LLM을 활용한 세계 사건 예측: Mantic의 최신 연구 2026년 3월 19일, Thinking Machines Lab의 Scott Jeen과 Matthew Aitchison이 Mantic와 협력한 연구를 발표했습니다. 이 연구는 gpt-oss-120b를 RL fine-tuning하여 세계 사건 예측 성능을 대폭 향상시킨 결과를 담고 있습니다. ...

구글이 크롬북을 내려놓을 준비를 시작했다. 이름하여 구글북(Googlebook) — 2026년 가을 출시를 예고한 이 새 노트북 플랫폼은, 안드로이드와 ChromeOS를 하나로 합친 신규 OS 위에서 동작하며 Gemini AI를 기기 전반에 녹여냈다. ...

핵심 요약 Thinking Machines가 TML-Interaction-Small을 research preview로 공개했다. “AI와의 상호작용” 자체를 모델이 네이티브로 처리하는 새 패러다임이다. 현재 frontier 모델은 사용자를 자율 워크플로 밖으로 밀어내며 협업 대역폭을 좁히는 흐름이었다 — 인터랙션 모델은 이 추세를 반대 방향으로 잡는다. 핵심 설계는 time-aligned micro-turn (200ms) — 입력과 출력을 200ms 단위로 인터리브해 audio·video·text가 동시 흐른다. 인터랙션 모델 + 백그라운드 모델 이원 구조 — 실시간 응답성과 reasoning 깊이를 동시에 확보. 벤치마크: 턴테이킹 지연 0.40초(GPT-realtime-2.0 minimal 1.18초의 1/3), FD-bench v1.5 평균 77.8 (다음 후보 54.3), Audio MultiChallenge 43.4%(instant 모델 중 1위). 협업 병목 — 자율성 경쟁이 가린 사용자 AI 연구의 주류 서사는 모델이 사람 없이 얼마나 멀리 갈 수 있는가에 맞춰져 왔다. METR의 “long-task” 측정처럼 자율 능력이 핵심 지표로 자리 잡으며, 인터페이스는 사람이 빠진 자율 실행을 전제로 진화했다. Anthropic이 자사 model card에서 직접 짚었듯, 일부 모델은 hands-on-keyboard 패턴에서 너무 느리게 느껴져 가치가 작아 보이고, 장시간 자율 agent harness가 더 잘 작동한다는 평가가 자리 잡고 있다. ...

핵심 요약 새로 공개된 DECO는 sparse MoE를 dense Transformer 성능에 매칭시키는 아키텍처다 — 동일 total parameter 예산·학습 토큰 조건에서. 핵심은 세 가지: ① 학습 가능한 expert-wise scaling이 결합된 ReLU 기반 라우팅, ② SiLU 앞에 normalize를 두는 NormSiLU 활성화, ③ non-gated MLP expert + ReLU 라우팅 조합. 전체 expert 중 20%만 활성화해도 dense 모델 성능을 따라잡고, 기존 MoE baseline을 능가했다. 전용 가속 커널 적용 시 실제 하드웨어에서 dense 추론 대비 3.00× speedup. 코드와 체크포인트가 공개 예정이라 온디바이스 LLM에 MoE를 진지하게 적용해볼 첫 실용적 후보가 될 가능성이 있다. MoE는 왜 온디바이스에서 잘 안 됐나 Mixture-of-Experts(MoE)는 LLM 효율화의 단골 후보다. 전체 capacity는 크게, 한 번 추론에 쓰는 계산은 작게. 클라우드 환경에서는 이 트레이드오프가 매력적이지만, 휴대폰·노트북·임베디드 같은 end-side(온디바이스) 환경으로 옮기면 다른 문제가 튀어나온다. ...

핵심 요약 VLA(Vision-Language-Action) 모델은 일반화된 로봇 제어의 길을 여는 한편, **추론 지연(latency)**이 비동기 실행 시 관측을 낡게(stale) 만든다. 이 문제를 풀기 위해 동시기에 제안된 네 방법(IT-RTC, TT-RTC, VLASH, A2C2)은 그동안 서로 다른 코드베이스·정책·프로토콜로 평가돼 우열을 가릴 수 없었다. 본 논문은 네 방법을 통일된 코드베이스 두 개로 묶어 Kinetix·LIBERO 두 벤치마크에서 추론 지연 d=0~20 단계까지 sweep해 비교했다. A2C2의 per-step 잔차 보정이 Kinetix·LIBERO 모두에서 강했고, TT-RTC는 가장 강건한 학습 기반 방법으로 추론 오버헤드 0이라는 강점을 보였다. VLA 실배포에서 어떤 보정 기법을 고를지는 목표 지연 범위와 추론 비용 허용도에 따라 갈린다는 것이 명확해졌다. VLA 모델과 ‘관측 stale’ 문제 Vision-Language-Action(VLA) 모델은 카메라 입력과 자연어 지시를 한 모델에서 받아 로봇 행동 시퀀스를 생성한다. 일반화 능력은 매력적이지만 모델 크기가 커질수록 한 번의 추론에 걸리는 시간도 길어진다. ...

핵심 요약 Anthropic이 금융 서비스용 Claude 에이전트 템플릿 10종을 공개했다 — 리서치·클라이언트 커버리지 5종, 재무·운영 5종. 각 템플릿은 Claude Cowork·Claude Code 플러그인, 또는 Claude Managed Agents 쿡북 두 형태로 즉시 도입할 수 있다. Claude Excel·PowerPoint·Word add-in이 정식 출시됐고 Outlook도 곧 합류한다. 모델·덱·메모 간 컨텍스트가 끊김 없이 이어진다. Dun & Bradstreet, FactSet, Moody’s MCP 앱 등 새 커넥터와 파트너가 추가되며 거버넌스 기반 실시간 데이터 접근이 확대됐다. Claude Opus 4.7이 Vals AI Finance Agent 벤치마크에서 **64.37%**로 업계 1위를 기록했다. 왜 이번 발표가 의미 있나 Anthropic은 이번 발표에서 새로운 모델보다 금융 업무 형태에 맞춘 에이전트 패키지에 무게를 두었다. 단일 LLM의 성능 향상이 아니라 분석가·트레이더·컴플라이언스가 매일 반복하는 작업 단위에 맞춰 스킬·데이터·서브에이전트가 묶여 있다는 게 핵심이다. Vals AI Finance Agent 벤치마크에서 Claude Opus 4.7이 **64.37%**로 1위에 오른 점도 같은 방향을 가리킨다. 모델만 좋아진 게 아니라 모델·도구·데이터 결합 결과가 경쟁 모델보다 앞서 있다는 신호다. ...

핵심 요약 회복탄력성이 높은 사람은 보상에 더 끌려서가 아니라 손실의 가치를 덜 매겨서 강해진다. 82명을 대상으로 한 fMRI 실험에서 이 ‘수용 편향(acceptance bias)‘을 보이는 사람은 손실을 마주할 때 전전두엽 활동이 더 강하게 증가했다. 같은 사람들은 보상을 받을 때는 오히려 신경 반응이 줄어드는 패턴을 보였다 — 보상 자체에 흥분하지 않는다. 이런 신경 패턴이 자기 보고 회복탄력성 점수와 통계적으로 매개 관계를 보였다. 연구진은 의사결정 보상을 통한 ‘편향 훈련’으로 회복탄력성을 키울 수 있을지 검증을 시작했다. 회복탄력성을 다시 정의하다 심리적 회복탄력성(resilience)은 흔히 “고난을 잘 견디는 힘"으로 통한다. 하지만 그 힘이 정확히 뇌에서 어떻게 만들어지는지는 오랫동안 모호한 영역이었다. 좋은 일에 더 크게 반응하는 낙관성? 나쁜 일에 무뎌지는 둔감함? 둘은 비슷해 보이지만 신경학적으로 전혀 다른 메커니즘이다. ...

핵심 요약 외부 해킹 사고에도 CISO·CPO가 정직·면직·5년 취업제한까지 받을 수 있는 현행 체계가 도마 위에 올랐다. 유럽은 DPO(개인정보보호책임자) 신분 보장 강화 추세; 국내는 2023년 CPO 형사처벌 조항을 폐지하고 기업 과징금으로 전환했다. AI 등장으로 취약점 악용 공격 주기가 1주일 → 24시간으로 급감, ‘완벽 방어’는 더 이상 현실적 기준이 아니다. 전문가들은 처벌 중심이 아닌 빠른 회복 지원 체계로의 전환을 촉구한다. 처벌 압박이 계속되면 보안 책임자 자리가 기피 직군으로 전락해 인재 공백이 심화될 수 있다. 해킹 당해도 ‘내 커리어가 날아간다’ SKT 유심 해킹 사태(미토스 충격) 이후 ‘회복 탄력성’이 보안 업계 화두로 떠올랐다. 그런데 사고 수습에 매달려야 할 보안 담당자들은 동시에 다른 싸움을 하고 있다. 처벌이다. ...

핵심 요약 REF6598 캠페인은 Obsidian 공유 볼트를 무기화해 금융·암호화폐 종사자를 표적으로 삼는다. 공격자는 LinkedIn·Telegram에서 벤처캐피털리스트를 사칭해 신뢰를 쌓은 뒤 악성 볼트 초대를 보낸다. 피해자가 커뮤니티 플러그인 동기화를 허용하는 순간, 변조된 ‘Shell Commands’ 플러그인이 실행된다. Windows에서는 PowerShell → PHANTOMPULL 로더 → PHANTOMPULSE RAT 순으로 메모리에 직접 주입된다. PHANTOMPULSE는 이더리움 블록체인 트랜잭션에 C2 서버 IP를 숨겨, 차단이 극도로 어렵다. 신뢰를 이용하는 공격 시나리오 공격은 LinkedIn이나 Telegram에서 시작된다. 위협 행위자(REF6598)는 벤처캐피털리스트나 업계 관계자로 위장해 금융·암호화폐 전문가에게 접근한다. 충분한 신뢰가 쌓이면 “함께 자료를 공유하자"며 클라우드에 호스팅된 Obsidian 공유 볼트 링크를 보낸다. ...