ARIS - Agentic and Relationship Intelligence System for Social Robots

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. ...

2026년 5월 17일 · 2 분 · 426 단어 · TechLLM
Pelican-Unified 구현체 AI 모델

로봇 AI를 하나로 — Pelican-Unified 1.0, 이해·추론·상상·행동을 단일 모델에

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. ...

2026년 5월 16일 · 3 분 · 597 단어 · TechLLM

Anthropic, Claude에 법무 실무 플러그인 12종 출시…LegalTech 생태계 확장

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. ...

2026년 5월 13일 · 4 분 · 753 단어 · TechLLM

LLM을 활용한 세계 사건 예측: Mantic의 최신 연구

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. ...

2026년 5월 13일 · 2 분 · 403 단어 · TechLLM
RAG 시스템 구조 — 검색과 생성의 연결

외부 라이브러리 없이 RAG를 직접 만들어보자 — Python + ollama로 처음부터 구현하기

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. ...

2026년 5월 12일 · 3 분 · 605 단어 · TechLLM
Gemini API File Search 멀티모달 RAG — 이미지와 텍스트를 함께 검색하는 인터페이스

Gemini API File Search 멀티모달 지원 — 이미지·텍스트·메타데이터를 한 번에 검색하는 RAG

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. ...

2026년 5월 10일 · 4 분 · 738 단어 · TechLLM

OncoAgent: 환자 데이터를 병원 밖으로 내보내지 않는 암 치료 AI 에이전트

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. ...

2026년 5월 10일 · 5 분 · 960 단어 · TechLLM
transformers에서 MLX로 모델을 포팅하는 AI 에이전트 스킬 개념도

에이전트가 PR을 열면 안 되는 이유 — HuggingFace의 transformers→MLX 포팅 스킬

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. ...

2026년 5월 10일 · 3 분 · 611 단어 · TechLLM
NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 멀티모달 AI — 문서·오디오·비디오 통합 처리

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: 문서·오디오·비디오를 한 번에 처리하는 멀티모달 AI

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. ...

2026년 5월 10일 · 4 분 · 710 단어 · TechLLM