새로 나온 것

OpenAI·Google·Hugging Face·AWS 같은 회사가 자기 블로그에 올린 공식 발표입니다 — 새 기능, 새 서비스, 자기 제품을 쓰는 법 같은 것들입니다.

회사가 자기 것을 알리려고 쓴 글이라 좋은 점 위주로 적혀 있을 수 있습니다. 이런 글에는 추천 수 같은 숫자가 없어서, 카드에는 올라온 날짜만 붙습니다.

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

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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 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 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 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 OpenAI새로 나옴

교사의 질문 중심 학습을 돕는 AI 기능 업데이트

10월 15일

우리가 본 것

원제 — Teaching students to think and learn through questions

“Celebrate Teachers’ Day with AI for Educators in Brazilian Portuguese and see how Study Mode can help teachers support active…”

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 1fffc348f7c5ce20

뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)

출처 Google DeepMind새로 나옴

구글 SynthID, TIME 선정 2026년 최고의 발명품 중 하나

10월 15일

한계 언급 없음241단어

우리가 본 것

원제 — TIME has named Google SynthID one of the Best Inventions of 2026.

“TIME named Google SynthID a Best Invention of 2026 for its groundbreaking approach to AI watermarking and verification.”

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 2e69e97ed9d7a04e

뜯은 자리 — 원문 페이지

출처 Hugging Face Blog새로 나옴

Apertus 1.5 업데이트 소식

10월 15일

한계 언급 없음2.3k단어

우리가 본 것

원제 — Apertus 1.5 Release Notes

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — Our latest release, Apertus 1.5, extends the 8B and 70B Apertus 1.0 models with image/audio understanding, an optional thinking mode, a four times longer context window, improved instruct…

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 17694eda65b0ffea

뜯은 자리 — 원문 페이지

출처 Hugging Face Blog

Meta의 새로운 멀티모달 모델 Muse Spark Open 공개

10월 15일

한계 적음4.4k단어

우리가 본 것

원제 — Welcome Muse Spark Open: open-weight frontier multimodal mixture-of-experts model from Meta

제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.

대상 주장 — The experts hold ~97% of the total model parameters.

나온 때 2026-10-15

가져온 때 2026-10-15 23:01 UTC · 277136ae7c1436ff

뜯은 자리 — 원문 페이지

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.