리서치 레이더

기관 리서치

Google DeepMind

• 신규 없음 (블로그 최상단 글은 "Intelligent transcription with Gemini 3.5 Transcribe"이나 08-27/08-28 브리핑에서 이미 다룬 게시물이며, RSS(deepmind.google/blog/rss.xml)는 이번 조회에서 2025-10-24 항목을 반환해 캐시가 오래된 것으로 판단, 블로그 페이지 재조회로 대체 확인)

Google Research

• 신규 없음 (RSS 최신 글은 "Planetary prediction engine: Automating global models via Earth AI", 2026-08-27 게시로 커버 범위 이전)

OpenAI

• 신규 없음 (RSS 최근 10건 모두 Company/Product/Security/Engineering 카테고리이며 Research/Publication 카테고리 신규 게시물 없음)

Anthropic

• 신규 없음 (연구 목록 최상단 글은 "Automated researchers can reliably mitigate alignment failures", 2026-08-28 게시로 08-29 브리핑에서 이미 다룬 게시물)

Meta FAIR / Meta AI

• 신규 없음 (페이지 최신 게시물은 7월 하순)

Microsoft Research

• 신규 없음 (RSS 최신 글은 "Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT", 2026-08-20)

NVIDIA Research

• 신규 없음 (research.nvidia.com/publications는 venue 발표 예정일만 표시해 신규 판별 불가 — blogs.nvidia.com/feed/ 기준 최신 글 "Delivering Vera: NVIDIA's First CPU Built for Agents Is Shipping Now", 2026-08-27로 커버 범위 이전)

Apple ML Research

• Agent Seer: Synthesizing Scenarios from Specification Understanding — 툴을 쓰는 AI 에이전트의 평가 시나리오를 사람이 수작업으로 만들어야 해 도구 생태계 전반으로 확장이 안 되고 API 변화도 못 따라가는 문제를 다룸. Agent Seer는 MCP(Model Context Protocol) 툴 스펙(함수명·자연어 설명·타입 파라미터 스키마)만으로 예제나 실시간 도구 접근, 도메인별 튜닝 없이 등급이 매겨진 평가 시나리오를 합성하고 이를 멀티턴 대화로 확장하는 파이프라인. 7개 MCP 스펙에 걸쳐 평가한 결과 소·중형 스펙에서는 완전한 도구 커버리지를 달성했고, 파라미터 스키마의 복잡도가 품질 편차와 가장 강하게 상관관계를 보였으며(도구 모음 크기는 부차적), 거친 이름-매칭 지표로는 못 잡아내는 인자 값 정확도가 지배적인 실패 유형임을 확인. — 링크
  • 관련 주제: AI Agents

arXiv 신규

신규 없음 — 넓은 조회(cat:cs.AI OR cat:cs.CL OR cat:cs.LG, sortBy=submittedDate) 최상단 published가 2026-08-27T17:59:30Z로, 실행 시각(2026-08-29 22:39 UTC / 2026-08-30 KST 일요일)보다 이틀 이상 뒤처져 있음. 전일(2026-08-29) 브리핑에서 이미 같은 값(newest_fetched)을 관측했고 24시간이 지나도 갱신되지 않은 것으로 보아, 색인 지연이 아니라 arXiv의 정규 주말 휴지기(금·토·일 신규 공고 없음)로 판단. 상세는 §3절 "커버리지" 참고.

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