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François Chollet과 Mike Knoop의 ARC Prize 재단이 ARC-AGI-3를 공개했다. 135개의 오리지널 인터랙티브 환경으로 구성된 이 벤치마크에서 인간은 100%를 달성한 반면, 최고 성능 AI인 Gemini 3.1 Pro는 고작 0.37%에 그쳤다 — GPT-5.4는 0.26%, Claude Opus 4.6은 0.25%다. 🔍 왜 주목해야 하나…
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EMO — MoE가 실제 배포 가능한 모듈형 모델로 진화할 수 있음을 보여준 AllenAI의 오픈 릴리즈
AllenAI는 2026년 5월 8일 EMO를 공개했다. 이 모델은 1B active / 14B total parameter, 128 experts, 1T tokens 규모의 MoE를 문서 단위 shared expert pool 제약으로 학습해, 전체 expert의 12.5%만 사용해도 near full-model 성능을 유지하도록 설계됐다. 🔍 왜 주목해야 하나 지금까지 MoE는…
GPT-5.5 Instant — 범용 AI 제품 경쟁이 frontier launch보다 기본 모델 운영 품질로 이동
OpenAI는 2026년 5월 5일 ChatGPT의 기본 모델을 GPT-5.5 Instant로 교체한다고 발표했다. 새 모델은 GPT-5.3 Instant 대비 고위험 프롬프트에서 hallucinated claim을 52.5% 줄였고, 사용자가 오류를 지적했던 까다로운 대화에서는 inaccurate claim을 37.3% 줄였으며, chat-latest로도 제공된다. 🔍 왜 주목해야 하나…
Accelerating Gemma 4: faster inference with multi-token prediction drafters — 오픈모델 경쟁의 기준이 benchmark보다 latency economics로 이동
Google은 2026년 5월 5일 Gemma 4용 Multi-Token Prediction (MTP) drafters를 공개했다. 이 speculative decoding 구조는 Gemma 4 target model과 경량 drafter를 결합해 output 품질 저하 없이 최대 3배 속도 향상을 제공하며, Gemma 4는 출시 수주 만에 6천만 다운로드를 넘겼다고 밝혔다. 🔍 왜…
DeepSeek V4 Preview — 오픈 모델 경쟁이 성능 추격에서 가격·맥락 길이·지정학적 자립성의 복합전으로 이동
DeepSeek는 2026년 4월 24일 V4 Preview를 공개했다. V4 Pro는 1.6T total / 49B active parameters, V4 Flash는 284B total / 13B active parameters를 갖고 두 모델 모두 1M token context를 지원하며, Flash는 입력 토큰 100만 개당 0.14달러로 제시됐다. 🔍 왜 주목해야 하나 이 발표의…