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Anthropic has officially filed to go public

After months of speculation about whether OpenAI or Anthropic would be first in their race to IPO, Anthropic on Monday reached a key milestone: filing to kick off the process with the U.S. Securities

How we used Gemini to build Google I/O 2026

<img src="https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/images/AI_IO.max-600x600.format-webp.webp">Learn how Googlers used AI to produce Google I/O 2026.

Introducing Mellum2: A 12B Mixture-of-Experts Model by JetBrains

Beyond LLMs: Why Scalable Enterprise AI Adoption Depends on Agent Logic

중국, 세계 최초의 침습적인 뇌-컴퓨터 칩을 승인하다 - 이젠 무엇이 내일인가?

중국 Henan省의 한 남성이 6년 전의 자동차 사고로 목과 아래쪽의 근육이 liệt된 후에도 자신의 생각을 글로 표현할 수 있게 된다는 뉴스입니다. 그는 중력에 저항하는 신경 컴퓨터 칩을 사용하였습니다. 이 신경 컴퓨터 칩은 그의 뇌와 컴퓨터를 연결하여 글을 쓸 수 있게 했습니다.

Nvidia, RTX 스파크를 통해 최초의 소비자 PC 칩 제조사로 등극

Nvidia는 이 FALL에 완전한 컴퓨팅 칩을 포함한 소비자 PC 칩을 제조할 것이라고 발표했습니다. 이 칩은 이전에 여러 번의 유출을 통해 알려져 왔으며, Nvidia는 RTX 스파크라는 이름으로 공식적으로 발표했습니다. 이 칩은 Intel, AMD, Apple, Qualcomm과 같은 대기업과 경쟁할 예정입니다.

마이크로소프트 서피스 랩톱 울트라에 엔비디아 RTX 스파크가 탑재되었습니다.

미소프트는 9억 달러를 날려버린 적이 있었다. 그 때는 ARM 기반의 NVIDIA 칩이 첫 번째 윈도우 포터블, 오리지널 미소프트 Surface를 구동할 수 있을 것이라고 기대했었지. 하지만 오늘은 다시 시도하고 있다. 미소프트와 NVIDIA는 최근 Surface Laptop Ultra라는 컴퓨터를 발표했다. 그 안에는 새로 개발된 ARM 기반의 NVIDIA 칩이 들어 있다.

Nvidia RTX Spark 노트북 첫 등장! 다양한 제조사 참여

Nvidia가 소비자용 노트북 칩을 위한 RTX Spark를 출시하고, 다양한 제조사가 이미 이를 위한 하드웨어를 준비하고 있습니다. Microsoft, Asus, HP, MSI, Lenovo, Dell은 이 FALL에 RTX Spark 노트북을 출시할 예정입니다.

NVIDIA 코스мос 3 환영합니다: 물리적 인 인공지능 추론과 행동을 위한 최초의 개방형 오메가 모델

Google이 AI 기술을 이용한 새로운 검색 시스템을 발표했다. 이 새로운 시스템은 검색 결과를 개인별로 맞춤화 시키는 것을 목표로 하고 있다. 이 시스템은 사용자가 특정 키워드를 검색할 때, 그 키워드와 관련된 사용자의 검색 기록을 분석한 후, 그에 맞춰서 검색 결과를 제공한다. 이 기술은 사용자의 검색 기록을 분석하여 그에 맞춰서 검색 결과를 제공하므로, 사용자마다 다른 결과를 제공할

Planner-Centric Reinforcement Learning for Deep Research with Structure-Aware Reward

arXiv:2605.30824v1 Announce Type: new Abstract: Deep research tasks require LLMs to plan what to investigate, retrieve evidence, and synthesize long-form answers across multiple branches of inquiry. E

SLAT: Segment-Level Adaptive Trimming for Efficient CoT Reasoning

arXiv:2605.30832v1 Announce Type: new Abstract: Recent advances in Large Reasoning Models have significantly improved chain-of-thought (CoT) capabilities via reinforcement learning (RL). However, gene

LLM 판정기의 기준으로 사용되는 재사용 가능한 기준 문구

대규모 언어 모델(LLM) 판정기의 평가를 위한 기준 문구가 점점 더 중요해지고 있습니다. 하지만 이러한 기준 문구가 너무 느슨하면, 실제로 사용자가 원하는 대로 되지 않는 결과가 발생할 수 있습니다. PReMISE는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 프레임워크입니다.