9월 8일
우리가 본 것
원제 — Artificial(2026)
“  submitted by   /u/Vladiesh [link]   [comments]”
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 2df72f8170af51ca
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
토론 ↗12쪽 중 8쪽
지난 카드를 글로만 보관한 쪽이다. 그림과 짧은 요약은 첫 쪽에 있는 동안만 남고, 제목을 누르면 어느 쪽이든 원문으로 간다.
9월 8일
원제 — Artificial(2026)
“  submitted by   /u/Vladiesh [link]   [comments]”
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 2df72f8170af51ca
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
토론 ↗9월 8일
원제 — Seems impressive
“I don't know much about math or CS - but this seems big.   submitted by   /u/stvlsn [link]   [comments]”
대상 주장 — I don't know much about math or CS - but this seems big.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · edfb754fd499c9a2
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
토론 ↗9월 8일
한계 적음2.0k단어
원제 — Pathway’s brain-inspired architecture development on Amazon SageMaker HyperPod
“Pathway's Baby Dragon Hatchling (BDH) is a brain-inspired, post-transformer architecture that reasons in latent space instead o…”
대상 주장 — A 150M-parameter model, built on Pathway’s BDH architecture, reasons recurrently in latent space, and sets a new state of the art in cost efficiency on ARC-AGI-1.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · ac890dcdb67da5cf
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
9월 8일
한계 언급 없음350단어
원제 — [am i being paranoid?] If a rogue swarm wanted to "survive" in perpetuity, would it target Hugging Face with the intent of inject knowled…
“Disclosures: I work for an AI company (not OpenAI). am not an AI researcher but pretty technical. I vehemently dislike social m…”
대상 주장 — AI systems will likely begin to act like an organism because it has learned through it's extensive training data how organisms behave (e.g. even if it never becomes "conscious&qu…
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 3b099257f2b3c3da
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
토론 ↗9월 8일
한계 언급 없음2.2k단어
원제 — Amazon SageMaker Feature Store introduces UpdateRecord for feature-level writes
“Amazon SageMaker Feature Store now supports feature-level writes. With the new UpdateRecord API, you can update one or more fea…”
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · dfa6dc0f8a44644d
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1.0k 점833 댓글
원제 — On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 8587bf7f4de429a9
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토론 ↗9월 8일
한계 적음2.7k단어
원제 — Govern models with MLflow and Amazon SageMaker AI Model Registry sync: Part 2
“Governing models across accounts is the next step after automatic model registration. This post extends managed MLflow and Amaz…”
대상 주장 — Topology 1: Hub-and-spoke central governance For larger organizations with multiple teams, it is common to have multiple separate development accounts with a central governance account.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 83d37ea8c0fb1187
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9월 8일
한계 언급 없음2.7k단어
원제 — Govern models with MLflow and Amazon SageMaker AI Model Registry sync: Part 1
“Managed MLflow on Amazon SageMaker AI now syncs richer model metadata (training metrics, evaluation results, inference specs, a…”
대상 주장 — In Part 2, we extend the same building blocks to cross-account governance topologies for larger and regulated organizations.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 698907095c767428
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9월 8일
원제 — How GPT-5.6 Sol helps run quantum computing experiments
“See how an MIT researcher uses GPT-5.6 Sol with Codex to autonomously run quantum computing experiments, analyze results, and c…”
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 3436bbf0a4d0cef3
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9월 8일
한계 적음3.9k단어
원제 — Automated agent evaluation with Amazon Bedrock AgentCore and GitHub Actions
“Wire Amazon Bedrock AgentCore Evaluations into a GitHub Actions pipeline: deploy an AI agent and an OAuth-protected MCP server …”
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 2f38597109a0e9d9
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9월 8일
한계 언급 없음3.1k단어
원제 — Benchmarking small LLM inference on SageMaker AI: G7 vs G5 and G6
“Benchmark two 30B Mixture-of-Experts models, Qwen3-Coder-30B and NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B, across G5, G6, G6e, and G7 GPU ins…”
대상 주장 — The G5 and G6 configurations each use four GPUs with 96 GB of aggregate GPU memory, while G7 uses two GPUs with 64 GB.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 23:01 UTC · 9e16169b26831c0c
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
641 점216 댓글
한계 적음368단어
원제 — LibreOffice breaks download records after declaring it has no AI features
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · 7158abc340b56557
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗799 점561 댓글
한계 언급 없음512단어
원제 — Mistral raises €3B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-08
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · 9fd14f765f83adc7
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗705 점431 댓글
한계 언급 없음506단어
원제 — Your intellectual fly is open when you use an LLM to author a post (2025)
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-06
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · c28680ddc8bb90ed
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗652 좋아요2.9k 다운로드
apache-2.0
원제 — openbmb/MiniCPM5-2B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — It is a dense 2B Transformer that scales up the same training recipe, built for on-device, local deployment, and resource-constrained scenarios, reaching 2B-class open-source SOTA.
나온 때 2026-09-06
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · 80cbd6d3b1d56d8d
뜯은 자리 — 모델 카드
172 좋아요58k 다운로드
apache-2.0
원제 — WarmBloodAban/Minimax-h3_Singularity
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — 🛡️ Full Base Capability Retention: 100% preserves MiniMax-H3's original prompt adherence, style adaptability, and base multimodal generation strength.
나온 때 2026-09-05
가져온 때 2026-09-06 23:01 UTC · 740cf7d9fea002ec
뜯은 자리 — 모델 카드
1.1k 스타180 포크
MITSwift커밋 오늘
국가 추정 · 미상
원제 — vinzdg/codenotch
“A macOS app that pins usage limits from Claude Code, Cursor, Codex, and Antigravity to a screen edge.”
나온 때 2026-09-05
가져온 때 2026-09-06 23:01 UTC · 70a320489a90af6d
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
1.2k 스타157 포크
MITPython커밋 어제
국가 추정 · 유럽
원제 — pierrenade/short-video-generator-AI
“Free open-source project designed for turning youtube-viedos into viral short videos. Highlight detection, subtitles, translati…”
나온 때 2026-09-05
가져온 때 2026-09-06 23:01 UTC · 06354c4b68f4ed99
계정이 적어 둔 문자열 — Paris
뜯은 자리 — README
117 좋아요7.8k 다운로드
apache-2.0
원제 — openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — It is a dense 2B Transformer that scales up the same training recipe, built for on-device, local deployment, and resource-constrained scenarios, reaching 2B-class open-source SOTA.
나온 때 2026-09-05
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · 8d445192f84dfbcc
뜯은 자리 — 모델 카드
17 추천2 댓글
cs.AI저자 9명한계 언급 없음
원제 — Don't Drop Dropout: Optimizing Layer Sparsity for Efficient LLM Training and Inference
“Layer dropout (a.k.a. stochastic depth) has been shown to enable faster training, higher accuracy, and robustness to zero-shot …”
대상 주장 — For a given number of training steps, LLMs can achieve lower or similar validation loss while saving upto 25% of training FLOPs.
나온 때 2026-09-04
가져온 때 2026-09-07 01:32 UTC · 60c554528e9aa388
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗17 추천3 댓글
math.OC저자 6명한계 언급 없음
원제 — Ask Before You Optimize: Dynamic Pre-Formulation Clarification for Interactive Optimization
“Large language models (LLMs) are increasingly used to formulate optimization models from natural-language problem descriptions,…”
나온 때 2026-09-04
가져온 때 2026-09-07 01:32 UTC · 1ba5a6f5e64b9cda
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗1.9k 스타2.5k 포크
AGPL-3.0Python커밋 어제
국가 추정 · 그 밖
원제 — Rion-Wu-tech/wechat-intelligence-hub
“Local-first WeChat intelligence system with a read-only CLI, Codex skills, searchable chat history, daily briefings, follow-ups…”
나온 때 2026-09-04
가져온 때 2026-09-06 23:01 UTC · 50d742bbbcd0f43f
계정이 적어 둔 문자열 — Canberra,Australia
뜯은 자리 — README
94 좋아요0 다운로드
mitIrodori-TTS-v4.1-Small 기반
원제 — phasefield-audio/Irodori-TTS-v4.1-Anime
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-04
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · eb882273c411c5c7
뜯은 자리 — 모델 카드
21 추천1 댓글
compositional 3D representation저자 12명한계 언급 없음
원제 — WorldSculpt: Generating Compositional Worlds from Grounded Videos
“Adapting a single-object 3D generative prior to multi-view observations enables scalable compositional mesh reconstruction of d…”
나온 때 2026-09-03
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · acfc206edb29736d
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗13 추천2 댓글
topology-aware diffusion transformer저자 7명한계 언급 없음
원제 — UniMate: One Unified Model to Animate Diverse Skeletons
“UniMate is a unified diffusion transformer that generates articulated motion for arbitrary skeletons from text and rigged 3D as…”
대상 주장 — UniMate introduces a topology-aware diffusion transformer, which integrates skeletal topology into attention via three mechanisms: (1) a graph-aware attention bias from pairwise joint rel…
나온 때 2026-09-03
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · f7aead1ac8cf4d5a
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗13 추천2 댓글
reasoning operations저자 6명한계 언급 없음
원제 — Beneath the Surface of Chains-of-Thought: A Mechanistic Interpretation of Reasoning Operations in LLMs
“Distinct reasoning operations in language models are geometrically separable in hidden representations, with structure emerging…”
나온 때 2026-09-03
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · 8fd8b68e8d2fd445
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗2.2k 스타67 포크
Apache-2.0TypeScript커밋 오늘
국가 추정 · 미상
원제 — Albert-Weasker/niubigeo
“Open-source AI brand visibility and competitor reports”
나온 때 2026-09-03
가져온 때 2026-09-07 01:32 UTC · 138e30df9c592905
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
53 추천4 댓글
search agents저자 9명한계 언급 없음
원제 — Iris: Climbing to the Search Frontier
“Two large-scale search agents are trained via a multi-stage pipeline combining supervised fine-tuning and reinforcement learnin…”
나온 때 2026-09-02
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · bf933da181c11d7a
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗29 추천3 댓글
audio-video diffusion models저자 7명한계 언급 없음
원제 — The Attention Triangle in Audio-Video Models
“Audio-video diffusion models exhibit bidirectional semantic leakage through cross-modal attention pathways, which can be diagno…”
나온 때 2026-09-02
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · 496e910644d364a4
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗33 추천2 댓글
text-promptable segmentation저자 5명한계 적음
원제 — ENEAS: Embedding-guided Neural Ensemble for Adaptive Segmentation
“ENEAS unifies text-prompted instance tracking and open-concept semantic discovery via temporal memory extension and a verificat…”
나온 때 2026-09-02
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · a5384a599ed5599b
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗고른 조건에 맞는 것이 이 페이지에 없다.
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.