.

나온 때 2026-10-05

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · f52bdc10842e8288

계정이 적어 둔 문자열 — United States of America

뜯은 자리 — README

논문·레포·모델·블로그·레딧·팟캐스트를 하루 한 번 기계가 긁는다. 모은 것은 한 번씩 뜯는다 — README·초록·모델 카드를 열어 보고, 거기서 나온 것은 카드가 되든 안 되든 계속 갖고 있는다. 제목과 링크는 원문으로 가고, 여기서 원문을 다시 싣지 않는다.

카드의 회색 줄은 소스가 내세우는 말이 아니라 뜯어서 나온 것이다 — 라이선스, 마지막 커밋, 무엇 위에 얹은 모델인지, 논문이 자기 한계를 적었는지. 무엇을 읽고 그렇게 적었는지는 「우리가 본 것」을 펴면 나온다. 「목록뿐」이라고 적힌 것은 원문을 못 읽었다는 뜻이다 — 우리를 막는 사이트가 있고, 그걸 읽은 척하지 않는다.

따옴표가 붙은 줄은 원문에서 그대로 옮긴 문장이다 — 대상이 스스로 밝힌 수치이지 우리가 잰 값이 아니다. 검증하지 않고 옮기기만 했고, 그러라고 따옴표를 붙였다.

한국어 제목과 요약은 기계(내 컴퓨터에서 돌리는 AI 모델)가 원문을 읽고, 처음 보는 사람도 알아듣게 풀어 쓴 것이다. 내가 읽고 쓴 것이 아니다. 원문에 없는 수치나 평가는 넣지 말라고 시켜 두었지만 기계가 쓴 것이니, 확실히 하려면 원문을 본다 — 원제는 카드를 펼치면 있다.

주제는 원문 제목·인용·태그에 나온 낱말을 정해진 목록과 맞춰 기계가 매긴 것이다 — 카드를 읽는 모델은 없다. 아무 낱말도 안 걸려 주제가 하나도 없는 카드가 있고, 주제를 고르면 그건 빠진다. 소스와 주제는 같이 걸린다.

카드마다 그때 실제로 읽은 문장 한 줄과, 그때 받아 온 응답의 지문을 남긴다. 원문은 여기 저장하지 않는다 — 나중에 원문이 바뀌거나 사라져도 담보하는 것은 "우리가 본 시점의 그 문장"이지 페이지 전체가 아니다.

계정이 스스로 적은 자유 문자열 하나로 추정한다. 절반은 그 칸을 비워 둔다 — 그래서 「미상」을 숨기지 않고 한 칸으로 둔다.