해보지 않은 길도 채점한다: Dream-RSI
Dream-RSI는 과거 탐색 기록을 되감아, 해보지 않은 전략까지 그 기록 위에서 다시 돌려 저비용으로 채점한다.
100번 배우고도 첫 수업을 잊지 않는 법: 지속학습 메커니즘의 조합
언어모델이 100개 과제를 순차 학습할 때 생기는 파국적 망각을, 세 종류의 앵커와 병합 LoRA를 조합해 최종 기억률을 1.2%에서 34.9%로 28배 끌어올린 연구를 쉽게 풀어봅니다.
작은 7B가 거대 모델에 맞서는 법: 완전 공개 파운데이션 모델 ZGCM-1
7B 완전 공개 모델 ZGCM-1이 내부 사고와 외부 도구를 결합해 수학·에이전트 검색에서 수십 배 큰 모델과 경쟁한다. 256K 문맥·FP8 Muon 최적화, 에이전트 보조 R&D가 특징.
Atria Dawn 논문 해설: 에이전트 초지능과 사람의 몫
744B MoE 기반 에이전트 모델 Atria Dawn Preview를 16개 벤치마크와 자기 개발과정 769건 기록으로 뜯어보고, AI PM 제품에 주는 시사점을 정리한다.
Vidu S2: 실시간으로 대화하고 편집하는 영상 생성 모델의 등장
실시간 상호작용 영상 생성은 Vidu S1에서 열렸고, S2는 그 위에서 720p·동적 참조·스트림 편집을 끌어올립니다. 이 '흐르는 도중 개입' 구조를 AI PM 업무에 대입해 짚습니다.
세계 모델로 AI 연구 에이전트를 3~4배 빠르게: WMRL 논문 해설
실험 실행을 '세계 모델'로 대체해 RL 학습 병목을 제거한 WMRL. 4B·9B 에이전트가 48B·120B를 능가한다.
Gander — 끊김 없이 대화하며 일하는 이중통신 AI 시스템
텐센트·저장대 연구진의 Gander는 실시간 대화 모델(Cerebellum)과 별도 추론 백엔드(Brain)를 결합해, 말 중간에 끼어들고 되묻는 풀듀플렉스 에이전트를 구현한다.
AuK: 말을 만들고 고치는 오픈소스 음성 파운데이션 모델
자연어 지시 하나로 음성 생성부터 편집·복원까지 통합한 오픈소스 파운데이션 모델 AuK. 하이브리드 rectified-flow 구조와 증류로 4단계 추론까지 달성한 방식을 쉽게 풀었습니다.
NeoHorse-1: 하네스가 매개하는 재귀적 자기개선(RSI)으로 가는 첫 프로토타입
라우팅 하네스가 자기 능력을 관찰해 다음 학습 데이터를 스스로 만드는 에이전트 네이티브 모델 NeoHorse-1. 4B·9B 모두 사후학습으로 10개 벤치마크 평균이 올랐다.
서브도메인 발행을 DB 한 줄로 — 와일드카드 DNS의 함정
와일드카드 DNS와 호스트 라우팅을 미리 깔면 새 서브도메인은 DB 한 줄로 열린다. 단 DNS와 TLS 와일드카드는 규칙이 달라, 그 경계를 모르면 사고가 난다.
앱스토어 없이 앱 배포하기 — PWA로 먼저, 스토어는 필요할 때
심사 없이 웹을 설치형 앱으로 만드는 PWA를 기본값으로 두고, 스토어 유통이 필요한 순간에만 TWA로 Google Play에 올린 온틀의 배포 판단을 정리했다.
AI PM·자동화 SaaS 지형도 2026 — 에이전트 시대의 경쟁 분석
협업 툴·AI 실행 도구·자동화 플랫폼이 모두 에이전트를 얹은 2026년, 경쟁의 축은 에이전트 유무가 아니라 그것이 어디 살고 누가 조립하느냐다. 온틀의 파견형 포지션을 그 위에 솔직하게 놓는다.