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EricRoberts
EricRoberts
2026년 5월 28일

소프트뱅크와 마이크로소프트는 일본의 인력 부족과 높은 인건비 문제를 해결하기 위해, 인간과 기계의 협업 단계에서 완전한 자동화 단계로 나아가며 Azure AI 기반의 AI 주도형 고객 서비스 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이 시스템은 확장성이 뛰어나고 규정을 준수하는 음성 및 텍스트 상호작용을 위해 Azure OpenAI와 AI Foundry를 활용합니다. 소프트뱅크는 AI가 수동적인 도구에서 자율적인 에이전트로 전환되는 추세를 반영하여, 이 솔루션을 업계 표준으로 상용화할 계획입니다.

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작가 BruceAllen BruceAllen 2026년 9월 18일
Anthropic의 데이터에 따르면 현재 코드의 80%가 Claude에 의해 작성되고 있으며, 이로 인해 엔지니어의 생산성이 8배 증가했습니다. 그러나 AI가 지속적으로 세분화된 PR을 제출하는 습관 때문에 테스트 케이스가 10배로 급증하여 CI 시스템이 다운되었으며, 6개월 동안 처리해야 할 작업량이 25배나 늘어났습니다. 일반적인 패치로는 해결되지 않았으나, 클로드의 조언에 따라 새로운 분산 무상태 아키텍처로 서비스를 재구축함으로써 과부하 문제를 해결할 수 있었습니다. 이는 AI가 코딩 과정에서 인간의 리듬에 따른 제약을 제거함에 따라, 인간을 위해 설계된 소프트웨어 엔지니어링 파이프라인이 주요 병목 현상이 된다는 점을 여실히 보여줍니다.
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작가 IsabellaDavis IsabellaDavis 2026년 9월 18일
미국 마크 피트먼 판사는 애플이 스페이스XAI와 맺은 기밀 반독점 합의 내용을 공개하도록 강제해 달라는 오픈AI의 신청을 기각했다. 이번 판결은 해당 합의가 스페이스XAI와 오픈AI 간의 진행 중인 분쟁과 관련성이 없다고 판단했다. 이는 X와 스페이스XAI가 최근 애플을 상대로 한 반독점 소송을 자진 철회한 데 따른 것으로, 반면 오픈AI를 상대로 한 소송은 계속 진행 중이다. 오픈AI는 자사의 소송에 미칠 잠재적 영향을 평가하기 위해 정보 공개를 요청했으나, 법원은 공개할 필요성이 없다고 판단했다.
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작가 EricRoberts EricRoberts 2026년 9월 18일
Qwen3.8-Omni-Flash가 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 지원하는 1M 컨텍스트를 탑재하여 출시되었습니다. 이 모델은 편집 및 제작을 위한 에이전트 기반 워크플로우를 강화합니다. Qwen3.5-Omni-Plus 대비 점수가 26% 이상 상승했으며, 특히 오디오·비주얼 에이전트 및 코딩 작업에서 상당한 향상을 보였습니다. 오디오·비디오 API 가격이 93% 이상 하락했습니다. 이 모델은 오디오·비디오 성능 면에서 Gemini3.8Flash와 동등한 수준을 보이며, 전반적인 오디오 성능에서는 이를 능가합니다. Agentic Understanding 모드를 통해 토큰 소비량이 45.7% 감소했습니다. 개발팀은 자체 연구 개발에 이 모델을 활용하여 12시간 만에 4차례의 반복 작업을 완료했습니다. 실시간 버전은 소리 위치 파악을 지원하며, 사천 사투리 인식 정확도를 40.7% 향상시켰습니다.
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작가 RichardGonzález RichardGonzález 2026년 9월 18일
중국의 제14차 5개년 제약 산업 계획은 의약품 개발 가속화를 위해 인공지능(AI)과 양자 컴퓨팅을 강조한다. 이 계획은 초한계 제조, 우주 기반 제약, 바이오 제조를 촉진하고, 유전자 편집, 세포 치료, 오가노이드 분야를 발전시킨다. 주요 돌파구로는 인공 생명 시스템, 방사성 의약품, 이종 장기를 통한 기관 간 융합을 통해 기업과 연구 기관의 학제간 통합으로 새로운 산업 성장 동력을 육성하는 것이 포함된다.
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작가 DavidGonzález DavidGonzález 2026년 9월 18일
피겨(Figure)는 9월 17일 휴머노이드 로봇 ‘헬릭스 2.5(Helix2.5)’용 신경망을 공개했다. 자사의 ‘인덱스(Index)’ 데이터셋으로 사전 훈련된 이 모델은, 베이 에어리어 지역 30가구를 대상으로 한 테스트에서 처음부터 훈련된 모델에 비해 제로샷 성공률을 9%에서 56%로 끌어올렸다. Helix2.5는 거실 정리나 수건 접기 같은 전신 동작을 지원하며, Helix02의 절반에 해당하는 적응 데이터로도 비슷한 성공률을 달성했다. 또한 자체 수정 능력을 보여주며, Index 데이터가 두 배로 늘어날 때 관찰되는 확장 법칙을 따르는 것으로 나타났다. Index는 1,600만 개의 동영상과 주간 활성 사용자 4만 4,000명을 확보했으며, 피규어(Figure)는 헬릭스(Helix) 시리즈를 위한 컴퓨팅 인프라에 35억 달러를 투자했다.
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