전체 6,710억 개 중 토큰당 370억 개의 매개변수를 활성화하는 차세대 MoE 모델 DeepSeek-V3 공개.
이벤트
총 7929건
범용 대화 모델 DeepSeek-V2-Chat과 코드 특화 DeepSeek-Coder-V2를 합친 DeepSeek-V2.5 공개.
반복 입력을 저비용 저장장치에 보관해 재계산을 줄이는 디스크 기반 문맥 캐싱 도입.
이미지와 텍스트를 함께 이해하는 첫 멀티모달 모델군 DeepSeek-VL 공개.
영어와 중국어를 함께 다루는 범용 언어 모델 DeepSeek-LLM 7B·67B 계열 공개.
코드 생성과 이해에 특화된 첫 공개 모델군 DeepSeek-Coder 출시.
2023년 7월 량원펑이 중국 항저우에서 범용 인공지능 연구를 목표로 딥시크 설립.
앤트로픽이 Chrome 확장 프로그램의 Claude 사이드 패널을 *로드 코워크 세션과 통합함. 기존에는 크롬 사이드 패널에서 진행한 대화와 Claude 데스크톱·웹·모바일 앱의 세션이 서로 분리되어 있었으나, 이번 변경으로 동일한 Cowork 세션을 여러 환경에서 이어서 사용할 수 있게 됨.
크롬에서 시작한 작업과 대화 기록이 계정에 저장되고, 클로드의 스킬과 커넥터도 브라우저 안에서 사용할 수 있도록 확장됨. 클로드 인 크롬이 현재 페이지를 읽고 링크 클릭, 텍스트 입력, 페이지 이동, 양식 작성 등의 브라우저 작업을 수행한 뒤, 사용자가 데스크톱·웹·모바일 클로드에서 같은 세션을 이어받아 후속 작업을 진행할 수 있게 됨.
또한 자동 승인 모드에서 작업을 진행하더라도 양식 제출·메시지 전송·파일 다운로드 등 중요한 동작 직전에 별도의 검사를 수행해 사용자의 원래 요청과 일치하는지 확인하는 안전장치를 도입함. 새로운 사이드 패널은 발표 당일 맥스와 팀 요금제에 제공됐으며 프로 이용자에게는 순차적으로 확대됨.
엔비디아가 장시간 실행되는 AI 에이전트와 반복적인 전문 작업을 겨냥한 오픈 모델 'Nemotron 3.5 Lightning'을 공개함.
Nemotron 3.5 Lightning은 총 300억 개의 파라미터 가운데 작업 시 약 30억 개를 활성화하는 Mixture-of-Experts 구조를 사용하며, Mamba-2와 MoE, Attention 계층을 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택함. 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 지원함.
코드 작성과 검토, 장시간 자율 에이전트, 서브에이전트 및 반복적인 업무 자동화 등 높은 처리량이 필요한 작업을 주요 용도로 설정함. 엔비디아가 GPU 하드웨어뿐 아니라 개방형 AI 모델과 에이전트 소프트웨어 계층까지 자체 생태계를 확대하는 흐름을 보여준 공개임.
메타가 개인용 기기에서 에이전트 작업을 수행하도록 설계한 300억 파라미터 규모의 오픈웨이트 AI 모델 'Muse Glimmer'를 공개함. Meta Superintelligence Labs가 개발했으며 모델 가중치를 Apache 2.0 라이선스로 공개함.
Muse Glimmer는 단일 소비자용 GPU가 장착된 PC나 맥에서 구동할 수 있도록 설계됐으며, 로컬 AI 에이전트와 함수 호출, 코딩, 모델 평가 등의 작업을 지원함. 텍스트와 이미지를 함께 처리하고 장시간 작업 수행, 도구 호출, 다단계 추론과 작업 실패 복구 등의 에이전트 기능을 갖춤.
클라우드 기반 대형 모델 중심의 AI 경쟁과 별도로 개인 기기에서 직접 실행되는 소형·오픈웨이트 에이전트 모델을 확대하려는 메타의 전략을 보여준 공개임.
중국 로봇 기업 유니트리의 상하이증권거래소 기업공개가 개인투자자 청약에서 약 8289배의 경쟁률을 기록함. 청약 과열에 따라 기관 배정 물량 일부를 개인투자자에게 돌리는 환수 조치가 발동됐으며, 개인투자자의 최종 배정 확률은 약 0.018%에 그침.
유니트리는 주당 150.80위안의 공모가를 책정해 약 61억 위안을 조달하는 IPO를 추진했으며, 공모가 기준 기업가치는 600억 위안을 넘어섬. 상장 완료 시 중국 본토 증시에 상장하는 첫 휴머노이드 로봇 제조기업이 될 예정임.
AI와 휴머노이드 로봇 산업에 대한 중국 투자자들의 높은 기대가 대규모 IPO 청약으로 나타난 사례임.
구글이 인공지능 연구·제품 조직의 지휘체계를 개편함. Google DeepMind 최고경영자였던 데미스 허사비스가 일상적인 운영 책임에서 물러나 Google DeepMind 회장과 알파벳 수석과학자를 맡고, AGI와 과학 분야의 장기 전략에 집중하기로 함.
Google DeepMind 최고기술책임자이자 구글 최고 AI 아키텍트였던 코레이 카부쿠오글루는 수석부사장으로 승진해 순다르 피차이에게 직접 보고하며 Gemini 모델 개발, 프런티어 AI 연구, Gemini 앱 및 개발자 조직을 총괄하게 됨.
구글에서 27년간 활동한 제프 딘과 산제이 게마왓은 회사를 떠나 머신러닝·과학·공학 연구를 위한 독립 공익법인을 설립하기로 했으며, 구글은 창립 투자자와 클라우드 파트너로 참여하기로 함.
정이한 전 개혁신당 부산시장 후보의 피습 자작극에 선거캠프와 정이한 부친 회사 관계자가 연루됐을 가능성을 보여주는 정황이 추가로 확인됨.
MBC 보도에 따르면 음료가 투척되는 순간을 정확히 촬영한 인물은 정이한의 부친이 회장으로 있는 그룹의 계열사 직원이었던 것으로 확인됨. 경찰이 정이한 선거사무실을 압수수색한 결과, 음료를 던진 헬스트레이너가 경찰에 체포되기 전부터 선거사무실에서 그의 이름을 검색한 기록도 발견됨.
당시 정이한은 병원에 있었기 때문에 경찰은 다른 선거캠프 관계자가 투척자의 신원을 사전에 알고 이름을 검색했을 가능성을 확인하기 시작함. 경찰은 정이한과 투척자 개인의 공모를 넘어 선거캠프 또는 정이한 부친 회사 관계자들이 자작극에 조직적으로 개입했는지도 수사함.
같은 보도에서는 사건 전날 정이한과 투척자가 헬스장에서 휴대전화를 함께 보며 논의하는 CCTV 장면과 두 사람의 휴대전화에 동일한 장소를 검색·저장한 기록도 확인됨.
정이한 전 개혁신당 부산시장 후보의 피습 자작극에 가담해 음료를 투척한 헬스트레이너의 연인이 정이한 선거캠프와 개혁신당에서 주요 직책을 맡았던 사실이 보도를 통해 확인됨.
해당 여성은 정이한 캠프 대변인과 개혁신당 부산시당 여성위원장을 맡았으며, 2026년 지방선거에서는 부산 지역 구의원 후보로 출마함. 정이한이 청년단장을 맡았던 봉사단체 그린닥터스에서도 부단장을 맡은 것으로 확인됨.
경찰은 앞서 6월 8일 해당 여성을 참고인으로 조사함. 경찰은 사건 당시 가까운 위치에 있었던 만큼 피습 자작극과 관련한 내용을 알고 있었는지를 확인하기 위한 조사였다고 설명함. 해당 여성이 자작극에 직접 공모했다는 사실은 확인되지 않음.
정이한 개혁신당 부산시장 후보가 6·3 지방선거 약 2주 전인 5월 중순 경찰 조사에서 음료 투척자와 범행을 공모한 사실 인정. 경찰은 통화 내역 등을 통해 두 사람이 사건 전 여러 차례 연락한 정황을 확보한 뒤 정이한을 조사했으나, 정이한은 이후에도 선거운동을 이어가 합동 출정식과 TV 토론회 등에 참석. 경찰은 당시 범행을 입증할 충분한 증거가 확보되지 않았고 진술 번복 가능성이 있어 곧바로 발표하거나 강제수사하지 않았다고 설명.
부산지검 공공국제범죄수사부가 정이한 전 개혁신당 부산시장 후보를 공직선거법 위반과 위계에 의한 공무집행방해 등의 혐의로 구속기소함.
검찰은 보완수사를 통해 4월 27일 음료 투척 사건이 정이한의 계획과 구체적인 지시에 따라 실행된 것으로 판단함. 이에 따라 피습 사실과 관련한 허위사실 공표뿐 아니라 자작극을 실행하도록 한 행위에 대해서도 선거자유방해 교사 혐의를 추가 적용함.
음료를 던진 헬스 트레이너도 공직선거법 위반과 상해, 위계에 의한 공무집행방해 혐의로 함께 구속기소됨.
OpenAI가 디지털 콘텐츠 출처 인증 표준을 개발하는 C2PA 운영위원회에 합류함. OpenAI는 앞서 DALL·E 3 생성 이미지에 C2PA 기반 Content Credentials를 적용하기 시작했으며, 운영위원회 참여를 통해 생성형 AI 콘텐츠의 출처 표시를 위한 개방형 표준 개발에 직접 참여함.
생성형 AI 기업이 C2PA의 운영과 규격 개발에 본격적으로 참여하면서 C2PA가 실제 촬영·편집 콘텐츠뿐 아니라 AI 생성 콘텐츠의 출처 인증을 위한 핵심 표준으로 확대되는 전환점이 됨.. Voice Engine에는 음성 워터마킹을 적용하고 DALL·E 3 이미지 탐지 도구의 외부 테스트도 시작함.
C2PA가 Content Credentials 기술 규격 2.2를 공개함.
2.1에서 도입된 보안·신뢰 모델을 보완하는 한편, 파일에 포함된 출처 메타데이터가 손실됐을 때 워터마크나 디지털 지문 같은 소프트 바인딩을 이용해 관련 매니페스트를 다시 찾을 수 있도록 하는 기능을 개선함.
C2PA가 파일 내부 메타데이터만을 전제로 하지 않고 콘텐츠 자체에 남는 신호와 외부 출처 정보를 연결하는 방향으로 발전한 사건임.
C2PA가 Content Credentials의 보안성과 신뢰성을 강화한 기술 규격 2.1을 공개함.
규격은 C2PA 매니페스트를 단순한 서명 유무가 아니라 well-formed·valid·trusted 등의 상태로 구분하고, 하드웨어와 소프트웨어 서명자의 인증서를 검증하기 위한 C2PA Trust List 개념을 신뢰 모델에 포함함.
공개된 보안 취약점에 대한 대응과 검증 모델 정비를 통해 Content Credentials가 단순 출처 메타데이터에서 인증서 기반 신뢰 인프라로 발전하는 기반을 마련함.