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JohnWilson
JohnWilson
2026년 6월 29일

베이징대학교와 DeepSeek은 대규모 언어 모델을 위한 추론 가속 프레임워크인 ‘DSpark’를 오픈소스로 공개했습니다. 이 프레임워크는 반자동 회귀(semi-autoregressive) 아키텍처와 신뢰도 기반 스케줄링을 활용하여 고동시성 환경에서 지연 시간과 계산 자원 낭비를 줄입니다. 테스트 결과, DSpark는 특히 긴 시퀀스 작업에서 Eagle3 및 DFlash보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. DeepSeek-V4에 적용된 이 프레임워크의 전체 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

베이징대학교와 DeepSeek은 대규모 언어 모델을 위한 추론 가속 프레임워크인 ‘DSpark’를 오픈소스로 공개했습니다. 이 프레임워크는 반자동 회귀(semi-autoregressive) 아키텍처와 신뢰도 기반 스케줄링을 활용하여 고동시성 환경에서 지연 시간과 계산 자원 낭비를 줄입니다. 테스트 결과, DSpark는 특히 긴 시퀀스 작업에서 Eagle3 및 DFlash보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. DeepSeek-V4에 적용된 이 프레임워크의 전체 소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
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작가 WillLopez WillLopez 2026년 10월 9일
애플은 10월 13일 뉴욕에서 6인치 디스플레이를 탑재한 스마트 홈 허브, 업데이트된 애플 TV 4K, 그리고 홈팟 미니를 출시할 예정이다. 새로운 허브는 가정을 중앙에서 제어하기 위해 시리 AI를 통합했으며, 이는 존 테르너 CEO의 스마트 홈 분야에 대한 전략적 진출을 의미한다. 이 움직임은 하드웨어 업그레이드와 생성형 AI를 결합하여 아마존과 구글과 경쟁하는 것을 목표로 하며, 향상된 단말기 하드웨어와 지능형 상호작용 기능을 통해 스마트 홈 생태계 진입 경험을 재정의한다.
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/ko/live/7757
작가 CarlGarcia CarlGarcia 2026년 10월 9일
구글은 차세대 AI 모델인 Gemini 4 Argon을 일부 Pro 사용자에게 출시했으며, 이를 Google Cloud와 새로운 Antigravity 코딩 도구에 통합했습니다. 기존 AI와 달리 Gemini 4 Argon은 코드를 직접 저장소에 제출하고 대규모 레거시 리팩토링 및 양자 컴퓨팅 연구와 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있는 고급 지능형 에이전트 역할을 합니다. 현재 수천 명의 구글 직원들이 이 모델을 테스트 중이며, 실시간 음성 상호작용을 위한 Concierge 서비스도 제공되어 개발 패러다임의 중요한 전환을 알리고 구글의 AI 부문에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다.
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/ko/live/7756
작가 JohnWilson JohnWilson 2026년 10월 9일
트럼프 행정부는 사기를 이유로 그린카드 프로그램에서 마이크로소프트, 어도비 및 주요 인도 IT 기업들을 제외시켰다. 노동부 장관 키스 선들링은 보류 중인 인증을 중단했으며, 부통령 JD 밴스는 미국인 채용을 우선시하고 임금 억제에 대한 대학 조사를 진행했다. 마이크로소프트는 대부분의 H-1B 비자가 기존 직원의 갱신임을 지적하며 자신의 관행을 옹호했다. 이 같은 기술 이민에 대한 단속은 치열한 AI 경쟁 속에서 글로벌 인재 흐름을 재편하고 미국 기술 연구개발(R&D) 팀에 영향을 미칠 수 있다.
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/ko/live/7755
작가 FrankJackson FrankJackson 2026년 10월 9일
OpenAI는 Anthropic과의 회계 기준 차이로 인해 이전에 유통되었던 700억 달러에서 약 500억 달러로 연간 매출 추정치를 하향 조정했습니다. 1,220억 달러의 자금을 확보했음에도 불구하고, OpenAI의 2025년 재무 보고서에 따르면 매출은 약 130억 달러에 불과하며 운영 비용이 수익을 크게 상회하고 있습니다. 이러한 격차는 주요 대규모 언어 모델 기업의 상업화와 재무적 지속 가능성에 대한 시장의 논쟁을 다시 불러일으켰습니다.
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/ko/live/7754
작가 GeorgeSmith GeorgeSmith 2026년 10월 9일
지푸(Zhipu)는 새로운 플래그십 대규모 모델인 GLM-5.4와 GLM-5.5를 공개했으며, 이는 트릴리언(조) 파라미터 규모에 진입한 모델입니다. 이 모델들은 방대한 파라미터 증가와 효율적인 학습 및 추론 사이의 균형을 맞추기 위해 이중 트랙 아키텍처 혁신을 도입했습니다. 지푸는 순수한 파라미터 경쟁에서 효율성과 효과성으로 초점을 전환함으로써 복잡한 추론과 멀티모달 능력을 향상시키고 기업용 애플리케이션의 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 합니다. 이러한 발전은 중국의 AI 산업이 AGI(인공지능 일반화)로 나아가는 데 중요한 이정표를 의미하며, 논리적 추론과 산업별 에이전트에서의 실용적 성능은 핵심 AI 기술 돌파구의 주요 지표로 작용합니다.
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