
로봇이 인간관계를 이해하는 시대 — ARIS: Social Robots를 위한 관계 지능 시스템
로봇이 내 대화를 듣고, 내가 누구와 무슨 관계인지 기억하고, 그걸 바탕으로 더 자연스럽게 대화하는 시대다. Monash University 연구팀이 그걸 실제로 만들어냈다. 이름하여 ARIS — Agentic and Relationship Intelligence System. 소셜 로봇을 위한 관계 지능 프레임워크다. ...

로봇이 내 대화를 듣고, 내가 누구와 무슨 관계인지 기억하고, 그걸 바탕으로 더 자연스럽게 대화하는 시대다. Monash University 연구팀이 그걸 실제로 만들어냈다. 이름하여 ARIS — Agentic and Relationship Intelligence System. 소셜 로봇을 위한 관계 지능 프레임워크다. ...

개요 로봇 AI의 오랜 가정은 ‘전문 모듈을 조합하라’였다. 인식 모듈, 추론 엔진, 행동 생성기를 따로 만들어 파이프라인으로 연결한다. Pelican-Unified 1.0은 이 가정을 버렸다. 이해, 추론, 상상, 행동 — 네 가지 능력을 하나의 학습 루프에 묶고, 하나의 체크포인트로 서비스한다. 그리고 전문 모델에 뒤지지 않는 성능을 냈다. ...
12개 법무 플러그인이 한 번에 나왔다 2026년 5월 12일, Anthropic이 대형언어모델 Claude에 법무 실무 전용 플러그인 12종을 동시에 공개했습니다. 이번 발표는 LegalTech 업계에 큰 파장을 일으키며, 기존의 에이전트형 AI(agentic AI) 개념을 법률 실무에 본격적으로 적용하는 전환점이 되고 있습니다. ...
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. ...

LangChain이나 LlamaIndex 없이, RAG를 밑바닥부터 만들 수 있을까? 개요 Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 LLM이 학습 데이터에 없는 외부 지식을 참조해 답변을 생성하게 만드는 구조다. 요즘은 프레임워크가 많아서 몇 줄이면 RAG를 붙일 수 있지만, 내부에서 무슨 일이 일어나는지 이해하지 못한 채 쓰면 디버깅도, 튜닝도 막막해진다. ...

RAG(검색 증강 생성)를 구축할 때 가장 큰 벽은 비정형 데이터다. PDF 수백 장, 이미지 수천 장이 섞인 기업 자료에서 원하는 정보를 정확히 찾고, 출처까지 명확하게 표시하는 것 — 지금까지는 직접 파이프라인을 쌓아야 했다. ...
병원 AI가 환자 기록을 외부 클라우드로 전송한다면? 의사는 이 시스템을 쓸 수 없다. 개인정보 보호법이 막고, 윤리 위원회가 막고, 환자가 막는다. OncoAgent는 이 문제를 정면으로 해결한다. 모든 추론과 학습을 병원 내 서버에서 끝낸다. 클라우드 API 없이. 환자 데이터 유출 없이. 그러면서도 70개 이상의 국제 암 치료 가이드라인을 실시간으로 참조한다. ...

에이전트가 코드를 짜고, 이슈를 찾고, PR까지 열어준다. 좋아 보인다. 그런데 오픈소스 메인테이너들은 지금 곤혹스럽다. PR이 10배 늘었는데, 대부분 쓸 수 없는 것들이다. HuggingFace가 이 문제를 정면으로 파고든 글을 2026년 4월 공개했다. transformers 모델을 Apple Silicon용 MLX 프레임워크로 포팅하는 AI 스킬을 만들면서, 에이전트 시대 오픈소스 기여가 어때야 하는지 기준을 제시했다. ...

문서를 읽고, 목소리를 듣고, 영상을 보고, 화면을 조작한다 — 이 모든 걸 단일 모델 하나로. NVIDIA가 공개한 Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B는 기존 비전-언어 모델의 경계를 텍스트·이미지·비디오·오디오 전체로 확장한 옴니모달 모델이다. ...