연구용 로컬 LaTeX 작업공간 'Lattice' 공개…Overleaf 동기화·AI 에이전트 연동 지원
연구자를 위한 로컬 LaTeX 작업공간 'Lattice'가 공개됐다. 논문 작성과 PDF 실시간 미리보기, 문헌 관리를 한곳에 모았으며 Overleaf와의 양방향 동기화를 지원한다. Claude Code 등 코딩 에이전트를 직접 연결해 컴파일 오류를 고치고 논문을 손쉽게 수정할 수 있다.
연구
주목할 AI 논문, 새 벤치마크와 방법론, 그리고 생물학·의학·소재 등 과학 연구에서 AI가 낸 성과.
앤트로픽 분석: AI가 과학적 모델링 방식을 어떻게 바꾸고 있는가
앤트로픽이 과학 블로그를 통해 AI가 과학 모델링 연구를 혁신하는 방식을 조명했습니다. 연구자가 수작업으로 가설 모델을 코딩하고 비교하던 기존 방식 대신, AI가 모델을 코드로 작성·실행·수정하며 데이터에 부합하는 설명을 빠르게 찾아냅니다.
OpenAI, 웻랩 실험 벤치마크 'BioBasicsBench' 공개…GPT-6 Astra 66.7% 기록
OpenAI가 바이오테크 기업 리고(Ligo)와 함께 웻랩의 일상 실험 데이터 100개 과제를 평가하는 벤치마크 'BioBasicsBench'를 공개했다. 젤 이미지와 현미경 데이터 등을 활용한 최고 추론 설정에서 GPT-6 Astra는 66.7%를 기록해 GPT-5.6 Sol을 앞섰다. 다만 대조군 검증과 콜로니 계측 등에서는 여전히 한계를 보였다.
PSI, 미공개 앤트로픽 모델로 양자 컴퓨팅 18년 난제 증명
Physical Superintelligence(PSI)가 미공개 앤트로픽 모델과 정밀 검증 도구 린(Lean)을 활용한 자체 연구 시스템을 통해, 2008년 제시된 양자 컴퓨팅 난제 '아론슨-암바이니스 추측'을 3일 만에 완전 증명했다. 이번 증명으로 양자 컴퓨터가 무작위 데이터에서는 지수적 가속을 달성할 수 없음이 수학적으로 확정되어 양자 컴퓨팅의 실제 한계가 명확해졌다.
Anthropic, Claude에게 '이브 온라인' 플레이 시켜: 자본 600% 불렸지만 내부 첩자는 못 잡아
Anthropic은 Claude 모델들을 MMORPG '이브 온라인'과 '이브 프론티어'에 투입한 연구 결과를 발표했다. 최신 모델인 Fable 5는 호가 스프레드 매매로 자본을 최대 600%까지 불렸으나, 4대 협동 임무에서는 내부 방해 공작원을 전혀 알아채지 못했다. AI의 자율 자본 운용 잠재력과 함께 다중 에이전트 간 신뢰 검증의 한계를 드러냈다.
앤트로픽, 클로드의 새 기억 체계 공개: '꿈'을 통해 스스로 오류 수정
앤트로픽이 AI 에이전트가 작업 사이 유휴 시간에 이전 세션 기록을 복기하며 오류를 바로잡고 지식을 정리하는 '꿈(Dreaming)' 메커니즘을 공개했습니다. 인간이 수면 중 기억을 정리하듯, 모든 로그를 무작정 쌓아두는 대신 중요한 규칙과 전략만 선별해 장기 기억으로 압축합니다.
Anthropic 지원 연구진, 단순 데이터 피팅 넘어선 AI 과학 모델링 제시
Anthropic AI for Science 지원 연구진이 AI를 활용한 과학 모델링 고도화 방안을 발표했다. 연구진은 AI가 단순한 수치 맞추기를 넘어 시뮬레이션 기반 추론을 통해 그럴듯한 모델들의 분포를 제시해야 한다고 강조했다. AI를 계산 보조 도구에서 과학적 메커니즘을 규명하는 협력자로 끌어올리려는 시도다.
런웨이, 570억 파라미터 실시간 비디오 모델 요구 GPU 절반 감축
Runway는 대화형 아바타를 구동하는 57B 비디오 확산 모델을 H100 8장에서 4장으로 줄여 구동하는 최적화 성과를 공개했다. 캐시 쓰기 시점 양자화와 통신 커널 융합을 통해 24fps 생성을 유지하면서 스텝당 147.4ms를 달성했다. 실시간 비디오 아바타의 대규모 서비스 비용을 크게 낮춘 셈이다.
앤트로픽, AI 클로드 활용해 미지의 단백질 복합체 3D 구조 규명
앤트로픽 생물학 연구팀이 1986년 발견 이후 기능이 규명되지 않던 단백질 복합체 '볼트(vault)'의 원핵생물 유래 3D 구조를 클로드의 도움으로 처음 규명했습니다. 클로드는 서열 검색부터 DNA 설계, 극저온 전자현미경 데이터 분석까지 전 과정에 참여해 모델링 기간을 수주에서 34시간으로 단축했습니다. 복잡한 세포 연구의 난제를 풀고 AI 기반 과학 탐구의 가능성을 보여줬습니다.
MIT, AI가 재학습 없이 다른 모델 가중치 직접 수정하는 연구 공개
MIT 연구진이 OpenAI의 GPT-6 Astra를 활용해 추가 학습 없이 다른 소형 AI의 신경망 가중치를 직접 수정하고 개선하는 연구를 발표했다. 실험에서 Astra는 Qwen 모델의 가중치 중 단 0.016%만 편집해 반복 오류를 잡고 수학 점수를 7.9%에서 48.1%로 끌어올렸다. 이는 프론티어 AI가 모델 내부를 직접 프로그래밍해 스스로 진화할 수 있는 잠재력을 보여준다.
딥프린시플, 7530억 파라미터 과학 AI 'Hydrogen-1.0' 가중치 공개
딥프린시플이 화학·소재·생명과학 연구를 위한 7530억 파라미터 오픈 모델 Hydrogen-1.0을 공개했다. GLM-5.3 기반으로 학습되어 시뮬레이션 코드 자율 디버깅, NMR 스펙트럼 분석, 실험실 로봇용 프로토콜 컴파일이 가능하다. 주요 과학 추론 평가에서 GPT-6-Astra를 앞서는 성능을 보였으며 허깅페이스에 가중치가 공개되었다.
가중치 공간 프로그래밍: GPT-6 아스트라, 재학습 없이 소형 모델 파라미터 직접 수정
연구진이 발표한 '가중치 공간 프로그래밍'을 통해 GPT-6 아스트라가 전통적인 그래디언트 학습 없이 신경망 가중치를 직접 읽고 수정할 수 있음이 입증되었습니다. Qwen3.5-0.8B 모델 가중치의 0.016%만을 수정해 무한 루프 버그를 해결하고 수학 점수를 7.9%에서 48.1%로 끌어올렸습니다. 다만 이 방식은 외부 파이썬 도구와 반복 테스트에 의존하며 모든 모델에 범용으로 작동하는 것은 아닙니다.
앤트로픽, LLM 추론 위변조 방지하는 '플래시프루브' 오픈소스 공개
앤트로픽이 AI 모델의 응답이 실제 지정된 모델에서 나왔는지 검증하는 영지식증명 시스템 '플래시프루브(FlashProve)'를 오픈소스로 공개했다. 모델 가중치를 감춘 상태에서 단일 H100 GPU로 400B 규모 Llama 4 Maverick 기준 초당 110토큰 속도로 증명을 생성하며, 일반 CPU에서 수초 안에 검증 가능하다. 일반 추론 대비 70~95배 느리지만 모델 바꿔치기나 데이터 변조를 막는 데 유용하다.
구글 인공위성, 궤도서 첫 AI 응답 전송…TPU로 하이쿠 창작
구글이 '프로젝트 선캐처' 프로토타입 위성에 탑재된 데이터센터급 TPU로 젬마 4 모델을 구동해 우주에서 첫 AI 응답을 생성했다고 밝혔다. 위성은 노르웨이 지상국을 통과하며 우주를 주제로 한 하이쿠를 지구로 보냈다. 구글은 향후 방사선과 열 스트레스 테스트를 거쳐 2027년 두 대의 연결 위성을 띄울 계획이다.
앤트로픽, 1인 바이오텍 인수…'클로드' 앞세워 신약 개발 직접 나선다
앤트로픽이 클로드의 신약 개발 성과를 공개하며 1인 바이오 기업 미스릴 메디신을 인수하고 자체 신약 개발에 착수했다고 밝혔다. 미스릴은 클로드의 지원으로 18개월 만에 근이영양증 후보물질의 생쥐 실험을 마쳤으며 2028년 말 임상 진입을 목표로 한다. 3개월 걸리던 규제 문서를 4시간 만에 작성하는 성과도 입증했으나, 회사 측은 수익화 실패 가능성도 함께 경고했다.
코티컬 랩스, 생체 컴퓨터 15대 연결…살아있는 뉴런으로 AI 제쳤다
코티컬 랩스가 살아있는 인간 신경세포를 탑재한 생체 컴퓨터 CL1 15대를 연결한 협업 시스템 HIVE를 공개했다. 가상 내비게이션 테스트에서 15대 연합 시스템은 약 70%의 성과를 내며 기존 딥 Q-네트워크(32%)를 크게 앞질렀다. 생체 세포 간의 분업으로 개별 성능 편차를 줄여 상용화 가능성을 한층 높였다.
OpenAI 미공개 AI, 수학·물리학 난제 해결…ETH 가설 반박 및 밀레니엄 문제 전진
OpenAI는 미공개 AI 모델이 수학, 컴퓨터 과학, 양자장론에서 3대 난제를 규명했다고 발표했다. 수십 년간 정설로 통했던 지수 시간 가설(ETH)을 반박하고 밀레니엄 문제인 양-밀스 이론 존재 증명을 진전시켰다. 해당 결과는 린(Lean)으로 형식 검증되었으며 노벨상 수상자 등 외부 석학들과 공개 검증을 진행한다.
검색기 없이 문서를 찾는 'DecisionRAG' 공개, 268만 개 단락 검색에 0.7초
연구진이 기존 벡터 검색기 대신 결정 모델을 활용하는 DecisionRAG를 공개했다. 텍스트를 생성하며 추론하는 대신, 도서관 책을 찾듯 문서를 계층별로 나누고 단 한 번의 연산으로 후보군을 평가해 가지를 좁혀간다. 268만 개 위키피디아 단락 검색에 0.7~1.8초밖에 걸리지 않으며 기존 검색·재순위화 조합보다 뛰어난 정확도를 기록했다.
MS, 의사보다 진단 정확도 2배 높은 의료 AI 'MAI-DxO' 공개…비용도 절반
마이크로소프트가 사이언스지에 가상 의료진 협진 시스템을 모방한 진단 AI 'MAI-DxO'를 발표했다. 뉴잉글랜드 저널 오브 메디신(NEJM)의 복잡한 증례에서 83%의 정확도를 기록해 자료를 참조한 의사(36%)를 압도했으며 검사 비용도 절반 이상 절감했다. 불필요한 검사를 줄이고 진료 과정을 최적화하는 데 강점이 있으며, 보스턴 병원에서 실제 임상 시험을 진행할 계획이다.
HiP3R, 긴 영상에서도 오차 없이 이어지는 3D 대형 장면 재구성 기술 공개
긴 시퀀스 영상의 3D 재구성을 위한 계층형 포즈 그래프 프레임워크 HiP3R이 공개됐다. 영상 구간별 정렬을 먼저 거친 뒤 프레임 단위로 카메라 위치를 보정해 누적 오차를 없앤다. 기본 모델을 다시 학습할 필요 없이 기존 알고리즘에 바로 연결해 쓸 수 있는 점이 핵심이다.