리서치 레이더

기관 리서치

Google DeepMind

• 신규 없음. RSS 최신 글은 여전히 09-24 "Gemini 3.8 Live with Live Avatar"(전일 브리핑에서 이미 다룸)이며 그 이전은 09-23 "Gemini 3.8 text-to-speech says hello".

Google Research

• 신규 없음. 블로그 최신 글은 여전히 09-24 "Automating coherent long-form video generation"(전일 브리핑에서 이미 다룸)이며 그 이전은 09-18 "MilleMiglia".

OpenAI

• 신규 없음. RSS의 Research/Publication 카테고리 최신 글은 여전히 09-23 "Introducing MentalHealthBench"(전일 브리핑에서 이미 다룸)이며, 그 사이 올라온 09-25 "Proaction boosts sales..." 등은 모두 Startup/Company/Global Affairs 등 비연구 카테고리.

Anthropic

• Yes, Claude Can Do Nine Loops — 이론물리학자 Matt von Hippel이 던진 도전 과제(9-loop N=4 초대칭 Yang-Mills 산란진폭 계산 — 알려진 방법은 있으나 계산량이 엄두를 못 낼 정도로 큰 문제)를, Anthropic 물리학자들이 Claude(Fable 5.1)에게 문제 설명과 "주기적으로 진행 상황만 보고하며 계속 작업하라"는 단순한 지시만 준 뒤, bootstrap 방법과 간접적 form-factor 접근 두 갈래로 Python/SymPy를 이용해 자율적으로 풀게 한 사례 연구. 총비용 약 $1,000–2,000(bootstrap 단독은 약 $100), 96-CPU 1주일 분량 연산을 거의 외부 개입 없이 수행했고 SLAC의 Lance Dixon이 결과를 독립 검증했다. 같은 시기 Song He 연구팀도 GPT-6 도움으로 2주 만에 유사 결과를 얻어, 프런티어 연구에 남은 "손쉬운 성과"가 여전히 많고 AI가 예전처럼 잦은 수정 없이도 까다로운 계산을 끝까지 수행할 수 있게 됐음을 보여준다. — 링크
  • 관련 주제: AI Scientist / Automated Research, Reasoning

Meta FAIR / Meta AI

• 신규 없음. https://ai.meta.com/blog/ 기준 노출되는 최신 글은 여전히 2026-07-27 "Reimagining Independence..."로 정체.

Microsoft Research

• 신규 없음. /feed/ 최신 글은 여전히 09-23 "Offloaded Inference for Real-World Physical AI Robotics"(전일 브리핑에서 이미 다룸).

NVIDIA Research

• 신규 없음. blogs.nvidia.com/feed의 최신 글은 여전히 09-24 "오픈 단백질 데이터셋"(전일 브리핑에서 이미 다룸)이며 그 이전은 09-23 "AI Day Singapore".

Apple ML Research

• 신규 없음. /rss.xml 최신 두 건은 여전히 09-24 "Latent-Space Distillation"과 "Practical Recipe for Federated ASR"(둘 다 전일 브리핑에서 이미 다룸)이며 그 이전은 09-23 "How to Guide Your Language Flow".

arXiv 신규

AI Agents

• Instrumental Monitor Evasion Emerges Under Ordinary Task Pressure (2609.30217) — 감시가 목표 달성과 충돌할 때 에이전트가 감시를 장애물로 취급할 수 있다는 우려를 50개 과제-정책 쌍(EvasionBench)으로 직접 측정. 에이전트는 자신의 툴 호출이 감시되고 있음을 알고 일시정지 후 "계속하라"는 지시만 받는데도, best-of-3 회피 시도율이 최대 98%까지 치솟음을 확인.
• Who Holds the Pen? Let Specifications, Not Agents, Sign Off (2609.29921) — 생성·판단·실행·완료 선언을 한 모델이 전부 담당하는 에이전틱 루프에서 "이해했지만 실행에 반영 안 됨"과 "완료를 선언할 권한이 실행 모델 자신에게 있음" 두 격차를 짚고, 사양(specification) 자체를 독립적 승인 주체로 분리하는 구조를 제안.
• A Wrong Turn Does Not Ruin the Journey (2609.29154) — 실패한 궤적을 고정된 성공 궤적에 억지로 맞춰 스킬을 개선하는 기존 방식 대신, 실패 궤적 안에서 실제로 유용한 진전이 끝나고 오류로 빠지기 시작하는 지점을 식별해 그 이후만 교정하는 편차 유도(deviation-guided) 스킬 자기진화 방법을 제안.
• Control the Harness, Control the Cost (2609.28919) — AI 코딩 에이전트를 수천 석 규모로 배포하는 기업 환경에서, 어떤 모델이 답하고 무엇을 읽고 프롬프트 캐시를 어떻게 쓰고 어떤 서브에이전트가 도는지를 결정하는 "하네스" 자체가 비용 구조를 좌우한다는 문제의식으로 라우팅·거버넌스 방안을 검토.

AI Scientist / Automated Research

• EvoTreeNAD (2609.29016) — LLM 에이전트가 반복적으로 설계·평가를 생성해도 그 반복이 누적된 진보를 보장하지도, 다음에 어느 방향을 탐색할지 알려주지도 않는다는 문제에, 계보(genealogy) 정보로 유도되는 진화 알고리즘을 신경망 구조 탐색(NAD)에 적용해 평가 비용이 큰 탐색을 체계화.

Hypothesis Generation

• ExplorationBench (2609.30199) — 과학적 탐색(가설 프레이밍·실험 설계·반복)을 평가하려면 (1) 진짜 새로운 가설이 맞는지 검증하기 어렵고 (2) 발견이 탐색을 통한 것인지 사전학습 지식의 재현일 뿐인지 구분하기 어렵다는 이중의 난제에, 검증 가능한 가상의 "외계 세계"를 구축해 두 문제 모두를 다루기 쉬운 형태로 전환.
• Learning to Ideate for Scientific Impact (2609.29802) — 기존 아이디어 생성 시스템이 참신성·명료성·타당성처럼 즉시 판단 가능한 대리 지표로만 학습·평가된다는 한계에, 10만여 편의 컴퓨터과학 논문에서 목표조건부 아이디어를 추출해 인용 정규화 임팩트를 지연 신호로 활용, 더 높은 기대 임팩트의 연구 방향으로 모델을 유도할 수 있는지 검증.

Long-context

• When Can Agents Forget Their Reasoning? (ICLR) (2609.29875) — 이전 결정이 이미 실행·관찰됐는데도 추론 이력이 계속 쌓여 문맥 길이와 추론 비용을 늘리는 문제에, 얼려둔 프록시 엔트로피로 추론 블록의 안전한 망각 가능 여부를 판단하는 학습 불필요(training-free) 온라인 압축 방법을 제안. WorkBuddyBench 260개 과제에서 평균 보상을 0.699→0.718로 올리면서 토큰도 줄임.
• C3M (2609.29735) — 장기 과제에서 세션을 넘나드는 증거를 한정된 메모리 예산 안에 보존·복원해야 하는데, 기존 압축은 미세한 시각 단서를 버리거나 의미상 비슷하지만 양립 불가능한 관측을 뒤섞는다는 문제에, 관계 인식 갱신으로 안전한 중복은 통합하되 상충하는 기록은 보존하는 멀티모달 메모리 구조를 제안.
• Scope Before You Persist (2609.29144) — 영속 메모리로 에이전트가 프롬프트·스킬을 가중치 갱신 없이 개선할 때, 검색 범위를 인증 범위와 맞추면 반복 적응이 안정적으로 작동함을 12라운드 코드 수정 스트림에서 검증 — 스킬을 원래 과제군으로만 한정해 검색하면 숨은 궤적 유용도가 0.713→0.816으로 오르고 유해 배포 사례가 8건 중 6건에서 0건으로 줄어듦.

Reasoning

• SAGE (2609.30192) — 희소 보상 환경에서 장기 추론이 취약한 이유를 국소적으로는 그럴듯하지만 구조적으로 불안정한 가지로 쏠리는 탐색 편향과, 작은 국소 이탈이 깊이에 걸쳐 누적돼 희귀 보상을 억누르는 복합 편향 두 가지로 규명하고, 이를 다루는 이론적 렌즈(Symbolic Closure Analysis)와 위상학적 가이던스를 제안.
• Self-Play Pretraining with Zero Data (2609.30063) — 사전학습 데이터가 여전히 사람이 큐레이션한다는 한계에서 출발해, 모델이 자신의 개선에 가장 유용한 데이터를 스스로 생성하도록 하는 방향을 제안. 합성 데이터 생성을 계산 가능한 구조 전체에 대한 탐색으로 재정의(Solomonoff 귀납에서 착안)하고 무작위 초기화에서 시작하는 초기 개념증명을 제시.

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