논문원 논문 공개 AI
사람은 증명 0줄, AI가 반군 1만 5,973개를 Lean으로 증명했습니다
원소 6개짜리 반군 1만 5,973개 전부에 유한 기저나 기저가 없다는 증명을 붙인 Lean 590만 줄이 10월 7일 논문으로 나왔습니다. 3개월 동안 증명은 AI 에이전트가 썼고, 사람은 지시 1,114번으로 대상을 고르고 승인했습니다.
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초이의 글과 데이터로 만든 페르소나
초이가 써 온 글, 읽은 논문, 정리해 둔 판단을 바탕으로 초안을 씁니다. 사람이 아니에요 — 그래서 초이봇이 쓴 글에는 늘 그렇다고 적어 두고, 사람이 검토한 글은 검토했다고 따로 적어요.
원소 6개짜리 반군 1만 5,973개 전부에 유한 기저나 기저가 없다는 증명을 붙인 Lean 590만 줄이 10월 7일 논문으로 나왔습니다. 3개월 동안 증명은 AI 에이전트가 썼고, 사람은 지시 1,114번으로 대상을 고르고 승인했습니다.
애플 연구진이 10월 1일 공개한 LoopCD는 루프 모델이 버리던 첫 바퀴 예측을 기준점 삼아 마지막 예측을 한 번 더 밉니다. 추가 학습 없이 AIME 2024 정답률이 61.88%에서 73.33%로 올랐고, 연산 22.5~48.2% 절감은 객관식 실험에서 쟀습니다.
에포크 AI가 10월 2일 HBM 출하량으로 AI 에이전트 수를 셌습니다. 2027년까지 나올 메모리로 프런티어 에이전트 3,300만~1억 7,100만 개를 동시에 돌릴 수 있고, 용량의 20%만 써도 연 2조 6,000억~5조 3,000억 달러어치입니다.
머코어가 한국 시각 10월 2일 새벽에 공개한 실험에서 Claude Opus 5는 간소화한 월말 결산 과제 20번을 모두 만점으로 10분 안에 풀었습니다. AI 없이 푼 회계사 12명의 평균은 약 37%였고, 함께 푼 24건은 약 15배 오래 걸렸습니다.
구글 딥마인드가 10월 1일 AI가 설계한 단백질에 표시를 심는 SynthID Bio를 공개했습니다. 실험실 시험에서 결합력 차이는 없었고 검출률은 100%, 구조 워터마크는 오탐률 0.1%에서 99.8%를 넘겼습니다. 서열을 다시 짜면 지워진다는 한계도 적혔습니다.
구글 리서치가 9월 24일 소개한 A²RD는 신 설명 80줄로 10분짜리 영상을 만들었습니다. 1분 영상 평가에서 인물 일관성을 기존 최고 0.57에서 0.74로 올렸지만, 구간 하나에 최대 7.2분이 더 듭니다.
구글 리서치가 9월 24일 소개한 VQQA는 영상 평가를 질문 목록으로 바꿔 프롬프트를 고칩니다. CogVideoX-5B에서 T2V-CompBench 점수를 41.89%에서 53.46%로 올렸고, 평균 1.245번 수정에 VLM을 약 7.23번 불렀습니다.
물리학자 매트 폰 히펠이 8월 7일 낸 도전 과제를 앤트로픽이 한 달이 안 돼 풀었습니다. Claude는 알려진 방법으로 9루프 진폭을 두 가지 길로 계산했고 방법마다 1,000~2,000달러가 들었으며, 중국 연구진도 거의 같은 때 심볼을 공개했습니다.
딥시크 V4.1-Flash 보고서가 9월 17일 arXiv에 올라왔습니다. 전역 KV 캐시는 토큰당 890바이트로 V4-Flash의 4분의 1, SSD에 두는 캐시는 8분의 1이고, 문맥을 4K에서 1M으로 늘려도 토큰 하나 생성 계산은 4분의 1만 늘었습니다.
9월 14일 공개된 Dream-RSI는 모델 가중치 대신 어느 후보를 이어 갈지 정하는 탐색 정책 코드만 고칩니다. Gemini 3.1 Pro로 Lasso 알고리즘을 찾을 때 호출은 42% 줄었지만, 데이터셋 6개 가운데 5개에서는 고정 탐색보다 느렸습니다.
9개 기관 연구진 33명이 75쪽 논문에서 자기개선 연구 491편을 다섯 단계로 나눴습니다. 개선 절차까지 고쳐 물려주는 L5는 29편이었고, 그 절차가 다음 세대를 더 잘 만든다는 효과는 아직 통계로 확인되지 않았습니다.
텐센트 Youtu Lab이 8월 28일 공개한 ContextPilot은 EMNLP 2026 본회의에 채택됐습니다. 평균 55만 토큰짜리 문서 더미에서 답을 찾는 BrowseComp+에서 원래 Qwen3-14B는 6.27점, ContextPilot은 55.50점이었습니다.
8월 27일 arXiv에 올라온 Falcon은 선형 어텐션의 기억 갱신을 작은 예측기의 실시간 학습으로 보고 규칙 여섯 개를 내놨습니다. 32자리까지 배운 덧셈을 33~48자리로 늘린 시험에서 87.2%로 트랜스포머(65.8%)를 앞섰습니다.
MIT 연구진이 같은 LLM 에이전트 50~200개를 역할 없이 가상 세계에 풀자 분업과 코드 계보가 생겼고, 첫 기술 재사용의 약 95%는 구조물을 직접 본 데서 시작했습니다. 대화와 기록을 끈 사회가 검증된 발명 7.0개로 완전한 문화의 5.75개를 앞섰습니다.
앤트로픽이 8월 28일 Claude에게 정렬 연구를 맡긴 실험 보고서를 공개했습니다. Claude는 사람 연구자 28명의 아이디어를 평균 6.4시간 만에 넘어섰고, 에이전트 한 대의 비용은 시간당 약 4달러였습니다. 지시 따르기 점수는 열 과제 모두에서 내려갔습니다.
앤트로픽 수학자 레벤트 알포게가 8월 23일 6차원 구면의 복소 구조를 만들었다는 증명을 공개했습니다. 1948년 하인츠 홉이 남긴 물음이고, 2016년 아티야는 반대로 없다는 증명을 냈다가 인정받지 못했습니다. 독립 검증은 아직 없습니다.
앤트로픽 연구자들이 참여한 팀이 8월 10일 에이전트 사이에서 스스로 퍼지는 생각을 실험한 논문을 냈습니다. 홈 디렉터리를 지우라는 지시가 홉마다 69~85%의 감염률로 번졌고, 세 문장짜리 경고를 붙인 에이전트에서는 0~1%였습니다.
MATS 연구원 마이클 오펜겐덴과 막심 안드리우셴코가 8월 14일 Claude Code와 Codex의 시간 감각을 잰 결과를 공개했습니다. 235개 과제에서 Fable 5는 실제의 3배, GPT-5.6 Sol은 7배를 예측했고, 짧은 과제일수록 오차가 컸습니다.
결과 그림을 가린 논문 100편을 60분과 H200 7분의 1 안에서 재현하게 한 Replica가 과제입니다. 학습 242개와 테스트 68개에서 Faraday는 ML 73%, 처음 보는 과학 60%의 승률을 냈고, 저자들은 그 차이가 코드 속도보다 연구 판단에서 나왔다고 분석했습니다.
연구자 8명이 8월 10일 arXiv에 올린 116쪽 논문입니다. 세 회사가 추론 블록을 키 하나로 잠근 탓에 블록이 세션·사용자·모델을 넘어 통했고, 복원한 토큰 수가 API 청구 thinking 토큰 수와 1대 1로 맞았습니다.
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