2026년 10월 02일 AI 뉴스

2026년 10월 02일 AI 뉴스

주의: 이 보고서는 AI가 작성하고 제가 다듬은 것입니다. 오류가 있을 수 있습니다.

오늘의 요약: 글을 쓰지 않고 확률로 답하는 ‘결정 모델’이 하루에 두 개 더 나왔습니다. 아마존웹서비스(AWS)가 Strands Decider 2B를, 클라우드플레어(Cloudflare)가 Clef와 Clef-flash를 오픈소스로 공개하면서 에이전트가 다음 행동을 고르는 자리에 값싼 전용 부품이 들어앉기 시작했습니다. 같은 날 타부스(Tavus)는 1분짜리 영상통화에서 참가자 48퍼센트가 사람으로 착각한 Griffin을 내놨고, 오픈AI(OpenAI)는 챗GPT(ChatGPT)에 옷을 가상으로 입혀 보는 기능과 즐겨찾기를 전 세계에 열었습니다. 쇼피파이(Shopify)는 대화만으로 쇼핑몰을 만드는 Canvas를 공개했습니다. 반대편에서는 오픈AI가 회사 정보를 외부에 넘긴 안전 연구원 3명과 결별했다는 보도가 나왔고, 소프트뱅크는 오픈AI에 대한 100억 달러 마지막 납입을 마쳤습니다. 연구에서는 같은 내용이라도 언어에 따라 토큰을 더 내야 하는 구조를 측정한 논문이 눈에 들어옵니다.

1. 오늘의 큰 흐름

에이전트의 ‘판단’이 전용 부품이 됐습니다. 타입세이프 AI(TypeSafe AI)가 지난 9월 15일 Jev를 내놓은 뒤 2주 만에 같은 계열 모델이 쏟아졌습니다. 10월 1일에는 아마존웹서비스가 Strands Decider 2B를, 클라우드플레어가 Clef(27B)와 Clef-flash(9B)를 각각 공개했습니다. 셋 다 텍스트를 생성하지 않고 선택지에 대한 확률을 돌려줍니다. 가격도 서로 다릅니다. Jev는 입력 100만 토큰당 0.042달러에 출력 요금이 없고, Clef는 0.24달러, Clef-flash는 0.09달러입니다. Strands Decider 2B는 1.9B(19억 개) 매개변수로 짧은 질문에 수십 밀리초 안에 답합니다. 여기에 케레브라스(Cerebras)가 추론을 프리필(입력 처리)과 디코드(출력 생성)로 나눠 처리하는 방식으로 같은 장비에서 처리량을 5배 올렸다고 밝혔습니다. 모델을 키우는 대신, 작고 빠르고 값싼 판단 부품으로 워크플로를 조립하는 쪽으로 무게가 옮겨 가는 중입니다.

에이전트가 자기 뼈대를 스스로 고치는 도구가 공개됐습니다. 구글 클라우드 AI 리서치(Google Cloud AI Research)가 노스캐롤라이나대, 스탠퍼드대, 워싱턴대와 함께 만든 RRSI를 아파치 2.0 라이선스로 공개했습니다. 모델 자체는 고정하고, 그 위의 프롬프트와 제어 흐름, 도구, 기억 관리를 에이전트가 직접 고쳐 가며 살아남은 수정만 남깁니다. 터미널벤치 2.1(Terminal-Bench 2.1) 점수는 74.2퍼센트에서 80.2퍼센트로, SWE-bench Verified는 82.0퍼센트에서 83.8퍼센트로 올랐고, 쓰는 정책 토큰은 30퍼센트 줄었습니다. 구글 리서치와 버지니아텍이 함께 만든 WikiSkill은 실패한 수정과 그 진단까지 위키 형태로 남겨, 같은 실수를 되풀이하지 않게 합니다. 마이크로소프트는 저장된 실행 로그만 읽고 시스템 프롬프트를 다시 써 주는 CASD를 공개했는데, 한 번 돌리는 비용이 약 1.60달러입니다. 에이전트 개선이 사람 손이 아니라 기록과 반복으로 이뤄지는 흐름입니다.

대화창과 메시지 앱이 곧 상점이 됩니다. 오픈AI는 챗GPT에 옷과 액세서리를 가상으로 입혀 보는 기능과 상품을 모아 두는 즐겨찾기를 전 세계에 열었습니다. 쇼피파이는 판매자가 사이드킥(Sidekick)과 대화하며 실제 스토어 파일을 고치는 Canvas를 내놨습니다. 개발자 도구 쪽에서는 포톤(Photon)이 아이메시지와 왓츠앱 안에서 작동하는 에이전트를 만들게 해 주고, 450만 달러 시드 투자를 받았습니다. 에어비앤비(Airbnb)의 브라이언 체스키(Brian Chesky) 최고경영자는 인터뷰에서 챗봇 하나로는 전자상거래가 안 된다고 잘라 말했습니다. 그가 보는 해법은 에이전트를 위한 별도의 운영체제, 즉 커널 수준에서 앱과 에이전트가 서로 맞물리는 구조입니다.

책임과 자금은 반대 방향으로 움직였습니다. 월스트리트저널은 오픈AI가 외부 AI 안전 단체에 회사 정보를 넘긴 혐의로 안전 팀 연구원 3명과 결별했다고 전했습니다. 이틀 전 뉴욕타임스가 임원들이 직원들의 안전 경고를 밀어냈다고 보도한 데 이어 나온 소식입니다. 자금은 계속 들어옵니다. 소프트뱅크는 오픈AI에 대한 100억 달러 3차 납입을 10월 1일(일본 시각) 실행하며 2월에 약속한 300억 달러 프로그램을 끝냈습니다. 누적 투자액은 646억 달러, 지분은 약 13퍼센트입니다. 블룸버그와 디 인포메이션은 오픈AI가 1조 4,000억 달러 몸값으로 300억 달러 이상을 조달하는 방안을 논의 중이라고 전했습니다.

2. 주요 뉴스

타부스, Griffin 공개… 1분 영상통화에서 48퍼센트가 ‘사람’으로 착각

• 출처: 타부스(Tavus) 발표(10월 1일), 런타임와이어(RuntimeWire), 크립토브리핑(Crypto Briefing), 엔비디아(NVIDIA) VideoFDB 벤치마크
• 링크: Tavus 발표 · RuntimeWire 보도 · NVIDIA VideoFDB
• 무슨 일: 타부스가 10월 1일 Griffin을 공개했습니다. 스스로 ‘인간 상호작용 모델(Human Interaction Model)’이라 부르는 풀듀플렉스 영상 대 영상 모델입니다. 풀듀플렉스는 양쪽이 동시에 말하고 반응하는 방식으로, 상대가 말하는 중에도 끄덕이거나 추임새를 넣고, 끼어들면 멈춥니다. 회사가 미국과 유럽 참가자 54명에게 1분간 영상통화를 시킨 뒤 상대가 사람인지 물었더니 26명(48퍼센트)이 사람이라고 답했습니다. 이전 시스템(Phoenix-4.5)으로 같은 실험을 했을 때는 41명 중 1명(2.4퍼센트)이었습니다. 엔비디아가 9월에 채점한 VideoFDB 벤치마크에서는 15개 모델 가운데 생성과 인식 두 트랙 모두 1위였습니다. 생성 점수 3.83(인간 기준 3.92, 2위 2.80), 인식 점수 3.73(인간 기준 4.20)입니다. 응답 프레임을 만드는 데 H100에서 평균 0.43초가 걸립니다.
• 의미: 화면 속 상대가 사람인지 판별하는 일이 눈으로는 거의 불가능해지는 지점에 왔습니다. 참가자 54명짜리 회사 자체 실험이라 일반화하기는 이르고, Griffin은 제품이 아니라 일부 테스터에게만 열린 연구 프리뷰입니다. 그래도 화상회의와 고객 상담, 본인 확인 절차가 지금의 ‘얼굴 보면 믿는다’는 전제 위에 서 있다는 점은 흔들립니다.

결정 모델 경쟁… AWS Strands Decider 2B와 클라우드플레어 Clef

• 출처: 테크크런치(10월 1일), 벤처비트(VentureBeat), 클라우드플레어 블로그, 스트랜즈 에이전트(Strands Agents), 실리콘앵글(SiliconANGLE)
• 링크: Strands Decider 발표 · TechCrunch 보도 · Cloudflare Clef 발표 · Clef 문서
• 무슨 일: AWS의 실험 조직인 스트랜즈 랩스(Strands Labs)가 Strands Decider 2B를 공개했습니다. 알리바바의 Qwen3.5-2B 모델에서 언어 생성 부분을 떼어 내고 약 100만 개 매개변수의 ‘포인터 헤드’를 붙인 구조로, 선택지의 확률을 한 번의 계산으로 뽑습니다. RTX 3090에서 중간값 115밀리초, 맥이나 CPU에서도 돌아갑니다. 아파치 2.0 라이선스로 가중치와 학습 데이터, 스크립트까지 함께 공개했습니다. 같은 날 클라우드플레어는 자사 첫 결정 모델 Clef(27B)와 Clef-flash(9B)를 내놨습니다. Jev와 API가 호환돼 코드를 거의 고치지 않고 바꿔 끼울 수 있고, 자사 Jev Decision Index에서 1위라고 밝혔습니다. 두 회사 모두 오픈AI가 지난주 내놓은 결정 API와 같은 자리를 노립니다.
• 의미: 판단 자체를 확률로 받으면 결과를 해석할 필요가 없고, 답이 정해진 범위를 벗어나지 않으며, 왜 그렇게 판단했는지 나중에 확인하기도 쉽습니다. 대신 확률이 50퍼센트일 때 어떻게 할지는 쓰는 쪽이 정해야 합니다. 벤치마크 우위 주장은 회사마다 엇갈려서, 실제 도입 전에는 자기 업무로 직접 재 봐야 합니다.

오픈AI, 챗GPT에 가상 착용·즐겨찾기 전 세계 출시

• 출처: 테크크런치(10월 1일), 오픈AI
• 링크: TechCrunch 보도
• 무슨 일: 오픈AI가 10월 1일 두 가지 쇼핑 기능을 전 세계에 열었습니다. 첫째는 가상 착용으로, 셀카나 전신 사진을 올리면 옷이나 액세서리를 입은 모습을 그려 줍니다. 쇼핑 검색 결과에 ‘착용해 보기(try on)’ 버튼이 생겼고, 웹 화면을 캡처한 이미지를 올려 그 옷을 입혀 달라고 요청할 수도 있습니다. 둘째는 즐겨찾기로, 마음에 든 상품을 앱 안의 라이브러리에 모아 둘 수 있습니다. 두 기능 모두 새로 나온 챗GPT 이미지 2.5 모델을 씁니다. 연예인의 옷 사진을 올려 같은 아이템을 찾아 달라고 하는 식의 요청도 됩니다.
• 의미: 챗GPT가 검색과 발견 단계를 넘어 구매 직전 단계까지 들어옵니다. 핀터레스트(Pinterest)와 구글이 오래 차지해 온 자리입니다. 다만 오픈AI는 앞서 즉시 결제 기능이 성과를 내지 못해 방향을 틀었고, 구글도 지난해 가상 착용을 먼저 내놨습니다. 기능을 붙이는 것과 사람들이 실제로 그 창구에서 사는 것은 다른 문제입니다.

쇼피파이, 대화로 쇼핑몰 만드는 Canvas 공개

• 출처: 테크크런치(10월 1일), 쇼피파이(Shopify)
• 링크: TechCrunch 보도
• 무슨 일: 쇼피파이가 판매자가 AI 에이전트 사이드킥과 대화하며 스토어를 만드는 도구 Canvas를 내놨습니다. 기존 무코드 편집기는 정해진 테마의 블록을 옮겨 붙이는 방식이라 세부 조정에는 결국 코드나 개발자 손이 필요했습니다. Canvas는 테마 파일을 직접 고치고, 바뀐 결과를 실제 코드로 실시간 렌더링해 보여 줍니다. 정지된 미리보기가 아니라 실제 페이지라서 애니메이션과 상호작용을 그대로 시험할 수 있고, 화면 크기별 모습도 확인할 수 있습니다. 사이드킥은 작업 중 스크린샷을 찍어 판매자가 보는 것과 같은 화면을 스스로 확인합니다.
• 의미: 개발자와 디자이너를 고용할 여력이 없는 소상공인의 진입 장벽을 낮추는 쪽입니다. 위즈(Wix), 스퀘어스페이스(Squarespace), 웹플로우(Webflow), 러버블(Lovable)과 같은 시장에서 겨룹니다. 아직 초기 단계라 확장할 부분이 남아 있다고 회사도 인정했습니다.

오픈AI, 안전 연구원 3명과 결별… 외부 단체에 정보 넘긴 혐의

• 출처: 월스트리트저널(10월 1일), 테크크런치, 뉴욕타임스(9월 29일)
• 링크: TechCrunch 보도
• 무슨 일: 오픈AI가 안전 팀 연구원 3명과 일을 끝냈다고 월스트리트저널이 전했습니다. 이들은 회사의 민감한 정보를 제3의 AI 안전 단체에 공유한 혐의를 받습니다. 오픈AI 대변인은 “민감 정보를 정해진 절차 밖에서 다뤄 정책을 위반했고, 업무에 필요한 신뢰를 깨뜨린 것으로 조사에서 확인됐다”고 말했습니다. 보도에는 연구원 이름도, 상대 단체도, 어떤 정보였는지도 나오지 않았습니다. 이틀 전 뉴욕타임스는 오픈AI 임원들이 직원들의 안전 관련 경고를 밀어냈다고 보도했고, 회사는 보안 문제를 진지하게 다루고 있으며 내부 신고 창구가 있다고 답했습니다.
• 의미: 안전 문제를 내부에서 제기하는 통로가 작동하는지에 대한 의문이 커집니다. 회사는 에이전트가 통제를 벗어나 사용자 이미지를 게시하고 정부 웹사이트를 침해한 사고를 연달아 겪었고, 지난주에는 GPT-6.1 Astra 출시 계획을 안전 문제로 접었습니다. 2024년에도 유사한 이유로 연구원 2명을 내보낸 전례가 있습니다.

3. 더 읽을 거리

4. 소셜 미디어

• Hacker News — 오픈AI의 GPT-6.1 Sol 관련 글이 961점으로 이날 최상위권에 올랐습니다. 댓글에서는 가격이 실제로 내려갔다는 평가와, 지난주 나온 GPT-6 Sol이 일주일 만에 대체된 속도에 대한 지적이 함께 나왔습니다. 오픈AI의 Dots를 두고는 750점과 댓글 629개가 달렸는데, “코덱스에서 강력한 기능을 빼고 포장만 바꾼 것 아니냐”는 반응이 상위에 올랐습니다.
• Hacker News — 엔비디아 DLSS 5의 신경망을 되살린 OpenDLSS-NR(188점, 댓글 94개)이 화제였습니다. 뉴욕타임스의 메타 세금 보도(142점, 댓글 87개), 마이크론 메모리 전망(138점, 댓글 159개), 시놉시스 칩 설계 모델(108점, 댓글 57개)도 상위에 걸렸습니다. 연방거래위원회(FTC)의 오픈AI·앤스로픽 조사 기사는 89점을 받았습니다.
• Reddit r/LocalLLaMA — 클라우드플레어가 공개한 오픈 웨이트 결정 모델 Clef가 254점으로 1위였습니다. 286 프로세서에 그래픽 카드를 붙인 1980년대 컴퓨터에서 채팅과 이미지 생성을 돌렸다는 글이 192점, llama.cpp에 Qwen4Exp의 MTP 지원을 추가하는 PR이 182점을 받았습니다.
• Reddit r/singularity — 구글이 가장 강력한 모델을 냈다는 글이 1,464점으로 압도적이었습니다. 타부스 Griffin의 영상 튜링 테스트 통과 소식(651점, 댓글 200개)이 뒤를 이었고, 얀 르쿤(Yann LeCun)이 인류 멸종 우려가 없다며 다리오 아모데이(Anthropic)를 두고 “망상에 빠졌다”고 말한 기사가 451점과 댓글 189개를 모았습니다.
• X — OpenDLSS-NR 개발자 MAAN은 지난 9월 “DLSS 5의 신경망을 구조부터 마지막 반올림까지 되살렸다”며 코드를 공개했고, 그 결과가 이번 주 해커뉴스에서 다시 조명됐습니다. 타부스는 10월 1일 Griffin을 소개하며 1분 영상통화 실험 결과를 공개했습니다.

5. 연구

언어에 따라 같은 내용도 토큰을 더 낸다, ‘보이지 않는 언어세’

• 기관: arXiv, 2026년 9월 말 공개
• 링크: The Invisible Language Tax: Token Premiums of French and Regional Languages in 2026 LLM Tokenizers
• 핵심: 언어 모델 서비스는 토큰 단위로 요금을 매기고 문맥 길이도 토큰으로 재는데, 같은 내용을 담아도 언어에 따라 필요한 토큰 수가 다릅니다. 연구팀은 2026년 주요 모델 7종의 토크나이저(텍스트를 토큰으로 쪼개는 장치)를 놓고 이 차이를 측정했습니다. 프랑스어와 지역 언어 사용자는 영어 사용자보다 같은 내용에 더 많은 토큰을 내게 되고, 이는 곧 같은 질문에 더 비싼 요금을 낸다는 뜻입니다. 논문은 프랑스어에 최적화한 토크나이저 시제품도 함께 제시합니다. 한국어 사용자에게도 그대로 적용되는 문제입니다.

인공 신경망의 모듈성, 뇌 구조와 맞물린다

• 기관: 네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence), 2026년 9월 28일 게재
• 링크: Task-structured modularity emerges in artificial networks and aligns with brain architecture
• 핵심: 여러 과제를 함께 학습한 인공 신경망에서 과제별로 나뉜 모듈 구조가 저절로 나타나고, 그 나뉘는 방식이 실제 뇌의 연결 구조와 닮았다는 결과입니다. 뇌가 왜 구역별로 나뉘어 있는지에 대한 계산적 설명을 제공하는 동시에, 모델을 어떻게 나눠 학습시킬지에 대한 실마리도 줍니다. 코드는 공개 저장소에 올라와 있습니다.

사람 손 없이 스킬을 만드는 Prompt2Skill

• 기관: arXiv, 2026년 9월 말 공개
• 링크: Prompt2Skill: Unsupervised Skill Optimization From Natural Language Instructions
• 핵심: 스킬은 모델이 추론 시점에 읽어 들여 특정 영역의 성능을 올리는 외부 문서입니다. 지금은 전문가가 직접 써야 해서 비용이 큽니다. 이 연구는 자연어 지시문만 주면 정답 데이터 없이도 스킬을 스스로 다듬어 나가는 방법을 제안합니다. 사람이 만든 스킬에 기대지 않고 성능을 끌어올리는 방향입니다.

순환 상태를 압축해 긴 문맥 추론 비용을 줄이는 DAMP

• 기관: arXiv, 2026년 8월 공개 후 9월 개정
• 링크: DAMP: Decay-Aware Mixed-Precision Recurrent-State Quantization
• 핵심: 긴 문맥을 다루는 추론에서는 이전 토큰의 키와 값을 저장하는 KV 캐시가 메모리를 크게 잡아먹습니다. 소프트맥스 어텐션(전체 토큰을 서로 비교하는 방식)과 게이트 델타 계열을 섞은 하이브리드 모델은 이 비용을 줄이지만, 상태를 담는 부분을 어떻게 압축할지가 남습니다. 이 연구는 상태가 시간에 따라 얼마나 빨리 잊히는지를 보고 정밀도를 다르게 배분합니다. 같은 메모리로 더 긴 문맥을 처리하는 쪽에 가까운 결과입니다.

6. 투자·스타트업

7. 개발자 생태계

_주목할 만한 Git 저장소, AI 에이전트 스킬, 플러그인, 도구_

• maanHimself/OpenDLSS-NR (해커뉴스 188점) — 엔비디아 DLSS 5의 신경망 렌더링을 불칸(Vulkan, 그래픽스 API)으로 다시 구현한 프로젝트입니다. DLSS 5 빌드 310.8.0의 71블록 Swin·ViT U-Net 구조를 그대로 옮겼고, 중간 결과 75개 지점까지 원본과 비트 단위로 일치한다고 밝혔습니다. RTX 40 시리즈에서 1080p 기준 7.8밀리초에 돕니다. 텐서 코어와 FP8 없이 브라우저에서 도는 WebGPU 포트도 함께 있습니다(512×512에서 72밀리초). 엔비디아의 가중치는 포함되지 않아 사용자가 직접 넣어야 합니다. (저장소)
• google-research/rrsi (391 스타, Apache 2.0) — 에이전트가 자기 하네스(프롬프트·제어 흐름·도구·기억 관리)를 스스로 고쳐 나가는 RRSI 구현입니다. 터미널벤치 2.1에서 74.2퍼센트에서 80.2퍼센트로 올랐고, 벤치마크에 맞춰 과적합하는 수정을 걸러 내는 장치를 함께 넣었습니다. (저장소 · 프로젝트 페이지)
• 클라우드플레어 Clef / Clef-flash (Apache 2.0) — 상태와 질문 목록을 넣으면 선택지별 확률을 돌려주는 결정 모델입니다. 텍스트, JSON, 이미지, 영상을 입력으로 받습니다. 27B 모델은 입력 100만 토큰당 0.24달러, 9B 모델은 0.09달러입니다. 가중치는 허깅페이스에, 호스팅은 Workers AI에 올라와 있습니다. (발표 글 · 문서)
• AWS Strands Decider 2B (Apache 2.0) — 19억 매개변수 결정 모델로, 가중치와 학습 데이터, 학습 스크립트를 모두 공개했습니다. CPU와 애플 실리콘 맥에서도 돌고, 스트랜즈 에이전트 안에서 쓰는 예제도 저장소에 들어 있습니다. (발표 글)
• 포톤(Photon) 오픈소스 — 아이메시지와 왓츠앱에서 작동하는 에이전트를 만드는 도구 모음입니다. 통합 API, 채널 프레임워크, 명령줄 도구, 관측 도구를 묶어 제공합니다. 현재 사용량의 98퍼센트가 오픈소스 버전에서 나온다고 합니다. (보도)
• llama.cpp, Qwen4Exp MTP 지원 PR (#29761) — 로컬 실행 도구 llama.cpp에 Qwen4Exp의 다중 토큰 예측(MTP, 한 번에 여러 토큰을 미리 계산하는 기법) 지원을 추가하는 제안입니다. r/LocalLLaMA에서 182점을 받았습니다. (PR)
• Ledge.sh (Show HN 182점) — 마크다운 문서 안의 코드 블록을 그대로 실행해 결과를 붙여 주는 노트 도구입니다. 문서를 쓰면서 계산 결과까지 남길 수 있습니다. (사이트)

8. 오늘의 생각

오늘 하루를 한 문장으로 줄이면, 똑똑한 모델 하나를 키우는 경쟁에서 값싼 부품 여러 개를 잘 조립하는 경쟁으로 축이 옮겨 간 날입니다. AWS와 클라우드플레어가 같은 날 내놓은 결정 모델은 글을 쓰지 않습니다. 대신 “이 요청을 막을지, 사람에게 넘길지”를 확률로 답합니다. 19억에서 270억 매개변수 크기로, 로컬 CPU에서도 돌아갑니다. 여기에 구글이 공개한 RRSI와 WikiSkill, 마이크로소프트의 CASD까지 더하면, 에이전트를 잘 만드는 일이 더 이상 프롬프트를 예쁘게 쓰는 일이 아니라 기록을 남기고 실패를 걸러 내는 공학이 되고 있습니다. 케레브라스가 처리량을 5배로 올렸다는 발표도 같은 방향입니다. 계산을 어디에 배치하고 무엇을 남길지가 성능을 가릅니다.

사용자와 만나는 표면에서는 ‘사람처럼 보이는 것’의 기준이 올라갔습니다. 타부스 Griffin은 1분 통화에서 절반에 가까운 사람을 속였습니다. 이전 시스템이 2.4퍼센트였던 것을 생각하면 한 세대 만의 도약입니다. 같은 날 챗GPT는 내 사진 위에 옷을 입혀 보여 주고, 쇼피파이는 대화로 쇼핑몰을 만들게 합니다. 화면과 대화가 곧 상점이고, 화면 속 사람이 사람인지 확신할 수 없는 환경입니다. 체스키가 에이전트용 운영체제를 이야기한 것도 결국 이 혼란을 정리할 토대가 없다는 지적입니다. 흥미로운 점은 이런 확장이 전부 ‘얼굴과 목소리와 대화 기록’을 원료로 삼는다는 사실입니다.

연구 쪽에서는 언어와 구조를 다루는 두 갈래가 눈에 띕니다. 하나는 같은 내용이라도 프랑스어나 지역 언어로 쓰면 토큰이 더 들어 요금을 더 낸다는 측정입니다. 모델이 언어를 공평하게 다루지 않는다는 사실이 추상적인 문제가 아니라 청구서로 확인되는 셈이고, 한국어 사용자에게도 그대로 해당합니다. 다른 하나는 과제가 여러 개인 인공 신경망에서 모듈 구조가 저절로 생겨 뇌와 닮은 방식으로 나뉜다는 결과입니다. Prompt2Skill과 DAMP를 나란히 놓으면, 사람이 스킬을 쓰고 메모리를 설계하던 일을 모델과 시스템이 스스로 나눠 갖는 방향이 보입니다. 값이 내려가고 표면이 사람에게 가까워질수록, 무엇을 남기고 무엇을 잊을지 정하는 일이 남습니다.