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최신 기사

산업 6월 3일

2026 마이크로소프트 빌드: 7가지 가장 큰 발표

마이크로소프트는 CEO인 사티아 나델라(Satya Nadella)와 다른 회사 리더들이 주최하는 Build 2026의 개막을 알렸습니다. 예상과 같이 발표는 새로운 Surface 하드웨어부터 항상 켜져있는 개인 보조 기사와 마이크로소프트 내부의 인공지능 모델에 대한 업데이트까지 다양했습니다. 만약 생중계를 보지 못했다면 모든 발표를 다시 보실 수 있습니다.

산업 6월 2일

OpenAI가 전문직 종사자 위한 새로운 Codex 도구를 출시했습니다.

오픈 아이의 Codex는 특정 직업에 특화된 6개의 플러그인을 출시했습니다. 그 중에는 데이터 분석, 창의적 제작, 판매, 제품 디자인, 투자 주식, 투자 은행 등이 포함됩니다. 이 새로운 도구들은 Codex 내에서 사용할 수 있으며, 데이터 통합, 사용 설명서, 컨텍스트 등이 포함되어 특정 직업을 흉내 내도록 설계되었습니다.

에이전트 6월 2일

마이크로소프트, 개발자에게 AI agent 행동 제어를 위한 새로운 방법을 제공

마이크로소프트는 개발자, 규정 준수 및 보안 팀이 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 agent를 제어하는 데 필요한 정책을 정의할 수 있도록 하는 새로운 스펙을 제공했습니다. 이 스펙은 개발자들이 agent의 행동을 제어하는 데 필요한 정책을 정의할 수 있도록 하는 포트 able 정책 파일을 제공합니다.

에이전트 6월 2일

제미니 스파크는 아직까지 경험한 가장 압권이고 두려운 인공지능 경험입니다.

4년간의 모든 제품 데모를 보면 여행 계획을 세우는 것은 AI의 탁월한 사용 사례라고 말합니다. 그저 어디로 가려는지 말해주면, 그들은 모두 약속합니다, 그리고 그들의 채팅 봇 / agent / 다른 소문이 나게 될 것들은 exhaustively 검색 여행 옵션, 모든 재미있는 것들을 읽어보고, 모든 지역적 [...]

에이전트 6월 2일

마이크로소프트의 프로젝트 소라라는 인공지능 에이전트 기기용 운영 체제입니다.

마이크로소프트는 Build 2026에서 새로운 운영 체제인 "프로젝트 솔라라"(Project Solara)를 발표했다. 이 회사는 이를 "인공지능 agent를 동작시키는 기기들을 위한 새로운 플랫폼"이라고 부른다. 프로젝트 솔라라는 안드로이드 위에 구축되었다. 마이크로소프트는 Build 2026에서 프로젝트 솔라라에 대한 두 가지 개념 기기를 선보였다: 데스크 콘셉트와 배지[].

산업 6월 2일

마이크로소프트 스카우트, 오픈클라우에 기반한 새로운 인공지능 개인 보조기

마이크로소프트 스카우트는 구글과 유사하게 오픈클라우를 기반으로 개발된 새로운 인공지능 개인 보조기입니다. 이 보조기는 마이크로소프트 365 애플리케이션과 통합되어 기업들이 직원들에게 가상 보조기를 Assign할 수 있게 해줍니다. 이 가상 보조기는 일정 관리, 경비 보고서, 이메일 초안, 등 다양한 업무를 지원합니다.

산업 6월 2일

중국의 뇌 임플란트野심경 목표

기술 세계의 일상 소식은 여기 있습니다. 중국이 세계 최초의 침입형 뇌-컴퓨터 칩을 승인했습니다. 다음은 이에 대해 무엇이 기다리고 있는지입니다. 중국의 Henan성 동희씨는 지난 10월 자신의 집의 뜨락에서 앉아 있는 동안 뇌 컴퓨터 칩을 thử해보았습니다. 그는 이 칩을 2시간 동안 사용했으며 그 후 뇌가 회복되었습니다. 이 칩은 뇌 신경세포를 자극하여 뇌의 신호를 읽어내는 데 사용됩니다

AI 모델 6월 2일

작은 기업이 인공지능을 활용하는 방법

이 기사는 대규모 언어 모델(LLM)을 산업에 적용하는 방법에 대해 조명하는 MIT Technology Review의 한정된 뉴스레터인 Making AI Work에서 나온 것입니다. 이 뉴스레터를 이메일로 받으려면 여기를 클릭하세요. 회계부터 디자인까지 시장 조사와 제품 개발에 이르기까지 기업을 운영하는 데 필요한 기술의 범위는 놀랍습니다. 큰 회사에서는 전문가들을 고용하여 각 분야의 업무를

연구 6월 2일

비대칭 클리핑 비지도 학습 알고리즘: GRPO를 위한 우위 플립핑 기반 비권리 클리핑 비대칭 자가 교육

RLVR(Reward가 검증 가능한 학습, 특히 그룹 상대적 정책 최적화(Group Relative Policy Optimization, GRPO))는 대규모 언어 모델의 추론을 향상시키기 위해 광범위하게 사용되어 왔습니다. 그러나 결과 단계에 대한 보상은 희박한 감독만 제공하고, 특정 프롬프트에 대해 샘플링된 모든 경로가 모두 올바르거나 잘못된 경우 그룹 상대적 이점은 사라집니다. OPSD