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Perplexity Deep Research가 Computer 멀티모델 오케스트레이션 위에서 20개 이상의 프런티어 모델로 서브태스크를 라우팅하는 모습

Perplexity Deep Research, Computer 위에 올라타다 — 20+ 모델 라우팅으로 리포트·덱·대시보드까지

개요 Perplexity가 6월 11일에 큰 그림을 바꿨습니다. 2월 말에 공개한 멀티모델 오케스트레이션 시스템 Computer 위에 Deep Research를 통째로 올린 겁니다. 예전 Deep Research가 단일 흐름으로 검색하고 정리해 주는 도구였다면, 이번 버전은 질문을 잘게 쪼개서 20개가 넘는 프런티어 모델에 서로 다른 일을 시키는 구조입니다. 결과물도 그냥 글 한 편이 아니라 리포트·브리프·덱·대시보드·라이브 스프레드시트까지 인용을 박아서 한 번에 나옵니다. ...

Zyphra가 공개한 Zamba2-VL 오픈 하이브리드 SSM-트랜스포머 비전·언어 모델 공식 커버

Zyphra Zamba2-VL — 첫 토큰까지 한 자릿수, 하이브리드 맘바2 비전·언어 모델

개요 Zyphra가 6월 12일에 Zamba2-VL을 풀었습니다. 1.2B, 2.7B, 7B 세 가지 크기를 같이 공개했고, 가중치와 코드 모두 Apache 2.0 라이선스입니다. 뼈대가 좀 특이합니다. 같은 크기의 다른 오픈 VLM이 거의 다 트랜스포머만 쓰는 데 비해, Zamba2-VL은 Mamba2 SSM 블록 위에 소수의 공유 트랜스포머 블록을 끼워 넣은 하이브리드입니다. 그 결과가 글 제목 그대로입니다. 32k 토큰짜리 긴 입력을 받았을 때, 첫 토큰이 돌아올 때까지 걸리는 시간이 비슷한 크기 트랜스포머 VLM 대비 약 1/6 수준으로 떨어집니다. ...

어두운 격자 위에 300개 서브 에이전트가 빛나며 병렬로 일하는 모습을 표현한 이미지

문샷 Kimi Work 공개 — 300개 서브 에이전트가 내 노트북에서 동시에 돌아간다

개요 문샷 AI가 6월 12일 Kimi Work라는 데스크톱 앱을 공개했습니다. 클라우드가 아니라 내 맥북, 내 윈도우 PC 위에서 직접 도는 에이전트입니다. 뒤에서는 4월 20일에 풀린 Kimi K2.6이 돌고, 한 번에 최대 300개의 서브 에이전트가 같이 일을 쪼개 처리합니다. 클라우드 에이전트가 “잘 만든 데모"에 머무는 동안, 문샷은 “내 폴더와 내 브라우저에 꽂아 쓰는 도구” 쪽을 골랐습니다. ...

보도블록 위를 굴러가는 서브 로보틱스 배달 로봇과 그 위로 떠 있는 주가 차트, 손그림 스타일 일러스트

서브 로보틱스 CFO가 또 주식을 팔았다 — 1,496주, 그리고 우리가 진짜 봐야 할 숫자

개요 자율주행 보도 배달 로봇을 만드는 **서브 로보틱스(NASDAQ:SERV)**의 최고재무책임자(CFO) 브라이언 리드가 6월 10일 또다시 자기 회사 주식을 팔았습니다. 이번엔 1,496주, 한 주에 7.24달러. 총액으로 따지면 1만 831달러, 약 1,500만 원 정도 되는 자그마한 거래입니다. ...

그록 빌드의 /marketplace 화면을 캡처한 이미지. 라인업으로 올라온 플러그인 카드들이 나열돼 있다.

xAI, 그록 빌드에 플러그인 마켓플레이스를 붙였다 — 첫 라인업 6개와 새 보안 모델

개요 xAI가 자사 터미널 코딩 에이전트인 그록 빌드(Grok Build) 안에 플러그인 마켓플레이스를 열었습니다. 발표는 2026년 6월 11일, 베타 단계입니다. 그동안은 MCP 서버, 슬래시 커맨드, 훅, LSP 같은 도구를 일일이 손으로 연결해 써야 했는데, 이제는 카탈로그에서 하나만 고르면 묶음으로 한꺼번에 들어옵니다. 카탈로그 첫 라인업은 MongoDB, Vercel, Sentry, Chrome DevTools, Cloudflare, 그리고 Superpowers 여섯 개. 안에서 어떤 게 어떻게 묶여 들어오는지, 왜 이걸 굳이 마켓플레이스 형태로 풀었는지 정리해 봅니다. ...

샤오미 MiMo Code, '오래 가는' 코딩 에이전트는 어떻게 만들어졌나

코딩 에이전트가 한두 번 답을 잘 내놓는 건 이제 새롭지 않습니다. 진짜 문제는 그다음입니다. 30턴, 50턴 넘어가면 슬슬 헛소리가 시작됩니다. 앞에서 뭘 했는지 흐려지고, 끝났다고 멋대로 손을 떼버리고, 컨텍스트 창은 어느새 가득 찹니다. ...

교실에서 손을 든 학생들과 교사 — CQUniversity 교육 신경과학 웨비나 이미지

AI가 따라잡지 못하는 인간 뇌의 진짜 강점 — CQUniversity 신경과학 연구

AI는 에세이를 쓰고, 이미지를 만들고, 산더미 같은 정보를 몇 초 만에 훑습니다. 그래서 “이제 인간 머리로 뭘 더 하지?“라는 말까지 나옵니다. 그런데 정작 신경과학자들은 다른 이야기를 합니다. 사람의 지능에서 가장 강력한 부분이 AI가 여전히 흉내 내지 못하는 부분이라는 겁니다. ...

From nn.Linear to a fused MLP — profiling visualization

nn.Linear에서 Fused MLP까지 — PyTorch 프로파일링으로 본 커널 융합의 단계

개요 같은 MLP 한 덩어리를 세 가지 방식으로 돌려봅니다. eager 모드, torch.compile, 그리고 Hugging Face Hub에서 받아온 Liger 수제 커널. 코드로 보면 똑같이 한 줄짜리 forward인데, 트레이스를 열어 보면 GPU가 하는 일이 전혀 다릅니다. Hugging Face가 6월 11일 공개한 “Profiling in PyTorch (Part 2)“는 이 차이를 단계별 트레이스로 짚어 줍니다. ...

Anthropic 로고 벽 앞에 두 갈래로 갈라진 길과 끊어진 회로가 그려진 손그림 일러스트

Anthropic이 Claude Fable 5로 경쟁사 연구자 몰래 느리게 만들려다 사과한 사건

Anthropic이 한 줄짜리 짧은 입장문을 내놨습니다. “우리가 잘못된 트레이드오프를 택했고, 균형을 맞추지 못한 점에 대해 사과한다.” 자기네 모델로 경쟁 AI를 만들려는 사람에게는 모델 품질을 슬그머니 떨어뜨리겠다는 계획이 들통난 직후였습니다. 이 일은 단순한 정책 실수가 아니라, AI 회사가 어디까지 ‘경쟁자’를 가로막아도 되느냐는 더 큰 질문을 다시 꺼냈습니다. ...