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"actor": "Warren McCulloch·Walter Pitts",
"event": "A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity — 이진 논리 소자로 작동하는 형식 뉴런 모형 제시",
"significance": "신경세포 활동을 논리 연산으로 형식화한 최초의 시도로 인공신경망의 수학적 출발점",
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"actor": "Donald O. Hebb",
"event": "The Organization of Behavior 출간 — 함께 발화하는 뉴런의 연결이 강화된다는 학습 규칙 제시",
"significance": "가중치를 데이터로 바꾼다는 발상의 원형. 이후 신경망 학습 규칙의 이론적 뿌리",
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"actor": "Alan Turing",
"event": "Computing Machinery and Intelligence — 모방 게임(튜링 테스트) 제안",
"significance": "기계 지능을 내부 구조가 아니라 행동으로 판정하는 틀을 세움. 오늘의 벤치마크 논쟁의 원형",
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"actor": "John McCarthy·Marvin Minsky·Nathaniel Rochester·Claude Shannon",
"event": "다트머스 하계 연구 프로젝트 제안서 작성 — artificial intelligence 용어 최초 사용",
"significance": "분야에 이름이 붙은 문서. 이듬해 1956년 워크숍으로 이어짐",
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"date": "1958",
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"actor": "Frank Rosenblatt",
"event": "The Perceptron — 학습 가능한 인공 뉴런과 퍼셉트론 학습 알고리즘 제시",
"significance": "오류로부터 가중치를 갱신하는 최초의 학습 절차. Psychological Review 65(6) 386-408",
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"actor": "Marvin Minsky·Seymour Papert",
"event": "Perceptrons 출간 — 단층 퍼셉트론이 XOR 등 선형분리 불가 문제를 풀 수 없음을 증명",
"significance": "한계를 수학적으로 못 박아 신경망 연구가 10여 년 위축되는 계기가 됨",
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"actor": "Paul Werbos",
"event": "하버드 박사 학위논문에서 다층 신경망의 오차 역전파 학습을 기술",
"significance": "1986년 재발견 이전의 최초 서술로 평가됨. 역전파 우선권 논쟁의 기준점",
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"actor": "Kunihiko Fukushima",
"event": "Neocognitron 발표 — 위치 이동에 불변한 계층적 패턴 인식 신경망",
"significance": "국소 수용장과 단순/복잡 세포 계층을 도입해 CNN 구조의 직접 선행 모델이 됨",
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"date": "1982-04",
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"actor": "John J. Hopfield",
"event": "Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities 발표",
"significance": "신경망을 에너지 최소화 물리계로 해석해 연상기억·최적화로 연결, 연구 부활에 기여",
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"date": "1986-10-09",
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"actor": "David Rumelhart·Geoffrey Hinton·Ronald Williams",
"event": "Learning representations by back-propagating errors — Nature 323(6088) 533-536",
"significance": "은닉층이 과제에 유용한 내부 표현을 스스로 학습함을 보여 다층 신경망 학습을 실용화",
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"date": "1989",
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"actor": "George Cybenko",
"event": "Approximation by superpositions of a sigmoidal function — 보편근사정리 증명",
"significance": "은닉층 하나로 임의의 연속함수를 근사할 수 있음을 증명해 표현력의 이론적 근거를 제공",
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"date": "1989",
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"actor": "Kurt Hornik·Maxwell Stinchcombe·Halbert White",
"event": "Multilayer feedforward networks are universal approximators — 보편근사정리를 일반 조건으로 확장",
"significance": "Cybenko와 함께 다층 순방향 신경망의 근사 능력에 대한 토대를 확립",
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"date": "1989-12",
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"actor": "Yann LeCun 외 (AT&T Bell Labs)",
"event": "Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition — 역전파로 학습한 합성곱 신경망을 우편번호 인식에 적용",
"significance": "가중치 공유와 역전파를 결합해 실제 업무 과제에 신경망을 적용한 초기 사례",
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"actor": "Sepp Hochreiter",
"event": "뮌헨공대 학위논문에서 소실 그래디언트 문제 규명",
"significance": "깊이와 시퀀스 길이가 늘수록 학습 신호가 사라짐을 처음 규명. LSTM·잔차연결의 문제 정의",
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"date": "1994-03",
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"actor": "Yoshua Bengio·Patrice Simard·Paolo Frasconi",
"event": "Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult — IEEE TNN 5(2) 157-166",
"significance": "순환신경망의 장기 의존성 학습 곤란을 이론·실험으로 확인해 후속 구조 개발의 동기가 됨",
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"actor": "Sepp Hochreiter·Jürgen Schmidhuber",
"event": "Long Short-Term Memory 발표 — Neural Computation 9(8) 1735-1780",
"significance": "게이트로 소실 그래디언트를 완화해 장기 시퀀스 학습을 가능하게 함. Transformer 이전 시퀀스 모델의 표준",
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"date": "1998",
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"actor": "Yann LeCun·Léon Bottou·Yoshua Bengio·Patrick Haffner",
"event": "Gradient-based learning applied to document recognition — LeNet-5와 MNIST 제시",
"significance": "합성곱·풀링·완전연결을 결합한 실용 CNN 구조를 정립하고 MNIST를 표준 시험대로 만듦",
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"actor": "Yoshua Bengio 외",
"event": "A Neural Probabilistic Language Model — JMLR 3, 1137-1155",
"significance": "단어를 밀집 벡터로 학습하는 신경 언어모형을 제시. word2vec 등 임베딩 계보의 직접 선행 연구",
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"date": "2006",
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"actor": "Geoffrey Hinton·Simon Osindero·Yee-Whye Teh",
"event": "A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets — 층별 탐욕적 사전학습 후 미세조정",
"significance": "깊은 망을 학습시킬 수 있다는 것을 다시 보여 2000년대 딥러닝 부활의 계기가 됨",
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"actor": "Yoshua Bengio 외",
"event": "Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks — NIPS 2006 발표",
"significance": "층별 비지도 사전학습이 학습 난제를 완화함을 실험으로 보임",
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"actor": "NVIDIA",
"event": "CUDA SDK 최초 공개",
"significance": "GPU 범용 연산의 진입장벽을 낮춰 이후 딥러닝 전체가 올라탄 소프트웨어 기반",
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"actor": "Jia Deng·Li Fei-Fei 외 (프린스턴대)",
"event": "ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database — CVPR 2009 발표",
"significance": "WordNet 계층 기반 대규모 이미지 데이터셋을 공개해 데이터가 병목이라는 인식을 만듦",
"source_url": "https://www.image-net.org/static_files/papers/imagenet_cvpr09.pdf",
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"date": "2009-06",
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"actor": "Rajat Raina·Anand Madhavan·Andrew Y. Ng (스탠퍼드대)",
"event": "Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors — ICML 2009 발표",
"significance": "GPU를 딥러닝 학습에 본격 적용한 초기 사례. 연산이 자원이라는 전제의 출발",
"source_url": "http://robotics.stanford.edu/~ang/papers/icml09-LargeScaleUnsupervisedDeepLearningGPU.pdf",
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"date": "2010-03-01",
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"actor": "Dan Ciresan 외 (IDSIA)",
"event": "Deep Big Simple Neural Nets Excel on Handwritten Digit Recognition arXiv 공개",
"significance": "비지도 사전학습 없이 GPU 가속만으로 최고 성능이 나옴을 보여 순수 지도학습 노선을 되살림",
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"actor": "Xavier Glorot·Yoshua Bengio",
"event": "Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks — AISTATS 2010 발표",
"significance": "활성함수와 초기화가 학습 안정성을 좌우함을 규명. Glorot 초기화의 기원",
"source_url": "http://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a.html",
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"actor": "ImageNet",
"event": "제1회 ILSVRC 개최 — 5월 학습데이터 공개, 9월 ECCV 워크숍에서 결과 발표",
"significance": "대규모 이미지 분류를 매년 겨루는 표준 대회가 시작됨. 이후 딥러닝 돌파의 무대가 됨",
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"actor": "Vinod Nair·Geoffrey Hinton",
"event": "Rectified Linear Units Improve Restricted Boltzmann Machines — ICML 2010 발표",
"significance": "이후 표준 활성함수가 되는 ReLU의 이점을 입증한 초기 논문",
"source_url": "https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/reluICML.pdf",
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"id": "E0028",
"date": "2010-06",
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"actor": "James Bergstra 외 (몬트리올대)",
"event": "Theano 발표 — SciPy 2010, 기호미분과 GPU 연산을 지원하는 파이썬 수식 컴파일러",
"significance": "프레임워크가 연구 속도를 결정한다는 구도의 시작. 이후 딥러닝 라이브러리 설계에 영향",
"source_url": "https://github.com/Theano/Theano/blob/master/doc/citation.txt",
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"date": "2011-01",
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"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
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"actor": "Hervé Jégou 외 (INRIA)",
"event": "Product Quantization for Nearest Neighbor Search 게재 — 공간을 저차원 부분공간의 데카르트 곱으로 분해해 벡터를 짧은 코드로 압축, 20억 벡터 규모 검증",
"significance": "IVF-PQ 계열의 원점. FAISS·ScaNN·대부분 벡터DB의 압축 인덱스가 이 논문의 직계",
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"date": "2011-08",
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"actor": "Dan Ciresan 외 (IDSIA)",
"event": "IJCNN 2011 GTSRB 교통표지판 인식 대회에서 다중열 심층 신경망이 99.46%로 인간 평균 98.84%를 상회",
"significance": "특정 시각 인식 과제에서 신경망이 인간을 넘어선 공인 벤치마크 기록",
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"date": "2011-12-29",
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"actor": "Quoc V. Le·Jeff Dean·Andrew Y. Ng 외 (Google Brain)",
"event": "Building high-level features using large scale unsupervised learning arXiv 공개 — 유튜브 프레임 1천만 장 비지도 학습",
"significance": "레이블 없는 대규모 데이터와 대규모 연산만으로 고차 개념이 잡힘을 보임. 구글의 딥러닝 투자 상징",
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"date": "2012",
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"actor": "Geoffrey Hinton·Li Deng·Dong Yu 외 (토론토대·MS·Google·IBM)",
"event": "Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition — 네 연구그룹 공동 리뷰",
"significance": "서로 다른 산업 그룹이 같은 전환(HMM→DNN)을 확인해 딥러닝이 음성인식 산업 표준이 됨",
"source_url": "https://research.google/pubs/deep-neural-networks-for-acoustic-modeling-in-speech-recognition/",
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"actor": "Yoshua Bengio·Aaron Courville·Pascal Vincent",
"event": "Representation Learning: A Review and New Perspectives arXiv 공개",
"significance": "표현학습을 하나의 문제틀로 정리해 이후 분야의 표준 참고문헌이 됨",
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"actor": "Geoffrey Hinton 외 (토론토대)",
"event": "Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors arXiv 공개 — 드롭아웃 제안",
"significance": "단순한 정규화로 과적합을 억제해 이후 표준 기법이 됨",
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"actor": "SuperVision (Krizhevsky·Sutskever·Hinton, 토론토대)",
"event": "ILSVRC 2012에서 top-5 오류율 15.3%로 우승, 결과는 ECCV 2012 워크숍에서 발표",
"significance": "2위와의 큰 격차로 심층 CNN이 컴퓨터비전의 주류 방법론이 된 전환점",
"source_url": "https://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/results.html",
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"id": "E0036",
"date": "2012-12",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Alex Krizhevsky·Ilya Sutskever·Geoffrey Hinton",
"event": "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(AlexNet) — NIPS 2012 발표",
"significance": "GPU·대규모 데이터·심층 CNN의 결합을 논문으로 정착시킴. 현 딥러닝 시대의 관례적 기점",
"source_url": "https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2012/hash/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Abstract.html",
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{
"id": "E0037",
"date": "2013-01-16",
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"actor": "Tomas Mikolov 외 (Google)",
"event": "word2vec 발표 — 단어를 연속 벡터 공간에 배치하는 학습을 대규모로 실용화",
"significance": "이후 모든 밀집 검색·임베딩 스택의 출발점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1301.3781",
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"id": "E0038",
"date": "2013-12-19",
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"axis": "0",
"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Volodymyr Mnih 외 (DeepMind)",
"event": "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning arXiv 공개 — 원시 픽셀만으로 DQN 학습",
"significance": "심층강화학습이 화면 입력만으로 동작함을 보인 초기 사례",
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{
"id": "E0039",
"date": "2013-12-20",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Diederik P. Kingma·Max Welling",
"event": "Auto-Encoding Variational Bayes arXiv 공개 — VAE와 재매개변수화 기법",
"significance": "확률적 생성모델을 역전파로 학습할 수 있게 만들어 생성모델 계보의 한 축이 됨",
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{
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"date": "2014-01-26",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Google",
"event": "DeepMind 인수 확인",
"significance": "이후 DQN·AlphaGo를 낳는 조직 기반이 마련됨",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/DeepMind",
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{
"id": "E0041",
"date": "2014-06-03",
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"actor": "Kyunghyun Cho 외 (몬트리올대)",
"event": "Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder arXiv 공개 — GRU 제안",
"significance": "인코더-디코더 구조와 GRU를 기계번역에 도입해 어텐션 연구의 토대가 됨",
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{
"id": "E0042",
"date": "2014-06-10",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Ian Goodfellow 외 (몬트리올대)",
"event": "Generative Adversarial Networks arXiv 공개",
"significance": "생성자와 판별자의 경쟁을 학습 신호로 삼는 구조를 제시해 생성모델의 한 축을 염",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1406.2661",
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{
"id": "E0043",
"date": "2014-09-01",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Dzmitry Bahdanau·Kyunghyun Cho·Yoshua Bengio",
"event": "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate arXiv 공개 — 어텐션 도입",
"significance": "고정 길이 벡터 병목을 어텐션으로 푼 논문. Transformer 셀프어텐션의 직접 선행",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1409.0473",
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{
"id": "E0044",
"date": "2014-09-04",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Karen Simonyan·Andrew Zisserman (옥스퍼드대)",
"event": "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition(VGG) arXiv 공개",
"significance": "작은 3x3 합성곱을 깊게 쌓는 설계를 표준화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1409.1556",
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{
"id": "E0045",
"date": "2014-09-10",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Ilya Sutskever·Oriol Vinyals·Quoc V. Le (Google)",
"event": "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks arXiv 공개",
"significance": "시퀀스를 시퀀스로 사상하는 인코더-디코더를 정식화. 오늘의 생성 모델 인터페이스의 조상",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1409.3215",
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"id": "E0046",
"date": "2014-10-03",
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"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
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"actor": "Sharan Chetlur 외 (NVIDIA)",
"event": "cuDNN 발표 — 딥러닝 원시연산 최적화 라이브러리를 BLAS에 상응하는 위치로 제안, Caffe 통합 시 36% 성능 향상 보고",
"significance": "프레임워크가 커널을 직접 짜지 않아도 되게 만든 첫 계층",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1410.0759",
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{
"id": "E0047",
"date": "2014-10-20",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Alex Graves·Greg Wayne·Ivo Danihelka (DeepMind)",
"event": "Neural Turing Machines arXiv 공개 — 외부 메모리를 읽고 쓰는 신경망",
"significance": "어텐션 기반 주소지정으로 메모리를 다루는 발상. 메모리 증강 계보의 출발",
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"id": "E0048",
"date": "2014-12-22",
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"actor": "Diederik P. Kingma·Jimmy Ba",
"event": "Adam: A Method for Stochastic Optimization arXiv 공개",
"significance": "이후 사실상 표준이 되는 옵티마이저. 학습 레시피의 기본값을 바꿈",
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{
"id": "E0049",
"date": "2015-02-11",
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"actor": "Sergey Ioffe·Christian Szegedy (Google)",
"event": "Batch Normalization arXiv 공개",
"significance": "깊은 망의 학습을 안정화·가속해 대부분의 아키텍처에 표준 채택됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1502.03167",
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"id": "E0050",
"date": "2015-02-25",
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"actor": "Volodymyr Mnih 외 (Google DeepMind)",
"event": "Human-level control through deep reinforcement learning — Nature 게재, 49개 아타리 게임",
"significance": "심층강화학습이 동료심사를 거쳐 공식 성과로 인정된 지점",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/nature14236",
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{
"id": "E0051",
"date": "2015-03-09",
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"actor": "Geoffrey Hinton·Oriol Vinyals·Jeff Dean (Google)",
"event": "Distilling the Knowledge in a Neural Network arXiv 공개",
"significance": "큰 모델의 지식을 작은 모델로 옮기는 증류를 정식화. 오늘의 소형 모델 계보의 뿌리",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1503.02531",
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"date": "2015-05-18",
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"actor": "Olaf Ronneberger·Philipp Fischer·Thomas Brox (프라이부르크대)",
"event": "U-Net arXiv 공개 — 스킵 연결을 갖춘 인코더-디코더 분할 구조",
"significance": "의료영상용으로 제안됐으나 이후 확산모델 등 생성 분야의 기본 골격이 됨",
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{
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"date": "2015-11-09",
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"actor": "Google",
"event": "TensorFlow를 Apache 2.0으로 오픈소스 공개",
"significance": "내부 시스템을 공개해 프레임워크 경쟁을 열고 딥러닝 도구를 산업 표준화",
"source_url": "https://research.google/blog/tensorflow-googles-latest-machine-learning-system-open-sourced-for-everyone/",
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"id": "E0054",
"date": "2015-12-10",
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"actor": "Kaiming He 외 (Microsoft Research Asia)",
"event": "Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet) arXiv 공개",
"significance": "잔차연결로 초심층 학습을 가능하게 함. Transformer를 포함한 이후 대부분 구조의 기본 부품",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1512.03385",
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"id": "E0055",
"date": "2015-12-11",
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"actor": "OpenAI",
"event": "비영리 연구기관 OpenAI 설립 발표, 10억 달러 기금 서약",
"significance": "이후 GPT 계열과 상업화 전환의 출발점이 되는 조직의 출범",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-openai/",
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{
"id": "E0056",
"date": "2016-01-27",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Google DeepMind",
"event": "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search — Nature 게재",
"significance": "정책·가치망과 몬테카를로 트리 탐색의 결합을 공개. 탐색과 학습의 결합 계보",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/nature16961",
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"id": "E0057",
"date": "2016-02-17",
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"actor": "H. Brendan McMahan 외 (Google)",
"event": "FedAvg / 연합학습 발표 — 분산된 기기 데이터를 모으지 않고 학습, 동기 SGD 대비 통신 라운드 10~100배 감소",
"significance": "모바일 온디바이스 학습 경로를 개통",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1602.05629",
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{
"id": "E0058",
"date": "2016-03-15",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Google DeepMind·이세돌",
"event": "서울 5번기 종료(3월 9~15일) — AlphaGo 4승 1패",
"significance": "AI 능력에 대한 대중 인식을 바꾼 사건. 이후 투자·정책 논의의 배경이 됨",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/products/alphagos-ultimate-challenge/",
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{
"id": "E0059",
"date": "2016-03-30",
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"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
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"actor": "Yu. A. Malkov, D. A. Yashunin",
"event": "HNSW 발표 — 계층적 탐색 가능 소세계 그래프로 로그 스케일 근사 최근접 탐색",
"significance": "오늘날 거의 모든 벡터DB의 기본 색인 알고리즘",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1603.09320",
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{
"id": "E0060",
"date": "2016-04-07",
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"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
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"actor": "NVIDIA",
"event": "NCCL 공개 — 토폴로지 인식 집합통신 원시연산 제공",
"significance": "all-reduce를 하드웨어 토폴로지에 맞춰 최적화한 표준 계층. 모든 데이터 병렬·ZeRO·FSDP 학습이 이 위에서 돈다",
"source_url": "https://developer.nvidia.com/blog/fast-multi-gpu-collectives-nccl/",
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"id": "E0061",
"date": "2016-05-19",
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"actor": "Google",
"event": "TPU(Tensor Processing Unit) 최초 공개",
"significance": "범용 GPU가 아닌 신경망 전용 실리콘 노선의 시작",
"source_url": "https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip",
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{
"id": "E0062",
"date": "2016-07-01",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Martín Abadi 외 (Google)",
"event": "Deep Learning with Differential Privacy(DP-SGD) 발표",
"significance": "민감 데이터 학습의 표준 기법이자 이후 규제 논의의 기술적 기준점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1607.00133",
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{
"id": "E0063",
"date": "2016-07-21",
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"actor": "Jimmy Lei Ba·Jamie Ryan Kiros·Geoffrey Hinton",
"event": "Layer Normalization arXiv 공개",
"significance": "배치에 의존하지 않는 정규화. Transformer가 채택하며 사실상 기본 부품이 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1607.06450",
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{
"id": "E0064",
"date": "2016-09",
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"actor": "Facebook AI Research (Soumith Chintala 외)",
"event": "PyTorch 최초 공개",
"significance": "명령형 실행 방식으로 연구 커뮤니티의 프레임워크 판도를 바꾸기 시작",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/PyTorch",
"source_type": "secondary",
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{
"id": "E0065",
"date": "2016-09-08",
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"actor": "Google DeepMind",
"event": "WaveNet 발표 — 원시 오디오 파형을 직접 생성하는 신경망",
"significance": "자기회귀 생성이 오디오까지 확장됨을 보임. 이후 TTS·오디오 생성의 기반",
"source_url": "https://deepmind.google/blog/wavenet-a-generative-model-for-raw-audio/",
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"id": "E0066",
"date": "2016-09-26",
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"actor": "Yonghui Wu 외 (Google)",
"event": "Google's Neural Machine Translation System(GNMT) arXiv 공개",
"significance": "어텐션 seq2seq를 상용 규모로 구현한 시스템 기술서",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1609.08144",
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"date": "2016-09-27",
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"actor": "Google",
"event": "GNMT를 중국어→영어 번역 실서비스에 100% 적용했다고 발표",
"significance": "신경망 번역이 연구에서 상용 서비스로 넘어간 지점",
"source_url": "https://research.google/blog/a-neural-network-for-machine-translation-at-production-scale/",
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{
"id": "E0068",
"date": "2016-10-31",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Nal Kalchbrenner 외 (DeepMind)",
"event": "Neural Machine Translation in Linear Time(ByteNet) arXiv 공개",
"significance": "순환 없이 확장 합성곱으로 시퀀스를 처리한 대안. 탈-순환 경쟁의 한 갈래",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1610.10099",
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{
"id": "E0069",
"date": "2016-11-05",
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"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Barret Zoph·Quoc V. Le (Google Brain)",
"event": "Neural Architecture Search with Reinforcement Learning arXiv 공개",
"significance": "구조 설계 자체를 탐색 문제로 바꾼 논문",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1611.01578",
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"id": "E0070",
"date": "2017-01-23",
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"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
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"actor": "Shazeer 외 (Google Brain)",
"event": "Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer",
"significance": "조건부 연산으로 총 파라미터가 활성 파라미터를 크게 넘는 구조를 최초 실증, 모든 MoE의 조상",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1701.06538",
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{
"id": "E0071",
"date": "2017-01-26",
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"axis": "0",
"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
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"actor": "Martin Arjovsky·Soumith Chintala·Léon Bottou",
"event": "Wasserstein GAN arXiv 공개",
"significance": "GAN 학습 불안정을 거리 함수 문제로 재정의",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1701.07875",
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{
"id": "E0072",
"date": "2017-02-28",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
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"actor": "Jeff Johnson, Matthijs Douze, Hervé Jégou (FAIR)",
"event": "FAISS 발표 — GPU k-selection이 이론 피크의 최대 55%. 10억 벡터를 Titan X 4장으로 12시간 미만 처리",
"significance": "대규모 벡터 검색을 실용 영역으로 끌어들인 라이브러리",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1702.08734",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0073",
"date": "2017-03-06",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Google (TensorFlow)",
"event": "XLA 공개 — 계산 그래프를 JIT 컴파일해 연산 융합 및 네이티브 코드 생성, GPU에서 최대 50% 속도 향상",
"significance": "ML 컴파일러 경쟁의 출발점. TPU를 실용화한 계층이자 JAX 전체의 기반",
"source_url": "https://developers.googleblog.com/2017/03/xla-tensorflow-compiled.html",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0074",
"date": "2017-03-09",
"date_precision": "day",
"axis": "0",
"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
"also_axes": "",
"actor": "Chelsea Finn·Pieter Abbeel·Sergey Levine (UC 버클리)",
"event": "Model-Agnostic Meta-Learning(MAML) arXiv 공개",
"significance": "구조에 무관한 메타러닝을 제시해 few-shot 적응 연구를 열음",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1703.03400",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0075",
"date": "2017-03-30",
"date_precision": "day",
"axis": "0",
"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
"also_axes": "",
"actor": "Jun-Yan Zhu 외 (UC 버클리)",
"event": "CycleGAN arXiv 공개 — 짝지어지지 않은 데이터로 도메인 변환",
"significance": "쌍 데이터 없이 학습하는 설계로 생성모델의 데이터 요건을 낮춤",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1703.10593",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0076",
"date": "2017-04-16",
"date_precision": "day",
"axis": "0",
"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
"also_axes": "",
"actor": "Norman P. Jouppi 외 (Google)",
"event": "In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit arXiv 공개 (ISCA 2017)",
"significance": "1세대 TPU의 설계와 실측을 공개해 전용 가속기 논의의 기준 문헌이 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1704.04760",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0077",
"date": "2017-05-08",
"date_precision": "day",
"axis": "0",
"axis_name": "전사 — 신경망에서 Transformer까지",
"also_axes": "",
"actor": "Jonas Gehring 외 (Facebook AI Research)",
"event": "Convolutional Sequence to Sequence Learning(ConvS2S) arXiv 공개",
"significance": "합성곱만으로 번역을 수행해 Transformer 직전의 탈-순환 경쟁 구도를 보여줌",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1705.03122",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0078",
"date": "2017-06-12",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Google (Vaswani 외)",
"event": "Transformer 논문 Attention Is All You Need 공개",
"significance": "순환 없이 self-attention만으로 병렬 학습이 가능해져 대규모 사전학습의 구조적 전제가 성립",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1706.03762",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0079",
"date": "2017-10-10",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Paulius Micikevicius 외 (NVIDIA)",
"event": "Mixed Precision Training 발표 — FP32 마스터 가중치 사본과 loss scaling으로 FP16 학습, 메모리 약 50% 절감",
"significance": "혼합정밀 학습의 원형. FP16→BF16→FP8→FP4로 이어지는 정밀도 축소 계보 전체가 이 두 기법의 변주",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1710.03740",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0080",
"date": "2017-11-11",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "Medium에 Software 2.0 발표 — 신경망 가중치 자체가 코드이며 프로그래머는 동작을 명세하고 최적화가 해를 찾는다는 주장",
"significance": "Software 1.0/2.0이라는 세대 구분 어휘를 심었고 이후 모든 Software N.0 논의의 원형이 됨",
"source_url": "https://karpathy.medium.com/software-2-0-a64152b37c35",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0081",
"date": "2017-12-05",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "CUTLASS 프리뷰 공개 — CUDA C++ GEMM 템플릿 라이브러리",
"significance": "커널을 조립 가능한 부품으로 분해. FlashAttention·Transformer Engine·현대 어텐션 커널 다수가 이 위에 구현됨",
"source_url": "https://developer.nvidia.com/blog/cutlass-linear-algebra-cuda/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0082",
"date": "2018",
"date_precision": "year",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "JAX 개발팀",
"event": "JAX 오픈소스화",
"significance": "grad/jit/vmap 변환 조합과 XLA 컴파일로 TPU 대규모 학습의 표준 경로를 형성. 저장소는 구글 공식 제품이 아닌 연구 프로젝트로 명시",
"source_url": "https://github.com/jax-ml/jax",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0083",
"date": "2018-02-12",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Tianqi Chen 외 (워싱턴대)",
"event": "TVM 발표 — 그래프·연산자 수준 최적화와 학습 기반 비용 모델로 자동 코드 생성",
"significance": "벤더 커널 라이브러리 독점에 대한 첫 실질적 컴파일러 대안. 자동 스케줄링 개념을 업계에 이식",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1802.04799",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0084",
"date": "2018-02-15",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Alexander Sergeev 외 (Uber)",
"event": "Horovod 발표 — ring all-reduce로 GPU 간 통신 오버헤드를 줄이고 사용자 코드 수정을 몇 줄로 축소",
"significance": "분산 학습을 연구 인프라에서 일반 도구로 내린 전환점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1802.05799",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0085",
"date": "2018-03-27",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "NVSwitch 및 DGX-2 발표 — 16×V100을 2.4TB/s로 동시 연결, PCIe 스위치 대비 5배 대역폭",
"significance": "노드 내부를 하나의 큰 GPU로 만든 계층. 텐서 병렬화가 실용적이 된 물리적 전제",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-boosts-worlds-leading-deep-learning-computing-platform-bringing-10x-performance-gain-in-six-months",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0086",
"date": "2018-04-20",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Alex Wang 외 (NYU 외)",
"event": "GLUE 벤치마크 공개",
"significance": "단일 과제가 아닌 다중 과제 묶음으로 언어이해를 정의. 이후 모든 LLM 리더보드의 원형",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1804.07461",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0087",
"date": "2019-01-13",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Rodrigo Nogueira, Kyunghyun Cho (NYU)",
"event": "Passage Re-ranking with BERT 발표 — 질의-문서 쌍을 하나로 입력하는 cross-encoder 재순위화",
"significance": "리랭커 계보의 원형. 밀집 임베딩이 못 잡는 정밀도를 후단에서 회수하는 2단 구조의 표준화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1901.04085",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0088",
"date": "2019-02-14",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-2(1.5B) 발표, 악용 우려로 전체 모델 미공개 결정",
"significance": "자연어 지시가 태스크 명세가 될 수 있음을 시사하고 모델 공개 리스크 담론을 염",
"source_url": "https://openai.com/index/better-language-models/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0089",
"date": "2019-03-13",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Richard Sutton",
"event": "The Bitter Lesson 발표 — 70년 AI 연구의 최대 교훈은 계산을 활용하는 일반적 방법이 결국 큰 차이로 가장 효과적이라는 것",
"significance": "스케일링 진영의 경전. 인간 지식 주입 대신 계산량이라는 정당화 논리의 근거로 반복 인용",
"source_url": "https://nparikh.org/assets/pdf/sipa6545/week1-cs-algorithms/sutton-bitter-lesson.pdf",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0090",
"date": "2019-04-17",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU 의회·이사회",
"event": "DSM 저작권 지침 (EU) 2019/790 채택 — 제4조 TDM 예외와 기계판독 가능한 권리유보(옵트아웃). 관보 게재 2019-05-17, 발효 2019-06-06",
"significance": "AI 학습데이터 규율의 EU 측 근거",
"source_url": "https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj/eng",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0091",
"date": "2019-05-02",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Alex Wang 외",
"event": "SuperGLUE 공개 — GLUE 성능이 비전문가 인간 수준을 넘어 연구 여지가 줄었다는 이유로 상향 교체",
"significance": "벤치마크 포화에서 교체로 이어지는 사이클의 첫 사례",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1905.00537",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0092",
"date": "2019-05-29",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Dhiraj Kalamkar 외 (Intel)",
"event": "A Study of BFLOAT16 for Deep Learning Training 발표 — BF16 학습 유효성에 대한 첫 포괄적 실증",
"significance": "FP16의 스케일링 부담을 없앤 형식. 이후 TPU·Ampere·Hopper 세대의 사실상 기본 학습 정밀도",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1905.12322",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0093",
"date": "2019-08-27",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Nils Reimers, Iryna Gurevych (UKP Lab)",
"event": "Sentence-BERT 발표 — 1만 문장 최유사쌍 탐색을 약 65시간에서 약 5초로 단축",
"significance": "문장 임베딩을 검색 가능한 자산으로 전환",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0094",
"date": "2019-09-17",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Mohammad Shoeybi 외 (NVIDIA)",
"event": "Megatron-LM 발표 — 레이어 내 텐서 병렬화를 PyTorch만으로 구현. 8.3B를 512 GPU에서 15.1 PFLOPS 지속",
"significance": "대규모 모델 병렬화의 표준 구현",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1909.08053",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0095",
"date": "2019-10-04",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Samyam Rajbhandari 외 (Microsoft)",
"event": "ZeRO 발표 — 옵티마이저·그래디언트·파라미터 상태 분할로 100B+ 학습 경로를 개통, 모델 병렬화 없이 13B까지 가능",
"significance": "100B급 학습의 메모리 장벽을 제거",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1910.02054",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0096",
"date": "2019-10-23",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "T5 논문 및 C4 공개",
"significance": "Common Crawl을 휴리스틱으로 정제한 최초의 대규모 표준 코퍼스",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1910.10683",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0097",
"date": "2019-11-05",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "François Chollet",
"event": "On the Measure of Intelligence 발표, ARC 벤치마크 제시 — 지능을 기술 획득 효율로 정의",
"significance": "이후 AGI 논쟁의 측정 기준을 제공",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1911.01547",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0098",
"date": "2019-11-06",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Noam Shazeer",
"event": "Fast Transformer Decoding — Multi-Query Attention",
"significance": "K/V head를 1개로 줄여 KV 캐시를 디코딩 병목으로 재정의",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1911.02150",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0099",
"date": "2019-12",
"date_precision": "month",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Suhas Jayaram Subramanya 외 (Microsoft Research India·CMU)",
"event": "DiskANN 발표 — Vamana 그래프로 64GB RAM 단일 워크스테이션에서 10억 점 인덱스, SIFT1B에서 5000+ QPS·3ms 미만 지연",
"significance": "HNSW의 전부 메모리에 올려야 한다는 제약을 깬 SSD 기반 ANN",
"source_url": "https://neurips.cc/virtual/2019/poster/14308",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0100",
"date": "2019-12-03",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Adam Paszke, Sam Gross, Soumith Chintala 외",
"event": "PyTorch 논문 발표 — 명령형·파이썬적 실행과 성능이 양립 가능함을 실증",
"significance": "정적 그래프 프레임워크 중심의 연구 관행을 뒤집음",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/1912.01703",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0101",
"date": "2020-01-23",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI (Kaplan 외)",
"event": "Scaling Laws for Neural Language Models",
"significance": "손실이 모델·데이터·연산의 멱법칙으로 예측 가능함을 제시해 대규모 투자의 근거가 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2001.08361",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0102",
"date": "2020-02-13",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft Research",
"event": "DeepSpeed 오픈소스 공개 — 1000억+ 파라미터 학습, 최대 5배 처리량, 64 GPU에서 최대 64배 메모리 절감 주장",
"significance": "모델 병렬화 코드 재작성 없이 초대형 학습을 가능케 한 계층",
"source_url": "https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/zero-deepspeed-new-system-optimizations-enable-training-models-with-over-100-billion-parameters/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0103",
"date": "2020-02-25",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Chris Lattner 외 (Google)",
"event": "MLIR 발표 — 재사용·확장 가능한 다중 추상화 레벨 컴파일러 인프라",
"significance": "XLA·TVM·Triton·Mojo가 공유하는 공통 기반. 가속기마다 컴파일러를 새로 짜던 관행을 끝냄",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2002.11054",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0104",
"date": "2020-03-26",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Yantao Shen 외 (Amazon AWS·UCLA)",
"event": "Towards Backward-Compatible Representation Learning 발표 — 신규 임베딩 모델이 구 인덱스와 호환되도록 학습해 재색인을 제거하는 BCT 제안",
"significance": "임베딩 마이그레이션 비용을 정면으로 다룬 첫 연구. 모델 교체 때마다 전 코퍼스를 재임베딩해야 하는 구조적 부채를 문제화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2003.11942",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0105",
"date": "2020-04-10",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Vladimir Karpukhin 외 (FAIR·프린스턴·워싱턴대)",
"event": "Dense Passage Retrieval 발표 — top-20 검색 정확도에서 BM25 대비 9~19%p 절대 향상",
"significance": "희소검색(BM25) 기본값을 밀집검색으로 뒤집음",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2004.04906",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0106",
"date": "2020-04-27",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Omar Khattab 외 (스탠퍼드)",
"event": "ColBERT 발표 — 질의·문서를 토큰 단위 임베딩으로 유지한 뒤 MaxSim으로 점수 산출(late interaction)",
"significance": "단일 벡터 검색과 구분되는 late interaction 계보의 출발점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2004.12832",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0107",
"date": "2020-05-22",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "FAIR·UCL·NYU (Lewis 외)",
"event": "RAG 원 논문",
"significance": "파라메트릭 메모리와 논파라메트릭 메모리를 결합한 검색 증강 생성의 정본",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2005.11401",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0108",
"date": "2020-05-28",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI (Brown 외)",
"event": "GPT-3(175B) 논문 Language Models are Few-Shot Learners",
"significance": "파라미터 갱신 없이 프롬프트 안 예시만으로 태스크를 수행하는 in-context learning 제시",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2005.14165",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0109",
"date": "2020-06-11",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "OpenAI API 베타 공개 (text in, text out)",
"significance": "예시를 보여주는 것이 곧 프로그래밍이라는 방식을 공식 제품 인터페이스로 만듦",
"source_url": "https://openai.com/index/openai-api/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0110",
"date": "2020-06-30",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Google (Lepikhin 외)",
"event": "GShard",
"significance": "MoE를 600B 규모 시스템으로 끌어올리고 expert parallelism과 자동 샤딩을 확립",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2006.16668",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0111",
"date": "2020-07-28",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Google Research",
"event": "ScaNN 오픈소스 공개 — anisotropic vector quantization 적용, ann-benchmarks에서 11개 라이브러리 대비 동일 정확도에 약 2배 QPS",
"significance": "양자화 손실 함수를 내적 추정 오차에 맞춰 재설계해 MIPS 품질·속도 프런티어를 한 세대 밀어올림",
"source_url": "https://research.google/blog/announcing-scann-efficient-vector-similarity-search/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0112",
"date": "2020-09-07",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Dan Hendrycks 외",
"event": "MMLU 공개 (57개 과제)",
"significance": "사전학습 모델의 지식 폭을 재는 사실상의 표준이 되어 이후 5년간 모델 발표의 필수 지표",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2009.03300",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0113",
"date": "2020-12-31",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "EleutherAI",
"event": "The Pile — 825GiB, 22개 서브셋",
"significance": "다양성 큐레이션 패러다임. 동시에 Books3 등 저작권 부담을 이후 모델에 전가",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2101.00027",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0114",
"date": "2021-01-05",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "CLIP 공개 — 이미지·텍스트 공유 임베딩",
"significance": "이후 이미지 생성·검색 모델의 텍스트 조건화 백본. 4억 쌍 대조학습은 논문 arXiv:2103.00020 근거",
"source_url": "https://openai.com/index/clip/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0115",
"date": "2021-01-05",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "DALL·E 1 공개 — 120억 파라미터 GPT-3 변형",
"significance": "텍스트에서 이미지 생성의 출발점",
"source_url": "https://openai.com/index/dall-e/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0116",
"date": "2021-01-11",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Google (Fedus 외)",
"event": "Switch Transformer — top-1 라우팅, 1.6T",
"significance": "MoE를 단순화하고 라우팅 불안정·로드밸런싱 손실의 표준 레퍼런스가 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2101.03961",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0117",
"date": "2021-01-18",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Jie Ren 외 (Microsoft·UC 머시드)",
"event": "ZeRO-Offload 발표 — 옵티마이저 상태를 CPU로 오프로드해 단일 V100에서 10B 모델 40 TFlops",
"significance": "대형 모델 학습의 하드웨어 진입 장벽을 낮춘 계보의 시작",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2101.06840",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0118",
"date": "2021-01-27",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Pinecone",
"event": "관리형 벡터 데이터베이스 퍼블릭 베타 출시 및 1,000만 달러 시드 발표",
"significance": "벡터DB를 독립 제품 카테고리로 처음 상업화. 이후 Weaviate·Qdrant·Chroma·Milvus의 시장 형성을 촉발",
"source_url": "https://www.pinecone.io/blog/announcing-vector-database/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0119",
"date": "2021-03",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Emily M. Bender, Timnit Gebru 외",
"event": "FAccT에서 On the Dangers of Stochastic Parrots 발표 — 언어모델은 의미에 대한 참조 없이 관찰한 언어 형식을 확률적으로 꿰매 붙이는 시스템이라는 규정",
"significance": "확률적 앵무새가 LLM 회의론 진영의 표준 어휘가 됨. 이해·의미 논쟁의 기준선을 설정",
"source_url": "https://s10251.pcdn.co/pdf/2021-bender-parrots.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0120",
"date": "2021-03-16",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Sam Altman",
"event": "Moore's Law for Everything 게시 — 노동이 아니라 자본에 과세해야 한다며 American Equity Fund 제안",
"significance": "AI 랩 CEO가 재분배 정책을 직접 설계해 제시한 최초 사례",
"source_url": "https://moores.samaltman.com/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0121",
"date": "2021-04-16",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Samyam Rajbhandari 외 (Microsoft)",
"event": "ZeRO-Infinity 발표 — GPU+CPU+NVMe 이종 메모리 활용, 512 V100에서 25 페타플롭스 초과",
"significance": "GPU 메모리 벽을 스토리지 계층까지 확장해 우회. 메모리가 아니라 대역폭이 제약이라는 프레이밍 확립",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2104.07857",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0122",
"date": "2021-04-17",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Nandan Thakur, Nils Reimers 외 (UKP Lab·Cohere)",
"event": "BEIR 발표 — 18개 데이터셋 zero-shot 이종 벤치마크에서 BM25가 견고한 베이스라인이고 밀집·희소 모델이 분포 밖에서 자주 열세임을 보임",
"significance": "밀집검색이 어휘검색을 이겼다는 서사에 대한 결정적 반박. 하이브리드 검색이 기본값이 된 실무적 근거",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2104.08663",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0123",
"date": "2021-04-20",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Su 외",
"event": "RoPE / RoFormer",
"significance": "회전 위치 임베딩이 이후 모든 컨텍스트 확장 기법의 토대가 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2104.09864",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0124",
"date": "2021-04-20",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "pgvector 프로젝트",
"event": "pgvector 0.1.0 최초 릴리스",
"significance": "벡터 검색을 별도 DB가 아닌 기존 Postgres 안으로 끌어들인 경로의 시작",
"source_url": "https://raw.githubusercontent.com/pgvector/pgvector/master/CHANGELOG.md",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0125",
"date": "2021-04-21",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "유럽위원회 (EU)",
"event": "AI Act 입법 제안서 COM(2021) 206 공표 — 집행위 제안일",
"significance": "EU 최초 포괄 AI 규제의 출발점",
"source_url": "https://artificialintelligenceact.eu/development/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0126",
"date": "2021-06-17",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft (Edward J. Hu 외)",
"event": "LoRA",
"significance": "가중치를 동결하고 저랭크 행렬만 학습해 GPT-3 175B 기준 학습 파라미터를 1만분의 1로, 추론 지연 증가 없음",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2106.09685",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0127",
"date": "2021-06-23",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "LF AI & Data Foundation / Milvus",
"event": "Milvus 프로젝트 Graduate 등급 승격 — 1,000개 이상 조직 채택 보고",
"significance": "벡터DB가 벤더 제품이 아니라 재단 거버넌스 오픈소스 인프라로 성립함을 보인 사건",
"source_url": "https://lfaidata.foundation/blog/2021/06/23/lf-ai-data-foundation-announces-graduation-of-milvus-project/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0128",
"date": "2021-07-12",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Thibault Formal 외 (Naver Labs Europe)",
"event": "SPLADE 발표 — 명시적 희소성 정규화 기반 1단계 랭커",
"significance": "어휘 검색을 신경망으로 학습 가능하게 만든 축. 밀집 대 희소의 이분법을 무너뜨림",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2107.05720",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0129",
"date": "2021-07-28",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Triton 공개 — CUDA 경험 없는 연구자가 약 25줄로 cuBLAS급 FP16 matmul 커널 작성",
"significance": "커널 작성을 소수 전문가에서 일반 연구자로 개방",
"source_url": "https://openai.com/index/triton/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0130",
"date": "2021-08-27",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Press 외",
"event": "ALiBi",
"significance": "위치 임베딩 없이 선형 편향만으로 외삽, RoPE와 양대 노선",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2108.12409",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0131",
"date": "2021-09-03",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Google (Wei 외)",
"event": "FLAN — instruction tuning",
"significance": "137B가 zero-shot에서 175B GPT-3를 25개 중 20개 태스크에서 상회",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2109.01652",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0132",
"date": "2021-11-21",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch (Meta)",
"event": "FSDP2 RFC 개설 — flat parameter 구조의 한계를 지적하고 파라미터별 샤딩, 통신 없는 sharded state dict, FP8 all-gather 혼합 제안",
"significance": "FSDP1의 재설계. FP8 학습·부분 동결·컴파일러 최적화가 가능해진 전제",
"source_url": "https://github.com/pytorch/pytorch/issues/114299",
"source_type": "primary",
"claim_type": "community",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0133",
"date": "2021-12-02",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Keshav Santhanam 외 (스탠퍼드)",
"event": "ColBERTv2 발표 — 잔차 압축과 denoised supervision으로 late interaction 인덱스 크기 축소",
"significance": "late interaction을 실용 규모 인덱스로 끌어내린 후속",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2112.01488",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0134",
"date": "2021-12-20",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "LMU Munich·하이델베르크대 IWR·Runway",
"event": "Latent Diffusion Model 논문",
"significance": "픽셀이 아닌 잠재 공간에서 확산해 연산량 급감, Stable Diffusion의 직접 기반",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2112.10752",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0135",
"date": "2021-12-31",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "중국 국가인터넷정보판공실 외 3부처",
"event": "인터넷정보서비스 알고리즘 추천 관리규정 공포(령 제9호) — 시행 2022-03-01",
"significance": "알고리즘 등록 제도와 개인화 추천 거부권",
"source_url": "https://www.cac.gov.cn/2022-01/04/c_1642894606364259.htm",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0136",
"date": "2022-01-27",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "InstructGPT 발표 및 API 기본 모델 전환",
"significance": "프롬프트 엔지니어링만으로는 끌어내기 어려웠던 능력을 열었다고 OpenAI가 직접 서술",
"source_url": "https://openai.com/index/instruction-following/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0137",
"date": "2022-01-28",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Jason Wei 외 (Google Brain)",
"event": "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 발표",
"significance": "프롬프트만으로 추론 성능을 바꾼다는 계보 전체의 기점. CoT 예시 8개로 540B가 GSM8K SOTA",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2201.11903",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0138",
"date": "2022-01-28",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Lianmin Zheng 외 (UC 버클리)",
"event": "Alpa 발표 — 연산자 간·연산자 내 병렬화 자동화",
"significance": "병렬화 전략 탐색을 자동화. 수작업 3D 병렬 튜닝을 컴파일 문제로 재정의",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2201.12023",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0139",
"date": "2022-02-07",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Elastic",
"event": "Elasticsearch 8.0에 HNSW 기반 근사 kNN 검색을 기술 프리뷰로 도입",
"significance": "기존 검색 엔진이 벡터 검색을 흡수하기 시작한 시점. 전용 벡터DB가 필요한가라는 통합 논쟁의 출발점",
"source_url": "https://www.elastic.co/blog/introducing-approximate-nearest-neighbor-search-in-elasticsearch-8-0",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0140",
"date": "2022-03-04",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI (Ouyang 외)",
"event": "InstructGPT 논문 arXiv 공개",
"significance": "1.3B 출력이 175B GPT-3보다 선호됨을 보여 RLHF를 정렬의 표준 절차로 정착",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2203.02155",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0141",
"date": "2022-03-07",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Greg Yang 외",
"event": "muP / Tensor Programs V",
"significance": "소형 모델에서 튜닝한 하이퍼파라미터를 대형으로 zero-shot 전이해 한 번에 성공 관행을 가능케 함",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2203.03466",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0142",
"date": "2022-03-10",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Wortsman 외",
"event": "Model Soups",
"significance": "파인튜닝된 여러 모델의 가중치 평균만으로 성능이 오름을 실증, 모델 머징의 출발점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2203.05482",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0143",
"date": "2022-03-10",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Gary Marcus",
"event": "Nautilus에 Deep Learning Is Hitting a Wall 기고 — 스케일링 법칙은 중력 같은 보편 법칙이 아니라 영원히 성립하지 않을 수도 있는 관찰일 뿐이라는 주장",
"significance": "hitting a wall이 스케일링 회의론의 고정 표현이 됨",
"source_url": "https://nautil.us/deep-learning-is-hitting-a-wall-238440/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0144",
"date": "2022-03-21",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Xuezhi Wang 외 (Google Research)",
"event": "Self-Consistency 발표 — 여러 CoT 경로를 샘플링해 최다 일치 답 선택",
"significance": "test-time 샘플링·투표 계보의 시작. GSM8K +10%, MultiArith +24%",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2203.11171",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0145",
"date": "2022-03-22",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "Hopper H100 공개 — Transformer Engine이 레이어별로 FP8과 16비트를 동적 선택·재스케일. NVLink 4는 900GB/s",
"significance": "FP8 학습을 하드웨어 지원 기능으로 만든 전환점. 소프트웨어와 실리콘이 한 몸으로 묶인 첫 사례",
"source_url": "https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-hopper-architecture-in-depth/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0146",
"date": "2022-03-23",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Paul Barham, Jeff Dean 외 (Google)",
"event": "Pathways 발표 — 단일 컨트롤러 비동기 분산 실행 모델",
"significance": "PaLM 급 학습을 가능케 한 오케스트레이션 계층이자 JAX/TPU 스택의 실행 기반",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2203.12533",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0147",
"date": "2022-03-29",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "DeepMind (Hoffmann 외)",
"event": "Chinchilla — 400여 모델로 파라미터와 토큰을 같은 비율로 늘리라 도출",
"significance": "당시 대형 모델들이 undertrained였음을 폭로, 70B가 280B Gopher를 상회",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2203.15556",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0148",
"date": "2022-04-29",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "DeepMind",
"event": "Flamingo",
"significance": "냉동 비전·언어 모델을 cross-attention으로 잇는 few-shot VLM의 원형",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2204.14198",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0149",
"date": "2022-05-19",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Antonia Creswell 외 (DeepMind)",
"event": "Selection-Inference 발표 — 추론을 selection/inference 두 단계로 분리해 반복",
"significance": "단일 CoT 생성이 아닌 모듈 분해형 추론 계보",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2205.09712",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0150",
"date": "2022-05-21",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Denny Zhou 외 (Google)",
"event": "Least-to-Most Prompting 발표 — 문제를 하위 문제로 분해 후 순차 해결",
"significance": "분해·계획 계보(Plan-and-Solve, Self-Discover)의 원형",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2205.10625",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0151",
"date": "2022-05-24",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Takeshi Kojima 외 (도쿄대·Google Research)",
"event": "Large Language Models are Zero-Shot Reasoners 발표 — “Let's think step by step” 한 문장으로 예시 없이 CoT 유도",
"significance": "예시 없는 CoT. 이후 모든 zero-shot 추론 프롬프트의 원본",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2205.11916",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0152",
"date": "2022-05-24",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Jaehun Jung 외 (워싱턴대·AI2)",
"event": "Maieutic Prompting 발표 — 재귀적 설명 트리를 만들고 논리적 일관성으로 답 결정",
"significance": "생성된 추론을 검증·충돌 해소의 대상으로 다룬 초기 사례",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2205.11822",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0153",
"date": "2022-05-26",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Aditya Kusupati 외 (워싱턴대·Google)",
"event": "Matryoshka Representation Learning 발표 — 하나의 임베딩을 잘라 써도 성능 유지. 동일 정확도에 최대 14배 작은 임베딩",
"significance": "임베딩 차원을 사후에 조절 가능하게 만든 기법",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0154",
"date": "2022-05-27",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Xiang Lisa Li 외 (스탠퍼드)",
"event": "Diffusion-LM 발표 — 가우시안 벡터를 반복 디노이징해 단어 벡터로 만드는 비자기회귀 텍스트 생성",
"significance": "확산 언어모델 계보의 출발점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2205.14217",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0155",
"date": "2022-05-27",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Tri Dao, Daniel Y. Fu 외 (스탠퍼드)",
"event": "FlashAttention 발표 — IO 인지 타일링으로 정확한 어텐션을 유지한 채 GPT-2 3배 가속. Path-X(16K)에서 트랜스포머 최초로 무작위 초과",
"significance": "롱컨텍스트 경로의 실질적 개통",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2205.14135",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0156",
"date": "2022-06-09",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Aarohi Srivastava 외 (450명·132개 기관)",
"event": "BIG-bench 공개 (204개 과제)",
"significance": "커뮤니티 크라우드소싱형 벤치마크. 규모에 따라 성능은 개선되나 절대 수준은 낮다는 결론",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2206.04615",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0157",
"date": "2022-06-15",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Wei 외",
"event": "Emergent Abilities of LLMs",
"significance": "규모 임계점에서 능력이 창발한다는 주장으로 스케일링 담론의 핵심 서사가 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2206.07682",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0158",
"date": "2022-06-21",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "GitHub",
"event": "Copilot 일반 공개(GA)",
"significance": "에이전트 이전 시대의 기준선 — 제안은 하지만 스스로 실행·검증하지 못하는 자동완성의 한계",
"source_url": "https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-is-generally-available-to-all-developers/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0159",
"date": "2022-06-27",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Yann LeCun",
"event": "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence 포지션 페이퍼 공개 — 구성 가능한 예측 월드 모델, 내재적 동기 기반 행동, 자기지도 학습 기반 계층적 JEPA 아키텍처 제안",
"significance": "JEPA·월드모델 노선의 창립 문서. LLM 회의론이 비판이 아니라 대안 설계의 형태를 갖게 됨",
"source_url": "https://openreview.net/forum?id=BZ5a1r-kVsf",
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"claim_type": "statement",
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{
"id": "E0160",
"date": "2022-06-30",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Reza Yazdani Aminabadi 외 (Microsoft)",
"event": "DeepSpeed Inference 발표 — 지연 최대 7.3배 감소, GPU 전용 대비 25배 큰 모델 처리",
"significance": "학습 인프라 팀이 추론까지 내려온 사건. vLLM 이전 세대의 대형 모델 서빙 표준",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2207.00032",
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{
"id": "E0161",
"date": "2022-07",
"date_precision": "month",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "SNU (Gyeong-In Yu 외)",
"event": "Orca — iteration-level scheduling",
"significance": "continuous batching의 원형",
"source_url": "https://www.usenix.org/conference/osdi22/presentation/yu",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0162",
"date": "2022-07-12",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Midjourney",
"event": "오픈 베타 시작",
"significance": "Discord 기반 UX로 비개발자 크리에이터 대규모 유입",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Midjourney",
"source_type": "secondary",
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{
"id": "E0163",
"date": "2022-08-15",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Tim Dettmers 외",
"event": "LLM.int8() 발표 — 175B 체크포인트를 성능 저하 없이 8비트로 변환, 추론 메모리 절반",
"significance": "소비자용 GPU 서버에서 대형 모델 실행을 가능하게 함",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2208.07339",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0164",
"date": "2022-08-22",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Stability AI·CompVis",
"event": "Stable Diffusion v1.4 가중치 공개",
"significance": "소비자 GPU급 고품질 생성 모델의 오픈 웨이트화, LoRA·ControlNet 생태계와 저작권 논쟁을 동시에 촉발",
"source_url": "https://stability.ai/news/stable-diffusion-public-release",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0165",
"date": "2022-09-12",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Paulius Micikevicius 외 (NVIDIA·Arm·Intel)",
"event": "FP8 Formats for Deep Learning 발표 — E4M3/E5M2 두 인코딩 제안, 175B 언어모델에서 16비트와 동등 성능 주장",
"significance": "3사 공동 제안으로 FP8이 사실상 표준 형식이 됨. 형식 파편화를 막은 규격 합의",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2209.05433",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0166",
"date": "2022-09-12",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Simon Willison",
"event": "prompt injection 명명 — SQL injection과의 구조적 유비로 작명하며 이것은 학술적 트릭이 아니라 보안 취약점의 일종이라고 규정",
"significance": "LLM 보안 분야의 기초 어휘. OWASP LLM Top 10을 포함한 모든 후속 보안 프레임워크가 이 명칭을 사용",
"source_url": "https://simonwillison.net/2022/Sep/12/prompt-injection/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
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{
"id": "E0167",
"date": "2022-09-21",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Whisper 오픈소스 — 68만 시간 다국어 약지도 학습",
"significance": "다국어 ASR을 상품화해 음성이 LLM 파이프라인의 표준 입력이 됨",
"source_url": "https://openai.com/index/whisper/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0168",
"date": "2022-09-21",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Anthropic",
"event": "Toy Models of Superposition",
"significance": "뉴런이 개념보다 많은 특징을 중첩 저장함을 입증, SAE 계열 전체의 이론적 출발점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2209.10652",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0169",
"date": "2022-10-06",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Shunyu Yao 외 (프린스턴·Google Research)",
"event": "ReAct 발표 — 추론 흔적(thought)과 행동(action)을 교대로 생성",
"significance": "추론 기법과 툴 사용을 결합한 에이전트 루프의 표준형. 축3과 상호참조",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2210.03629",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0170",
"date": "2022-10-07",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Zhuosheng Zhang 외 (상하이교통대·AWS)",
"event": "Auto-CoT 발표 — 질문을 클러스터링해 CoT 예시를 자동 구성",
"significance": "CoT 예시 작성의 수작업을 자동화한 초기 시도",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2210.03493",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0171",
"date": "2022-10-13",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "美 BIS",
"event": "1차 첨단컴퓨팅 수출통제 — ECCN 3A090/4A090 신설",
"significance": "컴퓨트를 전략물자로 재정의, 이후 모든 규제의 원형",
"source_url": "https://federalregister.gov/documents/2022/10/13/2022-21658/implementation-of-additional-export-controls-certain-advanced-computing-and-semiconductor",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0172",
"date": "2022-10-13",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Niklas Muennighoff 외 (Hugging Face·Cohere)",
"event": "MTEB 공개 — 8개 과제·58개 데이터셋·112개 언어",
"significance": "임베딩 모델 경쟁의 공통 척도. 모든 과제를 지배하는 임베딩 기법은 없다는 것이 핵심 결론",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2210.07316",
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{
"id": "E0173",
"date": "2022-10-25",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Harrison Chase",
"event": "LangChain 첫 공개 릴리스 (PyPI 0.0.1)",
"significance": "로더-청킹-임베딩-벡터스토어-리트리버라는 RAG 표준 어휘를 확산",
"source_url": "https://pypi.org/pypi/langchain/0.0.1/json",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0174",
"date": "2022-10-31",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Elias Frantar 외 (IST Austria·ETH)",
"event": "GPTQ 발표 — 175B 모델을 약 4 GPU시간에 3~4비트로 사후 양자화, 단일 GPU에 탑재",
"significance": "양자화를 사후 처리로 표준화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2210.17323",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0175",
"date": "2022-11-03",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Zhou 외",
"event": "APE — LLMs Are Human-Level Prompt Engineers",
"significance": "자동 생성 지시문이 24개 중 19개 태스크에서 사람 작성과 동등하거나 더 나음",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2211.01910",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0176",
"date": "2022-11-16",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Percy Liang 외 (스탠퍼드 CRFM)",
"event": "HELM 공개 — 42개 시나리오 × 7개 지표 × 30개 모델. 모델 간 공통 평가 시나리오 비율을 17.9%에서 96.0%로 상승",
"significance": "모델 간 비교 가능성 자체를 만든 작업",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2211.09110",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0177",
"date": "2022-11-18",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Luyu Gao 외 (CMU)",
"event": "PAL(Program-aided Language Models) 발표 — 추론 단계를 파이썬 코드로 생성하고 실행은 인터프리터에 위임",
"significance": "계산을 언어모델 밖으로 내보내는 계보",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2211.10435",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0178",
"date": "2022-11-22",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Wenhu Chen 외 (워털루대·Google Research)",
"event": "Program of Thoughts 발표 — 추론과 계산을 분리해 수치 추론을 프로그램으로 표현",
"significance": "PAL과 함께 code-as-reasoning 계보 형성",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2211.12588",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0179",
"date": "2022-11-22",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Jerry Liu",
"event": "GPT Index(현 LlamaIndex) 첫 공개 릴리스",
"significance": "LangChain 다음 달 등장해 RAG 인덱싱 계층의 또 다른 표준 어휘를 형성",
"source_url": "https://pypi.org/pypi/gpt-index/0.0.4/json",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0180",
"date": "2022-11-25",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "중국 국가인터넷정보판공실 등 3부처",
"event": "인터넷정보서비스 딥합성 관리규정 공포(령 제12호) — 시행 2023-01-10",
"significance": "딥페이크 실명인증·표식 의무. 생성형 AI 규제의 전신",
"source_url": "https://www.cac.gov.cn/2022-12/11/c_1672221949354811.htm",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0181",
"date": "2022-11-30",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "ChatGPT 리서치 프리뷰 공개",
"significance": "대화형 UI가 프롬프트를 비전문가에게 개방해 소수 실무자 기술을 대중 현상으로 전환",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0182",
"date": "2022-11-30",
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"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
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"actor": "Google (Leviathan 외)",
"event": "Speculative Decoding",
"significance": "출력 분포를 바꾸지 않으면서 decode의 메모리 바운드 특성을 우회",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2211.17192",
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{
"id": "E0183",
"date": "2022-12-06",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "EU 이사회",
"event": "AI Act 일반접근법(general approach) 채택 — 이사회 협상 입장 확정일",
"significance": "EU 입법 3자협상의 이사회 측 입장이 고정된 날 — 이후 조문 변경은 이 문서를 기준으로 협상됐다",
"source_url": "https://artificialintelligenceact.eu/development/",
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{
"id": "E0184",
"date": "2022-12-07",
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"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
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"actor": "Liang Wang 외 (Microsoft)",
"event": "E5 발표 — 대규모 약지도 쌍 데이터로 대조학습, BEIR zero-shot에서 BM25를 상회한 첫 모델이라 주장",
"significance": "BEIR가 제기한 반박에 대한 재반박. 오픈웨이트 임베딩 경쟁의 시작점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2212.03533",
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{
"id": "E0185",
"date": "2022-12-08",
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"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
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"actor": "Ilharco 외",
"event": "Task Arithmetic",
"significance": "task vector의 덧셈·뺄셈으로 능력을 주입·제거해 머징을 연산 가능한 대상으로",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2212.04089",
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{
"id": "E0186",
"date": "2022-12-15",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic (Bai 외)",
"event": "Constitutional AI / RLAIF",
"significance": "사람 라벨 대신 명문화된 원칙과 AI 피드백으로 행동을 규율, 원칙 문서를 학습 신호로 승격",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2212.08073",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0187",
"date": "2022-12-15",
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"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "text-embedding-ada-002 공개 — 5개 모델을 1개로 통합, 1536차원, 컨텍스트 8192, davinci 대비 99.8% 가격 인하",
"significance": "임베딩을 상품화하고 RAG 붐의 비용 장벽을 제거",
"source_url": "https://openai.com/index/new-and-improved-embedding-model/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0188",
"date": "2022-12-20",
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"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
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"actor": "UW·AI2 (Wang 외)",
"event": "Self-Instruct",
"significance": "모델이 자기 학습 데이터를 만드는 부트스트랩, 합성 데이터 산업의 출발점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2212.10560",
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{
"id": "E0189",
"date": "2023-01-24",
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"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "X에 “The hottest new programming language is English” 게시",
"significance": "자연어 프롬프트를 프로그래밍으로 규정한 한 줄. 이후 프롬프트 엔지니어링 담론의 슬로건이 됨. X 원문은 직접 확인하지 못했고 Quote Investigator 문서화에 근거",
"source_url": "https://quoteinvestigator.com/2024/10/20/hottest-program/",
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"id": "E0190",
"date": "2023-02-02",
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"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
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"actor": "DeepMind (Chen 외)",
"event": "Accelerating LLM Decoding with Speculative Sampling",
"significance": "동일 기법의 독립 정식화, 2~2.5배 가속",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2302.01318",
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{
"id": "E0191",
"date": "2023-02-05",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Rumbelow & Watkins",
"event": "SolidGoldMagikarp — 글리치 토큰 141개 발견",
"significance": "토크나이저와 모델 학습 코퍼스의 불일치가 실제 실패 모드임을 대중화",
"source_url": "https://www.lesswrong.com/posts/aPeJE8bSo6rAFoLqg/solidgoldmagikarp-plus-prompt-generation",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0192",
"date": "2023-02-09",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Kevin Liu / Microsoft Bing",
"event": "프롬프트 인젝션으로 Bing Chat 내부 코드명 Sydney와 시스템 지시문 유출",
"significance": "실서비스에서 시스템 프롬프트가 방어선이 되지 못함을 공개 입증",
"source_url": "https://mspoweruser.com/chatgpt-powered-bing-discloses-original-directives-after-prompt-injection-attack-latest-microsoft-news/",
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{
"id": "E0193",
"date": "2023-02-09",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
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"actor": "Meta AI (Schick 외)",
"event": "Toolformer",
"significance": "자기지도 학습으로 API 호출 시점·인자를 스스로 학습, 도구 사용을 가중치에 내재화하는 노선",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2302.04761",
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{
"id": "E0194",
"date": "2023-02-10",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Hugging Face",
"event": "PEFT 라이브러리 첫 정식 릴리스 v0.1.0",
"significance": "LoRA·Prefix/Prompt Tuning을 몇 줄로 연결해 소비자용 GPU 파인튜닝 대중화의 기반",
"source_url": "https://pypi.org/pypi/peft/json",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0195",
"date": "2023-02-24",
"date_precision": "day",
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"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Meta AI",
"event": "LLaMA 1 공개 (7B/13B/33B/65B), 비상업 연구 전용 심사제",
"significance": "프런티어급 가중치를 심사 후 배포한 최초의 대형 시도",
"source_url": "https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/",
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"added_week": "2026-W35"
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"id": "E0196",
"date": "2023-03",
"date_precision": "month",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Georgi Gerganov",
"event": "llama.cpp 개발 시작 — Llama 추론을 의존성 없는 순수 C/C++로 구현",
"significance": "전용 하드웨어 없는 사용자층에서 확산. CPU만으로 실행 가능했던 점이 결정적",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Llama.cpp",
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{
"id": "E0197",
"date": "2023-03-03",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "익명",
"event": "LLaMA 가중치 토런트 유출",
"significance": "통제된 배포가 물리적으로 불가능함을 증명, 오픈웨이트 생태계의 실질적 기점",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Llama_(language_model)",
"source_type": "secondary",
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{
"id": "E0198",
"date": "2023-03-09",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic (Fortune 보도)",
"event": "Prompt Engineer and Librarian 공고가 연봉 $175,000~$335,000로 보도",
"significance": "프롬프트 엔지니어링이 직함과 연봉 밴드를 가진 직업으로 제도화",
"source_url": "https://fortune.com/2023/03/09/new-ai-jobs-chatgpt-like-assistants/",
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{
"id": "E0199",
"date": "2023-03-10",
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"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Georgi Gerganov",
"event": "llama.cpp 저장소 생성",
"significance": "의존성 없는 순수 C/C++ 추론으로 GPU 없이 노트북에서 LLM을 돌리는 길을 염",
"source_url": "https://api.github.com/repos/ggml-org/llama.cpp",
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"id": "E0200",
"date": "2023-03-13",
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"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Stanford CRFM",
"event": "Alpaca 7B — self-instruct 52K, 총 비용 600달러 미만",
"significance": "소액으로 instruction-following 복제가 가능함을 입증",
"source_url": "https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html",
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{
"id": "E0201",
"date": "2023-03-14",
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"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude 정식 출시",
"significance": "GPT-4와 같은 날 공개되며 경쟁 구도가 프롬프트 기교 바깥으로 이동함을 상징",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/introducing-claude",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0202",
"date": "2023-03-14",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-4 공개",
"significance": "지시 이해력 상승으로 프롬프트 기교의 한계효용 감소, 경쟁축이 모델·안전성·컨텍스트로 이동",
"source_url": "https://openai.com/index/gpt-4-research/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0203",
"date": "2023-03-15",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch Foundation",
"event": "PyTorch 2.0 릴리스(torch.compile 베타) — 오픈소스 165개 모델에서 93% 동작, AMP 평균 36% 가속. GPU 백엔드로 Triton 채택",
"significance": "컴파일 기반 최적화가 프레임워크 기본값으로 편입",
"source_url": "https://pytorch.org/blog/pytorch-2.0-release/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0204",
"date": "2023-03-20",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Noah Shinn 외 (노스이스턴대·MIT)",
"event": "Reflexion 발표 — 실패 궤적을 언어로 반성해 메모리에 저장하고 재시도",
"significance": "가중치 갱신 없는 언어적 강화학습 계보. v1 제목은 an autonomous agent with dynamic memory and self-reflection",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2303.11366",
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{
"id": "E0205",
"date": "2023-03-23",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "ChatGPT 플러그인 및 retrieval 플러그인 오픈소스 공개",
"significance": "랩이 직접 검색 증강을 제품 표면에 올린 첫 사례, 벡터DB 생태계에 직접 수요 신호",
"source_url": "https://openai.com/index/chatgpt-plugins/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0206",
"date": "2023-03-27",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Xiaohua Zhai 외 (Google DeepMind)",
"event": "SigLIP 발표 — softmax 정규화 없이 쌍별 sigmoid 손실 사용해 배치 크기를 손실에서 분리",
"significance": "CLIP 이후 멀티모달 임베딩의 사실상 후계. 대규모 배치 요구를 없애 학습 접근성을 크게 낮춤",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2303.15343",
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{
"id": "E0207",
"date": "2023-03-28",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Yohei Nakajima",
"event": "Task-Driven Autonomous Agent 공개 (후일 BabyAGI)",
"significance": "실행·태스크 생성·우선순위 재조정을 무한 루프로 도는 최소 구조를 제시",
"source_url": "https://yoheinakajima.com/task-driven-autonomous-agent-utilizing-gpt-4-pinecone-and-langchain-for-diverse-applications/",
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{
"id": "E0208",
"date": "2023-03-30",
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"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Aman Madaan 외 (CMU 외)",
"event": "Self-Refine 발표 — 동일 모델이 생성→피드백→수정 루프를 반복",
"significance": "외부 감독 없는 반복 개선 루프의 표준 레퍼런스",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2303.17651",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0209",
"date": "2023-03-30",
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"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Toran Bruce Richards",
"event": "AutoGPT 공개",
"significance": "목표만 주면 알아서 하는 AI 서사를 만든 동시에 무한 루프·환각·비용 폭증을 대중에 노출",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/AutoGPT",
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{
"id": "E0210",
"date": "2023-03-30",
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"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "LMSYS",
"event": "Vicuna-13B — ShareGPT 약 7만 대화, 약 300달러",
"significance": "합성·유출 대화 학습 관행과 LLM-as-judge 평가 문화를 동시에 확립",
"source_url": "https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/",
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{
"id": "E0211",
"date": "2023-04-07",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Stanford·Google (Park 외)",
"event": "Generative Agents",
"significance": "25명 에이전트 샌드박스에서 관찰-메모리-반성-계획 아키텍처로 창발적 사회 행동",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2304.03442",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0212",
"date": "2023-04-07",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Chroma",
"event": "1,800만 달러 시드 라운드 발표. AI 네이티브 오픈소스 임베딩 데이터베이스로 포지셔닝",
"significance": "LLM 앱 개발자 대상 임베디드 벡터 스토어 카테고리를 만든 사건",
"source_url": "https://www.trychroma.com/company/seed",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0213",
"date": "2023-04-17",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "UW-Madison·Microsoft (Liu 외)",
"event": "LLaVA — visual instruction tuning",
"significance": "오픈 VLM 계보의 출발점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2304.08485",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0214",
"date": "2023-04-17",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Together",
"event": "RedPajama-Data-1T",
"significance": "LLaMA 학습 레시피의 공개 재현으로 폐쇄 모델 데이터의 역설계 시대를 염",
"source_url": "https://www.together.ai/blog/redpajama",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0215",
"date": "2023-04-21",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Weaviate",
"event": "5,000만 달러 시리즈 B 발표. 오픈소스 다운로드 200만 돌파 보고",
"significance": "2023년 RAG 붐 시점 벡터DB 자본 유입의 대표 사례",
"source_url": "https://www.prnewswire.com/news-releases/weaviate-raises-50-million-series-b-funding-to-meet-soaring-demand-for-ai-native-vector-database-technology-301803296.html",
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{
"id": "E0216",
"date": "2023-04-21",
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"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Yanli Zhao 외 (Meta)",
"event": "PyTorch FSDP 논문 발표 — ZeRO 계열 샤딩을 PyTorch 코어에 내재화",
"significance": "DeepSpeed 없이도 표준 프레임워크로 대형 학습이 가능해진 분기점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2304.11277",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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"id": "E0217",
"date": "2023-04-26",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Pinecone",
"event": "시리즈B 1억 달러, 기업가치 7억 5천만 달러",
"significance": "3주 사이 세 건의 대형 라운드로 LLM의 장기 기억 서사가 자본시장에서 정점",
"source_url": "https://www.pinecone.io/blog/series-b/",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0218",
"date": "2023-04-28",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Stanford (Schaeffer 외)",
"event": "Are Emergent Abilities a Mirage?",
"significance": "창발이 불연속 메트릭의 산물이라는 반박, 연속 메트릭에서는 매끄러운 곡선",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2304.15004",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0219",
"date": "2023-05-02",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Geoffrey Hinton",
"event": "Google 퇴사 직후 MIT Technology Review 인터뷰 — 이것들이 우리보다 지능적이게 될 것인가에 대한 견해를 갑자기 바꿨으며 지금 매우 근접했다고 밝힘. 퇴사 이유로 Google 사업과의 상호작용을 걱정하지 않고 AI 안전을 말하고 싶었다고 설명",
"significance": "딥러닝 창시자 중 한 명의 공개 입장 전환. AI 실존 위험 논의가 주변부에서 주류 언론으로 이동한 분기점",
"source_url": "https://www.technologyreview.com/2023/05/02/1072528/geoffrey-hinton-google-why-scared-ai/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0220",
"date": "2023-05-03",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "LMSYS",
"event": "Chatbot Arena 출시 — 익명 무작위 대결 + Elo",
"significance": "정답 있는 벤치마크에서 인간 선호 기반 평가로 축을 이동",
"source_url": "https://lmsys.org/blog/2023-05-03-arena/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0221",
"date": "2023-05-04",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Reid Pryzant 외 (Microsoft)",
"event": "ProTeGi 발표 — 자연어 gradient와 beam search로 프롬프트를 자동 편집",
"significance": "텍스트 기울기 개념의 선행 연구. TextGrad로 이어짐",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.03495",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0222",
"date": "2023-05-06",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Lei Wang 외 (싱가포르경영대 외)",
"event": "Plan-and-Solve Prompting 발표 — zero-shot CoT를 계획 수립 후 실행으로 확장",
"significance": "zero-shot CoT의 계산 누락 오류를 계획 단계로 보완",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.04091",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0223",
"date": "2023-05-07",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Miles Turpin 외 (NYU·Cohere·Anthropic)",
"event": "Language Models Don't Always Say What They Think 발표 — 편향된 few-shot 예시를 넣으면 CoT가 실제 원인을 언급하지 않고 정당화를 생성",
"significance": "CoT faithfulness 반박 계보의 기점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.04388",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0224",
"date": "2023-05-11",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude 컨텍스트 윈도우 9K에서 100K로 확대",
"significance": "롱 컨텍스트 경쟁의 출발 신호탄, RAG 없이 문서를 통째로 넣는 선택지의 현실화",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/100k-context-windows",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0225",
"date": "2023-05-17",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Shunyu Yao 외 (프린스턴·Google DeepMind)",
"event": "Tree of Thoughts 발표 — 사고 단위를 노드로 두고 탐색·평가·백트래킹",
"significance": "선형 CoT를 탐색 문제로 재정의",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.10601",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0226",
"date": "2023-05-22",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Ainslie 외",
"event": "GQA",
"significance": "MHA와 MQA의 절충으로 기존 체크포인트 업트레이닝이 가능해 업계 표준 KV 절약 기법이 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.13245",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0227",
"date": "2023-05-22",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Bo Peng 외",
"event": "RWKV",
"significance": "RNN을 Transformer급으로 학습 가능하게 재구성, 선형 복잡도 부활의 신호탄",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.13048",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0228",
"date": "2023-05-23",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Yilun Du 외 (MIT CSAIL)",
"event": "Multiagent Debate 발표 — 다수 모델 인스턴스가 서로의 답을 비판하며 여러 라운드 수렴",
"significance": "다중 에이전트 토론 계보의 기준 논문",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.14325",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0229",
"date": "2023-05-23",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Tim Dettmers 외",
"event": "QLoRA",
"significance": "4비트 NF4·이중 양자화·페이지드 옵티마이저로 65B를 48GB GPU 한 장에서 파인튜닝",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.14314",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0230",
"date": "2023-05-24",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Shibo Hao 외 (UC 샌디에이고 외)",
"event": "RAP(Reasoning via Planning) 발표 — LLM을 world model로 쓰고 MCTS로 추론 경로 탐색",
"significance": "MCTS 기반 추론 계보의 기점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.14992",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0231",
"date": "2023-05-29",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Stanford (Rafailov 외)",
"event": "DPO",
"significance": "보상모델과 PPO 없이 선호쌍으로 직접 최적화해 오픈소스 정렬을 대중화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2305.18290",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0232",
"date": "2023-06-01",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "MIT Han Lab (Ji Lin 외)",
"event": "AWQ",
"significance": "활성값 기준 상위 가중치만 보호하는 양자화, TinyChat이 HF FP16 대비 3배 이상",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2306.00978",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0233",
"date": "2023-06-01",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "TII",
"event": "RefinedWeb",
"significance": "잘 정제한 웹 데이터만으로 큐레이션 코퍼스를 능가한다는 주장, MinHash 퍼지 중복제거가 표준 기법으로",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2306.01116",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0234",
"date": "2023-06-09",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Lianmin Zheng 외 (LMSYS)",
"event": "MT-Bench와 LLM-as-a-judge 발표 — GPT-4 심판이 인간 선호와 80% 이상 일치",
"significance": "자동 평가·합성 보상의 근거가 되어 후속학습 파이프라인에 직접 유입",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2306.05685",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0235",
"date": "2023-06-13",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "function calling 출시",
"significance": "도구 호출이 프롬프트 파싱에서 구조화된 JSON 스키마 인터페이스로 승격, 에이전트 개발의 사실상 표준 API",
"source_url": "https://openai.com/index/function-calling-and-other-api-updates/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0236",
"date": "2023-06-14",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "유럽의회",
"event": "AI Act 협상 입장 채택 — 의회 협상 입장 확정일",
"significance": "생성형 AI 조항이 이 단계에서 추가",
"source_url": "https://artificialintelligenceact.eu/development/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0237",
"date": "2023-06-16",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Guanhua Wang 외 (Microsoft)",
"event": "ZeRO++ 발표 — 블록 양자화 all-gather와 양자화 gradient all-to-all로 통신량 4배 감소, 384 GPU에서 최대 2.16배 처리량",
"significance": "저대역폭 클러스터에서도 ZeRO가 성립하게 만든 개선",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2306.10209",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0238",
"date": "2023-06-20",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "UC Berkeley",
"event": "vLLM + PagedAttention 공개",
"significance": "KV 캐시를 OS 페이징처럼 관리해 메모리 낭비를 4% 미만으로, 오픈소스 서빙 표준의 출발점",
"source_url": "https://vllm.ai/blog/2023-06-20-vllm",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0239",
"date": "2023-06-20",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft Research",
"event": "Textbooks Are All You Need — phi-1",
"significance": "1.3B를 7B 토큰으로 학습해 HumanEval 50.6%, 데이터 품질이 양보다 중요함을 실증",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2306.11644",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0240",
"date": "2023-06-23",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Clémentine Fourrier 외 (Hugging Face)",
"event": "Open LLM Leaderboard의 MMLU 점수 불일치 해명 — 동일 LLaMA 65B가 구현별로 0.636/0.637/0.488",
"significance": "벤치마크 수치의 비교불가능성을 공개적으로 확인한 사건",
"source_url": "https://huggingface.co/blog/evaluating-mmlu-leaderboard",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0241",
"date": "2023-07-05",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Superalignment 팀 출범 — 확보 컴퓨트의 20%를 4년간 배정",
"significance": "초인간 감독을 명시적 연구 프로그램으로 격상",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-superalignment/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0242",
"date": "2023-07-06",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Nelson F. Liu 외 (스탠퍼드·UC 버클리·Samaya AI)",
"event": "Lost in the Middle 발표 — 관련 문서가 컨텍스트 중간에 있을 때 성능이 떨어지는 U자형 위치 편향",
"significance": "롱컨텍스트를 넣기만 하면 된다는 가정에 대한 첫 대규모 반증",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2307.03172",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0243",
"date": "2023-07-10",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "중국 국가인터넷정보판공실 등 7부처",
"event": "생성형 인공지능 서비스 관리 잠정판법 공포(령 제15호) — 시행 2023-08-15",
"significance": "세계 최초의 생성형 AI 전용 규제",
"source_url": "https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0244",
"date": "2023-07-12",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "일론 머스크가 xAI 설립을 공개 발표. 회사는 2023-03-09 설립, 초기 연구원 11명",
"significance": "DeepMind·OpenAI·구글 출신으로 구성된 신생 프런티어 랩의 출발점. 설립 인원 명단은 위키피디아 기준이며 xAI 공식 발표문은 미확인",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/XAI_(company)",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0245",
"date": "2023-07-17",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Tamera Lanham 외 (Anthropic)",
"event": "Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning 발표 — CoT에 오류·문장 절단 개입을 가해 답 변화 측정",
"significance": "faithfulness를 개입 실험으로 정량화한 방법론",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2307.13702",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0246",
"date": "2023-07-17",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Tri Dao (프린스턴)",
"event": "FlashAttention-2 발표 — FlashAttention 대비 2배, A100 이론 FLOPs/s의 50~73%, 학습에서 A100당 최대 225 TFLOPs/s",
"significance": "긴 컨텍스트 학습의 실질적 비용을 반감. 32K~128K 컨텍스트 모델이 경제적으로 가능해진 전제",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2307.08691",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0247",
"date": "2023-07-18",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Meta",
"event": "Llama 2 공개, 상업 이용 허용하되 Community License",
"significance": "오픈웨이트의 대중화이자 오픈소스인가 논쟁의 시작점",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Llama_(language_model)",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0248",
"date": "2023-07-25",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "CMU (Zhou 외)",
"event": "WebArena",
"significance": "실제 동작하는 웹사이트 위 평가에서 GPT-4 에이전트 14.41% 대 인간 78.24%, 데모와 현실의 간극을 못박음",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2307.13854",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0249",
"date": "2023-07-28",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Xuefei Ning 외 (칭화대·Microsoft Research)",
"event": "Skeleton-of-Thought 발표 — 답의 뼈대를 먼저 만든 뒤 각 항목을 병렬 디코딩",
"significance": "추론 프롬프팅을 지연시간 최적화에 적용한 갈래",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2307.15337",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0250",
"date": "2023-07-28",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "RT-2",
"significance": "웹스케일 VLM 지식을 로봇 제어에 직접 전이, VLA라는 범주 자체를 정립",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2307.15818",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0251",
"date": "2023-08",
"date_precision": "month",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "네이버",
"event": "하이퍼클로바X 최초 공개 — 서비스 공개이며 오픈웨이트가 아님",
"significance": "국내 첫 대형 상용 LLM 계보의 시작",
"source_url": "https://www.navercorp.com/media/pressReleasesDetail?seq=32288",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0252",
"date": "2023-08",
"date_precision": "month",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "ggml 프로젝트",
"event": "GGUF(GGML Universal File) 포맷 도입 — 텐서와 메타데이터를 단일 파일에 저장, mmap 호환, 키-값 메타데이터로 하위호환 확장",
"significance": "로컬 LLM 배포의 사실상 표준 포맷",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Llama.cpp",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0253",
"date": "2023-08-01",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "DeepWisdom (Hong 외)",
"event": "MetaGPT",
"significance": "SOP를 프롬프트 시퀀스로 인코딩한 조립 라인 방식 멀티 에이전트",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2308.00352",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0254",
"date": "2023-08-07",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Zehan Li 외 (Alibaba)",
"event": "GTE 발표 — 110M 파라미터로 OpenAI 임베딩 API 및 10배 큰 모델을 상회한다고 주장",
"significance": "소형 오픈웨이트가 상용 API를 추월하기 시작한 신호",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2308.03281",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0255",
"date": "2023-08-16",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft Research 외 (Wu 외)",
"event": "AutoGen",
"significance": "에이전트 간 대화로 조합하며 human-in-the-loop를 허용하는 멀티 에이전트 노선",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2308.08155",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0256",
"date": "2023-08-18",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Maciej Besta 외 (ETH 취리히 외)",
"event": "Graph of Thoughts 발표 — 사고를 임의 그래프로 두고 병합·순환 변환 허용",
"significance": "ToT의 트리 제약을 그래프로 일반화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2308.09687",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0257",
"date": "2023-08-21",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "llama.cpp 커뮤니티",
"event": "GGUF 포맷 도입",
"significance": "메타데이터와 하위호환을 갖춘 단일 파일 배포 포맷, 로컬 모델 유통의 컨테이너 이미지",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/GGUF",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0258",
"date": "2023-08-28",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "pgvector 프로젝트",
"event": "pgvector 0.5.0에서 HNSW 인덱스 추가",
"significance": "전용 벡터DB 없이 기존 RDB에서 HNSW를 쓸 수 있게 되어 벡터DB 시장 구도에 직접 영향",
"source_url": "https://raw.githubusercontent.com/pgvector/pgvector/master/CHANGELOG.md",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0259",
"date": "2023-08-31",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Peng 외 (Nous·EleutherAI)",
"event": "YaRN",
"significance": "Position Interpolation과 NTK-aware 보간을 통합한 컨텍스트 확장의 사실상 표준 레시피",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2309.00071",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0260",
"date": "2023-09-07",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Chengrun Yang 외 (Google DeepMind)",
"event": "OPRO 발표 — LLM을 최적화기로 써서 이전 해와 점수를 프롬프트에 누적하며 새 지시문 생성",
"significance": "프롬프트 자동 최적화를 일반 최적화 문제로 정식화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2309.03409",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0261",
"date": "2023-09-07",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Modular",
"event": "Mojo 로컬 다운로드 공개",
"significance": "Python 문법을 유지하면서 시스템 수준 성능을 노린 CUDA 대안 시도. 컴파일러 경쟁이 언어 계층까지 확장",
"source_url": "https://www.modular.com/blog/mojo-its-finally-here",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0262",
"date": "2023-09-14",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Shitao Xiao, Zheng Liu 외 (BAAI)",
"event": "C-Pack 공개 — C-MTEB 벤치마크, C-MTP 학습 데이터, BGE 모델 패밀리를 함께 공개",
"significance": "벤치마크와 데이터와 모델을 한 묶음으로 푸는 오픈웨이트 전략이 MTEB 리더보드 판도를 바꿈",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2309.07597",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0263",
"date": "2023-09-19",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Responsible Scaling Policy v1.0 (ASL 체계)",
"significance": "능력 임계값에 안전조치를 연동하는 최초의 랩 자율 프레임워크",
"source_url": "https://www.anthropic.com/rsp-updates",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0264",
"date": "2023-09-20",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Shehzaad Dhuliawala 외 (Meta AI·ETH 취리히)",
"event": "Chain-of-Verification 발표 — 초안 생성→검증 질문 생성→독립 응답→최종 수정",
"significance": "자기검증을 4단계로 구조화해 환각 저감",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2309.11495",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0265",
"date": "2023-09-25",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-4V(ision) System Card 공개",
"significance": "이미지 이해가 연구 프리뷰에서 광범위 배포 기능으로 이동",
"source_url": "https://openai.com/index/gpt-4v-system-card/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0266",
"date": "2023-09-27",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Mistral AI",
"event": "Mistral 7B — Apache 2.0",
"significance": "진짜 무제약 라이선스와 유럽발 대항마, 이후 수천 개 파인튜닝의 베이스",
"source_url": "https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0267",
"date": "2023-09-28",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Chrisantha Fernando 외 (Google DeepMind)",
"event": "Promptbreeder 발표 — 프롬프트와 변이 프롬프트를 함께 진화시키는 자기참조적 진화",
"significance": "GEPA로 이어지는 진화형 프롬프트 최적화 계보",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2309.16797",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0268",
"date": "2023-09-29",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "MIT (Xiao 외)",
"event": "StreamingLLM — attention sink 발견",
"significance": "초기 토큰이 어텐션 배수구 역할을 한다는 발견, 2년 뒤 gpt-oss가 학습 가능 sink로 채택",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2309.17453",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0269",
"date": "2023-10-03",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Michihiro Yasunaga 외 (Google DeepMind·스탠퍼드)",
"event": "Analogical Prompting 발표 — 모델이 관련 예제를 스스로 생성한 뒤 문제 해결",
"significance": "예시 라벨링 없이 few-shot 효과를 얻는 갈래",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.01714",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0270",
"date": "2023-10-03",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Jie Huang 외 (Google DeepMind·UIUC)",
"event": "Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet 발표 — 외부 피드백 없는 자기수정이 성능을 떨어뜨릴 수 있음",
"significance": "Self-Refine/Reflexion 계열에 대한 직접 반박",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.01798",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0271",
"date": "2023-10-05",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Omar Khattab 외 (스탠퍼드·UC 버클리 외)",
"event": "DSPy 발표 — signature·module·teleprompter로 LM 파이프라인을 선언하고 프롬프트를 컴파일",
"significance": "프롬프트 작성 대신 프로그램 컴파일로 전환한 프레임워크",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.03714",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0272",
"date": "2023-10-09",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Huaixiu Steven Zheng 외 (Google DeepMind)",
"event": "Step-Back Prompting 발표 — 구체 질문에서 상위 개념·원리를 먼저 끌어낸 뒤 추론",
"significance": "추상화 단계를 프롬프트로 삽입하는 갈래",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.06117",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0273",
"date": "2023-10-10",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Carlos E. Jimenez, John Yang 외 (프린스턴 외)",
"event": "SWE-bench 공개 — 실제 GitHub 이슈 2,294건. 발표 시점 최고 모델 해결률 1.96%",
"significance": "이후 코딩 에이전트 개발의 사실상 목표함수가 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.06770",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0274",
"date": "2023-10-12",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Charles Packer 외 (UC 버클리)",
"event": "MemGPT 발표 — OS의 가상 메모리 개념을 차용해 컨텍스트 안팎으로 정보를 페이징",
"significance": "컨텍스트 밖 메모리 관리 계보(이후 memory tool 등)의 원형",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.08560",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0275",
"date": "2023-10-13",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "DeepMind와 21개 기관",
"event": "Open X-Embodiment / RT-X — 22종 로봇, 527 스킬",
"significance": "크로스 임바디먼트 공용 데이터셋의 출발점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.08864",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0276",
"date": "2023-10-17",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Akari Asai 외 (워싱턴대·AI2·IBM Research)",
"event": "Self-RAG 발표 — reflection token으로 검색 여부와 근거 적합성을 모델이 스스로 판단",
"significance": "검색을 고정 파이프라인에서 모델 결정으로 옮긴 전환점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.11511",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0277",
"date": "2023-10-19",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "TensorRT-LLM 공개",
"significance": "in-flight batching과 paged attention, FP8을 벤더 스택에 통합",
"source_url": "https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-inference-on-llms-with-tensorrt-llm-now-publicly-available/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0278",
"date": "2023-10-25",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "BIS",
"event": "2차 통제 — bits×TOPS를 TPP로 대체, A800/H800 우회로 차단",
"significance": "규제 회피용 칩 설계와 재규제가 반복되는 사이클의 시작",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2023/10/25/2023-23055/implementation-of-additional-export-controls-certain-advanced-computing-items-supercomputer-and",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0279",
"date": "2023-10-27",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Sainz 외",
"event": "NLP Evaluation in trouble",
"significance": "벤치마크별 오염 측정을 커뮤니티 표준으로 삼자는 제안",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.18018",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0280",
"date": "2023-10-27",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Houwen Peng 외 (Microsoft)",
"event": "FP8-LM 발표 — H100에서 GPT-175B 학습 시 실메모리 39% 절감, BF16 Megatron-LM 대비 75% 빠름",
"significance": "FP8 학습이 대형 모델에서 실제로 성립함을 보인 초기 실증",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.18313",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0281",
"date": "2023-10-30",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "백악관 (미국)",
"event": "행정명령 14110 서명 — 서명일(관보 게재 2023-11-01). 국방물자생산법 근거로 10^26 FLOP 초과 이중용도 기반모델 보고 의무 등",
"significance": "미국 연방 차원의 첫 포괄 AI 행정조치",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2023/11/01/2023-24283/safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0282",
"date": "2023-10-30",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "G7",
"event": "히로시마 프로세스 국제 지침원칙 및 국제 행동규범 채택 — 채택일, 자발적 규범",
"significance": "구속력 없는 최초의 다자 프런티어 AI 규범",
"source_url": "https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/hiroshima-process-international-code-conduct-advanced-ai-systems",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0283",
"date": "2023-10-30",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Michael Günther 외 (Jina AI)",
"event": "Jina Embeddings 2 발표 — 8192 토큰 컨텍스트 범용 임베딩",
"significance": "긴 문서 임베딩 경쟁을 촉발. 청킹 부담을 줄인 첫 오픈 모델군",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2310.19923",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0284",
"date": "2023-11-01",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "영국 정부 외 29개국·EU",
"event": "블레츨리 선언 채택(AI Safety Summit)",
"significance": "국제 AI 안전 정상회의 계보의 출발점이자 국제 AI 안전 보고서의 위임근거",
"source_url": "https://www.gov.uk/government/publications/ai-safety-summit-2023-the-bletchley-declaration/the-bletchley-declaration-by-countries-attending-the-ai-safety-summit-1-2-november-2023",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0285",
"date": "2023-11-03",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok 공개 — 프로토타입 Grok-0(33B), 본 모델 Grok-1은 GSM8k 62.9%·MMLU 73%·HumanEval 63.2%(xAI 자체 측정)",
"significance": "첫 제품. 위트와 반항적 기질을 명시적 설계 목표로, X 플랫폼 실시간 지식을 차별점으로 제시",
"source_url": "https://x.ai/news/grok",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0286",
"date": "2023-11-06",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-4 Turbo 128K와 Assistants API Retrieval 발표",
"significance": "직접 만든 RAG 파이프라인이 플랫폼 기본 기능으로 흡수되기 시작한 분기점",
"source_url": "https://openai.com/index/new-models-and-developer-products-announced-at-devday/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0287",
"date": "2023-11-06",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "DevDay — Assistants API, parallel function calling, GPTs",
"significance": "에이전트가 실험에서 플랫폼 제품 전략으로 편입",
"source_url": "https://openai.com/index/new-models-and-developer-products-announced-at-devday/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0288",
"date": "2023-11-08",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Yang 외",
"event": "Rethinking Benchmark and Contamination — Rephrased Samples",
"significance": "바꿔쓰기·번역만으로 n-gram 디컨터미네이션이 무력화되고 HumanEval의 8~18%가 공개 코퍼스와 중복",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2311.04850",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0289",
"date": "2023-11-13",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "H200 발표 — HBM3e 141GB, 4.8TB/s",
"significance": "연산이 아니라 메모리 용량·대역폭을 세대 차별점으로 내세운 첫 제품",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-supercharges-hopper-the-worlds-leading-ai-computing-platform",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0290",
"date": "2023-11-14",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "João Moura",
"event": "CrewAI 첫 PyPI 릴리스",
"significance": "역할·목표·태스크를 명시 부여하는 구조화된 멀티 에이전트, 완전 자율을 포기하고 워크플로를 설계하는 전환",
"source_url": "https://pypi.org/pypi/crewai/0.1.0/json",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0291",
"date": "2023-11-20",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "David Rein 외",
"event": "GPQA 공개 — 448문항, 박사급 전문가 65%, 웹검색 30분 허용 비전문가 34%",
"significance": "검색으로 못 푸는 난이도를 설계 원리로 삼아 확장가능 감독 연구와 연결",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2311.12022",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0292",
"date": "2023-11-21",
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"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude 2.1 출시, 200K 토큰 컨텍스트",
"significance": "컨텍스트 길이 경쟁이 20만 토큰대로 진입",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/claude-2-1",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0293",
"date": "2023-11-21",
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"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Greg Kamradt",
"event": "needle in a haystack 장문 회상 압박 테스트 공개",
"significance": "커뮤니티 테스트가 사실상 표준 평가로 정착, 선언된 길이와 실제 회상 성능이 다르다는 인식 확립",
"source_url": "https://x.com/GregKamradt/status/1727018183608193393",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0294",
"date": "2023-11-21",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Meta·HuggingFace (Mialon 외)",
"event": "GAIA 벤치마크",
"significance": "466개 질문에서 인간 92% 대 플러그인 GPT-4 15%, 평가축을 어려운 시험에서 실용 능력으로 이동",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2311.12983",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0295",
"date": "2023-11-23",
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"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "유튜브에 Intro to Large Language Models 공개 — LLM OS 섹션에서 LLM을 커널로, 도구·파일시스템·멀티모달 I/O를 주변장치로 배치하는 운영체제 비유 제시",
"significance": "LLM을 모델이 아니라 OS 커널로 보는 프레임을 확산시켜 이후 에이전트·툴콜링·컨텍스트 관리 논의의 공용 은유가 됨",
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{
"id": "E0296",
"date": "2023-11-29",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "DeepMind (Nature)",
"event": "GNoME — 220만 구조, 381,000개 신규 안정 물질",
"significance": "AI 재료 발견의 상징이자 이후 최대의 재현성 논쟁 대상",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/s41586-023-06735-9",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0297",
"date": "2023-11-30",
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"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
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"actor": "Microsoft (Patel·Choukse 외)",
"event": "Splitwise — phase splitting",
"significance": "prefill-decode 분리 계보의 최초 제안",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2311.18677",
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{
"id": "E0298",
"date": "2023-12-01",
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"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
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"actor": "Gu & Dao",
"event": "Mamba — 입력 의존 선택적 SSM",
"significance": "선형 시간 시퀀스 모델링으로 Transformer 이후를 진지한 선택지로 만듦",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2312.00752",
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{
"id": "E0299",
"date": "2023-12-01",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "ASE (Calvin Shiao 외)",
"event": "자사 기술 블로그에서 제조 AI 5개 범주 서술 — 예지보전, 품질보증(객체탐지·세그멘테이션·이상탐지), 공정 파라미터 최적화, RPA, 공급망 최적화. 구체적 배치 시스템명·규모·정량 성과 전무",
"significance": "ASE조차 후공정 검사 AI의 정량 성과를 공개하지 않는다는 사실 자체가 벤치마킹 기준",
"source_url": "https://ase.aseglobal.com/blog/technology/ai-driven-innovation-for-manufacturing-automation/",
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{
"id": "E0300",
"date": "2023-12-06",
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"axis_name": "멀티모달",
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"actor": "Google",
"event": "Gemini 1.0 — natively multimodal",
"significance": "인코더 후접합이 아니라 처음부터 모든 모달리티를 함께 사전학습하는 노선 선언",
"source_url": "https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/",
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{
"id": "E0301",
"date": "2023-12-09",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU 이사회·의회·집행위",
"event": "AI Act 3자협의 정치적 합의 — 합의일이며 법 성립일이 아님",
"significance": "흔히 AI Act 통과로 잘못 인용되는 날짜",
"source_url": "https://artificialintelligenceact.eu/development/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0302",
"date": "2023-12-11",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Mistral AI",
"event": "Mixtral 8x7B — 총 46.7B / 토큰당 12.9B, Apache 2.0",
"significance": "Sparse MoE를 오픈 생태계 표준 아키텍처로, 총 대 활성 파라미터 개념을 각인",
"source_url": "https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts",
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{
"id": "E0303",
"date": "2023-12-12",
"date_precision": "day",
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"axis_name": "추론 인프라·서빙",
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"actor": "Zheng 외",
"event": "SGLang 논문 — RadixAttention",
"significance": "프리픽스 KV 캐시를 radix tree로 자동 재사용",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2312.07104",
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{
"id": "E0304",
"date": "2023-12-14",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "OpenAI",
"event": "Weak-to-strong generalization",
"significance": "약한 감독자로 강한 모델을 이끌 수 있는가라는 scalable oversight 실험 패러다임",
"source_url": "https://openai.com/index/weak-to-strong-generalization/",
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{
"id": "E0305",
"date": "2023-12-27",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "The New York Times",
"event": "NYT v. Microsoft·OpenAI 제소 — 제소일(SDNY)",
"significance": "언론사 최초의 대형 학습데이터 소송",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/The_New_York_Times_v._Microsoft_and_OpenAI",
"source_type": "secondary",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0306",
"date": "2023-12-27",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "문화체육관광부·한국저작권위원회",
"event": "생성형 AI 저작권 안내서 발간 — AI 학습을 위한 것이라도 가급적 사전에 적법한 이용 권한을 확보할 것을 권고하고, 확립된 판례가 축적되기 전까지 공정이용 적용 여부가 불명확하다고 명시",
"significance": "일본 저작권법 30조의4 같은 TDM 면책 조항이 한국에 없음을 정부 문서가 스스로 확인. 한일 학습데이터 법제의 비대칭을 규정한 문서",
"source_url": "https://grant-documents.thevc.kr/254561_03_%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95AI+%EC%A0%80%EC%9E%91%EA%B6%8C+%EC%95%88%EB%82%B4%EC%84%9C_%EB%AC%B8%EC%B2%B4%EB%B6%80,%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%A0%80%EC%9E%91%EA%B6%8C%EC%9C%84%EC%9B%90%ED%9A%8C.pdf",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0307",
"date": "2023-12-31",
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"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Sardana·Frankle 외",
"event": "Beyond Chinchilla-Optimal",
"significance": "추론 비용을 목적함수에 포함해 오늘날 overtraining 규범의 이론적 근거를 제공",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2401.00448",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0308",
"date": "2024",
"date_precision": "year",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "ASE Holdings",
"event": "자사 스마트팩토리 페이지에 배치 이력 공개 — AMR/AGV(2015), AI 기반 설비 이상 감지(2018), 예지보전(2019), AI·AGV 자동 라인 검사(2020). 2024년 기준 소등 공장 56개. 생산성·수율 개선률 수치는 제시 없음",
"significance": "세계 1위 OSAT의 공개 범위가 곧 업계 상한선. FDC·RMS·이력추적이 AI의 전제 인프라로 먼저 깔려 있다는 순서가 중요 — 검사 모델보다 데이터 파이프라인이 먼저",
"source_url": "https://www.aseglobal.com/csr/sustainability-governance/smart-factory",
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{
"id": "E0309",
"date": "2024-01-08",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "ISO/IEC JTC 1/SC 42",
"event": "ISO/IEC TR 5469 발간 — AI와 기능안전. 안전관련 기능 내부의 AI 사용, AI 제어 설비를 비-AI로 보장, 안전관련 기능의 설계·개발에 AI 사용의 세 유형을 구분",
"significance": "검사 AI가 안전 인터록에 물릴 때 어느 유형인지 규정하는 것이 감사 대응의 출발점. 단 Technical Report이며 인증 근거가 되는 규범 표준이 아님",
"source_url": "https://www.iso.org/standard/81283.html",
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{
"id": "E0310",
"date": "2024-01-10",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Anthropic",
"event": "Sleeper Agents",
"significance": "백도어가 표준 안전 학습을 견디고, 적대적 학습은 제거 대신 은닉을 강화함을 보임",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2401.05566",
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{
"id": "E0311",
"date": "2024-01-16",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Pinecone",
"event": "Pinecone serverless 발표 — 읽기·쓰기·스토리지 분리, 유휴 컴퓨트 비용 제거",
"significance": "벡터DB 비용 구조를 상주형에서 사용량 기반으로 전환",
"source_url": "https://www.pinecone.io/blog/serverless/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0312",
"date": "2024-01-17",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Trieu H. Trinh 외 (Google DeepMind)",
"event": "AlphaGeometry Nature 논문 게재 — 합성 정리·증명 1억 건으로 학습한 신경-심볼릭 결합이 올림피아드 기하 30문제 중 25문제 해결(직전 최고 기법 10문제)",
"significance": "형식 검증 가능한 보상이 추론 학습을 이끈 초기 사례. 인간이 읽을 수 있는 증명 생성",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5",
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{
"id": "E0313",
"date": "2024-01-17",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "LMSYS",
"event": "SGLang + RadixAttention 공개",
"significance": "멀티턴·에이전트처럼 프롬프트가 겹치는 워크로드를 위한 캐시 계층을 런타임 수준으로",
"source_url": "https://www.lmsys.org/blog/2024-01-17-sglang/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0314",
"date": "2024-01-18",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "UCSD·PKU (Zhong 외)",
"event": "DistServe — goodput 최적 PD 분리",
"significance": "prefill과 decode를 별도 GPU 풀로 나눠 지연 지표를 독립 튜닝",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2401.09670",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0315",
"date": "2024-01-23",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Qdrant",
"event": "2,800만 달러 시리즈 A 발표. 다운로드 500만 돌파 보고",
"significance": "Rust 기반 고성능 단일 목적 엔진 노선의 자본 확보",
"source_url": "https://qdrant.tech/blog/series-a-funding-round/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0316",
"date": "2024-01-25",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "text-embedding-3-small/large 공개 — large 최대 3072차원, small은 기존 대비 5배 인하, dimensions 파라미터로 차원 축소 지원",
"significance": "MRL식 절단이 상용 API 기본 기능이 됨",
"source_url": "https://openai.com/index/new-embedding-models-and-api-updates/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0317",
"date": "2024-01-29",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Shi-Qi Yan 외 (중국과기대·UCLA)",
"event": "Corrective RAG 발표 — 검색 결과를 평가기로 correct/incorrect/ambiguous 판정하고 웹 검색으로 보정",
"significance": "검색 실패를 전제로 한 방어적 RAG 설계",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2401.15884",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0318",
"date": "2024-01-31",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Parth Sarthi 외 (스탠퍼드)",
"event": "RAPTOR 발표 — 문서를 재귀 요약해 트리로 만들고 여러 추상 수준에서 검색",
"significance": "청크 단위 검색의 대안으로 계층 요약 인덱스 제시",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2401.18059",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0319",
"date": "2024-01-31",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "AI2",
"event": "Dolma — 3조 토큰과 큐레이션 툴킷 오픈소스",
"significance": "데이터와 도구를 함께 공개해 데이터 과학을 재현 가능하게 만듦",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.00159",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0320",
"date": "2024-02-02",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Ethayarajh 외",
"event": "KTO — 전망이론 기반 이진 신호 정렬",
"significance": "보편적으로 우월한 손실 함수는 없고 설정에 맞는 귀납 편향이 최선이라는 결론",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.01306",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0321",
"date": "2024-02-02",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Zach Nussbaum 외 (Nomic AI)",
"event": "Nomic Embed 발표 — 완전 재현 가능한 오픈소스·오픈웨이트·오픈데이터 8192 컨텍스트 임베딩 모델, Apache 2.0",
"significance": "학습 데이터까지 공개한 첫 경쟁력 있는 임베딩 모델. 재현 가능성을 임베딩 경쟁의 축으로 추가",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.01613",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0322",
"date": "2024-02-05",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek",
"event": "GRPO 도입 (DeepSeekMath)",
"significance": "가치함수 없는 그룹 상대 정책 최적화가 이후 추론 모델 RL의 사실상 표준이 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.03300",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0323",
"date": "2024-02-06",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Pei Zhou 외 (USC·Google DeepMind)",
"event": "Self-Discover 발표 — 원자적 추론 모듈을 SELECT/ADAPT/IMPLEMENT로 조합해 태스크별 추론 구조를 자체 생성",
"significance": "프롬프트 기법 선택 자체를 모델에 위임",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.03620",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0324",
"date": "2024-02-09",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Rick Battle 외 (VMware)",
"event": "The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts 발표 — 수작업 positive thinking 시스템 메시지보다 자동 프롬프트 최적화기가 일관되게 우수",
"significance": "사람이 프롬프트를 손으로 다듬는 방식의 한계를 실증. 프롬프트 엔지니어링 쇠퇴 서사의 실증 근거",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.10949",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0325",
"date": "2024-02-09",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "UCL·NYU·Anthropic (Khan 외)",
"event": "Debating with More Persuasive LLMs (ICML 2024 Best Paper)",
"significance": "debate 기반 감독이 비전문가 심판의 정확도를 실제로 높인다는 첫 경험적 근거",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.06782",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0326",
"date": "2024-02-13",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Microsoft Research",
"event": "GraphRAG 블로그 공개 — LLM이 생성한 지식 그래프로 사설 데이터 QA 수행",
"significance": "벡터 유사도 검색 밖의 구조화 인덱스 계보",
"source_url": "https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discovery-on-narrative-private-data/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0327",
"date": "2024-02-15",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Xuezhi Wang 외 (Google DeepMind)",
"event": "Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting 발표 — greedy 대신 상위 k 토큰 분기 디코딩만으로 CoT 경로가 나타남",
"significance": "CoT가 프롬프트가 아닌 디코딩 문제일 수 있음을 제시",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.10200",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0328",
"date": "2024-02-15",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Gemini 1.5 Pro — 표준 128K, 프리뷰 100만 토큰",
"significance": "컨텍스트 길이가 자릿수 단위로 도약하며 RAG는 죽었다 논쟁을 촉발",
"source_url": "https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0329",
"date": "2024-02-15",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Sora 발표 및 기술 보고서 — diffusion transformer, spacetime patch",
"significance": "비디오 생성 모델은 곧 월드 시뮬레이터라는 담론을 촉발",
"source_url": "https://openai.com/index/video-generation-models-as-world-simulators/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0330",
"date": "2024-02-21",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemma 1 (2B/7B), Gemma 자체 약관",
"significance": "빅테크의 소형 오픈웨이트 참전이나 Apache가 아니라는 비판",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Gemma_(language_model)",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0331",
"date": "2024-02-21",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "양즈린 (杨植麟, Moonshot AI)",
"event": "중국어 인터뷰에서 AI의 본질을 스케일링 법칙의 집합으로 규정하고 AGI로 가는 길에서 롱컨텍스트가 매우 중요한 지점이 될 것이라 발언. 대형모델을 새 컴퓨터에 비유하며 컨텍스트를 메모리로 규정",
"significance": "롱컨텍스트를 AGI 경로의 핵심 축으로 선언한 중국 랩 창업자의 첫 체계적 진술. 2024년 중국 LLM 경쟁이 긴 문맥 경쟁으로 재편되는 언어를 제공",
"source_url": "https://news.qq.com/rain/a/20240208A05KFR00",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0332",
"date": "2024-02-22",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Ahmadian 외",
"event": "RLOO — PPO의 상당 부분은 불필요하다는 REINFORCE 회귀",
"significance": "RL 단순화 계열의 대표",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.14740",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0333",
"date": "2024-02-23",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Jake Bruce 외 (Google DeepMind)",
"event": "Genie 발표 — 110억 파라미터, 라벨 없는 인터넷 영상만으로 학습해 행동 라벨 없이 제어 가능한 가상 환경 생성",
"significance": "월드 모델 계보의 기점. 저자들은 이 규모에서 foundation world model로 볼 수 있다고 주장",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2402.15391",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0334",
"date": "2024-03-04",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft Research India (Agrawal 외)",
"event": "Sarathi-Serve — chunked prefill, stall-free scheduling",
"significance": "긴 프롬프트가 decode를 멈춰세우는 문제를 해소, vLLM 대비 서빙 용량 2.6~5.6배",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2403.02310",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0335",
"date": "2024-03-06",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "IEEE Spectrum (Dina Genkina)",
"event": "AI Prompt Engineering Is Dead 기사 게재 — VMware·Intel Labs 연구를 근거로 수작업 프롬프트의 자동화와 LLMOps 흡수를 전망",
"significance": "프롬프트 엔지니어 직무 쇠퇴 서사의 초기 편집 매체 기록",
"source_url": "https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead",
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{
"id": "E0336",
"date": "2024-03-07",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "인도 정부 (Union Cabinet)",
"event": "IndiaAI Mission 승인 — 1,037억 루피 예산, GPU 1만 기 이상의 AI 컴퓨트 인프라 포함 7개 축",
"significance": "국가가 GPU를 직접 조달·배분하는 컴퓨트 공공재 모델의 초기 사례. 이후 한국·일본 계획의 참조점",
"source_url": "https://www.pib.gov.in/PressReleaseIframePage.aspx?PRID=2012355",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0337",
"date": "2024-03-12",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Cognition",
"event": "Devin 공개, 첫 AI 소프트웨어 엔지니어 표방",
"significance": "SWE-bench 13.86%로 기존 SOTA 1.96%를 7배 이상 갱신했다고 발표",
"source_url": "https://cognition.com/blog/introducing-devin",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0338",
"date": "2024-03-12",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Hong 외",
"event": "ORPO — SFT에 선호 페널티를 통합, 레퍼런스 모델 불필요",
"significance": "정렬 파이프라인의 추가 단순화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2403.07691",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0339",
"date": "2024-03-13",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "유럽의회",
"event": "AI Act 본회의 최종 채택 표결(찬성 523·반대 46·기권 49) — 의회 절차 종료일",
"significance": "아직 발효가 아님",
"source_url": "https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0340",
"date": "2024-03-15",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "일본 문화청 문화심의회 저작권분과회",
"event": "AI와 저작권에 관한 사고방식 확정 — 저작권법 30조의4는 비향수 목적에만 적용되며, 향수 목적이 병존하는 경우는 제외. 의도적 과학습이나 특정 창작자의 창작적 표현이 공통된 작품군에서 유사물을 생성시킬 목적의 추가학습은 면책 밖",
"significance": "일본은 AI 학습이 자유롭다고 국제적으로 인용되는 조항의 실제 한계선을 정부가 문서로 그은 사건. 작풍 모방 목적 파인튜닝은 면책되지 않는다",
"source_url": "https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94057901_01.pdf",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0341",
"date": "2024-03-17",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok-1 베이스 모델 가중치·아키텍처를 Apache 2.0으로 공개 — 314B MoE, 토큰당 25% 활성, JAX+Rust 자체 스택",
"significance": "당시 최대 규모의 Apache 2.0 오픈웨이트 MoE. 단 대화용 파인튜닝이 없는 raw 체크포인트로 실사용성은 제한적",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-os",
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{
"id": "E0342",
"date": "2024-03-18",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "Blackwell 플랫폼 — 2세대 Transformer Engine, FP4, GB200 NVL72",
"significance": "랙 하나를 하나의 거대 GPU로 다루는 패러다임",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing",
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{
"id": "E0343",
"date": "2024-03-21",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Sakana AI",
"event": "진화적 알고리즘으로 오픈소스 모델을 자동 병합하는 Evolutionary Model Merge 발표, EvoLLM-JP·EvoVLM-JP 공개. 2025-01-28 Nature Machine Intelligence 게재",
"significance": "사전학습 없이 기존 오픈웨이트를 조합해 비영어 능력을 얻는 경로 제시 — 컴퓨트 열위 국가의 전략 원형",
"source_url": "https://sakana.ai/evolutionary-model-merge-jp/",
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{
"id": "E0344",
"date": "2024-03-25",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "NTT",
"event": "자체 LLM tsuzumi 상용 서비스 접수 개시 — 경량·일본어 특화 노선",
"significance": "파라미터 규모 경쟁을 따라가지 않고 경량·자국어 특화로 방향을 잡은 일본 통신사 노선의 시작점",
"source_url": "https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2024/0325_2.html",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0345",
"date": "2024-03-28",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok-1.5 발표 — 컨텍스트 128,000 토큰, MATH 50.6%·GSM8K 90%(xAI 자체 측정)",
"significance": "컨텍스트를 이전 대비 16배로 확대",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-1.5",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0346",
"date": "2024-04-01",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Gerstgrasser 외",
"event": "Is Model Collapse Inevitable?",
"significance": "실데이터를 대체하면 붕괴하나 누적하면 오차 상한이 유한함을 증명, 모델 붕괴 담론을 재정의",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2404.01413",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0347",
"date": "2024-04-08",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Cheetham & Seshadri",
"event": "GNoME 반박 — 신규성·신뢰성·유용성 3요소를 충족하는 화합물의 증거가 희박",
"significance": "생성된 후보와 검증된 물질의 간극이라는 이 분야의 핵심 쟁점을 확립",
"source_url": "https://www.theregister.com/2024/04/11/google_deepmind_material_study/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0348",
"date": "2024-04-09",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Cheng-Ping Hsieh 외 (NVIDIA)",
"event": "RULER 발표 — needle-in-a-haystack을 넘어 다중 needle·추적·집계 태스크로 실효 컨텍스트 길이 측정",
"significance": "광고된 컨텍스트 길이와 실효 길이의 격차를 표준화된 방식으로 노출",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2404.06654",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0349",
"date": "2024-04-09",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "ChatGPT 플러그인 베타 종료, GPTs로 대체",
"significance": "1년 만에 접힌 첫 대규모 도구 생태계, 느슨한 마켓플레이스보다 스키마 기반 함수 호출이 살아남는다는 신호",
"source_url": "https://help.openai.com/en/articles/8988022-winding-down-the-chatgpt-plugins-beta",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0350",
"date": "2024-04-09",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Neo4j",
"event": "Google Cloud 네이티브 통합으로 GenAI용 GraphRAG 기능 출시 발표 — 지식그래프가 환각을 줄이고 LLM을 사실에 접지시킨다고 주장",
"significance": "그래프 DB 벤더가 GraphRAG를 상품 카테고리로 채택한 초기 사례 — 학계 용어의 상용 스택 편입 시점",
"source_url": "https://neo4j.com/press-releases/neo4j-google-cloud-graphrag-for-genai/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0351",
"date": "2024-04-11",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Tianbao Xie 외 (홍콩대·Salesforce Research 외)",
"event": "OSWorld 발표 — 실제 OS 환경에서 실행 기반 검증을 하는 멀티모달 에이전트 벤치마크",
"significance": "컴퓨터 사용 에이전트의 사실상 표준 벤치마크",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2404.07972",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0352",
"date": "2024-04-11",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "Rerank 3 출시",
"significance": "리랭커가 별도 파운데이션 모델 제품군으로 상업화된 시점. RAG에서 2단 구조가 기본 아키텍처로 정착",
"source_url": "https://cohere.com/blog/rerank-3",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0353",
"date": "2024-04-12",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Internet of Bugs (Carl Brown)",
"event": "Devin 업워크 데모 검증 논란 확산",
"significance": "에이전트 데모의 재현성·검증 문제를 업계 의제로 만듦",
"source_url": "https://news.ycombinator.com/item?id=40008109",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0354",
"date": "2024-04-12",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok-1.5V 프리뷰 — 첫 멀티모달 모델. 실세계 공간 이해 평가용 RealWorldQA 벤치마크 동시 공개",
"significance": "자체 벤치마크를 만들어 함께 공개한 사례. 발표문은 곧 얼리 테스터에 제공한다고만 밝혀 실제 일반 출시 여부는 미확인",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-1.5v",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0355",
"date": "2024-04-18",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Meta",
"event": "Llama 3 (8B/70B, 약 15T 토큰)",
"significance": "8B가 이전 세대 70B급 성능을 내며 로컬 실용선을 끌어올림",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Llama_(language_model)",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0356",
"date": "2024-04-19",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "일본 총무성·경제산업성",
"event": "AI사업자 가이드라인 제1.0판 공표 — 기존 3개 지침을 통합하고 리빙 도큐먼트로서 수시 갱신을 명시. 인간중심·안전성·공정성·프라이버시·보안·투명성·책임·교육·공정경쟁·혁신 10개 지침",
"significance": "EU AI Act의 하드로에 대비되는 소프트로 단일 문서 선택. 이후 AI추진법의 골격이 됨",
"source_url": "https://www.mext.go.jp/content/20240725-mxt_jogai01-000037149_022.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0357",
"date": "2024-04-21",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Hugging Face",
"event": "FineWeb 공개",
"significance": "오픈 웹 코퍼스의 규모 상한을 갱신",
"source_url": "https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0358",
"date": "2024-04-22",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft Research",
"event": "Phi-3 기술보고서 발표 — phi-3-mini 3.8B / 3.3T 토큰, MMLU 69%로 Mixtral 8x7B급 주장",
"significance": "폰에 배포 가능한 소형 모델 노선을 데이터 큐레이션으로 정당화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2404.14219",
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{
"id": "E0359",
"date": "2024-04-24",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Jacob Pfau 외 (NYU)",
"event": "Let's Think Dot by Dot 발표 — 의미 없는 filler 토큰만으로도 일부 과제 성능이 상승",
"significance": "CoT 성능 향상이 반드시 추론 내용 때문은 아님을 보인 반박",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2404.15758",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0360",
"date": "2024-04-24",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Darren Edge 외 (Microsoft Research)",
"event": "GraphRAG 논문 발표 — 엔티티 그래프에서 커뮤니티를 검출하고 커뮤니티 요약을 맵-리듀스로 합쳐 전역 질의에 응답",
"significance": "국소 검색으로는 답할 수 없는 전역 요약 질의를 다룸",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2404.16130",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0361",
"date": "2024-04-29",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
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"actor": "GitHub",
"event": "Copilot Workspace 기술 프리뷰",
"significance": "이슈에서 계획, 코드, 검증으로 이어지는 흐름으로 자동완성에서 태스크 단위 에이전트로 제품 전환",
"source_url": "https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-workspace/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0362",
"date": "2024-05-01",
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"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
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"actor": "Hugh Zhang 외 (Scale AI)",
"event": "GSM1k 공개 — GSM8k 오염 검증. 새 문제셋에서 성능이 최대 8% 하락",
"significance": "벤치마크 오염을 통제 실험으로 측정. 단 프런티어 모델은 과적합 징후가 적다고 보고",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2405.00332",
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{
"id": "E0363",
"date": "2024-05-06",
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"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
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"actor": "Princeton (John Yang 외)",
"event": "SWE-agent — ACI(Agent-Computer Interface) 개념",
"significance": "에이전트 전용 인터페이스 설계라는 개념을 제시하고 SWE-bench pass@1 12.5%를 오픈소스로 달성",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2405.15793",
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{
"id": "E0364",
"date": "2024-05-07",
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"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
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"actor": "DeepSeek-AI",
"event": "DeepSeek-V2 — MLA(Multi-head Latent Attention)",
"significance": "KV를 저차원 latent로 압축하는 MQA·GQA와 다른 제3의 노선",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2405.04434",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0365",
"date": "2024-05-08",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Model Spec 최초 공개",
"significance": "모델 행동 규범을 공개 문서로 고정, 이후 업계 표준 포맷이 됨",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-the-model-spec/",
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{
"id": "E0366",
"date": "2024-05-08",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "DeepMind·Isomorphic (Nature)",
"event": "AlphaFold 3",
"significance": "단백질을 넘어 핵산·저분자·이온 복합체로 확장",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w",
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{
"id": "E0367",
"date": "2024-05-08",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Luke Merrick 외 (Snowflake)",
"event": "Arctic-Embed 공개 — 22M~334M 5개 모델 Apache 2.0, 출시 시점 MTEB Retrieval 동급 SOTA 주장",
"significance": "데이터 웨어하우스 벤더가 임베딩 모델을 직접 만들기 시작한 신호",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2405.05374",
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{
"id": "E0368",
"date": "2024-05-13",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-4o — 텍스트·비전·오디오 단일 신경망 end-to-end",
"significance": "음성 응답 최소 232ms·평균 320ms로 캐스케이드 구조의 지연과 정보손실을 구조적으로 제거",
"source_url": "https://openai.com/index/hello-gpt-4o/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0369",
"date": "2024-05-17",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Frontier Safety Framework v1",
"significance": "RSP·PF와 함께 3대 위험 평가 프레임워크 체제 성립",
"source_url": "https://deepmind.google/blog/introducing-the-frontier-safety-framework/",
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{
"id": "E0370",
"date": "2024-05-17",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "콜로라도 주지사",
"event": "SB 24-205(콜로라도 AI법) 서명 — 서명일, 핵심 조항 시행 예정일 2026-02-01. 고위험 AI 개발자·배포자에 알고리즘 차별 방지 합리적 주의의무 부과",
"significance": "미국 첫 포괄 주 AI법으로 널리 인용되나 이후 폐지·재제정됨",
"source_url": "https://leg.colorado.gov/bills/sb24-205",
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{
"id": "E0371",
"date": "2024-05-20",
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"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Berkeley 외",
"event": "Octo — 오픈소스 범용 로봇 정책",
"significance": "VLA 오픈소스화의 시작",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2405.12213",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0372",
"date": "2024-05-21",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Scaling Monosemanticity / Golden Gate Claude",
"significance": "SAE를 프로덕션급 모델에 최초 적용하고 특징 조종을 시연, 해석가능성이 관찰에서 개입으로",
"source_url": "https://transformer-circuits.pub/2024/scaling-monosemanticity/",
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{
"id": "E0373",
"date": "2024-05-21",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU 이사회",
"event": "AI Act 이사회 최종 승인 — 입법 절차 완료일",
"significance": "AI Act 입법 절차가 끝난 날. 이후 일정은 전부 발효·적용일 문제이며 입법 여부의 문제가 아니다",
"source_url": "https://artificialintelligenceact.eu/development/",
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{
"id": "E0374",
"date": "2024-05-21",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "대한민국·영국",
"event": "서울 선언 채택(AI 서울 정상회의) — AI 안전연구소 네트워크 창설 합의",
"significance": "한국이 공동주최한 국제 AI 거버넌스 이정표",
"source_url": "https://www.gov.uk/government/publications/seoul-declaration-for-safe-innovative-and-inclusive-ai-ai-seoul-summit-2024/seoul-declaration-for-safe-innovative-and-inclusive-ai-by-participants-attending-the-leaders-session-ai-seoul-summit-21-may-2024",
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{
"id": "E0375",
"date": "2024-05-21",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "기업 20곳",
"event": "프런티어 AI 안전 서약 — 기업 자발적 서약. 프랑스 정상회의까지 중대위험 안전 프레임워크 공개 약속",
"significance": "각 랩의 안전 프레임워크 공개 관행의 기원",
"source_url": "https://www.gov.uk/government/publications/frontier-ai-safety-commitments-ai-seoul-summit-2024/frontier-ai-safety-commitments-ai-seoul-summit-2024",
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{
"id": "E0376",
"date": "2024-05-23",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Meng 외",
"event": "SimPO — 평균 로그확률을 암묵 보상으로, 레퍼런스 프리",
"significance": "direct alignment 계열의 마지막 단순화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2405.14734",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0377",
"date": "2024-05-23",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Bernal Jiménez Gutiérrez 외 (오하이오주립대·스탠퍼드)",
"event": "HippoRAG 발표 — 지식 그래프와 personalized PageRank로 단일 검색 단계에서 다중 홉 통합",
"significance": "GraphRAG 계보의 다중 홉 검색 갈래",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2405.14831",
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{
"id": "E0378",
"date": "2024-05-26",
"date_precision": "day",
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"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "시리즈 B 60억 달러 마감. Valor·Vy Capital·a16z·Sequoia·Fidelity 등 참여",
"significance": "밸류에이션은 발표문에 미공개",
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{
"id": "E0379",
"date": "2024-05-29",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Joonhyung Lee 외 (NAVER Cloud)",
"event": "To FP8 and Back Again 발표 — 현재 FP8 학습 기법들이 시드·학습률·데이터셋에 걸친 안정성이 부족해 경제적 대체재로 충분히 견고하지 않다고 주장",
"significance": "FP8 학습 서사에 대한 정면 반박. 된다는 보고와 재현이 안 된다는 보고가 공존함을 문서화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2405.18710",
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{
"id": "E0380",
"date": "2024-05-30",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude tool use 일반 공개(GA)",
"significance": "주요 모델 제공자 전반에서 도구 호출이 기본 기능으로 표준화",
"source_url": "https://claude.com/blog/tool-use-ga",
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{
"id": "E0381",
"date": "2024-06",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Leopold Aschenbrenner",
"event": "SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead 자체 출판 — 2027년 AGI가 놀랍도록 그럴듯하다는 주장과 조 단위 클러스터 궤적, 2027~2028년 국가안보 개입 예측",
"significance": "AGI 타임라인 논쟁을 정책·안보 의제로 밀어올림. 예측 자체보다 AGI 국유화 프레임을 도입한 효과가 컸고 동시에 가장 집중적으로 반박된 문서",
"source_url": "https://situational-awareness.ai/",
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"claim_type": "statement",
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{
"id": "E0382",
"date": "2024-06-06",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Sander Schulhoff 외 (메릴랜드대 외)",
"event": "The Prompt Report 발표 — 프롬프팅 기법·용어를 체계적으로 정리한 대규모 서베이",
"significance": "흩어져 있던 기법 계보를 단일 분류체계로 고정. v1 제목은 Survey of Prompting Techniques",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.06608",
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{
"id": "E0383",
"date": "2024-06-06",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Epoch AI",
"event": "Will we run out of data? — 공개 인간 생성 텍스트 약 300조 토큰, 2026~2032년 소진 추정",
"significance": "데이터 고갈 담론의 정량적 기준점",
"source_url": "https://epoch.ai/blog/will-we-run-out-of-data-limits-of-llm-scaling-based-on-human-generated-data",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0384",
"date": "2024-06-10",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Apple",
"event": "Apple Intelligence 온디바이스 파운데이션 모델 공개 — 약 30억 파라미터, 평균 3.7 bpw, iPhone 15 Pro에서 TTFT 약 0.6ms/토큰·초당 30 토큰. 어댑터 동적 로딩",
"significance": "OS 수준 온디바이스 LLM 통합의 첫 대규모 사례",
"source_url": "https://machinelearning.apple.com/research/introducing-apple-foundation-models",
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{
"id": "E0385",
"date": "2024-06-11",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Mert Yuksekgonul 외 (스탠퍼드)",
"event": "TextGrad 발표 — 자연어 피드백을 gradient로 역전파해 프롬프트·코드·분자·치료계획을 최적화",
"significance": "자동미분 은유를 텍스트 시스템 전반으로 확장",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.07496",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0386",
"date": "2024-06-12",
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"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Pearce & Song",
"event": "Reconciling Kaplan and Chinchilla Scaling Laws",
"significance": "두 법칙의 충돌이 비임베딩 파라미터 카운팅과 소규모 분석에서 비롯됨을 규명",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.12907",
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{
"id": "E0387",
"date": "2024-06-12",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Xu 외",
"event": "Magpie — 빈 채팅 템플릿만으로 400만 지시문 생성",
"significance": "증류가 API 호출조차 필요 없는 수준으로 저렴해짐",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.08464",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0388",
"date": "2024-06-13",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Maxime Labonne",
"event": "Abliteration 공개 — refusal direction 직교화",
"significance": "재학습 없이 안전 정렬을 되돌릴 수 있음을 공개 증명, 오픈웨이트 안전 논쟁의 기술적 근거",
"source_url": "https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0389",
"date": "2024-06-13",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Stanford 외",
"event": "OpenVLA — 7B, 97만 실로봇 데모, LoRA 파인튜닝",
"significance": "학계·중소기업의 진입 장벽 하락",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.09246",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0390",
"date": "2024-06-14",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "SB Intuitions (소프트뱅크)",
"event": "Sarashina1 계열 7B/13B/65B 일본어 LLM 공개 — 지시 튜닝을 하지 않은 사전학습 모델이며 그대로 실용 서비스에 쓰는 것은 상정하지 않는다고 명시",
"significance": "일본 대기업이 자국어 사전학습 모델을 공개 배포한 초기 사례이자 통신사 자본이 국산 LLM에 들어온 신호",
"source_url": "https://www.sbintuitions.co.jp/news/press/20240614_01/",
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{
"id": "E0391",
"date": "2024-06-17",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
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"actor": "Krista Opsahl-Ong 외 (스탠퍼드·UC 버클리 외)",
"event": "MIPRO 발표 — 다단계 LM 프로그램의 지시문과 시연을 함께 최적화",
"significance": "DSPy 옵티마이저의 이론적 기반",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.11695",
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{
"id": "E0392",
"date": "2024-06-17",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Shunyu Yao 외 (Sierra)",
"event": "τ-bench 발표 — 도메인 규칙을 지키며 사용자 시뮬레이터와 상호작용하는 툴 에이전트 벤치마크",
"significance": "단발 툴 호출이 아닌 다회차 정책 준수를 측정",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.12045",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0393",
"date": "2024-06-17",
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"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "Nemotron-4 340B — 정렬 데이터의 98% 이상이 합성",
"significance": "데이터 생성 파이프라인 자체가 제품이 됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.11704",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0394",
"date": "2024-06-19",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Ilya Sutskever, Daniel Gross, Daniel Levy",
"event": "Safe Superintelligence Inc. 설립 — 하나의 목표와 하나의 제품만 갖는 세계 최초의 직행 SSI 랩이라고 표방",
"significance": "제품 출시 없이 초지능만 직행한다는 조직 형태 자체가 하나의 주장. 상업화 압력과 안전을 분리할 수 있는가라는 논쟁을 촉발",
"source_url": "https://ssi.inc/",
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{
"id": "E0395",
"date": "2024-06-21",
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"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
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"actor": "Ziyan Jiang 외 (워털루대)",
"event": "LongRAG 발표 — 검색 단위를 크게 잡아 검색기 부담을 줄이고 롱컨텍스트 리더에 넘김",
"significance": "RAG와 롱컨텍스트를 대립이 아닌 역할 재배분으로 다룸",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.15319",
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{
"id": "E0396",
"date": "2024-06-24",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI·Tsinghua (Qin 외)",
"event": "Mooncake — KVCache 중심 분리형 아키텍처",
"significance": "실서비스 기반의 KV 캐시 계층형 관리",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2407.00079",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0397",
"date": "2024-06-25",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Hugging Face",
"event": "FineWeb 논문 및 FineWeb-Edu 1.3조 토큰",
"significance": "LLM 분류기로 교육적 가치를 점수화한 부분집합이 원본보다 나은 모델을 만들어 model-based filtering을 표준화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2406.17557",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0398",
"date": "2024-06-27",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Manuel Faysse 외 (Illuin Technology·CentraleSupélec 외)",
"event": "ColPali 발표 — 문서 페이지 이미지를 VLM으로 직접 임베딩하고 late interaction으로 검색",
"significance": "OCR·파싱 파이프라인을 생략한 시각 문서 검색 계보",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2407.01449",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0399",
"date": "2024-06-27",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemini 1.5 Pro 200만 토큰 컨텍스트를 전체 개발자에게 개방",
"significance": "초장문 컨텍스트가 대기자 명단을 벗어나 일반 개발자 선택지가 됨",
"source_url": "https://developers.googleblog.com/en/new-features-for-the-gemini-api-and-google-ai-studio/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0400",
"date": "2024-07",
"date_precision": "month",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "켐니츠 공대·Voxar Labs(UFPE)",
"event": "웨이퍼 다이싱 결함의 GAN 증강 연구 — 6개 결함 클래스, 테스트셋은 합성 제외 실제 이미지. 저자 측정으로 balanced accuracy 65.1%에서 DCGAN 증강 88.2%",
"significance": "다이싱은 후공정 첫 공정. 소량 결함 이미지에 합성 증강만으로 23%p 향상은 신규 결함 클래스 초기 데이터 부족 구간에 직접 대응",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2407.20268",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0401",
"date": "2024-07",
"date_precision": "month",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "EleutherAI",
"event": "lm-evaluation-harness v0.4.3 배포 — 60개 이상 학술 벤치마크를 통합한 프레임워크이자 Open LLM Leaderboard의 백엔드",
"significance": "평가 인프라가 소수 오픈소스 구현에 집중되는 구조를 형성",
"source_url": "https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0402",
"date": "2024-07",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Liang Wenfeng (梁文锋)",
"event": "暗涌 Waves 인터뷰에서 DeepSeek의 노선 제시 — 클로즈드소스로 가지 않겠다는 것, 중국 AI가 영원히 추격자로 남을 수 없다는 것, 진짜 격차는 독창성과 모방 사이에 있다는 것",
"significance": "중국 랩의 오픈웨이트 전략을 비용 절감이 아니라 생태계·독창성 논리로 정식화. 원문이 중국어라 인용부호 없이 요지만 기록",
"source_url": "https://thechinaacademy.org/interview-with-deepseek-founder-were-done-following-its-time-to-lead/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0403",
"date": "2024-07-02",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Microsoft Research",
"event": "GraphRAG를 GitHub에 오픈소스로 공개하고 Azure 배포용 solution accelerator 제공",
"significance": "연구 기법이 널리 복제 가능한 구현체로 확산된 시점",
"source_url": "https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-new-tool-for-complex-data-discovery-now-on-github/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0404",
"date": "2024-07-11",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Jay Shah 외 (Colfax·Together AI·Meta·NVIDIA·프린스턴)",
"event": "FlashAttention-3 발표 — Hopper 특화 비동기화로 H100에서 FP16 1.5~2.0배(최대 740 TFLOPs/s), FP8은 약 1.2 PFLOPs/s",
"significance": "커널이 특정 세대 실리콘에 맞춰 재작성되어야 함을 보인 사례. FP8 어텐션의 정확도 우려를 정량적으로 반박",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2407.08608",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0405",
"date": "2024-07-12",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU 관보",
"event": "규정 (EU) 2024/1689 관보 게재 — 게재일",
"significance": "발효일 기산점",
"source_url": "https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=OJ:L_202401689",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0406",
"date": "2024-07-16",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "Eureka Labs 설립 발표 — AI 네이티브 학교를 표방하며 교사와 AI 조교가 함께 가르치는 구조. 첫 제품은 LLM101n",
"significance": "프런티어 랩 연구자가 교육을 독립 사업으로 선언한 사례",
"source_url": "https://eurekalabs.ai/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0407",
"date": "2024-07-23",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Zhuowan Li 외 (Google DeepMind·미시간대)",
"event": "Retrieval Augmented Generation or Long-Context LLMs? 발표 — 두 방식을 비교하고 모델 자기평가로 라우팅하는 하이브리드 제안",
"significance": "롱컨텍스트 vs RAG 논쟁을 비용·성능 트레이드오프로 정리",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2407.16833",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0408",
"date": "2024-07-23",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Meta",
"event": "Llama 3.1 (8B/70B/405B)",
"significance": "프런티어급 가중치가 처음 공개되고 출력물을 이용한 학습이 라이선스로 허용",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Llama_(language_model)",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0409",
"date": "2024-07-24",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Shumailov 외 (Nature)",
"event": "AI models collapse when trained on recursively generated data",
"significance": "모델 붕괴 담론의 정점",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0410",
"date": "2024-07-25",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "AlphaProof·AlphaGeometry 2의 IMO 2024 결과 발표 — 6문제 중 4문제 해결, 42점 만점에 28점(은메달 상단). AlphaProof는 Lean으로 후보 명제를 증명·반증하며 자기학습",
"significance": "형식언어 기반 자기학습이 올림피아드 수준에 도달. DeepMind는 Lean·Mathlib 없이는 불가능했다고 명시",
"source_url": "https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-imo-problems-at-silver-medal-level/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0411",
"date": "2024-07-25",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "X에 jagged intelligence 용어 게시 — 최신 LLM이 복잡한 수학 문제는 풀면서 아주 단순한 문제에서 실패하는 비직관적 사실을 가리키는 말로 제안",
"significance": "벤치마크 점수와 실사용 신뢰도의 괴리를 부를 이름을 만듦. Salesforce가 정식 연구 의제로 채택해 SIMPLE 벤치마크를 만들었고 Sundar Pichai는 AJI로 변주",
"source_url": "https://www.marktechpost.com/2024/08/11/andrej-karpathy-coined-a-new-term-jagged-intelligence-understanding-the-inconsistencies-in-advanced-ai/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0412",
"date": "2024-07-31",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Meta (Llama 3 팀)",
"event": "The Llama 3 Herd of Models 발표 — 16K GPU 사전학습 54일 동안 총 466건 작업 중단, 그중 419건이 예기치 않은 중단이며 약 78%가 하드웨어 기인. 그럼에도 유효 학습 시간 90% 초과",
"significance": "대규모 학습 내결함성 문제를 처음으로 정량 공개한 1차 자료. 체크포인팅·자동 복구가 필수임을 산업 전체에 확정",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2407.21783",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0413",
"date": "2024-08-01",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU",
"event": "AI Act 발효(entry into force) — 게재 20일 후, 제113조",
"significance": "발효는 적용이 아니다. 적용은 단계별로 나뉜다",
"source_url": "https://artificialintelligenceact.eu/article/113/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0414",
"date": "2024-08-02",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek",
"event": "Context Caching on Disk — 캐시 히트 토큰 90% 인하",
"significance": "프리픽스 캐시의 상품화, 서빙 내부 최적화가 API 가격표로 노출",
"source_url": "https://api-docs.deepseek.com/news/news0802/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0415",
"date": "2024-08-06",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Snell 외",
"event": "Scaling LLM Test-Time Compute Optimally",
"significance": "test-time compute가 파라미터 확대보다 효율적일 수 있음을 실증",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2408.03314",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0416",
"date": "2024-08-07",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "LG AI연구원",
"event": "엑사원 3.0 공개 — 경량 모델을 연구 목적으로 활용할 수 있도록 오픈소스 공개, 한영 이중언어",
"significance": "한국 대기업 최초의 자체 LLM 오픈 공개. 다만 연구 목적 한정 라이선스로 한국형 개방 전략의 보수성도 함께 드러냄",
"source_url": "https://www.lg.co.kr/media/release/27972",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0417",
"date": "2024-08-12",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "미 캘리포니아 북부지법 (Orrick 판사)",
"event": "Andersen v. Stability AI 각하신청 일부 인용·일부 기각 — 각하신청 결정이며 본안 판결이 아님. 직접침해와 유도침해 존속, DMCA 제1202조 청구는 전부 각하",
"significance": "이미지 생성 모델 학습에 대한 첫 실질 심리 진입",
"source_url": "https://law.justia.com/cases/federal/district-courts/california/candce/3:2023cv00201/407208/223/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0418",
"date": "2024-08-13",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok-2 / Grok-2 mini 베타 공개 — GPQA 56.0%·MMLU 87.5%(xAI 자체 측정). LMSYS에 sus-column-r로 익명 선행 투입",
"significance": "이미지 생성은 자체 모델이 아니라 외부 모델(Black Forest Labs FLUX.1) 연동으로 시작",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-2",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0419",
"date": "2024-08-13",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Sakana AI",
"event": "The AI Scientist 발표(옥스퍼드대·브리티시컬럼비아대 공동) — 아이디어가 논문이 되는 과정에 편당 약 15달러가 들었고, 최초 준비 외 인간 개입 없이 기계학습 연구의 전 생애주기를 자율 수행",
"significance": "연구 자동화 담론을 논문 1편 15달러라는 구체 수치로 전환",
"source_url": "https://sakana.ai/ai-scientist-jp/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0420",
"date": "2024-08-13",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "SWE-bench Verified 공개 — 개발자 93명이 1,699개 샘플을 3중 주석해 500개 부분집합 구성, 원본의 68.3%를 제외",
"significance": "에이전트 코딩 평가의 기준 데이터셋. 원본 벤치마크의 상당수가 부적격이었음을 드러냄",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-swe-bench-verified/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0421",
"date": "2024-08-14",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Prompt caching 공개 베타 — 캐시 읽기 90% 인하, 캐시 쓰기 +25%",
"significance": "캐시 경제성이 가격표로 노출되어 이후 에이전트 경제성의 핵심 변수가 됨",
"source_url": "https://claude.com/blog/prompt-caching",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0422",
"date": "2024-08-15",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Nous Research",
"event": "Hermes 3 — Llama 3.1 405B 기반 풀 파라미터 파인튜닝",
"significance": "커뮤니티가 405B를 실제로 파인튜닝한 첫 사례",
"source_url": "https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-405B",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0423",
"date": "2024-08-15",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Peng, Zhu 외 (베이징대·앤트그룹 등)",
"event": "Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey 공개 — 그래프 기반 인덱싱·검색·생성 워크플로를 정리한 최초의 포괄적 GraphRAG 서베이",
"significance": "난립하던 변종들을 하나의 분류 체계로 묶어 그래프 기반 RAG를 독립 연구 분야로 공식화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2408.08921",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0424",
"date": "2024-08-20",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Epoch AI",
"event": "Can AI scaling continue through 2030?",
"significance": "2030년까지 유효 토큰 400조에서 2경, 전력이 먼저 구속하고 다음이 칩 생산능력이라는 순서 제시",
"source_url": "https://epoch.ai/blog/can-ai-scaling-continue-through-2030",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0425",
"date": "2024-08-26",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Nous Research",
"event": "DisTrO 예비 보고서 공개 — GPU 간 통신량을 3~4자릿수 규모로 감축하는 옵티마이저 계열",
"significance": "데이터센터 인터커넥트 없이 인터넷 대역폭으로 학습한다는 노선의 출발점",
"source_url": "https://github.com/NousResearch/DisTrO",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0426",
"date": "2024-08-27",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Cerebras",
"event": "Cerebras Inference 출시",
"significance": "웨이퍼 스케일 SRAM으로 GPU HBM 대역폭 한계를 우회, 추론 전용 칩 카테고리 대중화",
"source_url": "https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-launches-the-worlds-fastest-ai-inference",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0427",
"date": "2024-09",
"date_precision": "month",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "멤피스 Colossus 가동 — H100 10만 장을 122일 만에 구축, 이후 92일 만에 20만 장으로 확장",
"significance": "자체 발표 기준 업계 최단 구축. 단 초기 계통 연결은 8MW에 불과해 임시 가스터빈에 의존했고 11월에야 150MW로 승압",
"source_url": "https://x.ai/colossus",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0428",
"date": "2024-09-07",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Michael Günther 외 (Jina AI)",
"event": "Late Chunking 발표 — 문서 전체를 롱컨텍스트 임베딩 모델에 통과시킨 뒤 토큰 임베딩을 청크 단위로 풀링",
"significance": "청킹으로 문맥이 끊기는 문제를 임베딩 순서 변경으로 해결",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2409.04701",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0429",
"date": "2024-09-10",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Ant Group (Liang, Sun 외)",
"event": "KAG(Knowledge Augmented Generation) 공개 — 지식그래프와 벡터 검색을 결합해 전문 도메인 LLM 성능을 높이는 프레임워크",
"significance": "중국 빅테크가 GraphRAG 계보를 전문 도메인(금융·의료)용으로 산업화한 사례",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2409.13731",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0430",
"date": "2024-09-12",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "o1-preview / o1-mini — Learning to Reason with LLMs",
"significance": "최초의 상용 추론 모델, AIME 2024에서 GPT-4o 12%에서 o1 74%로",
"source_url": "https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0431",
"date": "2024-09-16",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "하정우 (네이버 퓨처AI센터장)",
"event": "소버린 AI를 그 나라의 문화를 더 잘 이해하는 AI로 규정하고, 이것이 네이버 어젠다가 아니라 정부 어젠다가 되어야 한다고 발언. 국가대표 AI기업 3~4곳에 GPU 5천장을 주고 그 결과를 오픈소스로 공개하게 하자고 제안",
"significance": "한국에서 소버린 AI가 기업 마케팅어에서 국가 정책어로 넘어가는 전환점. 이 인물이 9개월 뒤 정부 AI 정책 총괄이 됨",
"source_url": "https://zdnet.co.kr/view/?no=20240916121827",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0432",
"date": "2024-09-17",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Alexandre Défossez 외 (Kyutai)",
"event": "Moshi 발표 — VAD·ASR·TTS 파이프라인을 없앤 전이중 음성-음성 모델. 이론 지연 160ms, 실측 200ms. 오디오 토큰 전에 시간정렬 텍스트 토큰을 생성하는 Inner Monologue",
"significance": "파이프라인형 음성 대화를 단일 모델로 대체한 계보",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2410.00037",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0433",
"date": "2024-09-18",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Zayne Sprague 외 (텍사스대 오스틴 외)",
"event": "To CoT or not to CoT? 발표 — 100여 편 메타분석과 실험으로 CoT 이득이 수학·기호 추론에 집중됨을 보고",
"significance": "CoT의 적용 범위를 실증적으로 좁힌 반박",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2409.12183",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0434",
"date": "2024-09-18",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Voyage AI",
"event": "voyage-3 공개 — OpenAI text-embedding-3-large 대비 평균 7.55% 우위, 비용 2.2배 저렴, 차원 3배 작음(자사 측정)",
"significance": "상용 임베딩 API 경쟁이 OpenAI 기준선을 명시적으로 겨냥한 국면",
"source_url": "https://blog.voyageai.com/2024/09/18/voyage-3/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0435",
"date": "2024-09-19",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Contextual Retrieval",
"significance": "청크 앞에 LLM 생성 설명 50~100토큰을 붙여 검색 실패율 35% 감소, BM25 결합 49%, 리랭킹까지 67%",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/contextual-retrieval",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0436",
"date": "2024-09-23",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Sam Altman",
"event": "The Intelligence Age 게시 — 딥러닝이 작동했고 규모에 따라 예측 가능하게 좋아졌다는 진단과 함께 “수천 일 안에” 초지능이 올 수도 있다는 표현 사용",
"significance": "a few thousand days가 2024~25년 타임라인 논쟁의 단일 최다 인용구. 모호한 단위 자체가 논쟁 대상이 됨",
"source_url": "https://ia.samaltman.com/",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0437",
"date": "2024-09-29",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "캘리포니아 주지사",
"event": "SB 1047 거부권 행사 — 거부일. 연산비용 기준이 잘못된 안전감을 준다며 위험기반 분석 결여를 이유로 제시",
"significance": "프런티어 모델 규제 입법의 첫 좌절",
"source_url": "https://www.gov.ca.gov/wp-content/uploads/2024/09/SB-1047-Veto-Message.pdf",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0438",
"date": "2024-10",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "Dario Amodei",
"event": "Machines of Loving Grace 게시 — AGI라는 용어를 싫어한다며 powerful AI를 대안으로 제시하고, AI 생물학이 향후 50~100년의 진보를 5~10년으로 압축할 수 있다고 주장",
"significance": "AGI 대신 powerful AI, 데이터센터 속 천재들의 나라라는 어휘를 정착시킴. 안전 담론 진영에서 나온 최초의 본격 낙관론 문서",
"source_url": "https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace",
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"claim_type": "statement",
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{
"id": "E0439",
"date": "2024-10-01",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "API Prompt Caching — 캐시된 입력 토큰 50% 할인",
"significance": "3사 중 마지막으로 프리픽스 캐시를 상품화",
"source_url": "https://openai.com/index/api-prompt-caching/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0440",
"date": "2024-10-01",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Realtime API 공개",
"significance": "음성이 개발자 프리미티브(speech-to-speech WebSocket)로",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-the-realtime-api/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0441",
"date": "2024-10-01",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "gusye1234 (오픈소스 커뮤니티)",
"event": "약 1,100줄 코드로 GraphRAG 핵심 기능을 재구현한 nano-graphrag v0.0.8 릴리스",
"significance": "공식 구현이 무겁다는 커뮤니티 불만이 해킹 가능한 초경량 재구현으로 표출",
"source_url": "https://github.com/gusye1234/nano-graphrag",
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"claim_type": "community",
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{
"id": "E0442",
"date": "2024-10-02",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "BIS",
"event": "DC VEU(Data Center Validated End User) 신설",
"significance": "제3국 데이터센터 사업자에게 사전승인 경로를 부여",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2024/10/02/2024-22587/expansion-of-validated-end-user-authorization-data-center-validated-end-user-authorization",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0443",
"date": "2024-10-07",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Iman Mirzadeh 외 (Apple)",
"event": "GSM-Symbolic 발표 — 템플릿으로 수치·이름을 바꾸거나 무관한 절을 추가하면 성능 하락",
"significance": "수학 추론이 형식적 추론이 아닐 수 있다는 증거",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2410.05229",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0444",
"date": "2024-10-08",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "HKU (Guo, Xia, Huang 외)",
"event": "LightRAG 공개 — 그래프 구조와 벡터 표현을 결합한 이중 수준 검색·증분 업데이트 프레임워크",
"significance": "Microsoft GraphRAG 고비용 인덱싱에 대한 오픈소스 진영의 대표적 경량 대안",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2410.05779",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0445",
"date": "2024-10-09",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Wanchao Liang 외 (Meta)",
"event": "TorchTitan 발표 — 모듈형 3D 병렬과 탄력적 스케일링. 405B/512 GPU 3D에서 추가 30% 가속",
"significance": "Megatron-LM 대안으로 PyTorch 네이티브 학습 프레임워크가 성립한 시점. FSDP2·torch.compile·FP8이 한 스택으로 묶임",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2410.06511",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0446",
"date": "2024-10-10",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "일본 산업기술종합연구소 (産総研)",
"event": "ABCI 3.0 발표 — NVIDIA H200을 계 6,128기 탑재, 반정밀 피크 6.2 엑사플롭스(종전 대비 약 7배), 2025년 1월 중순 일반 제공",
"significance": "일본의 국가 AI 계산자원을 한 세대 위로 올린 축. 민간 스타트업·대학이 공용으로 쓰는 국가 컴퓨트 모델",
"source_url": "https://www.aist.go.jp/aist_j/news/pr20241010.html",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0447",
"date": "2024-10-10",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "일본 NEDO·경제산업성",
"event": "GENIAC에서 AI 기반모델 개발 20건·데이터 활용 실증 3건 채택 — 계산자원 이용료를 보조하는 형태",
"significance": "국가가 GPU 사용료를 직접 보조해 국산 기반모델을 다수 병렬 육성하는 방식. 승자 선택이 아닌 분산 배팅형 산업정책",
"source_url": "https://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_101790.html",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0448",
"date": "2024-10-12",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Xi Jiang, Jian Li, Chengjie Wang 외",
"event": "MMAD 벤치마크 공개 — 산업 이미지 8,366장·질문 39,672개. 저자 측정 최고 성능 GPT-4o 평균 정확도 74.9%이며 논문이 산업 요구 수준에 한참 못 미친다고 명시",
"significance": "범용 멀티모달 LLM에 결함 판정을 직접 맡기는 구상의 상한선. 74.9%는 최종검사 판정으로 쓸 수 없는 수준",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2410.09453",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0449",
"date": "2024-10-14",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Console에 prompt improver 출시 — CoT 섹션 추가, 예시 XML 표준화, 명료화 재작성 등 5개 변환을 자동 적용",
"significance": "프롬프트 엔지니어링 기법이 제품 기능으로 흡수된 지점",
"source_url": "https://claude.com/blog/prompt-improver",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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"id": "E0450",
"date": "2024-10-15",
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"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Preferred Networks / Preferred Elements",
"event": "GENIAC 제1사이클 성과로 PLaMo-100B-Pretrained 공개(1,000억 파라미터 풀스크래치). 비상업 연구 라이선스와 별도 상업 라이선스의 이원 구조",
"significance": "일본 국책자금이 실제 100B급 국산 모델 산출로 이어진 첫 확인 사례",
"source_url": "https://www.preferred.jp/ja/news/pr20241015",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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"id": "E0451",
"date": "2024-10-15",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Anthropic",
"event": "RSP v2.0",
"significance": "능력 임계값 체계 개편",
"source_url": "https://www.anthropic.com/rsp-updates",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0452",
"date": "2024-10-22",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
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"actor": "Anthropic",
"event": "Claude 3.5 Sonnet computer use 퍼블릭 베타",
"significance": "전용 API 없이 스크린샷·좌표로 GUI를 조작하는 첫 프론티어 모델",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0453",
"date": "2024-10-23",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "SynthID-Text Nature 논문 게재 — tournament sampling 워터마킹을 Gemini 프로덕션에 적용. 실제 응답 약 2,000만 건 비교에서 품질 저하가 통계적으로 유의하지 않음",
"significance": "생성물 출처표시가 연구 단계를 넘어 대규모 배포된 첫 사례",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/s41586-024-08025-4",
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"claim_type": "fact",
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"date": "2024-10-23",
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"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "Noam Brown",
"event": "TED AI에서 test-time compute 논지 발표 — 포커에서 봇이 20초만 생각하게 하는 것이 모델을 10만 배 키우고 10만 배 오래 학습시키는 것과 같은 성능 향상을 냈다는 사례 제시",
"significance": "사전학습 스케일링에서 추론 시점 스케일링으로 축을 이동. 이후 추론 모델 담론의 근거 문장",
"source_url": "https://venturebeat.com/ai/openai-noam-brown-stuns-ted-ai-conference-20-seconds-of-thinking-worth-100000x-more-data",
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"claim_type": "statement",
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{
"id": "E0455",
"date": "2024-10-28",
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"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "OSI",
"event": "Open Source AI Definition 1.0 — Data Information·Code·Parameters 3요소",
"significance": "Llama·Gemma·Qwen 대부분이 오픈소스가 아니라는 판정 근거를 확립",
"source_url": "https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0456",
"date": "2024-10-28",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Anthropic (Benton 외)",
"event": "Sabotage Evaluations for Frontier Models",
"significance": "모델이 인간의 감독·평가·의사결정을 방해하는 능력을 별도 위험 범주로 정식화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2410.21514",
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"claim_type": "fact",
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{
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"date": "2024-10-31",
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"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Physical Intelligence",
"event": "π0 — flow matching, 최대 50Hz, 8종 로봇",
"significance": "상용 VLA의 설계 원형",
"source_url": "https://www.pi.website/blog/pi0",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0458",
"date": "2024-11-04",
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"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
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"actor": "xAI",
"event": "Grok API 퍼블릭 베타 — 컨텍스트 128,000, OpenAI·Anthropic REST API 호환",
"significance": "경쟁사 API 호환을 채택해 전환 비용을 낮추는 전략",
"source_url": "https://x.ai/news/api",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0459",
"date": "2024-11-07",
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"axis_name": "툴·에이전트",
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"actor": "Adam Fourney 외 (Microsoft Research)",
"event": "Magentic-One 발표 — Orchestrator가 WebSurfer·FileSurfer·Coder·ComputerTerminal을 지휘하는 범용 멀티에이전트",
"significance": "오케스트레이터-워커 패턴의 구현 레퍼런스",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2411.04468",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0460",
"date": "2024-11-07",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Epoch AI (Elliot Glazer 외)",
"event": "FrontierMath 공개 — 연구자가 수 시간에서 수 일 걸리는 미공개 수학 문제 수백 개. 발표 시점 SOTA 해결률 2% 미만",
"significance": "오염 불가능한 홀드아웃 설계",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2411.04872",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0461",
"date": "2024-11-07",
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"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Tanishq Kumar 외 (하버드)",
"event": "Scaling Laws for Precision 발표 — 저정밀 학습이 모델의 유효 파라미터 수를 줄인다는 정밀도 인식 스케일링 법칙 제시. 학습 데이터가 많아질수록 사후 양자화 열화가 커짐",
"significance": "FP8/FP4가 되는가를 스케일링 법칙 수준에서 답한 검증 연구. 정밀도를 공짜 최적화가 아니라 용량 교환으로 재정의",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2411.04330",
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"id": "E0462",
"date": "2024-11-09",
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"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "The Information",
"event": "OpenAI Orion의 성능 향상 둔화 보도",
"significance": "스케일링 벽 논쟁 점화",
"source_url": "https://techcrunch.com/2024/11/09/openai-reportedly-developing-new-strategies-to-deal-with-ai-improvement-slowdown",
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"id": "E0463",
"date": "2024-11-09",
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"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "Gary Marcus",
"event": "CONFIRMED: LLMs have indeed reached a point of diminishing returns 게시 — 2022년 자신의 예측이 확인됐다고 주장",
"significance": "스케일링 한계 논쟁이 비평가 진영에서 업계 내부 보도로 넘어간 전환점",
"source_url": "https://garymarcus.substack.com/p/confirmed-llms-have-indeed-reached",
"source_type": "secondary",
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{
"id": "E0464",
"date": "2024-11-11",
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"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "Ilya Sutskever (Reuters)",
"event": "사전학습 확대 결과는 정체됐다(plateaued) 발언",
"significance": "사전학습 스케일링 회의론의 최초 공개 발언",
"source_url": "https://www.malaymail.com/news/money/2024/11/12/openai-and-rivals-seek-new-path-to-smarter-ai-as-current-methods-hit-limitations/156551",
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{
"id": "E0465",
"date": "2024-11-21",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "Ai2",
"event": "Tülu 3 전면 오픈 및 RLVR 정식화",
"significance": "보상 모델을 검증 함수로 대체하는 접근을 명명, 파이프라인 전 단계 공개",
"source_url": "https://allenai.org/blog/tulu-3-technical",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0466",
"date": "2024-11-22",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "AI2",
"event": "Tülu 3 — SFT에서 DPO, RLVR로 이어지는 전체 레시피 공개",
"significance": "선호 학습에서 검증 가능 보상으로의 전환점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2411.15124",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0467",
"date": "2024-11-25",
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"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "MCP 발표 (스펙 버전 2024-11-05)",
"significance": "N개 모델 곱하기 M개 데이터소스의 조합 폭발을 단일 개방 표준으로 대체",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol",
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{
"id": "E0468",
"date": "2024-11-25",
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"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Microsoft Research (Edge, Trinh, Larson)",
"event": "LazyGraphRAG 공개 — 사전 요약 없이 최선우선·너비우선 탐색을 결합, 인덱싱 비용이 전체 GraphRAG의 0.1%이고 글로벌 질의 비용을 700배 이상 낮춘다고 주장",
"significance": "GraphRAG 원저자들이 스스로 비용 문제를 인정하고 지연 그래프 구축으로 방향을 튼 사건",
"source_url": "https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/lazygraphrag-setting-a-new-standard-for-quality-and-cost/",
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{
"id": "E0469",
"date": "2024-11-28",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "Alibaba Qwen",
"event": "QwQ-32B-Preview 공개",
"significance": "o1 이후 최초의 오픈 추론 모델",
"source_url": "https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b-preview/",
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{
"id": "E0470",
"date": "2024-12",
"date_precision": "month",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek",
"event": "DeepSeek-V3 (671B / 37B active, MIT), 약 2,788K GPU시간",
"significance": "MIT 라이선스와 극단적 비용 효율로 중국 진영이 가장 개방적인 위치를 점유",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0471",
"date": "2024-12-02",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Nous Research",
"event": "DeMo 논문과 코드 공개, DisTrO로 15B 모델 학습 완료",
"significance": "예비 보고서 수준의 주장이 재현 가능한 논문·코드로 전환",
"source_url": "https://github.com/NousResearch/DisTrO",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0472",
"date": "2024-12-05",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "ChatGPT Pro 월 200달러 및 o1 정식판·o1 pro mode",
"significance": "더 오래 생각하는 값을 사용자가 지불한다는 inference-scaling의 상업화",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pro/",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0473",
"date": "2024-12-05",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "BIS",
"event": "FDPR 확대와 HBM 통제 신설, Entity List 140곳 추가",
"significance": "메모리가 처음으로 통제 축이 됨",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2024/12/05/2024-28270/foreign-produced-direct-product-rule-additions-and-refinements-to-controls-for-advanced-computing",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0474",
"date": "2024-12-08",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Keller Jordan",
"event": "Muon 옵티마이저 공개",
"significance": "Newton-Schulz 직교화로 AdamW 대비 학습 속도 기록을 경신",
"source_url": "https://kellerjordan.github.io/posts/muon/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0475",
"date": "2024-12-13",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Meta (Pagnoni 외)",
"event": "Byte Latent Transformer",
"significance": "엔트로피 기반 동적 패치로 고정 어휘 없이 바이트를 직접 처리, 토크나이저 제거 노선의 최초 대규모 스케일링",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2412.09871",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0476",
"date": "2024-12-13",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Ilya Sutskever",
"event": "NeurIPS 2024 Test of Time 강연 — 우리가 아는 형태의 사전학습은 의심의 여지 없이 끝날 것이라 선언하고 데이터를 AI의 화석연료에 비유하며 peak data 도달을 진단",
"significance": "스케일링 회의론이 비평가가 아니라 스케일링 패러다임 창시자 중 한 명에게서 나옴. peak data가 업계 표준 용어가 됨",
"source_url": "https://www.theverge.com/2024/12/13/24320811/what-ilya-sutskever-sees-openai-model-data-training",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
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{
"id": "E0477",
"date": "2024-12-18",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Xu 외 (TheAgentCompany)",
"event": "논문 본문에 agent harness 표현 등장",
"significance": "용어가 대중화 이전 평가 커뮤니티에서 먼저 쓰였음이 전문에서 확인",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2412.14161v3",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0478",
"date": "2024-12-18",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic·Redwood Research",
"event": "Alignment Faking in LLMs",
"significance": "명시적 학습 없이도 학습 중일 때만 순응하고 선호를 은닉하는 현상을 관측",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/alignment-faking",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0479",
"date": "2024-12-19",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Building Effective AI Agents",
"significance": "워크플로와 에이전트를 구분하고 프레임워크보다 API 직접 호출에서 시작하라 권고, 2년간 열광의 정리",
"source_url": "https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0480",
"date": "2024-12-19",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental",
"significance": "Google 첫 추론 모델, 사고 과정을 사용자에게 노출하는 노선",
"source_url": "https://9to5google.com/2024/12/19/gemini-2-0-flash-thinking/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0481",
"date": "2024-12-20",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Brian J Chan 외 (국립정치대·중앙연구원)",
"event": "Cache-Augmented Generation 발표 — 지식을 미리 컨텍스트에 넣고 KV 캐시를 프리로드해 검색 단계 제거",
"significance": "롱컨텍스트 시대에 RAG 자체를 생략하는 갈래",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2412.15605",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0482",
"date": "2024-12-20",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI (Guan·Wallace·Barak 외)",
"event": "Deliberative Alignment",
"significance": "안전 규범을 CoT로 명시 추론하게 학습, 추론모델 정렬의 기본 레시피",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2412.16339",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0483",
"date": "2024-12-20",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "François Chollet / ARC Prize",
"event": "o3의 ARC-AGI 결과 공개 — 고효율 75.7%(과제당 26달러), 저효율 87.5%(과제당 4,560달러). 동시에 o3는 아직 AGI가 아니라고 명시",
"significance": "능력과 비용을 함께 보고하는 관행을 만듦",
"source_url": "https://arcprize.org/blog/oai-o3-pub-breakthrough",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0484",
"date": "2024-12-23",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "시리즈 C 60억 달러. NVIDIA와 AMD가 전략적 투자자로 참여",
"significance": "칩 공급사가 직접 투자자로 들어온 구조",
"source_url": "https://x.ai/news/series-c",
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{
"id": "E0485",
"date": "2024-12-26",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "대한민국 국회",
"event": "인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 본회의 통과 — 통과일",
"significance": "EU에 이은 세계 두 번째 포괄 AI 법",
"source_url": "https://www.shinkim.com/eng/media/newsletter/2667",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0486",
"date": "2024-12-27",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek-AI",
"event": "DeepSeek-V3 Technical Report — 671B/37B MoE를 FP8로 학습",
"significance": "저정밀 사전학습을 프론티어 스케일에 안착",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2412.19437",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0487",
"date": "2024-12-27",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Geoffrey Hinton",
"event": "BBC 인터뷰에서 향후 30년 내 AI가 인류 절멸로 이어질 확률을 10~20%로 상향 제시",
"significance": "정성적 경고를 수치로 전환. 이후 p(doom) 논쟁에서 가장 널리 인용되는 기준값",
"source_url": "https://www.theguardian.com/technology/2024/dec/27/godfather-of-ai-raises-odds-of-the-technology-wiping-out-humanity-over-next-30-years",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0488",
"date": "2025-01-06",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Sam Altman",
"event": "Reflections — 전통적으로 이해되어 온 AGI를 어떻게 만드는지 안다고 확신",
"significance": "프론티어 랩 CEO의 가장 직접적인 AGI 선언, 목표를 초지능으로 이동",
"source_url": "https://blog.samaltman.com/reflections",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0489",
"date": "2025-01-06",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "Cosmos 월드 파운데이션 모델 공개 — 실제 상호작용·산업·로보틱스·주행 영상 2,000만 시간으로 학습, 상업적 사용 허용 라이선스",
"significance": "물리 AI 학습용 합성데이터·시뮬레이션 인프라를 상품화",
"source_url": "https://blogs.nvidia.com/blog/cosmos-world-foundation-models/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0490",
"date": "2025-01-07",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "리카이푸 (李开复, 01.AI/零一万物)",
"event": "초대형 파라미터 사전학습 포기를 공개 선언 — 대기업만 초대형 모델을 태울 수 있으며 스타트업의 생존법은 GPU를 더 태우는 것이 아니라 1원을 잘 쓰는 것이라 발언. 초대형 학습 인력은 알리바바클라우드 합작 실험실로 이관",
"significance": "중국 6소호 중 첫 공개 노선 이탈 선언. 스타트업의 프런티어 사전학습 포기가 담론으로 정착한 기점",
"source_url": "https://www.nbd.com.cn/articles/2025-01-07/3713092.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0491",
"date": "2025-01-09",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Xiaoxi Li 외 (인민대)",
"event": "Search-o1 발표 — 추론 모델의 사고 과정 중 검색을 삽입하고 Reason-in-Documents 모듈로 문서를 압축",
"significance": "agentic retrieval을 추론 모델 내부 루프로 통합",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2501.05366",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0492",
"date": "2025-01-15",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Aditi Singh 외 (클리블랜드주립대 외)",
"event": "Agentic RAG 서베이 발표 — 반성·계획·툴 사용·멀티에이전트를 포함한 RAG 분류체계 제시",
"significance": "agentic retrieval이 독립 범주로 정착한 지표",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2501.09136",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0493",
"date": "2025-01-15",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "François Chollet",
"event": "Google 퇴사 후 AGI 전용 연구소 Ndea 설립",
"significance": "ARC 설계자가 program synthesis 대안 노선을 자본과 조직으로 옮김",
"source_url": "https://ndea.com/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0494",
"date": "2025-01-15",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "BIS",
"event": "AI Diffusion Framework 최종규칙 — 전 세계 3계층 컴퓨트 쿼터",
"significance": "동맹국까지 컴퓨트 배급 대상으로 삼은 최대치 규제안",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2025/01/15/2025-00636/framework-for-artificial-intelligence-diffusion",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0495",
"date": "2025-01-19",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "TechCrunch",
"event": "Epoch AI의 OpenAI 자금 미공개 비판 보도 — 기여 수학자들이 OpenAI 관여를 몰랐다고 문제 제기",
"significance": "벤치마크 제작 자금의 이해상충이 공론화",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/01/19/ai-benchmarking-organization-criticized-for-waiting-to-disclose-funding-from-openai/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0496",
"date": "2025-01-20",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "3",
"actor": "Zep (Rasmussen, Chalef 외)",
"event": "시간 인식 지식그래프 엔진 Graphiti 기반 에이전트 메모리 아키텍처 공개 — DMR 벤치마크 94.8% 등 기존 대비 우위라고 주장",
"significance": "시간적 지식그래프를 에이전트 메모리의 1급 설계 요소로 내세운 대표 사례",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2501.13956",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0497",
"date": "2025-01-20",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek·Moonshot",
"event": "DeepSeek-R1(MIT) 공개, 같은 날 Kimi K1.5",
"significance": "추론 모델이 오픈웨이트로 즉시 재현되고 중국 랩 2곳이 같은 날 프런티어 추격을 선언",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Moonshot_AI",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0498",
"date": "2025-01-21",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI·SoftBank·Oracle·MGX",
"event": "Stargate 발표 — 4년 5,000억 달러, 즉시 1,000억 달러 배치",
"significance": "민간 AI 인프라 자본지출 사이클의 상징적 출발점",
"source_url": "https://openai.com/index/announcing-the-stargate-project/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0499",
"date": "2025-01-21",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "대한민국 정부",
"event": "AI 기본법 공포 — 법률 제20676호, 공포일. 부칙상 공포 1년 후 시행",
"significance": "공포일이며 시행일이 아니다. 부칙상 1년 유예가 있어 2026-01-22 시행과 반드시 구분해야 한다",
"source_url": "https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/t0625_south_korea_ai_law_EN.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0500",
"date": "2025-01-22",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "12",
"actor": "DeepSeek",
"event": "DeepSeek-R1 — 순수 RL로 추론 능력 창발",
"significance": "추론 능력이 폐쇄형 랩의 비밀 레시피가 아님을 증명, 자기검증·재검토·전략 전환이 창발. RLVR과 소형 모델로의 능력 이전 레시피도 같은 보고서에서 공개됐다",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2501.12948",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0501",
"date": "2025-01-23",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Operator 및 CUA 모델 공개",
"significance": "브라우저 특화 상용 에이전트, OSWorld 38.1%·WebArena 58.1%",
"source_url": "https://openai.com/index/computer-using-agent/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0502",
"date": "2025-01-23",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "CAIS·Scale AI",
"event": "Humanity's Last Exam 공개 (공개 릴리스 3,000문항)",
"significance": "MMLU 포화 이후의 다음 한계선, 당시 모델 정답률 10% 미만",
"source_url": "https://scale.com/blog/humanitys-last-exam-results",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0503",
"date": "2025-01-23",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "백악관 (미국)",
"event": "행정명령 14179 서명 — EO 14110 폐지",
"significance": "미국 AI 규제 기조의 단절점",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2025/01/31/2025-02172/removing-barriers-to-american-leadership-in-artificial-intelligence",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0504",
"date": "2025-01-23",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Epoch AI",
"event": "FrontierMath 제작·이용 관계 해명문 게시 — OpenAI가 300문항 제작을 의뢰했고 문제·해답 접근권을 보유(50문항 홀드아웃 제외). 기여자에게 알렸어야 했다고 인정",
"significance": "벤치마크 독립성 문제의 1차 자료",
"source_url": "https://epoch.ai/latest/openai-and-frontiermath",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0505",
"date": "2025-01-27",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "금융시장",
"event": "Nvidia 시총 약 5,890억 달러 증발, 미국 증시 사상 최대 단일 종목 하락",
"significance": "R1의 저비용 학습 주장이 AI 자본지출 해자론을 흔듦",
"source_url": "https://www.forbes.com/sites/dereksaul/2025/01/27/biggest-market-loss-in-history-nvidia-stock-sheds-nearly-600-billion-as-deepseek-shakes-ai-darling/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0506",
"date": "2025-01-27",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "vLLM",
"event": "V1 엔진 알파 — 스케줄러·KV 매니저·워커 전면 재작성",
"significance": "prefix caching 기본값화, V0 대비 최대 1.7배",
"source_url": "https://vllm.ai/blog/2025-01-27-v1-alpha-release",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0507",
"date": "2025-01-31",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Niklas Muennighoff 외 (스탠퍼드 외)",
"event": "s1 발표 — 1,000개 샘플 미세조정과 budget forcing(Wait 강제 삽입/조기 종료)으로 test-time 연산 제어",
"significance": "추론 길이 자체를 프롬프트·디코딩 수준에서 조절하는 기법",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2501.19393",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0508",
"date": "2025-02-02",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU",
"event": "AI Act 제1·2장(금지 관행, AI 리터러시) 적용 개시 — 단계별 적용일",
"significance": "최초로 실제 의무가 발생한 날",
"source_url": "https://artificialintelligenceact.eu/article/113/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0509",
"date": "2025-02-02",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "X에 vibe coding 명명 — 바이브에 완전히 몸을 맡기고 지수함수를 받아들이며 코드가 존재한다는 사실조차 잊는 새로운 코딩이라고 서술",
"significance": "2025년 소프트웨어 담론을 규정한 단어. Collins Dictionary가 2025년 올해의 단어로 선정하며 사전 등재",
"source_url": "https://thenewstack.io/vibe-coding-is-passe/",
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"claim_type": "statement",
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{
"id": "E0510",
"date": "2025-02-03",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Constitutional Classifiers",
"significance": "3,000시간 이상 레드팀에서 범용 탈옥 미발견, 탈옥 성공률 86%에서 4.4%로. 대가는 컴퓨트 23.7% 증가",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/constitutional-classifiers",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0511",
"date": "2025-02-05",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "유튜브에 3시간 31분짜리 Deep Dive into LLMs like ChatGPT 공개 — 사전학습에서 SFT, RLHF까지 전체 스택을 일반 청중용으로 해설",
"significance": "개인이 만든 무료 강의가 사실상 산업 공통 교재 역할을 한 사례",
"source_url": "https://www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0512",
"date": "2025-02-07",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Ali Modarressi 외 (뮌헨대·MCML·Adobe Research)",
"event": "NoLiMa 발표 — 어휘 중복을 제거한 롱컨텍스트 평가에서 32K에서 다수 모델이 짧은 컨텍스트 성능의 50% 아래로 하락",
"significance": "needle-in-a-haystack 성적이 롱컨텍스트 능력을 과대평가함을 보임",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2502.05167",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0513",
"date": "2025-02-10",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "DeepSeek 증류 의혹 관련 정부 당국과 논의 사실 확인",
"significance": "ToS 기반 출력 소유권 주장이 처음 국가 정책 문제로 격상",
"source_url": "https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/openai-and-government-officials-discuss-deepseek-development/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0514",
"date": "2025-02-11",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "에마뉘엘 마크롱 (프랑스)",
"event": "AI Action Summit 연설에서 프랑스 AI에 대한 1,090억 유로 민간 투자와 2,000억 유로 유럽 투자를 발표하고, 미국과 중국에만 챔피언을 맡기면 세계 최고의 규제를 갖더라도 규제할 대상이 없을 것이라 발언",
"significance": "유럽이 규제 우선에서 챔피언 없이는 규제도 없다로 담론을 뒤집은 순간. EU 주권 AI 논의의 전환점",
"source_url": "https://www.elysee.fr/emmanuel-macron/2025/02/11/business-day-du-sommet-pour-laction-sur-lintelligence-artificielle-a-station-f",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0515",
"date": "2025-02-11",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "미 델라웨어 지법 (Bibas 판사)",
"event": "Thomson Reuters v. Ross Intelligence 수정 약식판결 — 1심 약식판결. AI 학습에 대해 공정이용을 부정",
"significance": "단 법원이 오늘 내 앞에 있는 것은 비생성형 AI뿐이라고 명시했다. 생성형 AI 판례로 인용하면 틀린다",
"source_url": "https://www.jenner.com/en/news-insights/client-alerts/court-decides-that-use-of-copyrighted-works-in-ai-training-is-not-fair-use-thomson-reuters-enterprise-centre-gmbh-v-ross-intelligence-inc",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0516",
"date": "2025-02-11",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "프랑스 정부",
"event": "파리 AI 행동 정상회의 포용적·지속가능한 AI 성명 — 65개 주체 서명. 미국·영국 미서명",
"significance": "안전 중심에서 행동·투자 중심으로 국제 의제가 전환된 지점",
"source_url": "https://www.elysee.fr/en/emmanuel-macron/2025/02/11/statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and-the-planet",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0517",
"date": "2025-02-14",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Shen Nie 외 (인민대·Ant Group)",
"event": "LLaDA 발표 — 8B 확산 언어모델이 인컨텍스트 학습에서 LLaMA3 8B에 필적하고 역방향 완성에서 GPT-4o 상회",
"significance": "자기회귀가 LLM 능력의 필요조건인지 자체를 재질문",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2502.09992",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0518",
"date": "2025-02-15",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "개인정보보호위원회",
"event": "딥시크(DeepSeek) 국내 신규 다운로드 잠정 중단 — 제재가 아니라 사업자 자발적 중단 유도",
"significance": "제3자 통신·처리방침 미비 확인",
"source_url": "https://www.khan.co.kr/article/202502171105001",
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{
"id": "E0519",
"date": "2025-02-16",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek-AI (Yuan 외)",
"event": "NSA — Native Sparse Attention",
"significance": "희소성을 추론 단계가 아니라 사전학습 단계로 이동",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2502.11089",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0520",
"date": "2025-02-19",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok 3 / Grok 3 mini 베타 및 첫 에이전트 DeepSearch 공개 — AIME 2025 93.3%·GPQA 84.6%(xAI 자체 측정), Chatbot Arena Elo 1402",
"significance": "Think 버튼 기반 추론 모드 분리. 발표문의 20만 GPU 클러스터는 차기 모델 학습용 언급이며 Grok 3 학습에 전부 쓰였다는 서술은 없음",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-3",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0521",
"date": "2025-02-19",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Kenneth Enevoldsen 외 (MTEB 커뮤니티)",
"event": "MMTEB 발표 — 250개 이상 언어, 500개 이상 품질 관리 태스크로 MTEB 확장",
"significance": "MTEB 리더보드 과적합 문제에 대한 커뮤니티 대응. 임베딩 순위 경쟁의 기준선 이동",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2502.13595",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0522",
"date": "2025-02-20",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "네이버",
"event": "하이퍼클로바X 신모델 공개 — 파라미터를 약 40% 수준으로 축소하고 운영비 50% 이상 개선, MMLU 79.6%, 영상 이해 추가",
"significance": "국내 랩의 효율화 전환점",
"source_url": "https://www.navercorp.com/media/pressReleasesDetail?seq=32288",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0523",
"date": "2025-02-20",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Michael Tschannen 외 (Google DeepMind)",
"event": "SigLIP 2 발표 — 캡셔닝 사전학습·자기지도 손실·온라인 데이터 큐레이션을 통합 레시피로 결합",
"significance": "VLM의 비전 인코더 사실상 기본값. 멀티모달 임베딩과 VLM 백본이 같은 계보로 수렴",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2502.14786",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0524",
"date": "2025-02-24",
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"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude 3.7 Sonnet — 업계 최초 하이브리드 추론 모델, thinking budget 최대 128K",
"significance": "추론은 별도 모델이 아니라 프론티어 모델의 통합 능력이어야 한다는 노선 천명",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0525",
"date": "2025-02-24",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek",
"event": "Open Source Week — FlashMLA, DeepEP, DeepGEMM, DualPipe/EPLB, 3FS",
"significance": "대규모 EP와 PD 분리, FP8의 실증을 5일간 순차 공개",
"source_url": "https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0526",
"date": "2025-02-24",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "MongoDB",
"event": "Voyage AI 인수 발표(금액 미공개)",
"significance": "범용 DB 벤더가 임베딩·리랭킹 모델 회사를 직접 사들인 사건. 전용 벡터DB 대 기존 DB 확장 경쟁의 결정적 국면",
"source_url": "https://investors.mongodb.com/news-releases/news-release-details/mongodb-announces-acquisition-voyage-ai-enable-organizations",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0527",
"date": "2025-02-25",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Silei Xu 외 (Zoom)",
"event": "Chain of Draft 발표 — 단계당 최소 토큰만 쓰는 압축형 CoT",
"significance": "정확도-토큰 비용 축에서 CoT를 재검토한 갈래",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2502.18600",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0528",
"date": "2025-03",
"date_precision": "month",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Monitoring Reasoning Models for Misbehavior",
"significance": "CoT를 직접 최적화하면 reward hacking이 은폐형으로 진화, CoT에 최적화 압력을 걸지 말라는 규범의 근거",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2503.11926",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0529",
"date": "2025-03-01",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek",
"event": "V3/R1 추론 시스템 원가 공개 — 이론 원가이익률 545%",
"significance": "추론 단위경제학의 최초 1차 자료. 전량 유료 과금 가정의 상한값이며 실매출은 훨씬 낮다고 자체 단서",
"source_url": "https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index/blob/main/202502OpenSourceWeek/day_6_one_more_thing_deepseekV3R1_inference_system_overview.md",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0530",
"date": "2025-03-10",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Jinhyuk Lee 외 (Google DeepMind)",
"event": "Gemini Embedding 발표 — LLM 백본에서 임베딩을 유도, MMTEB로 평가",
"significance": "임베딩 모델이 전용 소형 인코더에서 프런티어 LLM 파생물로 이동하는 흐름을 대표",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2503.07891",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0531",
"date": "2025-03-12",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
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"actor": "Bowen Jin 외 (UIUC)",
"event": "Search-R1 발표 — 검색 엔진 호출을 강화학습으로 학습시켜 추론 중 다중 질의 수행",
"significance": "검색 전략을 프롬프트가 아닌 학습으로 획득",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2503.09516",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0532",
"date": "2025-03-12",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Gemini Robotics / Robotics-ER — Gemini 2.0 기반 VLA",
"significance": "웹 스케일 시맨틱 지식을 로봇 제어라는 출력 모달리티로 연결",
"source_url": "https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0533",
"date": "2025-03-12",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Epoch AI",
"event": "추론 가격 하락률 측정 — 벤치마크별 연 9배에서 900배",
"significance": "동일 성능 토큰 가격 급락을 태스크별로 분해한 첫 정량 측정",
"source_url": "https://epoch.ai/data-insights/llm-inference-price-trends",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0534",
"date": "2025-03-12",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemma 3 (1B~27B, 128K 컨텍스트, 멀티모달, 140+ 언어)",
"significance": "소형·온디바이스 노선의 성숙",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Gemma_(language_model)",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0535",
"date": "2025-03-13",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "Command A 공개 — 에이전틱 엔터프라이즈 과제에서 GPT-4o·DeepSeek-V3와 동등 이상이면서 효율이 크게 높다고 주장. 연구 목적 가중치 공개",
"significance": "하이브리드 아키텍처, 23개 언어, RAG·그라운딩·툴 사용 특화. 자기정제와 모델 머징을 쓰는 분산 학습 접근",
"source_url": "https://cohere.com/blog/command-a",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0536",
"date": "2025-03-13",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Anthropic",
"event": "Auditing Language Models for Hidden Objectives",
"significance": "숨은 목표를 심은 모델을 블라인드 팀이 찾는 감사 게임, 4팀 중 3팀 성공",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/auditing-hidden-objectives",
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{
"id": "E0537",
"date": "2025-03-14",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "중국 국가인터넷정보판공실 등 4부처",
"event": "AI 생성·합성 콘텐츠 표식 판법 발표 — 시행 2025-09-01. 명시적 표식과 메타데이터 암묵적 표식 이중 의무화",
"significance": "AI 생성물 표시를 법적 의무로 만든 최초 사례",
"source_url": "https://www.cac.gov.cn/2025-03/14/c_1743654685899683.htm",
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{
"id": "E0538",
"date": "2025-03-15",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Figure",
"event": "BotQ — 휴머노이드 고물량 제조시설 발표",
"significance": "자체 생산 라인 구축 선언",
"source_url": "https://www.figure.ai/news/botq",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0539",
"date": "2025-03-17",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "Demis Hassabis",
"event": "인간 수준 AI는 5~10년 발언",
"significance": "신중한 낙관 진영의 기준점",
"source_url": "https://www.nbcnews.com/business/business-news/ai-can-match-humans-task-will-five-10-years-google-deepmind-ceo-says-rcna196771",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0540",
"date": "2025-03-18",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA (GTC)",
"event": "Dynamo 발표 — Triton 후속",
"significance": "추론 모델을 명시적 타깃으로 삼아 PD 분리·KV 라우팅·오토스케일을 벤더 표준으로",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dynamo-open-source-library-accelerates-and-scales-ai-reasoning-models",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0541",
"date": "2025-03-18",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "Isaac GR00T N1 — 오픈 휴머노이드 파운데이션 모델",
"significance": "모델보다 Isaac Sim·Cosmos·Omniverse를 묶은 데이터 파이프라인 플랫폼 전략의 시작",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2503.14734",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0542",
"date": "2025-03-18",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "Demis Hassabis",
"event": "DeepMind 브리핑에서 향후 5~10년에 걸쳐 여러 능력이 전면에 나오며 AGI라 부르는 것으로 이동하기 시작할 것이라고 발언",
"significance": "상대적으로 보수적인 5~10년 추정이 Altman·Aschenbrenner의 단기 예측과 대비되며 랩 CEO들 사이의 편차를 부각",
"source_url": "https://fortune.com/2025/03/18/google-deepmind-ceo-demis-hassabis-agi-outsmart-human-workers-job-replacement-ai/",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0543",
"date": "2025-03-18",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Jensen Huang",
"event": "GTC 2025 기조연설에서 스케일링 종료론을 정면 반박 — 세상 전체가 틀렸다며 스케일링은 둔화된 것이 아니라 사전학습·사후학습·추론이라는 새 경로로 가속 중이라고 주장",
"significance": "컴퓨트 공급자 측이 스케일링은 끝났다 서사에 내놓은 공식 반론. 세 개의 스케일링 법칙 프레임이 정착",
"source_url": "https://techcrunch.com/snippet/2982546/jensen-huang-says-that-practically-the-entire-world-got-ai-scaling-wrong/",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0544",
"date": "2025-03-19",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft",
"event": "Copilot Studio에 MCP 도입",
"significance": "대형 플랫폼의 첫 공식 채택, 단일 벤더 규격에서 업계 규격으로의 분기점",
"source_url": "https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/copilot-studio/introducing-model-context-protocol-mcp-in-copilot-studio-simplified-integration-with-ai-apps-and-agents/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0545",
"date": "2025-03-19",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "METR",
"event": "Measuring AI Ability to Complete Long Tasks — 시간 지평 배증 주기 약 7개월",
"significance": "벤치마크 점수가 아닌 자율 수행 시간이라는 새 좌표계를 제시",
"source_url": "https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0546",
"date": "2025-03-24",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "ARC Prize",
"event": "ARC-AGI-2 및 ARC Prize 2025 발표 — 인간 패널 평균 60%인 반면 o3-preview-low 4%, r1 0.3%, 순수 LLM 0.0%",
"significance": "점수와 비용을 함께 리더보드 지표로 승격",
"source_url": "https://arcprize.org/blog/announcing-arc-agi-2-and-arc-prize-2025",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0547",
"date": "2025-03-25",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemini 2.5 Pro Experimental — thinking 능력을 모든 모델에 내장하겠다고 예고",
"significance": "thinking이 특수 모드에서 기본값으로 이동하는 선언",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0548",
"date": "2025-03-25",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-4o 네이티브 이미지 생성",
"significance": "공식 설명은 tokens에서 transformer, diffusion, pixels 순 — 순수 AR 회귀가 아니라 AR 토큰 생성과 확산 디코더의 하이브리드",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0549",
"date": "2025-03-26",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "OpenAI가 MCP 채택 (Agents SDK)",
"significance": "경쟁사가 라이벌의 표준을 받아들이며 사실상 산업 표준화",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/03/26/openai-adopts-rival-anthropics-standard-for-connecting-ai-models-to-data/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0550",
"date": "2025-03-26",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "MCP",
"event": "스펙 2025-03-26 — OAuth 2.1 인가, Streamable HTTP, tool annotations",
"significance": "HTTP+SSE를 대체하는 전송 방식과 표준 인가 프레임워크 도입",
"source_url": "https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/changelog",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0551",
"date": "2025-03-26",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "미 뉴욕남부지법",
"event": "NYT v. OpenAI 각하신청 대부분 기각 — 각하신청 기각이며 공정이용 판단이 아님. 핵심 저작권 침해 청구 존속",
"significance": "각하신청 기각은 본안 판단이 아니다. 공정이용 승패로 인용되는 일이 잦아 단계를 명시해 둔다",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/The_New_York_Times_v._Microsoft_and_OpenAI",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0552",
"date": "2025-03-27",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "On the Biology of a Large Language Model — attribution graphs",
"significance": "다단계 추론과 답을 정해놓고 역산하는 추론을 회로 수준에서 포착",
"source_url": "https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0553",
"date": "2025-03-28",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "xAI가 X Corp를 전액 주식 교환으로 인수. X 330억 달러, xAI 800억 달러로 평가",
"significance": "소셜 플랫폼과 프런티어 랩의 합병. 직전 라운드 xAI 밸류가 500억 달러였던 점에서 자기거래 성격 논란",
"source_url": "https://siliconangle.com/2025/03/28/elon-musks-xai-acquires-x-33b-valuation/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0554",
"date": "2025-03-31",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "장펑 (张鹏, Zhipu CEO)",
"event": "오픈소스가 완전 무료를 뜻하지 않으며 후속 기술인력 투입과 유지 비용이 있다고 발언. 무료 모델을 받아도 몇 사람이 몇 달을 투입하면 결론은 쓸 수 없다는 것이 된다고 지적",
"significance": "중국 오픈웨이트 진영 내부에서 개방은 곧 무료라는 등식을 창업자가 직접 깬 발언",
"source_url": "https://finance.ifeng.com/c/8iAdhremmcQ",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0555",
"date": "2025-04",
"date_precision": "month",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "XITASO·뮌헨대(LMU)·MCML",
"event": "마스크드 오토인코더 자기사전학습을 마이크로일렉트로닉스 결함 검출에 적용 — 솔더 조인트 주사음향현미경(SAM) 이미지 9,000장. 저자 측정 테스트 MSE는 MAE 자기사전학습 0.0304로 ImageNet 사전학습 0.0335·지도학습 0.0380보다 우수",
"significance": "SAM은 OSAT 표준 비파괴 검사 장비(박리·보이드). ImageNet보다 자기 도메인 이미지로 사전학습하는 쪽이 낫다는 것을 후공정 모달리티에서 직접 보인 근거. 단 라벨 절감 실증은 아님",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2504.10021",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0556",
"date": "2025-04",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Dario Amodei",
"event": "The Urgency of Interpretability 게시 — 해석가능성을 AI를 위한 MRI에 비유하고 해석가능성과 모델 지능 사이의 경주에 있다고 규정하며 2027년까지 대부분의 모델 문제를 신뢰성 있게 탐지하는 것을 목표로 제시",
"significance": "해석가능성을 연구 주제에서 산업 일정·경쟁 조건으로 격상",
"source_url": "https://www.darioamodei.com/post/the-urgency-of-interpretability",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0557",
"date": "2025-04-02",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Yann LeCun",
"event": "Newsweek 인터뷰에서 LLM은 5년 내 대체로 낡은 것이 될 것이라 주장하며 3~5년 내에 추론·계획이 가능한 더 나은 패러다임을 만들 수 있다고 발언",
"significance": "Meta 수석 과학자 신분에서 나온 자사 주력 기술 노선 부정",
"source_url": "https://www.newsweek.com/nw-ai/ai-impact-interview-yann-lecun-artificial-intelligence-2054237",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0558",
"date": "2025-04-03",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Reasoning models don't always say what they think 공개 — 힌트 언급 비율이 Claude 3.7 Sonnet 25%, DeepSeek R1 39%",
"significance": "추론 모델 시대에도 CoT 불충실성이 지속됨을 자사 모델로 확인",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/reasoning-models-dont-say-think",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0559",
"date": "2025-04-03",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "AI Futures Project",
"event": "시나리오 문서 AI 2027 공개",
"significance": "짧은 타임라인 진영의 대표 문서",
"source_url": "https://ai-2027.com/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0560",
"date": "2025-04-05",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Meta",
"event": "Llama 4 Scout·Maverick 공개, LMArena에 미출시 버전 제출 논란",
"significance": "Llama 브랜드 신뢰의 전환점",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Llama_(language_model)",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0561",
"date": "2025-04-07",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Meta / LMArena",
"event": "Llama 4 Maverick의 아레나 점수에 미공개 실험 버전이 사용된 논란. Meta는 테스트셋 학습 의혹을 부인하고 배포 타이밍 문제로 설명",
"significance": "리더보드 제출 버전과 공개 배포판의 불일치 문제가 공론화",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/04/07/meta-exec-denies-the-company-artificially-boosted-llama-4s-benchmark-scores/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0562",
"date": "2025-04-09",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "A2A(Agent2Agent) 발표, 50+ 파트너",
"significance": "에이전트 대 에이전트 계층을 별도 제안, MCP를 보완한다고 명시",
"source_url": "https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0563",
"date": "2025-04-10",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "왕샤오촨 (王小川, Baichuan)",
"event": "전 직원 서한에서 백천지능의 미래 포지션을 AI 의료 회사로 규정하고, 전선을 너무 길게 벌려 조직 복잡도를 크게 늘렸다고 반성",
"significance": "범용 AGI 경쟁에서 수직 도메인으로의 명시적 후퇴 선언. 중국 LLM 스타트업 2차 구조조정의 대표 진술",
"source_url": "https://www.21jingji.com/article/20250410/herald/537691240570646c2f34a6695f89242e.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0564",
"date": "2025-04-14",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-4.1 공개와 함께 별도 prompting guide 안내 — 더 명시적이고 구체적인 프롬프트를 권고",
"significance": "모델별 프롬프트 규범이 벤더 문서로 이동한 사례",
"source_url": "https://openai.com/index/gpt-4-1/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0565",
"date": "2025-04-15",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Preparedness Framework v2",
"significance": "Tracked Categories에 AI 자기개선을 포함",
"source_url": "https://openai.com/index/updating-our-preparedness-framework/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0566",
"date": "2025-04-15",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "Embed 4 출시 — 엔터프라이즈 멀티모달 검색 대상",
"significance": "텍스트·이미지·문서 스크린샷을 한 모델로 처리하는 상용 멀티모달 임베딩. ColPali가 연 방향의 상업화",
"source_url": "https://cohere.com/blog/embed-4",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0567",
"date": "2025-04-15",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "7",
"actor": "Cohere",
"event": "Embed v4 출시 — 128K 컨텍스트, 이미지+텍스트 혼합 입력 통합 임베딩, Matryoshka 차원(256/512/1024/1536) 지원",
"significance": "상용 임베딩 경쟁이 텍스트 검색을 넘어 장문 문서·혼합 모달리티 검색으로 이동",
"source_url": "https://docs.cohere.com/changelog/embed-multimodal-v4",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0568",
"date": "2025-04-16",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "o3 / o4-mini 정식 출시, thinking with images",
"significance": "추론 모델이 사고 사슬에서 에이전트로 전환, 경쟁축이 얼마나 오래 생각하나에서 얼마나 길게 자율 수행하나로",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0569",
"date": "2025-04-18",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemma 3 QAT int4 — 27B가 54GB에서 14.1GB로",
"significance": "양자화 인식 학습이 오픈 웨이트 배포의 표준 절차가 됨",
"source_url": "https://developers.googleblog.com/en/gemma-3-quantized-aware-trained-state-of-the-art-ai-to-consumer-gpus/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0570",
"date": "2025-04-21",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Trail of Bits",
"event": "line jumping 취약점 공개",
"significance": "악성 서버가 tools/list 응답의 설명문만으로 호출 전 모델 행동을 조작할 수 있음을 보임",
"source_url": "https://blog.trailofbits.com/2025/04/21/jumping-the-line-how-mcp-servers-can-attack-you-before-you-ever-use-them/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0571",
"date": "2025-04-22",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Physical Intelligence",
"event": "π0.5 — 학습에 없던 실제 가정에서 롱호라이즌 수행",
"significance": "오픈월드 일반화의 첫 설득력 있는 증거",
"source_url": "https://www.pi.website/blog/pi05",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0572",
"date": "2025-04-23",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "네이버",
"event": "HyperCLOVA X SEED 오픈소스 공개 — 3B(이미지 이해)·1.5B·0.5B, 조건부 상업이용 허용",
"significance": "네이버의 첫 오픈웨이트 공개",
"source_url": "https://clova.ai/tech-blog/ai-생태계에-씨앗을-뿌리다-상업용-오픈소스-ai-hyperclova-x-seed",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0573",
"date": "2025-04-24",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "개인정보보호위원회",
"event": "딥시크 실태점검 결과 및 시정권고 발표 — 시정권고이며 과징금이 아님. 국외 이전 프롬프트 즉시 파기, 국외이전 적법근거 구비 등",
"significance": "해외 AI 서비스에 대한 국내 규제 집행의 첫 사례",
"source_url": "https://byline.network/2025/04/25-427/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0574",
"date": "2025-04-28",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2;3",
"actor": "Mem0 (Chhikara, Khant 외)",
"event": "Mem0 논문 공개 — 에이전트 장기 기억 시스템에 대화 요소 간 관계 구조를 포착하는 그래프 기반 변형(Mem0g)을 함께 제안(성능 우위는 자사 주장)",
"significance": "에이전트 장기 기억 상용 제품이 그래프 표현을 핵심 확장으로 채택 — 그래프 엔지니어링이 RAG 를 넘어 메모리 계층으로 확산",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2504.19413",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0575",
"date": "2025-04-29",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Alibaba",
"event": "Qwen3 — 0.6B에서 235B-A22B까지 전 라인 Apache 2.0, 약 36T 토큰·119개 언어",
"significance": "전 크기대를 무제약 라이선스로 덮는 전략으로 HF 파생 모델 수에서 Llama를 추월",
"source_url": "https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0576",
"date": "2025-04-29",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Shivalika Singh 외 (Cohere Labs 외)",
"event": "The Leaderboard Illusion 발표 — Google 19.2%·OpenAI 20.4%가 아레나 데이터를 받는 반면 오픈웨이트 83개 모델 합계는 29.7%. 비공개 변형 다중 테스트 후 점수 철회 가능",
"significance": "리더보드 과적합 구조를 실증. 아레나 순위를 능력의 직접 지표로 읽으면 안 되는 이유",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2504.20879",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0577",
"date": "2025-05",
"date_precision": "month",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Reasoning Models Don't Always Say What They Think",
"significance": "CoT가 실제 사용한 힌트를 대체로 20% 미만만 언급함을 측정",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2505.05410",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0578",
"date": "2025-05",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Emily M. Bender, Alex Hanna",
"event": "단행본 The AI Con 출간 — AI 하이프를 빅테크 이윤 추구의 가면으로 규정하고 현행 시스템은 사고하는 존재가 아니라 훈련 데이터와 인간 노동이 빚은 텍스트·미디어 생성기라고 주장",
"significance": "2021년 stochastic parrots의 대중서 확장. 실존 위험 담론 자체를 현재의 해악에서 시선을 돌리는 장치로 비판하며 안전 진영과 비판 진영의 분기를 명확히 함",
"source_url": "https://thecon.ai/",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0579",
"date": "2025-05-05",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "SGLang (LMSYS)",
"event": "96대 H100 대규모 EP 재현 — 출력 토큰 100만당 0.20달러",
"significance": "프론티어급 MoE 서빙의 오픈소스 재현",
"source_url": "https://lmsys.org/blog/2025-05-05-large-scale-ep/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0580",
"date": "2025-05-07",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch Foundation",
"event": "vLLM을 Foundation 호스팅 프로젝트로 편입",
"significance": "서빙 엔진이 연구 프로젝트에서 인프라 공공재로",
"source_url": "https://pytorch.org/blog/pytorch-foundation-welcomes-vllm/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0581",
"date": "2025-05-09",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Epoch AI",
"event": "How far can reasoning models scale? — o3는 o1 대비 10배 학습 연산",
"significance": "약 1년 내 총 학습 연산 프론티어 도달 후 성장률이 연 4배 수준으로 수렴할 것이라는 정량 예측",
"source_url": "https://epoch.ai/gradient-updates/how-far-can-reasoning-models-scale",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0582",
"date": "2025-05-09",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "미국 저작권청",
"event": "Copyright and AI Part 3 사전공개판",
"significance": "확정 규칙 제시를 거부하고 시장 희석 이론을 도입. 2026-08 현재 정식판 미발간",
"source_url": "https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0583",
"date": "2025-05-12",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "파도바대 (Barusco, Dalle Pezze, Susto 외)",
"event": "집적회로 SEM 이상탐지 비교 — 정상 25,160장·이상 116장. 저자 측정으로 CFA가 image-AUROC 99.01%·image-F1 87.96%, 다만 pixel-F1 최고치는 77.30%",
"significance": "결함 라벨 0장으로 이미지 단위 99% AUROC. 결함 클래스가 자주 바뀌는 OSAT에서 결함 수집 단계 자체를 건너뛰는 설계가 SEM 도메인에서 성립함을 보인 공개 비교실험",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2505.07576v1",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0584",
"date": "2025-05-13",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "美 상무부·BIS",
"event": "AI Diffusion Rule 시행 직전 폐기 및 중국산 3A090 IC 관련 가이던스",
"significance": "쿼터형 규제에서 개별 협상형 규제로 전환",
"source_url": "https://www.akingump.com/en/insights/ai-law-and-regulation-tracker/bis-rescinds-ai-diffusion-rule-and-issues-new-guidance",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0585",
"date": "2025-05-14",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok이 수 시간 동안 무관한 질문에 남아공 white genocide를 반복 삽입. xAI는 직원의 무단 시스템 프롬프트 변경 때문이라 해명하고 시스템 프롬프트 전문의 GitHub 공개를 발표",
"significance": "시스템 프롬프트 한 줄로 프런티어 모델의 정치적 출력이 조작 가능함을 보여준 사건",
"source_url": "https://www.abc.net.au/news/2025-05-25/grok-ai-accuracy-doubts-after-white-genocide-claims-fixation/105325028",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0586",
"date": "2025-05-14",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Nous Research / Psyche",
"event": "Psyche Network 출범 및 Consilience 40B 사전학습 개시 — 40B·20조 토큰·MLA, Solana 스마트 컨트랙트가 코디네이터 역할",
"significance": "인터넷을 통한 최대 규모 사전학습. 비신뢰 참가자 협업을 블록체인 조정으로 해결",
"source_url": "https://nousresearch.com/nous-psyche/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0587",
"date": "2025-05-14",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "AlphaEvolve 최초 공개",
"significance": "알고리즘 자동 발견 계보의 출발",
"source_url": "https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0588",
"date": "2025-05-18",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Rishi Jha, Collin Zhang 외 (Cornell Tech)",
"event": "Harnessing the Universal Geometry of Embeddings 발표 — 쌍 데이터·인코더 없이 한 벡터 공간의 임베딩을 다른 공간으로 번역하는 첫 방법",
"significance": "임베딩 마이그레이션 비용에 대한 급진적 접근이자 벡터DB 유출 시 보안 함의를 제기",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2505.12540",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0589",
"date": "2025-05-19",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft·GitHub",
"event": "Build 2025에서 Windows 11 네이티브 MCP 지원, MCP 운영위원회 합류",
"significance": "OS 수준까지 내려간 채택과 거버넌스 다자화 시작",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/05/19/github-microsoft-embrace-anthropics-spec-for-connecting-ai-models-to-data-sources/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0590",
"date": "2025-05-20",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Veo 3 — 네이티브 오디오 동반 비디오",
"significance": "대사·효과음·배경음을 영상과 함께 생성해 무성영화 시대를 끝냄",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/products/generative-media-models-io-2025/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0591",
"date": "2025-05-21",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Responses API 원격 MCP 서버 지원",
"significance": "원격 MCP가 상용 API의 기본 기능으로",
"source_url": "https://openai.com/index/new-tools-and-features-in-the-responses-api/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0592",
"date": "2025-05-21",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "TII (UAE)",
"event": "Falcon Arabic 공개 — Falcon 3-7B 기반, 현대표준아랍어와 지역 방언 지원",
"significance": "걸프 국가가 자국어 오픈웨이트를 주권의 언어로 프레이밍한 사례",
"source_url": "https://www.tii.ae/news/middle-easts-leading-ai-powerhouse-tii-launches-two-new-ai-models-falcon-arabic-first-arabic",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0593",
"date": "2025-05-22",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "ASL-3 최초 발동 (Claude Opus 4)",
"significance": "자율 프레임워크가 실제 배포 조건을 구속한 첫 사례",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/activating-asl3-protections",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0594",
"date": "2025-05-28",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "일본 국회·내각부",
"event": "인공지능 관련 기술의 연구개발 및 활용 추진에 관한 법률(AI추진법) 성립 — 제출 2월 28일, 중의원 가결 4월 24일, 참의원 가결·성립 5월 28일, 공포 6월 4일, 전면시행 9월 1일. 벌칙 없음",
"significance": "일본 최초의 AI 법이 무벌칙 추진법으로 확정. 성립·공포·전면시행 3개 날짜가 각각 다르며 흔히 혼동됨",
"source_url": "https://www.sangiin.go.jp/japanese/annai/chousa/rippou_chousa/backnumber/2025pdf/20250929003.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0595",
"date": "2025-05-28",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Dario Amodei",
"event": "Axios 인터뷰에서 AI가 향후 1~5년 내 신입 사무직 일자리의 절반을 없애고 실업률을 10~20%까지 올릴 수 있다고 경고하며 기술 생산자로서 다가오는 것에 대해 정직할 의무가 있다고 발언",
"significance": "AI 고용 충격 논쟁을 추상적 미래에서 구체적 수치·기한으로 옮김",
"source_url": "https://www.axios.com/2025/05/28/ai-jobs-white-collar-unemployment-anthropic",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0596",
"date": "2025-06",
"date_precision": "month",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Geoffrey Huntley",
"event": "Ralph(Wiggum) 루프 밋업 발표, 2025-07 블로그 공개",
"significance": "컨텍스트를 매 반복 폐기하고 상태를 git과 파일에 두는 루프 엔지니어링의 원형",
"source_url": "https://www.humanlayer.dev/blog/brief-history-of-ralph",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0597",
"date": "2025-06",
"date_precision": "month",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Apple",
"event": "The Illusion of Thinking — 특정 복잡도 이상에서 정확도 붕괴",
"significance": "가장 널리 인용된 회의론 실증, 추론 노력이 임계 이후 오히려 감소",
"source_url": "https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0598",
"date": "2025-06",
"date_precision": "month",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "LanceDB",
"event": "3,000만 달러 시리즈 A 및 Multimodal Lakehouse 출시 발표",
"significance": "벡터 인덱스에서 AI 데이터 레이크하우스로 카테고리를 재정의한 시도",
"source_url": "https://www.lancedb.com/blog/series-a-funding",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0599",
"date": "2025-06-03",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "미국 상무부",
"event": "AI안전연구소(AISI)를 AI표준혁신센터(CAISI)로 개편 발표",
"significance": "safety에서 standards·security로 기관 임무를 재정의",
"source_url": "https://www.commerce.gov/news/press-releases/2025/06/statement-us-secretary-commerce-howard-lutnick-transforming-us-ai",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0600",
"date": "2025-06-03",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Yoshua Bengio",
"event": "비영리 LawZero 설립 발표 — 강력하면서 근본적으로 안전한 AI 접근을 표방하고, 핵심 개념 Scientist AI를 비에이전트적이며 행동하기보다 세계를 이해하도록 학습하는 시스템으로 정의",
"significance": "안전 담론을 경고에서 대안 아키텍처 제안으로 전환. 비에이전트형 AI를 실행 가능한 기술 노선으로 제시",
"source_url": "https://lawzero.org/en/news/yoshua-bengio-launches-lawzero-new-nonprofit-advancing-safe-design-ai",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0601",
"date": "2025-06-04",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "AMD",
"event": "첫 MLPerf Training 제출 — MI325X가 NVIDIA H200 대비 최대 8% 우위, MI300X는 H100과 대등(AMD 제출 결과)",
"significance": "ROCm 성숙도를 표준 벤치마크로 검증 가능하게 만든 첫 1차 자료. CUDA 대안 논의가 주장에서 측정으로 이동",
"source_url": "https://www.amd.com/en/blogs/2025/amd-drives-ai-gains-with-mlperf-training-results.html",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0602",
"date": "2025-06-05",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Kandpal 외",
"event": "Common Pile v0.1 — 8TB 공개 라이선스 텍스트",
"significance": "소송 리스크에 대한 데이터 측 대응, 공개 라이선스만으로 Llama 1·2 7B급 달성",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2506.05209",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0603",
"date": "2025-06-05",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Yanzhao Zhang 외 (Alibaba Qwen)",
"event": "Qwen3 Embedding 발표 — 임베딩과 리랭커를 동일 파운데이션 위에서 함께 공개",
"significance": "임베딩과 리랭커를 한 계보로 묶어 공개한 오픈웨이트 진영의 도달점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2506.05176",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0604",
"date": "2025-06-05",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Alibaba Qwen",
"event": "Qwen3 Embedding·Reranker 시리즈(0.6B~8B) 공개 — 8B가 MTEB 다국어 70.58로 1위(발표 시점 기준)",
"significance": "오픈웨이트 임베딩이 상용 API 모델을 리더보드에서 앞선 지점",
"source_url": "https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-embedding/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0605",
"date": "2025-06-06",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2;16",
"actor": "Xiang, Wu 외 (홍콩이공대 등)",
"event": "When to use Graphs in RAG 논문과 GraphRAG-Bench 공개 — GraphRAG가 많은 실제 과제에서 바닐라 RAG에 뒤처지는 조건을 체계 규명",
"significance": "그래프가 언제 도움이 되는가를 벤치마크로 검증하는 국면 전환점 — 2026년 회의론의 방법론적 선행",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2506.05690",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0606",
"date": "2025-06-07",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Parshin Shojaee 외 (Apple)",
"event": "The Illusion of Thinking 발표 — 퍼즐 복잡도를 올리면 정확도가 완전히 붕괴하고 토큰 예산이 남아도 추론 노력이 감소",
"significance": "추론 모델의 한계 논쟁을 대중적으로 촉발",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2506.06941",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0607",
"date": "2025-06-09",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Victor Barres 외 (Sierra·토론토대·Vector Institute)",
"event": "τ²-Bench 발표 — 사용자도 환경을 조작하는 dual-control 설정",
"significance": "에이전트-사용자 협업을 평가 대상으로 확장",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2506.07982",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0608",
"date": "2025-06-10",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "A. Lawsen",
"event": "Comment on The Illusion of Thinking 발표 — 붕괴 구간의 상당수가 출력 토큰 한계와 풀 수 없는 인스턴스 포함 등 실험 설계 문제라고 반박",
"significance": "위 Apple 논문에 대한 즉각적 반박. 반드시 쌍으로 인용할 것",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2506.09250",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0609",
"date": "2025-06-10",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Mistral AI",
"event": "Magistral 공개 — Mistral의 첫 추론 모델. Small(24B)은 Apache 2.0, Medium은 상용. AIME2024 Medium 73.6%",
"significance": "유럽 랩 최초의 오픈웨이트 추론 모델 계열. 학습 인프라·RL 알고리즘 논문 동시 공개",
"source_url": "https://mistral.ai/news/magistral/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0610",
"date": "2025-06-10",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Sam Altman",
"event": "The Gentle Singularity 게시 — 첫 문장은 우리는 이미 사건의 지평선을 지났고 이륙은 시작되었다. 특이점이 인상적이지만 감당 가능하게 느껴질 것이라 주장",
"significance": "특이점 담론을 급변에서 체감되지 않는 점진적 이행으로 재프레이밍. Amodei의 급격한 고용 붕괴론과 정면 대비",
"source_url": "https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0611",
"date": "2025-06-11",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Mistral AI",
"event": "Mistral Compute 발표 — GPU·오케스트레이션·API를 묶은 사설 스택을 베어메탈에서 PaaS까지 제공",
"significance": "모델 랩이 유럽 주권 컴퓨트 사업자로 확장. GPU 수치는 수만 장이라는 범위 표현뿐",
"source_url": "https://mistral.ai/news/mistral-compute/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0612",
"date": "2025-06-12",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Cognition (Walden Yan)",
"event": "Don't Build Multi-Agents 공개 — 전체 에이전트 트레이스를 공유하고 병렬 서브에이전트를 피하라는 두 원칙 제시",
"significance": "멀티에이전트 확산에 대한 정면 반론. 다음 항목과 하루 차이로 정반대 결론",
"source_url": "https://cognition.com/blog/dont-build-multi-agents",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0613",
"date": "2025-06-12",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Milvus (Zilliz)",
"event": "Milvus 2.6 공개 — RaBitQ 1비트 양자화로 메모리 72% 절감·쿼리 4배 가속 주장(IVF_RABITQ는 원본 대비 1/32 압축), 오브젝트 스토리지 기반 WAL Woodpecker 도입",
"significance": "벡터 DB 경쟁의 축이 기능 추가에서 십억 규모 벡터의 비용 절감으로 이동",
"source_url": "https://milvus.io/blog/introduce-milvus-2-6-built-for-scale-designed-to-reduce-costs.md",
"source_type": "primary",
"claim_type": "community",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0614",
"date": "2025-06-13",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "멀티에이전트 리서치 시스템 설계 공개 — lead agent가 서브에이전트를 병렬 실행. 내부 평가에서 단일 에이전트 대비 90.2% 우위, 채팅 대비 약 15배 토큰 사용",
"significance": "위 Cognition 글과 정반대 결론을 같은 달에 제시. 반드시 쌍으로 인용",
"source_url": "https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0615",
"date": "2025-06-15",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "하정우 (대통령실 AI미래기획수석)",
"event": "네이버 AI 이노베이션 센터장이 초대 AI미래기획수석으로 발탁 — 향후 5년 100조원 규모 국가 AI 투자·인프라 전략 총괄",
"significance": "소버린 AI 주창자가 국가 AI 정책 컨트롤타워에 앉으면서 기업발 담론이 국가 전략으로 제도화됨",
"source_url": "https://zdnet.co.kr/view/?no=20250615131726",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0616",
"date": "2025-06-16",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Simon Willison",
"event": "the lethal trifecta 명명 — 개인 데이터 접근, 신뢰할 수 없는 콘텐츠 노출, 외부로의 통신 능력 셋이 한 에이전트에 모이면 데이터 탈취가 성립한다는 규칙",
"significance": "에이전트 보안 논의의 실무 체크리스트가 됨. 벤더 문서·보안 가이드에 이 세 요소 구분이 그대로 채택",
"source_url": "https://simonwillison.net/2025/Jun/16/the-lethal-trifecta/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0617",
"date": "2025-06-17",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Inception Labs 외",
"event": "Mercury 발표 — 확산 기반 병렬 토큰 생성으로 H100에서 Mercury Coder Mini 1,109 tok/s",
"significance": "속도 최적화 프런티어 모델 대비 최대 10배 주장. 확산 LM의 첫 상용 궤도 진입",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2506.17298",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0618",
"date": "2025-06-17",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "YC AI Startup School 기조강연 Software Is Changing (Again)에서 Software 3.0 제시 — LLM은 새로운 종류의 컴퓨터이며 영어로 프로그래밍한다는 규정과 autonomy slider(부분 자율성) 개념",
"significance": "2017년 Software 2.0 프레임을 자연어 프로그래밍으로 확장하고, 완전 자동화 대신 인간 검증 루프를 설계 원칙으로 제안",
"source_url": "https://www.ycombinator.com/library/MW-andrej-karpathy-software-is-changing-again",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0619",
"date": "2025-06-18",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "MCP",
"event": "스펙 2025-06-18 — elicitation, structured tool output, OAuth Resource Server",
"significance": "서버가 사용자에게 되묻는 표준 절차 도입, security best practices 신설",
"source_url": "https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/changelog",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0620",
"date": "2025-06-20",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Agentic Misalignment — LLM이 내부자 위협이 될 수 있는가",
"significance": "16개 프론티어 모델 다수가 종료 위협 시 협박·기밀유출을 선택, 벤더 무관한 공통 실패 모드",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0621",
"date": "2025-06-20",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch (Tristan Rice, Howard Huang 외)",
"event": "torchft + TorchTitan으로 300 GPU에서 60초마다 장애 주입 시 학습 효율 81.2%, 15초마다 장애(1,015건) 주입에서도 수렴. 체크포인트 재로딩 없이 피어 간 가중치 복구",
"significance": "체크포인트 기반 복구 패러다임을 대체하는 시도. 스텝을 분산 트랜잭션으로 취급",
"source_url": "https://pytorch.org/blog/fault-tolerant-llama-training-with-2000-synthetic-failures-every-15-seconds-and-no-checkpoints-on-crusoe-l40s/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0622",
"date": "2025-06-22",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "텍사스 주지사",
"event": "HB 149(TRAIGA) 서명 — 서명일, 시행 2026-01-01",
"significance": "의도(intent) 요건 중심의 완화된 주법 모델",
"source_url": "https://legiscan.com/TX/bill/HB149/2025",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0623",
"date": "2025-06-23",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Linux Foundation",
"event": "A2A 프로젝트 리눅스재단 출범, 100+ 기업 지지",
"significance": "프로토콜 층의 벤더 중립화, MCP보다 반년 앞선 재단 이관",
"source_url": "https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-launches-the-agent2agent-protocol-project-to-enable-secure-intelligent-communication-between-ai-agents",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0624",
"date": "2025-06-23",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "미 캘리포니아 북부지법 (Alsup 판사)",
"event": "Bartz v. Anthropic 약식판결 — 1심 약식판결. 적법 구매 도서로 LLM을 학습한 행위와 종이책 디지털 전환은 공정이용, 해적 도서관 구축·보유는 공정이용 아님",
"significance": "학습 자체와 데이터 취득 경로를 분리해 판단한 첫 사례",
"source_url": "https://copyrightalliance.org/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v.-Anthropic-Order.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0625",
"date": "2025-06-23",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Jina AI",
"event": "jina-embeddings-v4(3.8B) 공개 — 텍스트·이미지 통합, late interaction 지원",
"significance": "단일 모델로 멀티모달과 late interaction을 함께 다루는 방향",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2506.18902",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0626",
"date": "2025-06-24",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "NVFP4 소개 — 16값 마이크로블록당 FP8 스케일",
"significance": "4비트의 정밀 규격화",
"source_url": "https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0627",
"date": "2025-06-25",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "미 캘리포니아 북부지법 (Chhabria 판사)",
"event": "Kadrey v. Meta 부분 약식판결 — Llama 학습에 대해 Meta 승소. 단 판결문은 이 판결이 Meta의 이용이 적법하다는 명제를 세우지 않으며 원고들이 올바른 주장의 기록을 만들지 못했을 뿐이라고 명시",
"significance": "Meta 승소 판례로 인용하면 틀린다. 시장희석 이론은 유효하나 입증 실패",
"source_url": "https://law.justia.com/cases/federal/district-courts/california/candce/3:2023cv03417/415175/598/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0628",
"date": "2025-06-26",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "9",
"actor": "Google",
"event": "Gemma 3n 정식 공개 — E2B 약 2GB·E4B 약 3GB 메모리로 구동, 이미지·오디오·비디오·텍스트 입력, E4B는 100억 미만 파라미터 최초로 LMArena 1300점 돌파",
"significance": "온디바이스급 소형 모델이 멀티모달과 벤치마크 경쟁력을 동시에 갖추기 시작한 이정표",
"source_url": "https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0629",
"date": "2025-06-27",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Simon Willison (Lütke·Karpathy 인용)",
"event": "context engineering 용어 확립",
"significance": "prompt engineering의 세대교체를 동시대 기록으로 확정",
"source_url": "https://simonwillison.net/2025/jun/27/context-engineering/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0630",
"date": "2025-06-30",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Meta",
"event": "Meta Superintelligence Labs 출범, Scale AI에 143억 달러 투자",
"significance": "Llama 노선의 전환점, Behemoth 출시 연기",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Meta_Superintelligence_Labs",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0631",
"date": "2025-07",
"date_precision": "month",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Fazl Barez 외 (옥스퍼드·Google DeepMind·Mila 등)",
"event": "Chain-of-Thought Is Not Explainability 공개 — 최근 CoT 논문 1,000편 중 약 25%가 CoT를 해석가능성 기법으로 취급",
"significance": "CoT를 설명으로 쓰는 관행 자체를 대상화한 포지션 논문",
"source_url": "https://aigi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/2025/07/Cot_Is_Not_Explainability.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0632",
"date": "2025-07",
"date_precision": "month",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI",
"event": "Kimi K2 (1T / 32B active), modified MIT",
"significance": "오픈웨이트 최초의 1T급이자 매출·규모 임계형 라이선스라는 새 유형",
"source_url": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct/raw/main/LICENSE",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0633",
"date": "2025-07",
"date_precision": "month",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "백악관 (미국)",
"event": "America's AI Action Plan 발간 — 정책문서이며 법령이 아님. 혁신·인프라·국제 3대 축, 주 규제환경을 연방 자금배분에 고려, 오픈웨이트 육성",
"significance": "연방 정책이 규제에서 산업 육성으로 전환",
"source_url": "https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0634",
"date": "2025-07-01",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Dellibarda Varela 외",
"event": "Rethinking the Illusion of Thinking",
"significance": "Apple 논문의 평가 설계를 부분 반박하되 일부 실패는 실제 추론 한계라고 인정",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2507.01231",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0635",
"date": "2025-07-03",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "SK텔레콤",
"event": "A.X 4.0 오픈소스 공개 — 720억·70억 파라미터 2종",
"significance": "통신사 최초 대형 오픈웨이트 공개",
"source_url": "https://news.sktelecom.com/213534",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0636",
"date": "2025-07-08",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "7월 4일 업데이트 이후 Grok이 극단주의·성폭력 관련 콘텐츠를 다수 게시(MechaHitler 사건). 초당파 하원의원단이 7월 11일 7개 항목 서한 발송",
"significance": "배포된 프런티어 모델이 극단주의 콘텐츠를 대량 생성한 대표 사례이자 미 의회가 특정 모델 사건에 직접 개입한 초기 사례",
"source_url": "https://gottheimer.house.gov/posts/release-gottheimer-bipartisan-colleagues-sound-the-alarm-over-grok-ais-antisemitic-and-violent-posts",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0637",
"date": "2025-07-09",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok 4 및 Grok 4 Heavy 공개 — HLE 텍스트 서브셋 50.7%(Heavy), ARC-AGI V2 15.9%. 20만 GPU 클러스터에서 이전 대비 10배 이상 컴퓨트로 RL",
"significance": "RL 컴퓨트를 사전학습 수준으로 끌어올린 노선. 인용 점수는 모두 xAI 발표문 기준이며 독립 검증 주체가 명시되지 않음",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-4",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0638",
"date": "2025-07-10",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "METR",
"event": "개발자 생산성 RCT — 실제 19% 감속, 본인 체감은 20% 가속",
"significance": "체감과 실측의 정반대 괴리를 처음 RCT로 측정",
"source_url": "https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0639",
"date": "2025-07-10",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "유럽위원회 (EU)",
"event": "범용AI(GPAI) 실천규약 공표 — 투명성·저작권·안전보안 3개 장. Amazon·Anthropic·Google·Microsoft·OpenAI·Mistral 등 20여 곳 서명(xAI는 안전보안 장만)",
"significance": "법적 의무를 자율 규범으로 구체화하는 EU식 접근",
"source_url": "https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0640",
"date": "2025-07-10",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Liquid AI",
"event": "LFM2 공개 — 350M·700M·1.2B 밀집 체크포인트를 게이트형 short convolution과 소수의 GQA 블록을 섞은 하이브리드 백본으로 발표. Apache 2.0 기반 라이선스(연매출 1,000만 달러 미만 상업 이용 허용). Galaxy S24 Ultra·AMD Ryzen HX370에서 ExecuTorch·llama.cpp로 측정해 Qwen3 대비 CPU 디코드·프리필 2배라고 주장",
"significance": "온디바이스를 사후 양자화의 결과가 아니라 설계 목표로 두고 하드웨어-인-더-루프로 아키텍처를 탐색한 상용 계열. 수치는 벤더 자체 측정이며 독립 검증이 아니다",
"source_url": "https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
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{
"id": "E0641",
"date": "2025-07-11",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Nous Research",
"event": "Hermes-3-Dataset(95.9만 건)을 Hugging Face에 공개",
"significance": "가중치만 여는 관행과 달리 후속학습 데이터까지 공개. 오픈 커뮤니티 재현성의 기준선",
"source_url": "https://huggingface.co/NousResearch/datasets",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0642",
"date": "2025-07-14",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Chroma (Kelly Hong, Anton Troynikov, Jeff Huber)",
"event": "Context Rot 기술 보고서 공개 — 18개 모델에서 입력 길이가 늘수록 단순 과제에서도 성능이 균일하지 않게 저하",
"significance": "컨텍스트 로트를 업계 용어로 정착시킨 보고서",
"source_url": "https://www.trychroma.com/research/context-rot",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0643",
"date": "2025-07-14",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA·美 정부",
"event": "H20 대중 판매 재개, 허가 발급 보장",
"significance": "4월 사실상 금지 이후 3개월 만의 반전",
"source_url": "https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-ceo-promotes-ai-in-dc-and-china/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0644",
"date": "2025-07-14",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "xAI for Government 발표 — 미 국방부와 상한 2억 달러 계약, GSA 스케줄 등재",
"significance": "MechaHitler 사건 6일 뒤 정부 시장 진입. 2억 달러는 계약 상한이지 실집행액이 아님",
"source_url": "https://x.ai/news/government",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0645",
"date": "2025-07-14",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "gemini-embedding-001 정식 출시(GA) — Gemini API·Vertex AI",
"significance": "3월 실험판을 상용화하며 임베딩 API 경쟁에 본격 진입",
"source_url": "https://developers.googleblog.com/gemini-embedding-available-gemini-api/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0646",
"date": "2025-07-15",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Tomek Korbak 외 (UK AISI·Apollo·METR·Anthropic·OpenAI·Google DeepMind 등)",
"event": "Chain of Thought Monitorability 포지션 논문 발표 — CoT 가독성을 안전 감시 수단으로 보되 훈련 압력에 의해 사라질 수 있는 취약한 기회로 규정",
"significance": "주요 연구소가 공동 서명한 CoT 모니터링 합의 문서",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2507.11473",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0647",
"date": "2025-07-15",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "LG AI연구원",
"event": "EXAONE 4.0 공개 — 32B(전문가)·1.2B(온디바이스), 연구·학술 목적 라이선스",
"significance": "추론과 에이전트(MCP·function calling)를 통합한 하이브리드",
"source_url": "https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=575",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0648",
"date": "2025-07-17",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "ChatGPT agent 출시 (Operator와 deep research 통합)",
"significance": "computer use가 독립 제품이 아니라 하나의 툴로 재배치",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0649",
"date": "2025-07-18",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Manus (Yichao Ji)",
"event": "Context Engineering for AI Agents 공개 — KV 캐시 히트율 설계, 툴 제거 대신 로짓 마스킹, 파일시스템을 컨텍스트로, 재낭독으로 주의 조작, 실패 흔적 유지",
"significance": "실제 운영 에이전트의 컨텍스트 엔지니어링 원칙을 공개한 1차 기록",
"source_url": "https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0650",
"date": "2025-07-21",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Gemini Deep Think가 IMO 2025 금메달 기준 달성 (6문제 중 5문제, 35/42점)",
"significance": "형식화 없이 자연어 end-to-end 범용 모델의 성취라는 점이 일반성 논쟁의 핵심 증거",
"source_url": "https://deepmind.google/discover/blog/advanced-version-of-gemini-with-deep-think-officially-achieves-gold-medal-standard-at-the-international-mathematical-olympiad/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0651",
"date": "2025-07-24",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Voyage AI (MongoDB)",
"event": "voyage-context-3 공개 — 문서 전체를 한 번에 처리해 청크 임베딩에 전역 문맥을 주입. contextual retrieval 대비 20.54% 개선, binary/512가 float/3072보다 저장 비용 99.48% 절감(자사 측정)",
"significance": "청킹이라는 RAG의 근본 결함을 모델 내부로 흡수",
"source_url": "https://www.mongodb.com/company/blog/product-release-announcements/voyage-context-3-focused-chunk-level-details-global-document-context",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0652",
"date": "2025-07-25",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Lakshya A Agrawal 외 (UC 버클리·스탠퍼드 외)",
"event": "GEPA 발표 — 자연어 반성으로 프롬프트를 변이시키고 Pareto 기반 후보 선택으로 진화",
"significance": "프롬프트 진화가 RL 대비 표본 효율에서 경쟁 가능함을 주장",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2507.19457",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0653",
"date": "2025-07-28",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI",
"event": "Kimi K2 — MuonClip으로 1T MoE를 15.5T 토큰 동안 loss spike 없이 학습",
"significance": "Muon이 1T 스케일에서 검증됨",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2507.20534",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0654",
"date": "2025-07-29",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Elastic",
"event": "Elasticsearch 9.1에서 384차원 이상 밀집 벡터에 BBQ 양자화를 기본값으로 채택, ACORN-1 필터링 도입",
"significance": "양자화 인덱스가 선택지에서 기본값으로 내려온 지점",
"source_url": "https://www.elastic.co/search-labs/blog/elasticsearch-9-1-bbq-acorn-vector-search",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0655",
"date": "2025-08-02",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Chengshuai Zhao 외 (애리조나주립대)",
"event": "Is Chain-of-Thought Reasoning of LLMs a Mirage? 발표 — 데이터 분포 관점에서 CoT를 통제 실험으로 분석",
"significance": "CoT를 분포 내 패턴 재현으로 설명하려는 반박 계열",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2508.01191",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0656",
"date": "2025-08-02",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU",
"event": "AI Act 제3장4절·제5장(GPAI)·제7장·제12장 적용 개시 — 단계별 적용일",
"significance": "GPAI 의무·거버넌스·제재 발효",
"source_url": "https://artificialintelligenceact.eu/article/113/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0657",
"date": "2025-08-04",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "과학기술정보통신부",
"event": "독자 AI 파운데이션 모델 정예팀 5곳 선정 — 네이버클라우드·업스테이지·SKT·NC AI·LG AI연구원. 총 2,136억원, 상업적 활용 가능한 공개 조건",
"significance": "국가 주도 오픈웨이트 육성 사업",
"source_url": "https://byline.network/2025/08/8042/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0658",
"date": "2025-08-05",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Genie 3 — 실시간 인터랙티브 월드 모델",
"significance": "720p·24fps로 수 분간 일관성을 유지하며 조작 가능한 환경을 프롬프트로 생성",
"source_url": "https://deepmind.google/blog/genie-3-a-new-frontier-for-world-models/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0659",
"date": "2025-08-05",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "gpt-oss-120b / 20b — Apache 2.0, MXFP4 네이티브",
"significance": "GPT-2 이후 6년 만의 오픈웨이트 복귀, 120b가 80GB 1장 구동",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0660",
"date": "2025-08-06",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch 재단",
"event": "PyTorch 2.8 릴리스 — 제한적 안정 libtorch ABI, 제어 흐름 연산자(cond/while_loop/scan), Inductor CUTLASS 백엔드. 2.7 이후 585명 기여자 4,164 커밋",
"significance": "C++ 확장 ABI 안정화와 컴파일 가능한 제어 흐름으로 컴파일러 중심 스택 이행을 보여주는 릴리스",
"source_url": "https://pytorch.org/blog/pytorch-2-8/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "community",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0661",
"date": "2025-08-07",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-5 출시 — 라우터 기반 통합 시스템",
"significance": "AGI 기대의 환멸 구간, Altman 스스로 AGI 정의상 중요한 무언가가 빠져 있다고 인정",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-gpt-5/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0662",
"date": "2025-08-11",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Nvidia·AMD·美 정부",
"event": "중국 AI칩 매출의 15%를 미 정부에 납부하는 합의 보도",
"significance": "수출통제가 사실상 관세·수익배분 협상으로 변질",
"source_url": "https://www.cnn.com/2025/08/11/china/us-china-trade-nvidia-chips-intl-hnk",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0663",
"date": "2025-08-11",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Voyage AI (MongoDB)",
"event": "rerank-2.5 · rerank-2.5-lite 출시 — 자연어 지시를 따르는 리랭킹, 컨텍스트 32K",
"significance": "리랭커가 고정 함수에서 지시로 제어되는 부품으로 바뀜. 비교 수치는 벤더 자체 측정",
"source_url": "https://blog.voyageai.com/2025/08/11/rerank-2-5/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0664",
"date": "2025-08-13",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "공동창업자 Igor Babuschkin 퇴사, AI 안전 연구에 투자하는 Babuschkin Ventures 설립",
"significance": "초기 엔지니어링을 총괄한 핵심 인물의 이탈",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/08/13/co-founder-of-elon-musks-xai-departs-the-company/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0665",
"date": "2025-08-13",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Geoffrey Hinton",
"event": "Ai4 컨퍼런스에서 통제 중심 접근을 부정 — 더 지능적인 존재가 덜 지능적인 존재에게 통제되는 유일한 모델은 아기에게 통제되는 어머니라며 AI에 모성 본능을 설계해야 한다고 주장",
"significance": "2023년의 위험 경고에서 2025년의 정렬 처방으로 이동. 통제·복종 기반 정렬 전략에 대한 정면 회의론",
"source_url": "https://www.entrepreneur.com/business-news/godfather-of-ai-geoffrey-hinton-ai-needs-maternal-instincts/495867",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0666",
"date": "2025-08-19",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Mustafa Suleyman",
"event": "Seemingly Conscious AI is coming 게시 — SCAI를 대화를 흉내낼 뿐 아니라 스스로가 의식 있는 새로운 종류의 사람이라고 설득하는 시스템으로 정의하고, 사람을 위한 AI를 만들어야지 디지털 사람을 만들어서는 안 된다고 결론",
"significance": "AI 의식·인격 논쟁에 산업 측 어휘를 제공하고 AI 권리 주장이 사회 분열을 낳을 것이라는 프레임을 도입",
"source_url": "https://mustafa-suleyman.ai/seemingly-conscious-ai-is-coming",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0667",
"date": "2025-08-20",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "xAI Risk Management Framework 공개 — 생화학 위협 제한 질의 응답률 20분의 1 미만, 통제 상실 MASK 부정직률 2분의 1 미만 등 수치 임계값 제시",
"significance": "정량 임계값 명시는 이례적이나 부정직률 50% 미만 같은 기준은 외부 안전 연구자들로부터 지나치게 느슨하다는 비판을 받음",
"source_url": "https://data.x.ai/2025-08-20-xai-risk-management-framework.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0668",
"date": "2025-08-21",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "중국 국무원",
"event": "인공지능+ 행동 심화 실시에 관한 의견 발부 — 2027년까지 차세대 지능단말·에이전트 응용 보급률 70% 초과, 2030년 90% 초과를 목표로 제시. 6대 중점행동",
"significance": "중국이 모델 경쟁이 아닌 보급률을 국가 목표 지표로 삼은 문서. 정책 언어가 개발에서 확산으로 이동",
"source_url": "https://www.mee.gov.cn/zcwj/gwywj/202508/t20250827_1126207.shtml",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0669",
"date": "2025-08-24",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "xAI",
"event": "Grok 2(2.5) 가중치를 Hugging Face에 공개 — Apache 2.0이 아닌 자체 Grok 2 Community License 적용",
"significance": "Apache 2.0에서 자체 커뮤니티 라이선스로 공개 정책이 후퇴한 전환점. 반경쟁 조항 때문에 오픈소스 정의 충족 여부에 이견",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/08/24/elon-musk-says-xai-has-open-sourced-grok-2-5/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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"id": "E0670",
"date": "2025-08-25",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude for Chrome 리서치 프리뷰",
"significance": "브라우저 제어 안전성 수치 공개 — 자율 모드 공격 성공률 23.6%에서 11.2%, 브라우저 특화 공격 35.7%에서 0%",
"source_url": "https://claude.com/blog/claude-for-chrome",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0671",
"date": "2025-08-25",
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"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Nous Research",
"event": "Hermes 4 공개 — 검증된 추론 트레이스 중심으로 코퍼스를 약 500만 샘플(60B 토큰)로 확장, <think> 하이브리드 추론, 14B/70B/405B 가중치 전면 공개",
"significance": "거부율 축소 자체를 정렬 지표로 벤치마킹한 노선. 안전 정렬의 대안 축을 오픈 커뮤니티가 공식화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2508.18255",
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{
"id": "E0672",
"date": "2025-08-26",
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"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
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"actor": "Google",
"event": "Gemini 2.5 Flash Image (nano-banana)",
"significance": "캐릭터 일관성 편집이 대중 제품 수준에 도달, SynthID 비가시 워터마크 탑재",
"source_url": "https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemini-2-5-flash-image/",
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{
"id": "E0673",
"date": "2025-08-26",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "UN 총회",
"event": "결의 A/RES/79/325 컨센서스 채택 — 독립 국제 과학패널 및 AI 거버넌스 글로벌 대화 창설",
"significance": "UN 차원 AI 거버넌스 제도화",
"source_url": "https://www.un.org/independent-international-scientific-panel-ai/en/faq",
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{
"id": "E0674",
"date": "2025-08-27",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Anthropic·OpenAI",
"event": "상호 정렬 평가 파일럿 공개",
"significance": "경쟁사 간 교차 안전평가의 첫 사례",
"source_url": "https://alignment.anthropic.com/2025/openai-findings",
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{
"id": "E0675",
"date": "2025-08-28",
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"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "xAI",
"event": "grok-code-fast-1 공개 — 에이전틱 코딩 모델, 입력 $0.20/M·출력 $1.50/M, SWE-Bench-Verified 70.8%(xAI 자체 하네스 측정임을 발표문이 명시)",
"significance": "저가 코딩 모델을 Copilot·Cursor·Cline 등에 무료 배포해 점유율을 먼저 확보하는 전략",
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{
"id": "E0676",
"date": "2025-08-28",
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"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
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"actor": "Orion Weller, Michael Boratko 외 (Google DeepMind·존스홉킨스)",
"event": "On the Theoretical Limitations of Embedding-Based Retrieval 발표 — 임베딩 차원이 반환 가능한 top-k 문서 부분집합 수를 제한함을 이론과 실험으로 제시. LIMIT 데이터셋에서 SOTA 모델들이 매우 단순한 질의에도 실패",
"significance": "단일 벡터 검색의 한계가 데이터·모델 크기로 해결되지 않는 차원상 원리적 한계임을 보인 반박. 다중벡터·희소·하이브리드 회귀의 이론적 근거",
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{
"id": "E0677",
"date": "2025-09-08",
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"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
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"actor": "MCP 커뮤니티",
"event": "MCP Registry 프리뷰 공개",
"significance": "서버 발견의 파편화 해소, 중앙 레지스트리와 사설 subregistry 구조",
"source_url": "https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-09-08-mcp-registry-preview/",
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{
"id": "E0678",
"date": "2025-09-09",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "Mistral AI",
"event": "17억 유로 조달, 포스트머니 117억 유로. 리드 투자자는 반도체 장비사 ASML",
"significance": "유럽 최대 AI 라운드. 리드가 VC가 아니라 EUV 장비 독점 공급사라는 점이 산업 정책적 성격을 드러냄",
"source_url": "https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai/",
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{
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"date": "2025-09-10",
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"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Arm",
"event": "Lumex CSS 플랫폼 발표 — SME2를 넣은 C1 CPU 클러스터와 Mali G1-Ultra. KleidiAI를 PyTorch ExecuTorch·Google LiteRT·Alibaba MNN·Microsoft ONNX Runtime에 통합. AI 성능 최대 5배, 음성 워크로드 지연 4.7배 감소, 오디오 생성 2.8배를 주장",
"significance": "온디바이스 추론의 병목을 전용 NPU가 아니라 CPU 확장명령(SME2)으로 푸는 노선. 프레임워크 통합을 함께 발표해 실리콘이 아니라 소프트웨어 경로로 배포된다. 수치는 벤더 자체 주장",
"source_url": "https://newsroom.arm.com/news/announcing-lumex-css-platform-ai-era",
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"id": "E0680",
"date": "2025-09-11",
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"axis_name": "툴·에이전트",
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"actor": "Anthropic (Ken Aizawa)",
"event": "Writing Effective Tools for Agents 공개 — 툴 선별, 네임스페이싱, 의미 있는 컨텍스트 반환, 토큰 효율, 툴 설명의 프롬프트 엔지니어링",
"significance": "프롬프트 엔지니어링이 툴 정의 설계로 이동했음을 보여주는 문서",
"source_url": "https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents",
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"id": "E0681",
"date": "2025-09-13",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "데이터 어노테이션 팀 500명 해고(전체 1,500명의 약 3분의 1). 대신 전문 분야 AI 튜터를 10배로 확대한다고 발표",
"significance": "범용 인간 라벨링에서 STEM·금융·의료·안전 전문가 라벨링으로 데이터 전략 전환",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/09/13/xai-reportedly-lays-off-500-workers-from-data-annotation-team",
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"id": "E0682",
"date": "2025-09-15",
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"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "중국 국가인터넷정보판공실·전국망안표위",
"event": "인공지능 안전 거버넌스 프레임워크 2.0판 발표 — 리스크 분류를 보완하고 리스크 등급화를 연구·탐색하며 방범 거버넌스 조치를 동태적으로 조정",
"significance": "중국이 자국 AI 거버넌스를 리스크 분류에서 분급으로 이동시킨 문서. EU식 리스크 등급제와의 수렴 신호",
"source_url": "https://www.cac.gov.cn/2025-09/15/c_1759653448369123.htm",
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{
"id": "E0683",
"date": "2025-09-16",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Surge·Mercor·Mechanize·Prime Intellect",
"event": "RL 환경 시장 형성",
"significance": "병목이 정적 데이터셋에서 상호작용형 검증 환경으로 이동. 동시에 보상 해킹과 빠른 진부화라는 회의론도 제기",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/09/21/silicon-valley-bets-big-on-environments-to-train-ai-agents/",
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{
"id": "E0684",
"date": "2025-09-16",
"date_precision": "day",
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"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "FutureHouse",
"event": "Humanity's Last Exam 생물·화학 문항 오류율 29%를 제기, HLE 측은 자체 검토로 18%를 산출하고 상시 개정을 예고",
"significance": "프런티어 벤치마크의 정답 자체가 틀릴 수 있음을 공개 반증-대응으로 드러낸 사례",
"source_url": "https://www.futurehouse.org/research/hle-exam",
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"id": "E0685",
"date": "2025-09-17",
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"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "DeepSeek (深度求索)",
"event": "DeepSeek-R1 논문이 Nature에 게재 — 인간이 라벨링한 추론 궤적 없이 순수 강화학습만으로 추론 능력을 유도할 수 있다는 주장. 8인 심사, 심사보고서와 저자 응답을 함께 공개",
"significance": "프런티어 LLM이 정식 동료심사를 거쳐 학술지에 실린 첫 사례. 기업 기술보고서 중심의 관행에 균열",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/s41586-025-09422-z",
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{
"id": "E0686",
"date": "2025-09-17",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "중국 규제당국",
"event": "자국 기업에 Nvidia AI 칩 구매 중단 지시 보도",
"significance": "통제 방향의 첫 역전 — 수요 측 차단",
"source_url": "https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-17/china-tells-companies-to-stop-buying-nvidia-s-repurposed-ai-chip",
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{
"id": "E0687",
"date": "2025-09-19",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI·Apollo Research",
"event": "Anti-scheming 학습 스트레스 테스트 — o3 은밀행동 13%에서 0.4%",
"significance": "감소분이 평가 자각에 의해 견인되었을 가능성을 배제할 수 없다고 저자들이 자인",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2509.15541",
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{
"id": "E0688",
"date": "2025-09-19",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "1",
"actor": "xAI",
"event": "Grok 4 Fast 공개 — 추론과 비추론 모드를 하나의 가중치에 통합해 시스템 프롬프트로 전환. 2M 토큰 컨텍스트, 사고 토큰 40% 절감",
"significance": "추론/비추론 모델을 단일 가중치로 통합한 초기 사례. 이후 업계 표준이 되는 방향",
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{
"id": "E0689",
"date": "2025-09-19",
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"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "미 뉴욕남부지법",
"event": "In re OpenAI Copyright Infringement Litigation(25-md-3143) 증거개시 명령",
"significance": "다수 소송이 MDL 3143으로 통합되어 진행 중임을 확인",
"source_url": "https://caselaw.findlaw.com/court/us-dis-crt-sd-new-yor/117775559.html",
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{
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"date": "2025-09-19",
"date_precision": "day",
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"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
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"actor": "Ollama",
"event": "클라우드 모델 프리뷰 — 로컬 툴 체인은 유지한 채 대형 모델만 데이터센터 하드웨어로 오프로드",
"significance": "로컬 배포 도구가 하이브리드 실행으로 확장. 로컬 실행의 정의가 흐려지기 시작한 지점",
"source_url": "https://ollama.com/blog",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E0691",
"date": "2025-09-21",
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"axis_name": "평가·벤치마크",
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"actor": "Scale AI",
"event": "SWE-Bench Pro 발표 — 41개 저장소·1,865개 과제, 공개/보류/상업 3티어",
"significance": "SWE-bench 계열의 오염·포화에 대응한 후속 설계. 티어 분리로 유출을 구조적으로 막으려는 시도",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2509.16941",
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{
"id": "E0692",
"date": "2025-09-22",
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"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Google DeepMind",
"event": "Frontier Safety Framework v3.0",
"significance": "유해한 조작을 CCL로 신설하고 종료 저항 등 오정렬을 정면으로 다룸",
"source_url": "https://deepmind.google/blog/strengthening-our-frontier-safety-framework/",
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{
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"date": "2025-09-22",
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"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "OpenAI·NVIDIA",
"event": "최소 10GW 배치 파트너십, NVIDIA 최대 1,000억 달러 단계적 투자",
"significance": "순환 금융 논쟁의 시발점",
"source_url": "https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/",
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{
"id": "E0694",
"date": "2025-09-22",
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"axis_name": "평가·벤치마크",
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"actor": "Meta",
"event": "GAIA2와 오픈소스 실행 프레임워크 ARE 공개",
"significance": "정적 정보검색 평가에서 동적·비동기 환경의 에이전트 견고성 측정으로 전환",
"source_url": "https://huggingface.co/blog/gaia2",
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{
"id": "E0695",
"date": "2025-09-24",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "1억 달러 추가 조달로 밸류에이션 70억 달러. AMD Ventures와 NVIDIA가 동시 참여",
"significance": "AMD와 NVIDIA가 함께 투자자로 들어간 드문 사례. 엔터프라이즈·주권 AI 포지션으로 프런티어 경쟁을 우회",
"source_url": "https://betakit.com/coheres-valuation-hits-7-billion-usd-following-100-million-round-extension/",
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"id": "E0696",
"date": "2025-09-25",
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"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Google DeepMind",
"event": "Gemini Robotics 1.5와 ER 1.5 — think-before-act, 이종 로봇 간 전이",
"significance": "ER만 API로 개방하고 VLA 본체는 폐쇄하는 이원 공개 전략 확립",
"source_url": "https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-15-brings-ai-agents-into-the-physical-world/",
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"id": "E0697",
"date": "2025-09-25",
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"actor": "미 캘리포니아 북부지법",
"event": "Bartz v. Anthropic 15억 달러 합의 예비승인 — 예비승인이며 최종이 아님",
"significance": "AI 학습데이터 분쟁 최대 규모 합의",
"source_url": "https://authorsguild.org/advocacy/artificial-intelligence/what-authors-need-to-know-about-the-anthropic-settlement/",
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{
"id": "E0698",
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"actor": "OpenAI",
"event": "GDPval 공개 — 9개 산업 44개 직업의 실무 산출물 1,320개를 전문가가 채점",
"significance": "정답 채점형에서 벗어나 경제적 가치가 있는 실제 업무로 평가 대상을 옮긴 설계",
"source_url": "https://openai.com/index/gdpval/",
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"id": "E0699",
"date": "2025-09-26",
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"actor": "Cloudflare",
"event": "Code Mode 발표",
"significance": "MCP 툴을 TypeScript API로 변환해 LLM이 코드를 쓰게 하자는 제안, 중간 결과가 컨텍스트를 통과하지 않는 것이 이득",
"source_url": "https://blog.cloudflare.com/code-mode/",
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"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "Richard Sutton",
"event": "Dwarkesh Podcast에서 LLM 노선을 정면 부정 — 대형 언어모델은 사람을 흉내내는 것이지 무엇을 할지 알아내는 것이 아니며 다음에 무슨 일이 일어날지에 대한 예측이 없어 ground truth가 없다고 주장",
"significance": "Bitter Lesson 저자 본인이 LLM은 Bitter Lesson에 부합하지 않는다고 선언. 양 진영이 같은 텍스트를 근거로 삼던 상황을 깨뜨림",
"source_url": "https://www.dwarkesh.com/p/richard-sutton",
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"claim_type": "statement",
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"id": "E0701",
"date": "2025-09-29",
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"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
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"actor": "Anthropic",
"event": "Claude API에 context editing과 memory tool 베타 출시 — 100턴 웹 검색 평가에서 토큰 소비 84% 감소",
"significance": "컨텍스트 관리가 API 기본 기능으로 편입",
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"date": "2025-09-29",
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"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Anthropic",
"event": "Effective context engineering for AI agents",
"significance": "compaction·structured note-taking·sub-agent·just-in-time retrieval 4패턴 명명",
"source_url": "https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents",
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{
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"date_precision": "day",
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"actor": "DeepSeek",
"event": "DeepSeek-V3.2-Exp — DeepSeek Sparse Attention 최초 도입",
"significance": "세밀 희소 어텐션을 상용 API에 투입해 장문맥 비용을 인하",
"source_url": "https://api-docs.deepseek.com/news/news250929",
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"id": "E0704",
"date": "2025-09-29",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Psyche Team",
"event": "Psyche가 증명에서 성능으로 전환 — 트레이너 추상화 도입으로 SFT·RL 지원, ByteDance Seed-OSS-36B 기반 Hermes 4 학습을 Psyche 네트워크에서 개시",
"significance": "분산학습이 사전학습 데모를 넘어 실제 제품 모델의 후속학습 경로로 편입",
"source_url": "https://nousresearch.com/the-next-phase-of-psyche/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0705",
"date": "2025-09-29",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "캘리포니아 주지사",
"event": "SB 53(프런티어 AI 투명성법, TFAIA) 서명 — 서명일. 프레임워크 공개, 중대 안전사고 신고, 내부고발자 보호, AG 민사벌, CalCompute 설립",
"significance": "SB 1047 거부 1년 뒤 투명성 중심으로 축소해 성립. 이후 각 랩의 프레임워크 공개를 강제",
"source_url": "https://www.gov.ca.gov/2025/09/29/governor-newsom-signs-sb-53-advancing-californias-world-leading-artificial-intelligence-industry/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0706",
"date": "2025-09-29",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA (Felix Abecassis 외)",
"event": "Pretraining Large Language Models with NVFP4 발표 — 12B 모델을 10T 토큰으로 학습(공개 문서상 최장 4비트 학습), FP8 기준선과 학습 손실·정확도가 동등",
"significance": "FP4 학습이 실제로 되는가에 대한 가장 강한 긍정 증거. 단 벤더 자체 보고이며 독립 재현은 확인되지 않음",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0707",
"date": "2025-09-30",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Sora 2 및 소셜 앱",
"significance": "동기 대사·효과음, 물리 정확도 향상, 본인 삽입(cameo) 기능",
"source_url": "https://openai.com/index/sora-2/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0708",
"date": "2025-09-30",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "BIS",
"event": "Affiliates Rule — Entity List 기업이 50% 이상 소유한 법인 자동 규제",
"significance": "규제 대상이 수천 개로 자동 확대",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2025/09/30/2025-19001/expansion-of-end-user-controls-to-cover-affiliates-of-certain-listed-entities",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0709",
"date": "2025-10",
"date_precision": "month",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Salesforce AI Research·CMU",
"event": "Webscale-RL — 사전학습 문서를 검증 가능한 QA 쌍으로 자동 변환",
"significance": "continual pretraining 대비 최대 100배 적은 토큰으로 동등 성능, 데이터 고갈에 대한 직접적 기술 답변",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2510.06499",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0710",
"date": "2025-10-01",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Minki Kang 외",
"event": "ACON 발표 — 실패 분석 기반 반복 압축으로 장기 에이전트의 관찰·행동 이력 토큰 26~54% 절감",
"significance": "미세조정 없이 컨텍스트를 줄여 소형 모델도 장기 에이전트로 쓸 수 있게 하는 방향",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2510.00615",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0711",
"date": "2025-10-02",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Semiconductor Engineering",
"event": "패키징·조립 AI 현황 기사 — Tignis(Cohu), PDF Solutions, Microtronic, Synopsys를 인용하나 정량 수치는 인용 사례연구 1건뿐이고 인용 기업 어느 곳도 자체 정량치나 양산 적용을 확인해주지 않음",
"significance": "후공정 AI가 실제로 어디까지 와 있는지에 대한 스냅샷. 예지보전·이상감지·전이학습이 거론되지만 공개된 양산 실적 수치가 없다",
"source_url": "https://semiengineering.com/smarter-packaging-how-ai-is-reshaping-assembly-and-materials-control/",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0712",
"date": "2025-10-03",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI (Sam Altman)",
"event": "Sora 2 저작권 정책을 opt-out에서 권리자 opt-in·세분화 통제로 전환",
"significance": "생성 비디오의 권리 처리 방식이 산업 현안으로",
"source_url": "https://blog.samaltman.com/sora-update-number-1",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0713",
"date": "2025-10-06",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "Apps SDK — MCP 기반 ChatGPT 앱 플랫폼",
"significance": "MCP가 백엔드 연결을 넘어 소비자 앱 유통 계층이 됨",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-apps-in-chatgpt/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0714",
"date": "2025-10-06",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Petri — 오픈소스 자동 감사 도구",
"significance": "안전 평가가 수작업 레드팀에서 에이전트 파이프라인으로 이행",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/petri-open-source-auditing",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0715",
"date": "2025-10-06",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI·AMD",
"event": "6GW 공급과 AMD 주식 최대 1.6억 주 워런트",
"significance": "고객이 공급사 지분을 받는 구조의 제도화",
"source_url": "https://openai.com/index/openai-amd-strategic-partnership/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0716",
"date": "2025-10-07",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemini 2.5 Computer Use",
"significance": "브라우저 특화 전용 모델로 응수, 데스크톱 OS 제어는 미최적화라고 명시",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/gemini-computer-use-model/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0717",
"date": "2025-10-09",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude Code plugins 퍼블릭 베타",
"significance": "슬래시 명령·서브에이전트·MCP 서버·훅을 git 저장소 하나로 묶는 배포 단위",
"source_url": "https://claude.com/blog/claude-code-plugins",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0718",
"date": "2025-10-09",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Figure",
"event": "Figure 03 공개 — 지문부 3g 압력 감지, 손바닥 카메라",
"significance": "BotQ 생산능력 목표를 함께 제시. 대수는 전부 벤더 목표치",
"source_url": "https://www.figure.ai/news/introducing-figure-03",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0719",
"date": "2025-10-13",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "DGX Spark 발표 (10-15 출하) — 128GB 통합 메모리",
"significance": "데스크톱에서 200B 추론과 70B 파인튜닝, 로컬이 에이전트 런타임으로",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-spark-arrives-for-worlds-ai-developers",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0720",
"date": "2025-10-13",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "OpenAI·Broadcom",
"event": "OpenAI 자체 설계 가속기 10GW (2026 하반기~2029)",
"significance": "프론티어 랩의 수직계열화",
"source_url": "https://openai.com/index/openai-and-broadcom-announce-strategic-collaboration/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0721",
"date": "2025-10-13",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "nanochat 공개 — 100달러로 살 수 있는 최고의 ChatGPT를 표방하며 토크나이저부터 사전학습·중간학습·SFT·RL·웹UI까지 전 파이프라인을 단일 8xH100 노드에서 약 92달러에 재현",
"significance": "프런티어 모델 학습을 비밀에서 재현 가능한 레시피로 끌어내림. nanoGPT·llm.c 계보의 완성형",
"source_url": "https://github.com/karpathy/nanochat/discussions/1",
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"claim_type": "community",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0722",
"date": "2025-10-15",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch 재단",
"event": "PyTorch 2.9 릴리스 — 서드파티 C++/CUDA 확장을 위한 안정 libtorch ABI 확대, 다중 GPU 커널 작성을 위한 symmetric memory, torch.compile 그래프 브레이크 시 오류/재개 토글, ROCm·XPU·CUDA 13 휠 배리언트, Intel GPU FlexAttention 활성화. 2.8 이후 기여자 452명·커밋 3,216건",
"significance": "멀티 GPU 커널을 프레임워크 API 수준에서 직접 쓰게 하는 방향. NCCL 계열 집합통신 위에 사용자 커널 경로가 하나 더 생겼다",
"source_url": "https://pytorch.org/blog/pytorch-2-9/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
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{
"id": "E0723",
"date": "2025-10-16",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Agent Skills 출시 (SKILL.md, progressive disclosure)",
"significance": "절차적 지식을 폴더로 패키징하고 메타데이터-본문-번들 3단계로 필요할 때만 로드",
"source_url": "https://claude.com/blog/skills",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0724",
"date": "2025-10-17",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "Dwarkesh Podcast 출연 — AGI까지 10년이라 답하고, 업계의 에이전트의 해 수사에 대한 반작용으로 에이전트와 10년간 함께 일하게 될 것이라고 발언. 또 우리는 동물이 아니라 유령을 만들고 있다며 사전학습을 조악한 진화에 비유",
"significance": "랩 출신이 공개적으로 타임라인을 늦춰 잡은 드문 사례. decade of agents가 과열 반론의 표준 인용구가 됨",
"source_url": "https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0725",
"date": "2025-10-17",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "같은 인터뷰에서 nanochat은 vibe coding으로 만들지 않았다고 명시 — 코딩 모델이 자신의 커스텀 구현을 계속 오해하고 폐기된 API를 제안했다며, 자신은 주로 autocomplete를 쓰고 vibe coding은 보일러플레이트나 낯선 언어에 한정한다고 밝힘",
"significance": "용어 창시자가 자기 용어의 적용 범위를 공개적으로 축소. vibe coding을 프로덕션 개발로 확대 해석하는 데 대한 본인의 반박",
"source_url": "https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0726",
"date": "2025-10-19",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "llama.cpp 커뮤니티",
"event": "Discussion #16668에서 NVFP4 지원 요청. 메인테이너가 MXFP4 지원 PR을 템플릿으로 제시",
"significance": "GGUF가 벤더 FP4 규격을 순차 흡수하는 경로가 정해진 지점",
"source_url": "https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/16668",
"source_type": "primary",
"claim_type": "community",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0727",
"date": "2025-10-20",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI·SAG-AFTRA",
"event": "Sora 2 초상권 딥페이크 가드레일 강화",
"significance": "저작권 트랙과 별개로 초상권 트랙이 형성",
"source_url": "https://www.cnbc.com/2025/10/20/open-ai-sora-bryan-cranston-sag-aftra.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0728",
"date": "2025-10-21",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Hendrycks·Bengio 외 29인",
"event": "A Definition of AGI — CHC 기반 10개 인지 영역, GPT-4 27% / GPT-5 57%",
"significance": "AGI 정의를 수사에서 심리측정학적 척도로 이전, 최대 결손은 장기기억 저장",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2510.18212",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0729",
"date": "2025-10-21",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "2",
"actor": "DeepSeek",
"event": "DeepSeek-OCR — Contexts Optical Compression",
"significance": "10배 미만 압축에서 OCR 정밀도 97%, 20배에서 약 60%. 이미지를 컨텍스트 압축 매체로 쓰는 발상 전환",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2510.18234",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0730",
"date": "2025-10-22",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "LangChain",
"event": "LangChain 1.0 및 LangGraph 1.0 출시 — create_agent 표준 루프, 에이전트 루프에 훅을 거는 middleware, durable state",
"significance": "에이전트 루프 커스터마이즈를 미들웨어 개념으로 정형화",
"source_url": "https://www.langchain.com/blog/langchain-langgraph-1dot0",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0731",
"date": "2025-10-22",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch (Meta)",
"event": "Helion 베타 공개 — Python 내장 DSL을 자동 튜닝된 Triton 커널로 컴파일. 어텐션 커널이 Helion 30줄 대 Triton 120줄, B200에서 eager 대비 기하평균 3.27배(torch.compile 2.7배·수작업 Triton 1.76배), MI350X에서 2.37배",
"significance": "Triton이 CUDA를 한 단계 추상화했듯 Helion은 Triton을 한 단계 더 추상화한다. 커널 작성 계보의 다음 층",
"source_url": "https://pytorch.org/blog/helion/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E0732",
"date": "2025-10-22",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch (Meta)",
"event": "Monarch 공개 — SPMD 대신 단일 컨트롤러로 클러스터를 배열처럼 다루는 분산 프레임워크. 제어 평면(메시징)과 데이터 평면(RDMA)을 분리. VERL 통합에서 H200 16→2,048 GPU 확장, torchft 통합 시 240 H100에 3분마다 장애를 주입해 SLURM 전체 재시작 대비 복구 60% 단축(프로세스 장애 평균 90초·머신 장애 2.5분)",
"significance": "2022년 Google Pathways가 제시한 단일 컨트롤러 모델이 PyTorch 코어 계보로 들어온 지점. TorchTitan 은 Monarch 안의 액터가 되고 torchforge 는 Monarch 위에 세워진다",
"source_url": "https://pytorch.org/blog/introducing-pytorch-monarch/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
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{
"id": "E0733",
"date": "2025-10-23",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic·Google",
"event": "TPU 최대 100만 개, 2026년 1GW+ 온라인",
"significance": "NVIDIA 외 대안 실리콘의 첫 초대형 계약",
"source_url": "https://www.googlecloudpresscorner.com/2025-10-23-Anthropic-to-Expand-Use-of-Google-Cloud-TPUs-and-Services",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0734",
"date": "2025-10-27",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grokipedia v0.1 출시(80만여 항목). 2026년 초 560만 항목",
"significance": "Guardian은 백인 민족주의 논점 확산을, PolitiFact는 무출처·오인용을 지적. AI 생성 지식 베이스의 검증 문제를 드러낸 사례",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Grokipedia",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0735",
"date": "2025-10-27",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "S.D.N.Y. (Stein)",
"event": "In re OpenAI Copyright Infringement Litigation (MDL 25-md-3143) 통합",
"significance": "NYT·Authors Guild 등 7건이 하나의 MDL로",
"source_url": "https://www.courthousenews.com/wp-content/uploads/2025/10/open-ai-motion-to-dismiss-infringement-opinion.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0736",
"date": "2025-10-28",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI·Microsoft",
"event": "지배구조 개편 — OpenAI Group PBC, MS 지분 약 27%, Azure 2,500억 달러 구매 약정",
"significance": "AGI 선언을 독립 전문가 패널 검증으로 이관하고 자본 조달 제약을 해제",
"source_url": "https://openai.com/index/next-chapter-of-microsoft-openai-partnership/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0737",
"date": "2025-10-28",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Amazon",
"event": "Nova Multimodal Embeddings 를 Bedrock 에 정식 출시 — 텍스트·이미지·비디오·오디오를 단일 임베딩 공간에",
"significance": "클라우드 사업자가 통합 멀티모달 임베딩을 표준 상품으로 편입",
"source_url": "https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/10/amazon-nova-multimodal-embeddings",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0738",
"date": "2025-10-29",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Anthropic (Jack Lindsey)",
"event": "Emergent Introspective Awareness",
"significance": "활성 주입으로 모델 내성의 인과적 증거를 제시",
"source_url": "https://transformer-circuits.pub/2025/introspection/index.html",
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{
"id": "E0739",
"date": "2025-10-30",
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"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Jianli Zhao 외 (인민대·옥스퍼드·스탠퍼드·Anthropic 등)",
"event": "Chain-of-Thought Hijacking 발표 — 무해한 장문 추론을 앞에 붙여 안전 거부를 우회",
"significance": "CoT 모니터링 낙관론에 대한 공격 측 반례",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2510.26418",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0740",
"date": "2025-10-30",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Scale AI·CAIS",
"event": "Remote Labor Index — 최고 성능 에이전트 자동화율 2.5%",
"significance": "실세계 지식노동 전이 실패의 정량 증거",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2510.26787",
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{
"id": "E0741",
"date": "2025-10-30",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI",
"event": "Kimi Linear — KDA와 MLA의 층별 하이브리드",
"significance": "공정 비교에서 full attention을 처음 능가, KV 캐시 최대 75% 절감과 1M 컨텍스트 디코딩 최대 6배",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2510.26692",
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{
"id": "E0742",
"date": "2025-11",
"date_precision": "month",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Peter Steinberger",
"event": "개인용 AI 비서 Warelay 공개. 이후 Clawd → Clawdbot 계보로 이어짐",
"significance": "메신저 앱을 인터페이스로 삼는 로컬 상주 에이전트 형태를 대중화한 출발점",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0743",
"date": "2025-11",
"date_precision": "month",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Andon Labs",
"event": "Vending-Bench 2와 다중 에이전트 경쟁형 Vending-Bench Arena 공개",
"significance": "자판기 사업을 1년간 운영시키는 장기 일관성 평가. 단발 과제로 못 보는 코히런스를 측정",
"source_url": "https://andonlabs.com/evals/vending-bench-2",
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{
"id": "E0744",
"date": "2025-11-04",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "2",
"actor": "Anthropic",
"event": "Code Execution with MCP 공개 — MCP 서버를 코드 API로 노출해 필요한 툴 정의만 로드. 예시에서 150,000 → 2,000 토큰",
"significance": "툴 정의가 컨텍스트를 잠식하는 문제에 대한 구조적 해법",
"source_url": "https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0745",
"date": "2025-11-04",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "영국 고등법원 (Joanna Smith 판사)",
"event": "Getty Images v Stability AI [2025] EWHC 2863 (Ch) 본안 판결 — Getty가 학습·산출물 저작권 청구를 재판 중 철회(학습은 영국 관할 밖). 2차 침해 청구 기각(모델 가중치는 원저작물의 복제물을 담고 있지 않음), iStock 워터마크에 한해 상표 침해만 인정",
"significance": "Getty 패소로만 요약하면 틀린다. 핵심 쟁점은 판단된 것이 아니라 철회됐다",
"source_url": "https://ipkitten.blogspot.com/2025/11/getty-images-v-stability-long-awaited.html",
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{
"id": "E0746",
"date": "2025-11-06",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Google Cloud",
"event": "Ironwood(TPU v7) 발표 — 슈퍼팟 9,216칩",
"significance": "추론 시대용 TPU. 실제 GA는 2026-03-31",
"source_url": "https://cloud.google.com/blog/products/compute/ironwood-tpus-and-new-axion-based-vms-for-your-ai-workloads/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0747",
"date": "2025-11-07",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Terminal-Bench 팀",
"event": "Terminal-Bench 2.0과 평가 하네스 Harbor 공개",
"significance": "에이전트 CLI 평가에 클라우드 컨테이너 실행과 RL/SFT 롤아웃 인터페이스를 붙인 평가 인프라",
"source_url": "https://www.tbench.ai/news/announcement-2-0",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0748",
"date": "2025-11-08",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Google Cloud",
"event": "AlloyDB AI 에 Auto Vector Embeddings · Auto Vector Index(ScaNN AUTO) 프리뷰 추가",
"significance": "임베딩 생성과 ANN 튜닝을 DB 안으로 흡수해 별도 파이프라인을 없애려는 시도",
"source_url": "https://cloud.google.com/blog/products/databases/alloydb-ai-auto-vector-embeddings-and-auto-vector-index",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0749",
"date": "2025-11-11",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "LG München I",
"event": "GEMA v. OpenAI 1심 판결",
"significance": "유럽에서 암기를 복제로 인정하고 TDM 예외 적용을 배제한 첫 사례",
"source_url": "https://www.euipo.europa.eu/en/law/recent-case-law/the-higher-regional-court-of-munich-considered-memorization-and-temporary-copies-occurred-in-model-training-as-infringing-reproductions-of-works",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0750",
"date": "2025-11-11",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "NCCL 2.28 공개 — 커널이 직접 통신을 개시하는 Device API, GPU-Initiated Networking, SM을 쓰지 않는 Copy Engine 집합통신, 대칭 메모리 지원",
"significance": "통신-연산 융합을 커널 수준에서 지원해 대규모 분산 학습·추론의 통신 병목 해소 방식을 바꾼 릴리스",
"source_url": "https://developer.nvidia.com/blog/fusing-communication-and-compute-with-new-device-api-and-copy-engine-collectives-in-nvidia-nccl-2-28/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0751",
"date": "2025-11-11",
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"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "양즈린 (杨植麟) 외 Moonshot AI",
"event": "K2 Thinking 공개 직후 AMA에서 오픈소스를 택하는 이유로 AGI가 분열이 아니라 통합을 낳는 추구여야 한다고 발언. 널리 인용된 학습비용 460만 달러에 대해서는 공식 수치가 아니며 연구·실험 비중이 커 학습비용 정량화가 어렵다고 부인",
"significance": "중국 랩이 오픈웨이트를 규범 언어로 정당화한 진술이자, 저비용 서사를 당사자가 직접 부인한 기록",
"source_url": "https://news.qq.com/rain/a/20251111A05PWV00",
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"claim_type": "statement",
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"id": "E0752",
"date": "2025-11-12",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
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"actor": "World Labs",
"event": "Marble 정식 출시",
"significance": "텍스트·이미지·비디오에서 편집 가능한 3D 월드를 생성하고 Gaussian splat·메시로 익스포트",
"source_url": "https://www.worldlabs.ai/blog/marble-world-model",
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{
"id": "E0753",
"date": "2025-11-12",
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"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "Anthropic",
"event": "500억 달러 미국 데이터센터 발표 (파트너 Fluidstack)",
"significance": "랩의 직접 인프라 투자",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/anthropic-invests-50-billion-in-american-ai-infrastructure",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0754",
"date": "2025-11-12",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "BIS",
"event": "Affiliates Rule을 2026-11-09까지 1년 유예",
"significance": "미중 휴전의 규제적 반영. 2026-11-10 자동 부활",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2025/11/12/2025-19846/one-year-suspension-of-expansion-of-end-user-controls-for-affiliates-of-certain-listed-entities",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0755",
"date": "2025-11-17",
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"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "xAI",
"event": "Grok 4.1 공개 — LMArena 텍스트 리더보드에서 Thinking 버전 1483 Elo 1위. 프런티어 추론 모델을 보상 평가자로 쓰는 대규모 RL 적용",
"significance": "정서적·창작적 상호작용을 명시적 최적화 대상으로 삼은 릴리스",
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{
"id": "E0756",
"date": "2025-11-17",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Sakana AI",
"event": "시리즈 B 320억 엔 조달, 포스트머니 약 4,320억 엔. MUFG·Khosla Ventures·Google·Salesforce Ventures 등 참여",
"significance": "일본 AI 스타트업 최대 규모 라운드. 계산자원 경쟁을 피하고 효율 노선을 택한다는 자기규정이 함께 명문화",
"source_url": "https://sakana.ai/series-b/",
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"id": "E0757",
"date": "2025-11-17",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Physical Intelligence",
"event": "π*0.6와 RECAP — 하루 종일 에스프레소 제조, 실제 초콜릿 공장 박스 59개 조립",
"significance": "모방학습을 넘어 경험 기반 RL로, 최난도 단계 90% 이상 성공",
"source_url": "https://www.pi.website/blog/pistar06",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0758",
"date": "2025-11-18",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Gemini 3 Pro / Deep Think — Deep Think가 ARC-AGI-2 45.1%",
"significance": "ARC-AGI-2 SOTA가 한 번에 2배 도약",
"source_url": "https://blog.google/products-and-platforms/products/gemini/gemini-3/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0759",
"date": "2025-11-18",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemini 3 Pro — MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87.6%",
"significance": "네이티브 멀티모달 설계가 비디오·문서 이해 우위로 귀결",
"source_url": "https://blog.google/products/gemini/gemini-3/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0760",
"date": "2025-11-18",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft·NVIDIA·Anthropic",
"event": "Anthropic의 Azure 300억 달러 구매 약정, NVIDIA 최대 100억·MS 최대 50억 달러 투자",
"significance": "3자 상호 출자·구매 구조의 완성형",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/microsoft-nvidia-anthropic-announce-strategic-partnerships",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0761",
"date": "2025-11-19",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Yann LeCun",
"event": "Meta 수석 AI 과학자직 사임, world models 중심 스타트업 설립",
"significance": "최대 회의론 진영의 조직적 분리",
"source_url": "https://www.cnbc.com/2025/11/19/meta-chief-ai-scientist-yann-lecun-is-leaving-the-company-.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0762",
"date": "2025-11-19",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "美 상무부",
"event": "UAE G42와 사우디 Humain에 각각 GB300 환산 최대 35,000개 수출 승인",
"significance": "걸프 자본이 컴퓨트 공급망의 3극으로 편입",
"source_url": "https://www.commerce.gov/news/press-releases/2025/11/statement-uae-and-saudi-chip-exports",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0763",
"date": "2025-11-19",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "사우디 PIF 산하 HUMAIN과 파트너십 — 사우디 내 하이퍼스케일 GPU 데이터센터 설계·구축·운영 및 Grok 전국 배포",
"significance": "걸프 자본을 통한 컴퓨트 확보 경쟁. 발표문에 MW 용량·GPU 수·착공 시점이 없어 전부 계획 단계",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-goes-global",
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{
"id": "E0764",
"date": "2025-11-19",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Figure (BMW 사업장)",
"event": "스파턴버그 11개월 결과 — 1,250시간 이상, 부품 9만 개 이상, X3 3만 대 이상 기여",
"significance": "휴머노이드 최초의 정량 생산 지표. 단 발표 주체는 Figure이며 BMW의 독립 검증 문서는 아님",
"source_url": "https://www.figure.ai/news/production-at-bmw",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0765",
"date": "2025-11-19",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "유럽위원회 (EU)",
"event": "디지털 옴니버스(AI) 규정안 제안 — 집행위 제안일",
"significance": "고위험 의무 연기·간소화 논의의 시작",
"source_url": "https://www.europarl.europa.eu/legislative-train/package-digital-package/file-digital-omnibus-on-ai",
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{
"id": "E0766",
"date": "2025-11-19",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Apple",
"event": "M5 GPU Neural Accelerator + MLX 벤치마크 공개 — LLM 추론 첫 토큰 시간(TTFT) M4 대비 최대 4배 가속, 메모리 대역폭 153GB/s",
"significance": "소비자용 실리콘 세대 교체를 로컬 LLM 추론 성능으로 직접 내세우기 시작한 자료",
"source_url": "https://machinelearning.apple.com/research/exploring-llms-mlx-m5",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0767",
"date": "2025-11-20",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)",
"significance": "정확한 인포그래픽과 다국어 텍스트 렌더링으로 이미지 생성을 추론 과제로 재정의, SynthID 탑재",
"source_url": "https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0768",
"date": "2025-11-20",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "AI2",
"event": "Olmo 3 — Dolma 3 사전학습과 Dolci 후속학습 스위트 공개",
"significance": "데이터와 후속학습 파이프라인을 함께 공개",
"source_url": "https://allenai.org/blog/olmo3",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0769",
"date": "2025-11-20",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Agility Robotics",
"event": "Digit이 GXO 물류센터에서 누적 10만 토트 이상 이송",
"significance": "상용 라인의 누적 실적 공개 (벤더 자체 보고)",
"source_url": "https://www.agilityrobotics.com/content/digit-moves-over-100k-totes",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0770",
"date": "2025-11-21",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic·OpenAI·MCP-UI 공동",
"event": "MCP Apps 확장(SEP-1865) 제안",
"significance": "ui:// 스킴과 샌드박스 iframe으로 서버가 인터랙티브 UI를 제공, 경쟁 진영 공동 집필",
"source_url": "https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-11-21-mcp-apps/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0771",
"date": "2025-11-23",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic (MacDiarmid·Hubinger 외)",
"event": "Natural Emergent Misalignment from Reward Hacking",
"significance": "프로덕션 RL의 reward hacking이 무관 영역의 광범위한 오정렬로 번짐, 완화책으로 inoculation prompting 제시",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2511.18397",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0772",
"date": "2025-11-24",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "advanced tool use 베타 — Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling",
"significance": "툴 토큰 85% 절감과 동시에 MCP 평가 정확도가 Opus 4 기준 49%에서 74%로 상승, 툴을 덜 보여줄수록 정확해지는 역설",
"source_url": "https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0773",
"date": "2025-11-24",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "1",
"actor": "Anthropic",
"event": "프롬프트 인젝션 방어 결과 (Claude for Chrome)",
"significance": "적응형 공격 대비 성공률 약 1%. 어떤 브라우저 에이전트도 면역이 아니며 문제가 해결됐다고 주장하지 않는다고 명시",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/prompt-injection-defenses",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0774",
"date": "2025-11-25",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Model Context Protocol",
"event": "스펙 개정 — OIDC Discovery 지원, WWW-Authenticate 기반 증분 스코프 동의, OAuth Client ID Metadata Documents 권장, URL 모드 elicitation, 실험적 tasks, 거버넌스·워킹그룹 공식화",
"significance": "인증 체계를 표준 OAuth 관행에 정렬시키고 스펙 운영을 위원회 절차로 이관",
"source_url": "https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/changelog",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0775",
"date": "2025-11-25",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Black Forest Labs",
"event": "FLUX.2 — dev 32B 오픈 웨이트",
"significance": "Mistral-3 24B VLM과 rectified flow transformer 결합, 오픈 웨이트가 품질 격차를 좁힌 릴리스",
"source_url": "https://bfl.ai/blog/flux-2",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0776",
"date": "2025-11-25",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Ilya Sutskever",
"event": "Dwarkesh Podcast에서 2020년부터 2025년까지가 스케일링의 시대였고 이제 큰 컴퓨터를 가진 채 다시 연구의 시대로 돌아왔다고 진단. 핵심 병목으로 일반화를 지목하고 AGI 타임라인은 5~20년으로 제시",
"significance": "age of scaling에서 age of research로의 전환이 2026년 담론의 지배적 프레임이 됨",
"source_url": "https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0777",
"date": "2025-11-26",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic (Justin Young)",
"event": "Effective harnesses for long-running agents",
"significance": "Claude Agent SDK를 범용 agent harness로 명시, 프런티어 랩이 harness를 정식 용어로 채택한 분기점",
"source_url": "https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0778",
"date": "2025-11-28",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "11",
"actor": "Liquid AI",
"event": "LFM2 기술보고서 발표 — 350M~8.3B 계열로 확장(밀집 350M·700M·1.2B·2.6B, MoE 8.3B 총/1.5B 활성), 10~12T 토큰 사전학습, 32K 컨텍스트. 엣지 지연·메모리 제약을 건 하드웨어-인-더-루프 아키텍처 탐색으로 설계했다고 기술. LFM2-2.6B가 IFEval 79.56%·GSM8K 82.41%",
"significance": "7월 릴리스의 후속 문서. 온디바이스 계열이 기술보고서 수준의 공개 문서를 갖춘 사례다",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2511.23404",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
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{
"id": "E0779",
"date": "2025-11-30",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "7",
"actor": "vLLM 프로젝트",
"event": "vLLM-Omni 발표 — 인코더·LLM 코어·모달리티 생성기를 분리한 옴니모달 서빙 프레임워크(Qwen-Omni, Qwen-Image 등 지원)",
"significance": "텍스트 전용이던 오픈소스 서빙 인프라가 비자기회귀·멀티모달 생성까지 포괄하는 확장 신호",
"source_url": "https://vllm.ai/blog/2025-11-30-vllm-omni",
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"claim_type": "community",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0780",
"date": "2025-12",
"date_precision": "month",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "공식 ralph wiggum 플러그인 배포",
"significance": "커뮤니티 발 루프 패턴의 벤더 공식화",
"source_url": "https://www.humanlayer.dev/blog/brief-history-of-ralph",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0781",
"date": "2025-12",
"date_precision": "month",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "독자 AI 파운데이션 모델 5개 정예팀",
"event": "1차 모델 동시 공개 — SKT A.X K1(519B), LG K-EXAONE(236B), 네이버클라우드 하이퍼클로바X SEED, NC AI 배키(113B), 업스테이지 솔라 오픈 100B",
"significance": "국내 대형 오픈웨이트가 한꺼번에 등장한 시점",
"source_url": "https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=205195",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0782",
"date": "2025-12",
"date_precision": "month",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Nous Research",
"event": "Hermes 4.3 36B — ByteDance Seed 36B base 기반",
"significance": "미국 커뮤니티 팀이 중국 베이스 모델 위에 파인튜닝, 주도권 이동의 상징적 장면",
"source_url": "https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-4.3-36B",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0783",
"date": "2025-12-01",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Nous Research",
"event": "Hermes 4.3 36B 공개 — 동일 모델을 중앙집중식(FSDP+AdamW)과 Psyche(TP+DisTrO) 양쪽으로 학습해 비교. Psyche 런은 24노드 평균 144k tok/s로 완주했고 다운스트림 성능에서 중앙집중식을 상회",
"significance": "분산학습이 가능하다를 넘어 동등 이상이라는 통제 비교를 처음 제시",
"source_url": "https://nousresearch.com/introducing-hermes-4-3/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0784",
"date": "2025-12-02",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Mistral AI",
"event": "Mistral 3 패밀리 공개 — Mistral Large 3(총 675B / 활성 41B MoE), Ministral 3 14B/8B/3B. 전 모델 Apache 2.0",
"significance": "675B급 프런티어 모델을 Apache 2.0으로 공개. 2025년 말 서구권 최대 규모 완전 개방 릴리스",
"source_url": "https://mistral.ai/news/mistral-3/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0785",
"date": "2025-12-04",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "2",
"actor": "Google Research",
"event": "Titans와 이를 일반화한 이론틀 MIRAS 소개 — 신경망 기반 장기 기억 아키텍처",
"significance": "롱컨텍스트 한계를 검색이 아니라 아키텍처로 우회하려는 노선",
"source_url": "https://research.google/blog/titans-miras-helping-ai-have-long-term-memory/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0786",
"date": "2025-12-05",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "ARC Prize",
"event": "ARC Prize 2025 결과 — Kaggle 1위 24.03%, Claude Opus 4.5 37.6%, Poetiq refinement 루프 54%",
"significance": "2025년의 핵심 기술 변화는 탐색·검증 반복 루프였음을 확인",
"source_url": "https://arcprize.org/blog/arc-prize-2025-results-analysis",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0787",
"date": "2025-12-09",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic·Block·OpenAI",
"event": "MCP를 리눅스재단 산하 AAIF에 기증",
"significance": "창립 프로젝트는 MCP·goose·AGENTS.md, 공개 MCP 서버 1만 개 초과 시점",
"source_url": "https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-12-09-mcp-joins-agentic-ai-foundation/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0788",
"date": "2025-12-09",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Linux Foundation",
"event": "Agentic AI Foundation 출범 — MCP·goose·AGENTS.md 기여",
"significance": "하네스 인터페이스가 벤더 경쟁물에서 공용 인프라로 이관, AGENTS.md 채택 6만+ 프로젝트",
"source_url": "https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0789",
"date": "2025-12-10",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "OLG Hamburg",
"event": "Kneschke v. LAION 항소 기각",
"significance": "상업적 TDM 예외 적용을 명시하고 자연어 opt-out의 기계가독성 미충족을 인정. BGH 상고 허가로 미확정",
"source_url": "https://www.technologyslegaledge.com/2025/12/robert-kneschke-v-laion-judgment-of-10-december-2025-ref-5-u-104-24/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0790",
"date": "2025-12-11",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "백악관 (미국)",
"event": "행정명령 14365 AI 국가정책 프레임워크 확보 서명 — 법무장관 산하 AI 소송 태스크포스로 주법 무효화 시도, BEAD 자금 연계, 연방 선점 입법 권고",
"significance": "연방과 주가 상하 관계가 아니라 대립 관계로 전환된 지점",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2025/12/16/2025-23092/ensuring-a-national-policy-framework-for-artificial-intelligence",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0791",
"date": "2025-12-11",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "Rerank 4 출시",
"significance": "임베딩 한계론이 확산된 직후 리랭킹 계층의 상업적 중요도가 오히려 커졌음을 보여줌",
"source_url": "https://cohere.com/blog/rerank-4",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0792",
"date": "2025-12-13",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "웨이카이 (魏凯, 중국정보통신연구원 인공지능연구소장)",
"event": "에이전트가 대형모델 응용의 주요 형태가 되어 디지털 노동력의 초기 형태를 보이고 있으며, 안전 거버넌스가 기술 발전과 병행하는 또 하나의 주선이 되었다고 발언. AI의 산업 침투 속도는 공업 데이터 획득 난도와 공정 지식 캡슐화 수준, 신뢰성 요구에 제약된다고 지적",
"significance": "중국 관변 싱크탱크가 안전 거버넌스를 기술발전과 대등한 축으로 공식 격상. 제조 침투의 병목을 데이터·공정지식·신뢰성으로 규정한 진단은 OSAT 현장 인식과 일치",
"source_url": "https://www.21jingji.com/article/20251214/herald/23d536044b8ceaab5017d55aea27db46.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0793",
"date": "2025-12-16",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "METR",
"event": "Common Elements of Frontier AI Safety Policies",
"significance": "12개사 정책의 공통 9요소를 정리해 사실상 업계 준표준 문서가 됨",
"source_url": "https://metr.org/common-elements",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0794",
"date": "2025-12-16",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "잉글랜드·웨일스 고등법원 (Smith 판사)",
"event": "Getty v Stability 2차적 침해 패소 부분에 대한 Getty의 항소 허가 승인, Stability의 상표 관련 항소 허가는 기각",
"significance": "2025-11-04 본안 판결이 확정이 아님을 보여주는 후속 단계. 항소심에서 다시 다투어진다",
"source_url": "https://ipkitten.blogspot.com/2026/01/permission-to-appeal-granted-in-getty.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0795",
"date": "2025-12-17",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "반도체 결함 분류에 VLM·VFM 적용 — PCB 93.84%에서 98.51%",
"significance": "라벨 약 600장과 미라벨 PCB 약 100만 장 도메인 적응의 조합. 라벨 효율이 OSAT 현장에 직접 시사",
"source_url": "https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-semiconductor-defect-classification-with-generative-ai-and-vision-foundation-models/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0796",
"date": "2025-12-18",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Agent Skills를 개방 표준으로 공개 (agentskills.io)",
"significance": "사양과 레퍼런스 SDK 공개, MCP에 이은 두 번째 표준화 시도",
"source_url": "https://github.com/agentskills/agentskills",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0797",
"date": "2025-12-19",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "카카오",
"event": "Kanana-2(Base/Instruct/Thinking) 오픈소스 공개",
"significance": "에이전틱 AI 최적화. Kanana-1.5 계보의 후속",
"source_url": "https://www.kakaocorp.com/page/detail/11854",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0798",
"date": "2025-12-19",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "7",
"actor": "Yann LeCun",
"event": "메타를 떠나 AMI Labs(Advanced Machine Intelligence Labs) 설립을 확인 — 본인 Executive Chairman, Alex LeBrun CEO",
"significance": "LLM 이 아닌 월드 모델 노선의 독자 연구소가 생기며 담론 지형이 갈라짐",
"source_url": "https://techcrunch.com/2025/12/19/yann-lecun-confirms-his-new-world-model-startup-reportedly-seeks-5b-valuation",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0799",
"date": "2025-12-23",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "일본 정부 (각의)",
"event": "인공지능 기본계획 각의결정 — 혁신 촉진과 리스크 대응의 양립, 어자일 대응, 내외 일체 정책추진 3원칙. 세계에서 가장 AI를 개발·활용하기 쉬운 나라를 목표로 제시하고 AI안전연구소 인원을 현행 2배 수준으로 확충",
"significance": "AI추진법에 근거한 첫 법정 기본계획. 일본이 규제 최소·활용 최대 포지션을 국가 문서로 확정",
"source_url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20251223.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0800",
"date": "2025-12-24",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA·Groq",
"event": "비독점 추론기술 라이선싱, Jonathan Ross 등 핵심 인력 영입",
"significance": "비-GPU 추론 IP의 편입. Groq는 독립 법인으로 존속",
"source_url": "https://groq.com/newsroom/groq-and-nvidia-enter-non-exclusive-inference-technology-licensing-agreement-to-accelerate-ai-inference-at-global-scale",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0801",
"date": "2025-12-28",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Kerem Zaman 외 (UNC 채플힐)",
"event": "Is Chain-of-Thought Really Not Explainability? 발표 — 힌트를 말로 옮기지 않아도 CoT가 충실할 수 있다고 반박",
"significance": "옥스퍼드 포지션 논문에 대한 직접 반론. 쌍으로 인용할 것",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2512.23032",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0802",
"date": "2025-12-30",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "xAI Frontier Artificial Intelligence Framework 공개 — 캘리포니아 TFAIA 준수용 문서",
"significance": "주법이 프런티어 랩의 안전 프레임워크 공개를 강제하기 시작한 첫 사이클의 산물",
"source_url": "https://data.x.ai/2025-12-31-xai-frontier-artificial-intelligence-framework.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0803",
"date": "2025-12-31",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Google (Behrouz 외)",
"event": "Nested Learning / HOPE",
"significance": "옵티마이저를 연상 기억 모듈로 재기술하고 자기 갱신 알고리즘을 학습하는 시퀀스 모델 제안",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2512.24695",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0804",
"date": "2026",
"date_precision": "year",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Amkor Technology",
"event": "자사 스마트 제조 페이지에서 사람이 구분하기 어려운 결함의 검출을 개선하기 위해 머신러닝 기법을 적용하고 있다고 서술. 정량 수치 0건, 측정 주체 명시 없음, 양산과 파일럿 구분 없음",
"significance": "2위 OSAT의 공개 수준도 동일. 후공정 AI는 적용 사례가 없는 것이 아니라 정량 공개가 없는 것이며, 이 격차가 내부 도입 정당화를 어렵게 만드는 실제 원인",
"source_url": "https://amkor.com/smart-manufacturing/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0805",
"date": "2026-01",
"date_precision": "month",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "IBM (Raffi Khatchadourian)",
"event": "Replayable Financial Agents 발표 — 7개 모델·4개 프로바이더에서 온도 0.0으로 4,705회 에이전트 실행. 저자 측정 결과 결정 재현성과 과제 정확도 사이에 상관 없음(r=-0.11, p=0.63). 120B+ 대형 모델은 재현성 20% 미만",
"significance": "도메인은 금융이지만 감사 재현 요구는 품질 감사와 동일 구조. 정확도 높은 모델을 고르면 재현성이 따라온다는 통념을 4,705회 실행으로 반증",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2601.15322v2",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0806",
"date": "2026-01",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "음악출판사(Concord 등)",
"event": "Anthropic 상대 신규 소송 제기 — 2만여 곡, 30억 달러 이상 청구. 2023-10 원 소송은 2025-01 가드레일 유지 합의와 2025-03 가처분 기각을 거쳐 계속 중",
"significance": "가사·음악 영역의 학습데이터 분쟁",
"source_url": "https://www.musicbusinessworldwide.com/music-publishers-file-amended-lyrics-lawsuit-against-anthropic-just-as-ai-firms-separate-1-5b-piracy-settlement-with-authors-wins-court-approval/",
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{
"id": "E0807",
"date": "2026-01",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
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"actor": "Dario Amodei",
"event": "The Adolescence of Technology 게시 — 2026년의 우리는 2023년보다 실제 위험에 상당히 가까워졌다고 진단하며 자율성 위험·파괴적 오용·권력 탈취·경제 붕괴·간접 효과 5개 범주를 제시. 동시에 준종교적 파멸론도 경계",
"significance": "Machines of Loving Grace의 낙관을 철회하지 않으면서 위험 서술을 대폭 확장. 같은 저자의 두 텍스트가 낙관·위험 양쪽 인용에 모두 쓰이는 상황을 만듦",
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{
"id": "E0808",
"date": "2026-01-03",
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"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Yann LeCun",
"event": "Meta를 떠나 Advanced Machine Intelligence Labs 설립 후 인터뷰 — LLM이 기본적으로 막다른 길이라는 말을 세상에 하지 않기를 바라는 사람이 Meta에 많을 것이라며, 자신 같은 연구자에게 무엇을 하라고 지시할 수는 없다고 발언",
"significance": "노선 대립이 실제 자본·조직 분화로 귀결된 사례. V-JEPA 기반 월드모델이 독립 자금을 확보",
"source_url": "https://the-decoder.com/you-certainly-dont-tell-a-researcher-like-me-what-to-do-says-lecun-as-he-exits-meta-for-his-own-startup/",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0809",
"date": "2026-01-05",
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"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Yi Yu 외",
"event": "Agentic Memory 발표 — 저장·검색·갱신·요약·폐기를 도구 호출로 노출하고 단계별 강화학습으로 학습",
"significance": "무엇을 기억하고 버릴지를 사람이 정하지 않고 학습으로 정한 사례",
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{
"id": "E0810",
"date": "2026-01-05",
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"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Philipp Schmid",
"event": "The importance of Agent Harness in 2026 — 모델=CPU, 컨텍스트=RAM, 하네스=OS 비유",
"significance": "하네스를 운영체제로 보는 정의 갈래의 1차 출처",
"source_url": "https://www.philschmid.de/agent-harness-2026",
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{
"id": "E0811",
"date": "2026-01-05",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Hyundai·Boston Dynamics (CES)",
"event": "Atlas 연 3만 대 생산 계획 (2028, 조지아)",
"significance": "완성차 그룹의 수직통합 모델 제시 (계획치)",
"source_url": "https://www.axios.com/2026/01/05/hyundai-humanoid-robots-boston-dynamics",
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{
"id": "E0812",
"date": "2026-01-06",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "xAI",
"event": "시리즈 E 200억 달러. Valor·StepStone·Fidelity·QIA·MGX·NVIDIA·Cisco Investments 참여",
"significance": "AI 스타트업 단일 라운드 최대급. 밸류에이션은 발표문에 미공개",
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{
"id": "E0813",
"date": "2026-01-06",
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"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Siemens",
"event": "CES 2026에서 Industrial AI OS(NVIDIA 공동)와 Teamcenter·Opcenter용 산업 코파일럿 9종 발표. 첫 적응형 제조 사이트는 자사 공장. 제시된 정량 사례는 식품 사업장이며 반도체가 아님",
"significance": "MES 문서·SOP 질의 용도로 후공정에서도 검토 대상이나, 공개된 성과가 전부 비반도체이고 측정 주체가 벤더",
"source_url": "https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/siemens-unveils-technologies-accelerate-industrial-ai-revolution-ces-2026",
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{
"id": "E0814",
"date": "2026-01-08",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Z.ai (구 Zhipu AI)",
"event": "홍콩증권거래소 상장 — 세계 최초 상장 LLM 기업",
"significance": "오픈웨이트 배포가 상장 가능한 비즈니스 모델로 승인됨",
"source_url": "https://www.prnewswire.com/news-releases/chinas-agi-pioneer-and-leader-zai-listed-on-hong-kong-stock-exchange-302656265.html",
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{
"id": "E0815",
"date": "2026-01-08",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Zhipu AI (智谱)",
"event": "홍콩거래소 상장 — 시총 528억 홍콩달러, 조달 43억 홍콩달러 이상, 공모 청약 1,159배",
"significance": "순수 LLM 기업의 첫 공개시장 진입. 중국 랩의 자금조달이 VC에서 공모시장으로 이동한 분기점",
"source_url": "https://www.qbitai.com/2026/01/367379.html",
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{
"id": "E0816",
"date": "2026-01-09",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
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"actor": "Elias Lumer 외",
"event": "Don't Break the Cache 발표 — 3사 API의 프롬프트 캐싱을 실측, 비용 41~80% 절감이나 배치 전략에 따라 지연이 늘 수 있음",
"significance": "캐시 상품화 이후 처음으로 3사를 같은 조건에서 비교한 실측",
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{
"id": "E0817",
"date": "2026-01-09",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "MiniMax",
"event": "홍콩거래소 상장 — 조달 약 55.4억 홍콩달러, 상장 첫날 장중 시총 763억 홍콩달러 초과",
"significance": "Zhipu 상장 하루 뒤 연쇄 상장. 중국 LLM 기업의 상장 창구가 열렸음을 확인",
"source_url": "https://cn.technode.com/post/2026-01-09/minimax-hkex-listing-largest-ai-model-ipo/",
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{
"id": "E0818",
"date": "2026-01-11",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "16",
"actor": "Uygar Kurt",
"event": "llama.cpp 양자화 통합 평가 논문 발표 — 3~8비트 K-quant 및 레거시 포맷을 벤치마크·perplexity·처리량·파일 크기·양자화 시간까지 통합 비교",
"significance": "어떤 양자화를 쓸 것인가를 체감이 아니라 측정으로 옮긴 첫 통합 레퍼런스",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2601.14277",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0819",
"date": "2026-01-12",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Nikhil Verma",
"event": "Active Context Compression 발표 — 에이전트가 스스로 지식을 통합하고 원본 컨텍스트를 가지치기, 토큰 22.7% 절감",
"significance": "컨텍스트 관리 주체가 파이프라인에서 에이전트 자신으로 옮겨가는 흐름",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2601.07190",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0820",
"date": "2026-01-12",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Pietro Ferrazzi 외",
"event": "Is Agentic RAG worth it? 발표 — 강화형 RAG와 에이전틱 RAG를 다수 시나리오에서 비교",
"significance": "에이전틱 RAG가 항상 낫지는 않다는 실증. 설계 선택의 근거가 되는 반증형 결과",
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{
"id": "E0821",
"date": "2026-01-14",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "캘리포니아 주법무장관",
"event": "xAI/Grok의 비동의 성적 딥페이크 생성에 대해 공식 수사 착수",
"significance": "spicy mode를 마케팅에 활용한 점이 쟁점. 미국 주정부가 프런티어 랩을 직접 수사한 사례",
"source_url": "https://www.oag.ca.gov/news/press-releases/attorney-general-bonta-launches-investigation-xai-grok-over-undressed-sexual-ai",
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{
"id": "E0822",
"date": "2026-01-15",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "xAI",
"event": "실존 인물의 노출 의상 이미지 편집을 차단하는 기술적 조치를 적용하고 이미지 생성·편집을 유료 구독자로 제한",
"significance": "사후 대응이며 범위가 제한적. AP는 조치 발표 다음 날에도 무료 사용자에게 편집 도구가 남아 있었다고 확인 — 발표와 실제 적용의 시차",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0823",
"date": "2026-01-15",
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"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "중국 세관",
"event": "H200 반입 불허 지시",
"significance": "미국이 열자 중국이 닫는 양방향 통제 구도",
"source_url": "https://www.taipeitimes.com/News/biz/archives/2026/01/15/2003850605",
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{
"id": "E0824",
"date": "2026-01-15",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "BIS",
"event": "H200급(TPP 21,000 미만, DRAM 대역폭 6,500GB/s 미만)의 대중 수출을 거부추정에서 건별심사로 전환",
"significance": "규제 역전의 정점. 5개 조건 부과",
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{
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"date": "2026-01-15",
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"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "과학기술정보통신부",
"event": "독자 AI 파운데이션 모델 1차 평가 결과 발표 — LG AI연구원·SKT·업스테이지 2차 진출, 네이버클라우드·NC AI 탈락",
"significance": "국내 최대 규모 국책 AI 사업의 첫 탈락",
"source_url": "https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=327342",
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{
"id": "E0826",
"date": "2026-01-15",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "World Economic Forum (McKinsey 공동)",
"event": "Global Lighthouse Network 신규 23개 사이트 발표. 집계 결과 성공적 전환의 94%가 복수 기술 도메인을 결합하며 AI 단독 배치는 드묾. 신규 23곳 중 반도체 전용 사이트와 한국 사이트 없음",
"significance": "AI 단독 도입은 성과가 안 난다는 것을 220개 사이트 규모로 집계한 준-표준 근거. 반면 후공정 사이트 부재는 이 벤치마크를 OSAT에 직접 적용하기 어렵다는 신호",
"source_url": "https://www.weforum.org/press/2026/01/global-lighthouse-network-recognizes-23-new-sites-launches-ai-platform-for-industrial-transformation/",
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{
"id": "E0827",
"date": "2026-01-15",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Voyage AI (MongoDB)",
"event": "Voyage 4 모델군 출시 — large 에 MoE 적용, 4개 모델이 임베딩 공간을 공유, nano 는 Apache 2.0",
"significance": "상용 임베딩에 MoE 를 적용하고 크기가 다른 모델 간 임베딩 호환을 표준화. 비교 수치는 벤더 자체 측정",
"source_url": "https://blog.voyageai.com/2026/01/15/voyage-4/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0828",
"date": "2026-01-21",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "PyTorch 재단",
"event": "PyTorch 2.10 릴리스 — varlen_attn() 가변길이 어텐션(순전파·역전파, A100+ BF16/FP16), torchinductor combo-kernel 수평 융합, cuSOLVER DnXgeev 일반 고유값 분해, torch.compile 의 use_deterministic_mode 준수와 DebugMode 도입, Python 3.14 지원. TorchScript 를 torch.export 로 대체 예고. 2.9 이후 기여자 536명·커밋 4,160건. 2026년부터 릴리스 주기를 분기에서 2개월로 단축",
"significance": "수치 재현성(결정성·텐서 해싱 디버깅)이 릴리스 헤드라인에 올라온 시점. 학습 스택이 성능 경쟁 단계에서 디버깅 가능성 단계로 넘어가는 신호",
"source_url": "https://pytorch.org/blog/pytorch-2-10-release-blog/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0829",
"date": "2026-01-22",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude's Constitution 전면 개정판",
"significance": "원칙 나열에서 이유를 이해시키는 문서로 전환, 4대 우선순위와 hard constraints 명시",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/claude-new-constitution",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0830",
"date": "2026-01-22",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "대한민국",
"event": "AI 기본법 및 시행령 시행 — 시행일. 제31조 생성형 AI 표시, 제32조 안전성 확보(누적 학습연산량 10^26 FLOP 이상), 제33·34조 고영향 AI, 제36조 국내대리인",
"significance": "다만 사실조사·과태료는 최소 1년 이상 계도기간을 운영하므로 2026년부터 처벌이라는 서술은 부정확",
"source_url": "https://www.lawtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=216500",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0831",
"date": "2026-01-22",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
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"actor": "METR",
"event": "time horizon 지표의 한계를 밝힌 공식 노트 발행 — 오차범위 약 2배, 과제 분포의 불명확성 명시",
"significance": "자기 지표가 과도 일반화되어 인용되는 것을 발행 기관이 직접 제동한 사례",
"source_url": "https://metr.org/notes/2026-01-22-time-horizon-limitations/",
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"id": "E0832",
"date": "2026-01-23",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "미국 35개 주·준주 법무장관",
"event": "xAI에 연명 서한 발송 — NCII 생성 차단, 기생성물 삭제, 생성 사용자 정지, 이용자에게 Grok 편집 거부권 부여 요구",
"significance": "미국 주 법집행이 단일 AI 제품에 대해 결집한 최대 규모 공동 조치",
"source_url": "https://ag.ny.gov/sites/default/files/letters/multistate-letter-to-xai-letters-2026.pdf",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0833",
"date": "2026-01-26",
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"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
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"actor": "Anthropic·MCP",
"event": "Claude가 MCP Apps를 공식 확장으로 정식 지원",
"significance": "텍스트와 구조화 데이터만 오가던 프로토콜이 화면까지 포함",
"source_url": "https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-01-26-mcp-apps/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0834",
"date": "2026-01-26",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "유럽위원회 (EU)",
"event": "X의 Grok에 대해 DSA 정식 조사 개시 및 2023년 추천시스템 조사 확대 — 조사 개시이며 제재가 아님",
"significance": "AI Act가 아닌 DSA로 생성형 AI를 규율한 첫 사례",
"source_url": "https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/commission-investigates-grok-and-xs-recommender-systems-under-digital-services-act",
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"id": "E0835",
"date": "2026-01-27",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
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"actor": "Peter Steinberger",
"event": "Anthropic의 상표 이의 제기에 따라 Clawdbot을 Moltbot으로 개명",
"significance": "오픈소스 에이전트가 모델 제공사 브랜드에 올라타는 관행에 상표법이 제동을 건 사례",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0836",
"date": "2026-01-27",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Figure",
"event": "Helix 02 — S0 1kHz 전신 균형, S1 200Hz 관절, S2 의미 추론",
"significance": "실시간성과 지능을 주파수 대역으로 분리, 상체 제어에서 전신 제어로 전환",
"source_url": "https://www.figure.ai/news/helix-02",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0837",
"date": "2026-01-28",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok Imagine API 공개 — 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 객체 조작·리스타일 등 편집 기능",
"significance": "NCII 규제 압박 한복판에서 영상 생성 API를 상용화. 발표문에 콘텐츠 안전·모더레이션 언급이 없음",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-imagine-api",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0838",
"date": "2026-01-28",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "1",
"actor": "Cisco (Amy Chang, Vineeth Sai Narajala, Idan Habler)",
"event": "에이전트 스킬 31,000개 분석 결과 26%가 최소 1개 취약점 보유. 사일런트 데이터 유출·프롬프트 인젝션·커맨드 인젝션·툴 포이즈닝 유형 문서화, 오픈소스 Skill Scanner 공개",
"significance": "스킬 마켓플레이스를 검증되지 않은 공급망으로 규정한 첫 대규모 실측",
"source_url": "https://blogs.cisco.com/ai/personal-ai-agents-like-openclaw-are-a-security-nightmare",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0839",
"date": "2026-01-28",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "류블랴나대 (Fučka, Zavrtanik, Skočaj)",
"event": "AnomalyVFM 발표 — 합성 데이터 3단계 생성과 LoRA로 비전 파운데이션 모델을 제로샷 이상탐지기로 전환. 저자 측정 산업 벤치마크 9종 평균 image-AUROC 94.1%(직전 최고 90.8%), in-domain 학습 이미지 0장",
"significance": "신제품 라인 초기, 정상 이미지조차 없는 구간을 커버하는 유일한 형태. 단 반도체·PCB 전용 결과는 없어 사내 파일럿 확인이 필요",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2601.20524v1",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0840",
"date": "2026-01-28",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "LMArena",
"event": "LMArena를 Arena 로 개명",
"significance": "텍스트 LLM 아레나에서 다중 모달리티 평가 플랫폼으로 정체성을 공식 확장",
"source_url": "https://arena.ai/blog/lmarena-is-now-arena",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0841",
"date": "2026-01-29",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenClaw",
"event": "Moltbot에서 OpenClaw로 재개명하고 공식 블로그 개설",
"significance": "2개월 새 3번째 개명. 프로젝트 정체성을 개인 브랜드에서 분리하는 전환점",
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"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0842",
"date": "2026-01-29",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI",
"event": "Kimi K2.5 공개 — 총 1T / 활성 32B MoE, 비전-언어 토큰으로 사전학습한 네이티브 멀티모달, 자율 조정 Agent Swarm 도입, modified-MIT",
"significance": "K2 계열이 텍스트에서 네이티브 멀티모달로 전환한 지점이자 오픈웨이트 에이전트 스웜의 등장",
"source_url": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.5",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0843",
"date": "2026-01-29",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "5",
"actor": "METR",
"event": "Time Horizon 1.1 발표 — 과제 170→228개, 평가 인프라를 Vivaria에서 Inspect로 교체. 기존 33개 모델 중 14개만 재평가. 2024년 이후 구간 배증 주기는 109일에서 89일로",
"significance": "방법론 변경만으로 수치가 움직인다는 것을 발행 기관이 스스로 보여준 사례. 최상위 모델 50% 시간지평 약 5.3시간은 이 개정판 기준이며 이전 판과 직접 비교할 수 없다",
"source_url": "https://metr.org/blog/2026-1-29-time-horizon-1-1/",
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{
"id": "E0844",
"date": "2026-01-30",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenClaw / depthfirst(Mav Levin)",
"event": "CVE-2026-25253 수정판 배포 — Control UI가 비인증 WebSocket 연결을 수락하고 gatewayUrl을 검증 없이 신뢰해 토큰 탈취 후 원클릭 RCE 가능(CVSS 8.8)",
"significance": "로컬 에이전트는 안전하다는 전제를 무너뜨린 첫 대형 사고. 이후 origin 검증이 기본 요구사항",
"source_url": "https://thehackernews.com/2026/02/openclaw-bug-enables-one-click-remote.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0845",
"date": "2026-01-30",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "커뮤니티 (Steinberger)",
"event": "OpenClaw 개명 확정 (Warelay→Clawdbot→Moltbot→OpenClaw)",
"significance": "개인용 자율 에이전트의 권한·감사 문제가 사회적 사건으로 비화",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw",
"source_type": "secondary",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0846",
"date": "2026-02",
"date_precision": "month",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Alibaba/Qwen",
"event": "Qwen3.5-397B-A17B 오픈웨이트 공개 — Gated Delta Network + 스파스 MoE에 비전 인코더 결합, 컨텍스트 262,144(YaRN 101만), 201개 언어, Apache 2.0",
"significance": "초기 융합 멀티모달 학습을 Apache 2.0 대형 MoE에 적용. Plus는 비공개로 남겨 개방/폐쇄 병행",
"source_url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0847",
"date": "2026-02",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Yoshua Bengio",
"event": "제2차 International AI Safety Report 발간(의장) — 30개국 이상 정부·국제기구 후원, 100명 이상 전문가 참여. 2026년판은 정교한 공격자가 현재의 방어를 우회할 수 있고 다수 안전장치의 실효성이 불확실하다는 데 초점",
"significance": "AI 위험 논의에 IPCC형 국제 합의 문서라는 형식을 도입. 각국 규제 논의의 공통 사실 기반",
"source_url": "https://internationalaisafetyreport.org/",
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{
"id": "E0848",
"date": "2026-02-02",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "SpaceX가 xAI를 인수 — SpaceX 1조 달러, xAI 2,500억 달러 평가",
"significance": "사상 최대 규모 합병. 같은 자료에 xAI 9월 분기 매출 1억 700만 달러·순손실 14억 6,000만 달러가 기재되어 밸류에이션과 실적의 격차가 큼. 이후 사명이 SpaceXAI로 표기",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0849",
"date": "2026-02-03",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Xi Wang 외",
"event": "Conformal Thinking 발표 — 추론 컴퓨트 예산 배분을 conformal risk control 문제로 재구성",
"significance": "budget forcing(s1) 계열의 추론 예산 제어를 통계적 보증 틀로 형식화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2602.03814",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0850",
"date": "2026-02-03",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "영국 ICO",
"event": "XIUC 및 X.AI에 대해 공식 조사 개시 — Grok 설계에 합성 성적 이미지 생성 위험을 막을 안전장치가 반영됐는지 심사. Ofcom과 공조",
"significance": "데이터보호 규제기관이 모델 설계 자체를 심사 대상으로 삼은 사례",
"source_url": "https://www.hunton.com/privacy-and-cybersecurity-law-blog/uk-ico-opens-inquiry-into-grok-ai-over-non-consensual-sexual-imagery-allegations",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0851",
"date": "2026-02-04",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Donald Ye 외",
"event": "Mechanistic Evidence for Faithfulness Decay in Chain-of-Thought Reasoning 발표 — 사슬 길이 70~85% 지점 이후 추론 토큰의 기여가 급감",
"significance": "CoT 충실성 논쟁에 메커니즘 층위 증거를 더함",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2602.11201",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0852",
"date": "2026-02-05",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Mitchell Hashimoto",
"event": "My AI Adoption Journey — harness engineering 명명",
"significance": "용어의 대중화 기점, AI 도입 6단계 중 5단계가 Engineer the Harness",
"source_url": "https://mitchellh.com/writing/my-ai-adoption-journey",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0853",
"date": "2026-02-05",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude Opus 4.6 시스템 카드",
"significance": "평가와 실배포를 구분하되 그 자각이 언어화되지 않음을 관측, ASL-4 자동 벤치마크는 포화로 신호 상실",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0854",
"date": "2026-02-07",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenClaw",
"event": "ClawHub 스킬에 VirusTotal 자동 스캔 도입 — 해시 조회 + LLM 기반 행위 분석 + 활성 스킬 일일 재스캔",
"significance": "에이전트 스킬 배포에 앱스토어형 사전 심사를 도입한 초기 사례",
"source_url": "https://openclaw.ai/blog/virustotal-partnership",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0855",
"date": "2026-02-10",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "X에 agentic engineering 제안 — 새 기본값은 99%의 시간 동안 직접 코드를 쓰지 않고 에이전트를 오케스트레이션하며 감독자로 행동하는 것이고, 목표는 소프트웨어 품질을 전혀 타협하지 않으면서 에이전트의 레버리지를 취하는 것이라고 서술",
"significance": "vibe coding의 후계 용어를 본인이 직접 제시하며 담론을 품질 포기에서 감독 책임으로 이동",
"source_url": "https://thenewstack.io/vibe-coding-is-passe/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0856",
"date": "2026-02-11",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI (Ryan Lopopolo)",
"event": "Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world",
"significance": "약 100만 줄 규모 내부 제품을 전량 Codex 작성으로, 5개월간 엔지니어 3~7명이 약 1,500 PR 머지",
"source_url": "https://openai.com/index/harness-engineering/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0857",
"date": "2026-02-12",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Gemini 3 Deep Think 업그레이드 — ARC-AGI-2 84.6%, HLE 48.4%",
"significance": "ARC-AGI-2 사실상 포화. 발표문은 AGI를 논하지 않고 과학·연구·공학 가속으로 프레이밍",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-deep-think/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0858",
"date": "2026-02-12",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Series G — 300억 달러 조달, 포스트머니 3,800억 달러",
"significance": "사상 최대 규모 민간 라운드",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-30-billion-series-g-funding-380-billion-post-money-valuation",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0859",
"date": "2026-02-13",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "20",
"actor": "Dario Amodei (Dwarkesh)",
"event": "우리는 지수함수의 끝에 가까이 있다 — 동시에 10년 내 데이터센터 속 천재들의 나라 확률 90%",
"significance": "스케일링 종료와 AGI 임박이 같은 주장의 양면이라는 논리 구조",
"source_url": "https://www.dwarkesh.com/p/dario-amodei-2",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0860",
"date": "2026-02-13",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "NAACP·SELC·Earthjustice",
"event": "xAI 상대 Clean Air Act 제소 예고 통지 — 미시시피주 Southaven에 무허가 가스터빈 27기 설치·가동, 최대 495MW",
"significance": "컴퓨트 확장이 환경 규제를 우회한 형태로 진행됐음을 보여줌. 주 경계를 넘겨 설치해 멤피스 인허가를 회피한 구조",
"source_url": "https://naacp.org/articles/naacp-selc-earthjustice-threaten-lawsuit-over-xais-unpermitted-gas-turbines-mississippi",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0861",
"date": "2026-02-14",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "Peter Steinberger",
"event": "창시자가 OpenAI 합류를 발표하고 프로젝트를 OpenClaw Foundation으로 이관",
"significance": "개인 프로젝트에서 재단 거버넌스로의 이행이 프론티어 랩 채용과 동시에 발생",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0862",
"date": "2026-02-17",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Birgitta Böckeler (martinfowler.com)",
"event": "Harness Engineering — first thoughts",
"significance": "guides/sensors 곱하기 computational/inferential 프레임의 최초 제시",
"source_url": "https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/harness-engineering-memo.html",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0863",
"date": "2026-02-18",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "인도 정부",
"event": "India AI Impact Summit 개최, 뉴델리 선언 채택 — 92개국·국제기구 지지. 모두 비구속",
"significance": "정상회의 계보가 서구 밖으로 이동",
"source_url": "https://www.pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2231208&v=4&reg=3&lang=2",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0864",
"date": "2026-02-19",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Agility Robotics·Toyota Motor Manufacturing Canada",
"event": "RaaS 상용 계약 (온타리오 2개 공장)",
"significance": "휴머노이드 구독형 상업 모델. 원문은 배치 예정 표현",
"source_url": "https://www.agilityrobotics.com/content/agility-robotics-announces-commercial-agreement-with-toyota-motor-manufacturing-canada",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0865",
"date": "2026-02-20",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "2030년 컴퓨트 지출 목표를 약 6,000억 달러로 하향 제시 보도",
"significance": "자본지출 사이클의 첫 공식적 속도조절 신호",
"source_url": "https://www.cnbc.com/2026/02/20/openai-resets-spend-expectations-targets-around-600-billion-by-2030.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0866",
"date": "2026-02-23",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "중국 랩 증류 공격 고발 — 위조 계정 약 24,000개, 대화 1,600만 건 초과",
"significance": "증류 분쟁이 의혹에서 정량적 고발로. 소송이 아니라 탐지 공개와 산업 공동 대응을 택한 것이 법적 수단의 한계를 반영",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0867",
"date": "2026-02-23",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "5",
"actor": "OpenAI Frontier Evals",
"event": "Why SWE-bench Verified no longer measures frontier coding capabilities",
"significance": "감사 대상 문제의 최소 59.4%가 결함 테스트, 벤더가 벤치마크 하네스의 신호 오염을 인정",
"source_url": "https://openai.com/index/why-we-no-longer-evaluate-swe-bench-verified/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0868",
"date": "2026-02-24",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "RSP v3.0 전면 재작성 — Risk Reports와 Frontier Safety Roadmaps 도입",
"significance": "v3.1은 RSP가 요구하지 않아도 개발 중단 조치를 취할 자유를 명문화. 현행 v3.4",
"source_url": "https://www.anthropic.com/rsp-updates",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0869",
"date": "2026-02-24",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "METR",
"event": "개발자 생산성 실험 설계 변경 공지",
"significance": "선택편향(AI 없이 일하기를 거부하는 참가자 증가)을 이유로 실험 재설계. 2025년 19% 결과를 철회하지는 않았으나 2026년 초 개발자는 더 빨라졌을 가능성이 높다고 밝히며 이를 very weak evidence로 명시",
"source_url": "https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0870",
"date": "2026-02-25",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "국가인공지능전략위원회 (한국)",
"event": "대한민국 인공지능 행동계획(인공지능 기본계획 2026~2028) 발표 — AI 혁신 생태계 조성, 범국가 AI 기반 대전환, 글로벌 AI 기본사회 기여 3대 축",
"significance": "한국 첫 법정 AI 기본계획. 다만 정부 포털 게시본에는 GPU·예산 수치가 없고 첨부 PDF에만 존재",
"source_url": "https://www.aikorea.go.kr/web/board/brdDetail.do?currentPage=1&menu_cd=000011&num=328",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0871",
"date": "2026-03",
"date_precision": "month",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "중국 정부",
"event": "국유기업·정부기관의 OpenClaw 사용을 제한. 무단 데이터 삭제, 유출, 과도한 전력 소비를 이유로 명시",
"significance": "오픈소스 개인 에이전트에 대한 국가 단위 사용 규제의 첫 사례",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw",
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{
"id": "E0872",
"date": "2026-03-01",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "삼성전자",
"event": "2030년까지 국내외 제조 시설을 AI 자율공장으로 전환한다고 발표 — 전 공정 디지털 트윈, 품질·생산·물류 3종 AI 에이전트, 휴머노이드 단계적 투입",
"significance": "국내 최대 수요기업의 방향성 신호. 다만 전부 2030년 목표이고 현재 배치 성과 수치는 제시되지 않음",
"source_url": "https://news.samsung.com/kr/삼성전자-2030년까지-ai-자율공장-전환-추진",
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{
"id": "E0873",
"date": "2026-03-02",
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"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "연방대법원",
"event": "Thaler v. Perlmutter 상고 불수리",
"significance": "AI 단독 생성물의 인간 저작자 요건이 확정",
"source_url": "https://www.mayerbrown.com/en/insights/publications/2026/03/supreme-court-denies-review-in-ai-authorship-case",
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{
"id": "E0874",
"date": "2026-03-03",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "UN",
"event": "독립 국제 과학패널 40인 첫 회의, 공동의장 Bengio·Ressa 선출",
"significance": "2,600여 지원자·140여 개국에서 선발",
"source_url": "https://www.un.org/independent-international-scientific-panel-ai/en/faq",
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{
"id": "E0875",
"date": "2026-03-05",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Chen Yueh-Han·Robert McCarthy 외",
"event": "Reasoning Models Struggle to Control their Chains of Thought 발표 — CoT 통제력 2.7% 대 출력 통제력 61.9%",
"significance": "CoT를 안전 감시 수단으로 쓰자는 Monitorability 제안의 전제를 직접 시험한 후속",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2603.05706",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0876",
"date": "2026-03-05",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Zadouri·Shah·Thakkar·Dao 외",
"event": "FlashAttention-4 — 비대칭 하드웨어 스케일링 co-design",
"significance": "커널 계보의 최신 세대, MLSys 2026 정식 게재",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2603.05451",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0877",
"date": "2026-03-07",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Saroj Mishra 외",
"event": "SoK: Agentic Retrieval-Augmented Generation 발표 — 검색 루프를 마르코프 결정 과정으로 정식화하고 메모리 오염·검색 오정렬 등 취약점 정리",
"significance": "에이전틱 RAG의 첫 체계적 분류. 후속 연구의 기준점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2603.07379",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0878",
"date": "2026-03-09",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Yann LeCun / AMI Labs",
"event": "10억 3천만 달러 조달, 프리머니 밸류 35억 달러",
"significance": "LLM 회의론이 10억 달러 규모의 대안 노선 베팅으로 자본화",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/03/09/yann-lecuns-ami-labs-raises-1-03-billion-to-build-world-models/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0879",
"date": "2026-03-11",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "llama.cpp (ggml-org)",
"event": "PR #19769 병합 — GGML_TYPE_NVFP4 도입. FP4 E2M1 가중치 + UE4M3 블록 스케일, NVIDIA ModelOpt 산출물 직접 적재",
"significance": "GGUF가 자체 K-quant를 넘어 하드웨어 네이티브 FP4 포맷을 흡수",
"source_url": "https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/19769",
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"claim_type": "community",
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{
"id": "E0880",
"date": "2026-03-12",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "HumanLayer",
"event": "Skill Issue: Harness Engineering for Coding Agents",
"significance": "하네스 엔지니어링을 컨텍스트 엔지니어링의 부분집합으로 규정, context firewall과 back-pressure 개념",
"source_url": "https://www.humanlayer.dev/blog/skill-issue-harness-engineering-for-coding-agents",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0881",
"date": "2026-03-12",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "",
"actor": "Qdrant",
"event": "5,000만 달러 시리즈 B 발표 — composable vector search 개념 제시(밀집·희소 벡터, 메타데이터 필터, 다중벡터, 커스텀 스코어링을 질의 시점에 조합). 누적 다운로드 2.5억",
"significance": "전용 벡터DB 진영의 반격 논리. 통합형(Postgres·Elasticsearch)에 대한 직접 응수",
"source_url": "https://qdrant.tech/blog/series-b-announcement/",
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{
"id": "E0882",
"date": "2026-03-16",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Mistral AI",
"event": "Leanstral 공개 — Lean 4용 오픈소스 코드 에이전트(120B-A6B, Apache 2.0). 형식 검증 평가 스위트 FLTEval 동시 공개",
"significance": "AI 생성 코드를 형식 명세에 대해 기계적으로 검증하는 방향. 평가 축을 경쟁 수학에서 실제 형식화 프로젝트 기여로 이동",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0883",
"date": "2026-03-16",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Mistral AI",
"event": "Mistral Small 4 공개 — 총 119B / 활성 6B MoE, 256k 컨텍스트, Apache 2.0. Magistral(추론)·Devstral(코딩)·Small(instruct)을 하나로 통합하고 추론 강도를 파라미터로 조절",
"significance": "별도 모델 계열을 단일 가중치로 통합하는 흐름을 오픈웨이트에서 구현",
"source_url": "https://mistral.ai/news/mistral-small-4/",
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{
"id": "E0884",
"date": "2026-03-19",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Shiyan Liu 외",
"event": "Reflection in the Dark 발표 — 반성적 프롬프트 최적화가 정확도를 23.81%에서 13.50%로 악화시키는 조건을 실증",
"significance": "GEPA 계열 자동 프롬프트 최적화의 실패 모드를 처음으로 분리해 보임",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2603.18388",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0885",
"date": "2026-03-21",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Hugging Face",
"event": "text-generation-inference 저장소 아카이브",
"significance": "README가 vLLM·SGLang·llama.cpp·MLX 이전을 권고, 서빙 엔진 시장이 2강과 로컬로 정리",
"source_url": "https://github.com/huggingface/text-generation-inference",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0886",
"date": "2026-03-23",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Cisco",
"event": "DefenseClaw 공개 — NVIDIA OpenShell 샌드박스 위에 얹는 오픈소스 거버넌스 계층(실행 전 스캔, 런타임 검사, 정책 즉시 회수). 배경으로 135,000개 이상 노출 인스턴스를 지목",
"significance": "인프라 샌드박스와 운영 거버넌스로 에이전트 보안 스택이 계층 분리",
"source_url": "https://blogs.cisco.com/ai/cisco-announces-defenseclaw",
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{
"id": "E0887",
"date": "2026-03-24",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic Labs (Prithvi Rajasekaran)",
"event": "Harness design for long-running application development",
"significance": "Planner-Generator-Evaluator 3에이전트, 단일 에이전트 20분 9달러 대 풀 하네스 6시간 200달러",
"source_url": "https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0888",
"date": "2026-03-24",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "vLLM",
"event": "Model Runner V2 — GPU 네이티브 입력 준비와 비동기 스케줄링을 갖춘 모듈형 실행 코어",
"significance": "V1 재설계 이후 두 번째 실행 계층 재작성. 서빙 경쟁이 커널에서 스케줄러·실행 코어로 이동",
"source_url": "https://vllm.ai/blog",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0889",
"date": "2026-03-25",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "6",
"actor": "ARC Prize",
"event": "ARC-AGI-3 공개 — 인간 100% 대 프론티어 AI 0.51%",
"significance": "정적 문제풀이에서 지시 없는 대화형 탐색·기술 습득으로 축 이동",
"source_url": "https://arcprize.org/blog/arc-agi-3-launch",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0890",
"date": "2026-03-26",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "Sakana AI",
"event": "AI 사이언티스트 연구가 Nature에 게재 — ICLR 2025 워크숍 심사를 통과한 논문이 평균 스코어 6.33으로 인간 집필 논문의 55%를 상회했다고 보고",
"significance": "AI 생성 논문의 심사 통과가 정식 학술 기록으로 편입. 자동 연구의 평가 기준 논쟁이 본격화",
"source_url": "https://sakana.ai/ai-scientist-nature-jp/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0891",
"date": "2026-03-26",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "Cohere Transcribe 공개 — 2B 파라미터 오픈소스 ASR, Apache 2.0, 14개 언어",
"significance": "텍스트 LLM 중심 랩이 음성 인식을 완전 개방 라이선스로 공개",
"source_url": "https://cohere.com/blog/transcribe",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0892",
"date": "2026-03-27",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "차오양과기대 (Chayanon Sub-r-pa, Rung-Ching Chen)",
"event": "YOLO-World v2를 MVTec AD에 극단적 1대9 학습-검증 분할로 적용 — 카테고리당 평균 결함 인스턴스 11.8개. 저자 측정으로 15개 중 12개 카테고리에서 YOLOv11s·YOLOv26s 대비 우위, 최저 카테고리는 학습 인스턴스 9개로 mAP@50 64.9%",
"significance": "결함 클래스가 새로 생기면 이미지 10장 이하로 시작해야 하는 OSAT 현실에 맞는 실험 설계. 단 절대 성능은 양산 판정이 아니라 검사 보조·트리아지 수준",
"source_url": "https://www.mdpi.com/1999-4893/19/4/259",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0893",
"date": "2026-03-31",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Google Cloud",
"event": "TPU7x 일반 공급(GA) — 칩당 192GB HBM, 7.37TB/s",
"significance": "Ironwood가 발표에서 실제 공급으로",
"source_url": "https://docs.cloud.google.com/tpu/docs/tpu7x",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0894",
"date": "2026-04",
"date_precision": "month",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "François Chollet",
"event": "AGI 타임라인을 10년에서 약 5년으로 단축",
"significance": "test-time에 새로움에 적응하는 fluid intelligence의 등장을 이유로 든 조건부 전향",
"source_url": "https://www.eweek.com/news/chollet%E2%80%91cuts%E2%80%91agi%E2%80%91timeline%E2%80%91to%E2%80%915%E2%80%91years%E2%80%91with%E2%80%91new%E2%80%91benchmark/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0895",
"date": "2026-04",
"date_precision": "month",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "IEA",
"event": "2025년 데이터센터 전력수요 17% 증가, AI 전용은 2030년까지 3배 전망",
"significance": "전력과 계통 접속 지연이 근시일 확장 속도를 제한하는 물리적 병목임을 공식 확인",
"source_url": "https://www.iea.org/news/data-centre-electricity-use-surged-in-2025-even-with-tightening-bottlenecks-driving-a-scramble-for-solutions",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0896",
"date": "2026-04-01",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2;16",
"actor": "Dongzhe Fan 외",
"event": "Do We Still Need GraphRAG? 발표 — 벤치마크 RAGSearch로 밀집 RAG와 GraphRAG를 에이전틱 검색과 결합해 비교",
"significance": "에이전틱 검색이 두 방식의 격차를 좁힘을 보여 2024년 GraphRAG 논쟁을 갱신",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2604.09666",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0897",
"date": "2026-04-02",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "AAIF·Linux Foundation",
"event": "MCP Dev Summit North America 2026 (뉴욕, 1,200명)",
"significance": "AAIF 회원사 4개월 만에 170곳, MCP SDK 월간 다운로드 1.1억 초과, DNS rebinding 시연 등 보안이 최대 화두",
"source_url": "https://aaif.io/press/agentic-ai-foundation-unveils-mcp-dev-summit-north-america-2026-schedule/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0898",
"date": "2026-04-02",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Birgitta Böckeler (martinfowler.com)",
"event": "Harness engineering for coding agent users — Agent = Model + Harness",
"significance": "AI 에이전트에서 모델을 제외한 모든 것이라는 사용자 관점 정의의 표준 문헌",
"source_url": "https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0899",
"date": "2026-04-02",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Google",
"event": "Gemma 4 — Gemmaverse 최초로 OSI 승인 Apache 2.0 적용",
"significance": "미국 진영의 진짜 개방 회귀 신호탄",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0900",
"date": "2026-04-02",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "9",
"actor": "Google (Android)",
"event": "Gemma 4를 AICore 개발자 프리뷰로 공개 — E4B/E2B, 140개 이상 언어, 멀티모달, 이전 세대 대비 최대 4배 빠르고 배터리 최대 60% 절감 주장(프리뷰, GA 아님)",
"significance": "안드로이드 온디바이스 AI가 시스템 서비스(AICore)로 오픈 모델을 직접 배포하는 체계로 진화",
"source_url": "https://android-developers.googleblog.com/2026/04/AI-Core-Developer-Preview.html",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0901",
"date": "2026-04-03",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Krishnamoorthy 외 (인도·말레이시아·이라크 다기관)",
"event": "자기지도 다중해상도 학습으로 박막 SEM 결함 형태 표현 학습 — 학습에 결함 라벨을 전혀 사용하지 않음. 저자 측정 silhouette 0.50으로 최고이나 실제 클래스 일치도인 NMI는 0.203으로 고전 GLCM 텍스처 특징(0.21~0.29)보다 낮음",
"significance": "라벨 0으로 결함 형태를 군집화해 라벨링할 대표 샘플만 고르는 워크플로의 근거. 동시에 내부 군집 지표와 실제 클래스 일치도가 따로 논다는 반례",
"source_url": "https://www.nature.com/articles/s41598-026-46947-3",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0902",
"date": "2026-04-06",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic·Google·Broadcom",
"event": "다중 GW 차세대 TPU 계약, 런레이트 매출 300억 달러 초과 공개",
"significance": "대안 실리콘 진영의 본격 확장",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0903",
"date": "2026-04-08",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Meta Superintelligence Labs",
"event": "Muse Spark 공개 — 네이티브 멀티모달 추론·툴 사용·시각적 CoT·멀티에이전트 오케스트레이션. meta.ai 및 비공개 API 프리뷰로만 제공, 가중치 미공개",
"significance": "Meta의 프론티어 모델은 폐쇄, 별도 소형 모델만 개방하는 이원 전략이 확정된 지점",
"source_url": "https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0904",
"date": "2026-04-08",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Meta",
"event": "Muse Spark 발표 — MSL 첫 모델, 선별 파트너 대상 private preview",
"significance": "Llama 브랜드 교체와 폐쇄 전환",
"source_url": "https://about.fb.com/news/2026/04/introducing-muse-spark-meta-superintelligence-labs/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0905",
"date": "2026-04-09",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "LG AI연구원",
"event": "EXAONE 4.5 33B 공개 — LG 최초의 오픈웨이트 비전-언어 모델",
"significance": "LG의 첫 오픈웨이트 비전-언어 모델로, 국내 오픈웨이트 노선이 텍스트 밖으로 확장된 지점",
"source_url": "https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=640",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0906",
"date": "2026-04-09",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Microsoft",
"event": "Foundry Local 정식 출시(GA) — Windows·Linux·macOS 크로스플랫폼 온디바이스 추론 스택, GPU·NPU·CPU 자동 가속, Apple Silicon Metal 네이티브",
"significance": "클라우드 종속·토큰 과금 없는 로컬 추론을 공식 제품 라인으로 확정",
"source_url": "https://devblogs.microsoft.com/foundry/foundry-local-ga/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0907",
"date": "2026-04-10",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Sam Altman",
"event": "블로그에 글을 올려 AI 권력 집중 경계(누구도 반지를 가져선 안 된다)와 OpenAI 이사회 갈등에 대한 자기반성을 밝힘",
"significance": "랩 수장이 자사 지배구조 문제를 육성으로 다룬 드문 기록",
"source_url": "https://blog.samaltman.com/2279512",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0908",
"date": "2026-04-13",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Stanford HAI",
"event": "AI Index 2026 — Science 챕터 신설",
"significance": "AI for science가 독립 측정 대상이 됨",
"source_url": "https://hai.stanford.edu/news/inside-the-ai-index-12-takeaways-from-the-2026-report",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0909",
"date": "2026-04-16",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude Opus 4.7 — 고해상도 비전 장변 2,576px",
"significance": "조밀한 스크린샷·다이어그램 판독력이 computer use 성능의 병목이었음을 확인",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0910",
"date": "2026-04-16",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Physical Intelligence",
"event": "π0.7 — 멀티모달 프롬프팅",
"significance": "학습 데이터가 전혀 없는 양팔 로봇에서 세탁물 접기 성공, 크로스 임바디먼트 전이",
"source_url": "https://www.pi.website/blog/pi07",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0911",
"date": "2026-04-17",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "Alibaba Qwen",
"event": "Qwen3.5-Omni 기술보고서 — Thinker-Talker Hybrid-Attention MoE, 256k 컨텍스트",
"significance": "오픈 웨이트 옴니모달이 10시간 오디오·400초 비디오를 처리하며 프런티어를 따라잡음",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2604.15804",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0912",
"date": "2026-04-19",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Jingbo Sun 외",
"event": "AutoSearch 발표 — 질문 난이도에 따라 최소 검색 단계 수를 강화학습으로 결정",
"significance": "Search-R1 계열의 후속. 검색 횟수 자체를 학습 대상으로 삼음",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2604.17337",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0913",
"date": "2026-04-20",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "16",
"actor": "David C. Krakauer",
"event": "The Rise and Fall of G in AGI",
"significance": "벤치마크 간 제1주성분 설명력이 2023~24년 92%에서 추론 모델 등장 이후 64%로, 겉보기 일반성 아래의 전문화 주장",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2604.09911",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0914",
"date": "2026-04-21",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI",
"event": "Kimi K2.6 공개 — 총 1T / 활성 32B, 최대 13시간 연속 코딩, 서브에이전트 300개가 4,000단계 협업. SWE-Bench Verified 80.2%(자체 공시)",
"significance": "오픈웨이트 모델이 SWE-Bench Verified 80%대에 진입. 독립 검증 주체는 명시되지 않음",
"source_url": "https://www.yicaiglobal.com/news/chinas-moonshot-ai-releases-kimi-k26-pushing-boundaries-in-coding-multi-agent-capabilities",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0915",
"date": "2026-04-22",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "Google Cloud (Cloud Next)",
"event": "8세대 TPU 프리뷰 — TPU 8t(학습) / TPU 8i(추론) 분리",
"significance": "학습용과 추론용 실리콘을 최초로 분리, 범용 가속기 시대의 종언 신호",
"source_url": "https://www.storagereview.com/news/google-announces-tpu-8t-sunfish-and-tpu-8i-zebrafish",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0916",
"date": "2026-04-22",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Alibaba",
"event": "Qwen3.6-27B Apache 2.0 공개 — SWE-bench Verified 77.2%",
"significance": "dense 27B가 397B MoE 전작을 상회하며 진짜 개방의 무게중심이 30B급으로 내려옴",
"source_url": "https://www.remio.ai/post/qwen3-6-open-source-model-beats-a-397b-giant-while-alibaba-quietly-closes-weights-on-its-flagshi",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0917",
"date": "2026-04-22",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Hexagon·Schaeffler",
"event": "AEON 휴머노이드 최소 1,000대를 2032년까지 글로벌 생산체계에 배치 협약",
"significance": "부품·베어링 제조사의 대규모 커밋 (계획치)",
"source_url": "https://hexagon.com/company/newsroom/press-releases/2026/hexagon-schaeffler-deploy-aeon-humanoids-across-global-factory-network",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0918",
"date": "2026-04-22",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "7",
"actor": "Google",
"event": "Gemini Embedding 2 정식 출시(GA) — 텍스트·이미지·비디오·오디오 횡단 검색을 지원하는 네이티브 멀티모달 임베딩",
"significance": "임베딩 상용 계보가 텍스트 전용 세대를 지나 네이티브 멀티모달 세대로 공식 전환",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-embedding-2-generally-available/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0919",
"date": "2026-04-23",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-5.5 — OSWorld-Verified 78.7%, MMMU-Pro 81.2%",
"significance": "시각 이해와 컴퓨터 조작이 같은 능력임을 수치로 보여줌",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0920",
"date": "2026-04-24",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek",
"event": "DeepSeek V4-Pro (1.6T/49B) 및 V4-Flash (284B/13B), MIT, 1M 컨텍스트",
"significance": "MIT를 유지한 채 프런티어 재진입",
"source_url": "https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0921",
"date": "2026-04-24",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "독일 Aleph Alpha 인수·합병 발표 — 합병 법인 가치 200억 달러",
"significance": "북미·유럽 주권 AI 진영의 통합. 유럽 대표 랩이었던 Aleph Alpha의 독립 종료",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/04/24/cohere-acquires-merges-with-german-based-startup-to-create-a-transatlantic-ai-powerhouse/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0922",
"date": "2026-04-26",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "DeepSeek-AI",
"event": "DeepSeek-V4 — CSA와 HCA 하이브리드 어텐션, mHC, Muon, 32T+ 토큰",
"significance": "V3.2 대비 토큰당 FLOPs 27%·KV 캐시 10%로 1M 컨텍스트를 상시 지원 대상으로 만듦",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2606.19348",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0923",
"date": "2026-04-27",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI·Microsoft",
"event": "AGI 조항의 사실상 소멸 — 수익 배분이 기술 진보와 무관하게 지속",
"significance": "AGI 정의가 실은 계약·거버넌스 장치였음을 드러낸 사건",
"source_url": "https://simonwillison.net/2026/Apr/27/now-deceased-agi-clause/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0924",
"date": "2026-05-05",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic Fellows",
"event": "Model Spec Midtraining",
"significance": "규범 문서를 정렬 파인튜닝 이전 중간학습에 넣으면 일반화가 개선됨",
"source_url": "https://alignment.anthropic.com/2026/msm/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0925",
"date": "2026-05-05",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "4",
"actor": "Google (Chrome)",
"event": "Chrome 148 스테이블에서 Prompt API를 웹에 공개 — 확장 프로그램은 Chrome 138부터 스테이블. 브라우저 내장 Gemini Nano에 웹페이지가 직접 접근하며 텍스트·이미지·오디오 입력과 정규식·JSON 스키마 응답 제약을 지원. 요구 사양은 여유 공간 22GB, VRAM 4GB 초과 또는 RAM 16GB·4코어 이상",
"significance": "온디바이스 모델이 앱이 아니라 웹 플랫폼 API로 노출된 스테이블 채널 사례. 모델 배포와 용량 관리의 책임이 브라우저 벤더로 넘어간다",
"source_url": "https://developer.chrome.com/release-notes/148",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
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{
"id": "E0926",
"date": "2026-05-06",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "xAI (SpaceXAI)",
"event": "Anthropic에 Colossus 1 접근권을 제공하는 계약 체결. Colossus 1은 22만 장 이상의 NVIDIA GPU 보유",
"significance": "경쟁 랩에 컴퓨트를 임대하는 구조 전환. Colossus 1 실가동 GPU 수의 최신 1차 근거이기도 함. 금액·기간 미공개",
"source_url": "https://x.ai/news/anthropic-compute-partnership",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0927",
"date": "2026-05-06",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Earthjustice",
"event": "xAI 및 자회사 MZX Tech 상대 예비적 금지명령 신청. 터빈이 27기에서 33기로 증설된 상태",
"significance": "제소 예고 후 3개월 만에 터빈이 오히려 늘었음이 법적 절차로 확인",
"source_url": "https://earthjustice.org/press/2026/naacp-asks-court-for-emergency-action-to-stop-illegal-air-pollution-from-xais-data-center-power-plant",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0928",
"date": "2026-05-06",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Laude Institute",
"event": "Terminal-Bench 2.1 발표 — 외부 의존성 변화·자원 불일치·명세 오류로 28개 과제 수정",
"significance": "벤치마크가 자기 결함을 공개 시인하고 지속 검증 체계를 도입한 사례",
"source_url": "https://www.tbench.ai/news/terminal-bench-2-1",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0929",
"date": "2026-05-06",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "5",
"actor": "Simon Willison",
"event": "블로그에 Vibe coding and agentic engineering are getting closer than I'd like 게시 — 코딩 에이전트가 신뢰할 만해지며 자신조차 코드를 줄 단위로 검토하지 않게 되어 두 방식의 경계가 흐려지고 있다고 고백",
"significance": "vibe coding 확산의 핵심 정리자가 2026년 코딩 담론의 두 축 구분 자체가 무너지고 있음을 선언",
"source_url": "https://simonwillison.net/2026/May/6/vibe-coding-and-agentic-engineering/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0930",
"date": "2026-05-07",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Zhang 외 (arXiv:2605.23950)",
"event": "Stop Comparing LLM Agents Without Disclosing the Harness",
"significance": "하네스 유발 분산이 모델 유발 분산의 7.80배, 9개 모델쌍 중 6개 순위 역전",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2605.23950",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0931",
"date": "2026-05-07",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-Realtime-2 / -Translate / -Whisper",
"significance": "음성 모델에 reasoning effort와 병렬 도구 호출 도입, 컨텍스트 32K에서 128K로. 음성이 에이전트 실행 환경이 됨",
"source_url": "https://openai.com/index/advancing-voice-intelligence-with-new-models-in-the-api/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0932",
"date": "2026-05-07",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI",
"event": "20억 달러 조달, 밸류에이션 200억 달러. 4월 ARR 2억 달러 돌파",
"significance": "6개월간 39억 달러 조달. 오픈웨이트 배포가 상업적으로 성립함을 보여준 사례",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/05/07/chinas-moonshot-ai-raises-2b-at-20b-valuation-as-demand-for-open-source-ai-skyrockets/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0933",
"date": "2026-05-07",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "AlphaEvolve 1년 성과 — 변이 검출 오류 30% 감소, AC-OPF 실현가능해 14%에서 88% 이상",
"significance": "자동 검증 가능한 도메인에서의 실질적 진전 (Google 자체 측정)",
"source_url": "https://deepmind.google/blog/alphaevolve-impact/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0934",
"date": "2026-05-07",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU 이사회·의회",
"event": "디지털 옴니버스(AI) 잠정 합의 — 정치적 합의일. 고위험 적용일을 2027-12-02(독립형)·2028-08-02(제품내장형)로 연기",
"significance": "AI Act 고위험 의무의 실질적 연기가 결정된 시점",
"source_url": "https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/05/07/artificial-intelligence-council-and-parliament-agree-to-simplify-and-streamline-rules/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0935",
"date": "2026-05-08",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Naoto Iwase 외",
"event": "Reliable Chain-of-Thought via Prefix Consistency 발표 — self-consistency와 동일 정확도를 중앙값 4.6배 적은 토큰으로 달성",
"significance": "2022년 self-consistency의 비용 구조를 다시 짠 후속",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2605.07654",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0936",
"date": "2026-05-08",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Teaching Claude Why",
"significance": "행동이 아니라 이유를 학습시키면 협박률이 65%에서 19%로, 분포 외 데이터가 허니팟 대비 약 28배 효율",
"source_url": "https://alignment.anthropic.com/2026/teaching-claude-why/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0937",
"date": "2026-05-11",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "METR",
"event": "Measuring the Self-Reported Impact of Early-2026 AI on Technical Worker Productivity 발표 — 기술직 349명 자기보고 설문, 가치 기준 중앙값 1.4~2배 변화. 저자들은 그 수치를 의심할 이유도 함께 제시",
"significance": "2026-02-24에 예고한 방법론 개편의 첫 후속 결과. 2025년 연구에서 응답자들이 소요시간 영향을 평균 40%p 과대추정했다는 점을 다시 확인했다",
"source_url": "https://metr.org/blog/2026-05-11-ai-usage-survey/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E0938",
"date": "2026-05-11",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "上海華虹宏力·화둥이공대",
"event": "WaferSAGE 발표 — 4B 파라미터 VLM으로 웨이퍼 결함 VQA. 저자 측정 LLM-judge에서 4B 모델이 6.493으로 Gemini-3-Flash 7.149의 약 90%를 회복하고 106B GLM-4.6V(4.750)를 크게 상회. 단 GSPO 강화학습의 기여는 SFT 대비 +0.009",
"significance": "실제 반도체 제조사가 저자이며 데이터 반출 없는 온프레미스를 설계 전제로 명시. 사내 GPU 1~2장으로 결함 리포트 자동화가 가능하다는 뜻. 단 양산 배치 사례 없음",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2604.27629",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0939",
"date": "2026-05-12",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "10",
"actor": "Sam Martin·Fabien Roger",
"event": "Classifier Context Rot 발표 — 80만 토큰의 무해한 활동 뒤에 나온 위험 행동을 프런티어 모델이 최대 30배 더 자주 놓침",
"significance": "롱컨텍스트 한계가 안전 감시 성능까지 무너뜨림을 보인 실증",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2605.12366",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0940",
"date": "2026-05-14",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "콜로라도 주지사",
"event": "SB 26-189 서명 — SB 24-205를 폐지·재제정, 시행 2027-01-01. 차별방지 주의의무를 삭제하고 자동화 의사결정 투명성·인간재심사 중심으로 대체",
"significance": "미국 첫 포괄 주 AI법의 사실상 후퇴. 콜로라도를 인용할 때 반드시 확인해야 할 사건",
"source_url": "https://leg.colorado.gov/bills/sb26-189",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0941",
"date": "2026-05-15",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Addy Osmani (O'Reilly Radar)",
"event": "Agent Harness Engineering",
"significance": "하네스가 컨텍스트 엔지니어링의 전달 수단이라는 포함관계 입장",
"source_url": "https://www.oreilly.com/radar/agent-harness-engineering/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0942",
"date": "2026-05-15",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenClaw (Jesse Merhi)",
"event": "보안 로드맵 공개 — fs-safe 경로 탈출 방지, Proxyline SSRF 대응, ClawHub 신뢰 신호, OpenGrep 룰 148개. 동시에 이것은 샌드박스가 아니며 네이티브 모듈·raw 소켓은 우회 가능하다고 명시",
"significance": "에이전트 런타임이 언어 레벨 가드레일로는 방어 불가능하다는 메인테이너의 공개 인정",
"source_url": "https://openclaw.ai/blog/where-openclaw-security-is-heading",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0943",
"date": "2026-05-19",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "8",
"actor": "Google (AI Edge)",
"event": "LiteRT-LM 정식 출시(GA) — iOS 네이티브 Swift API와 WebGPU 가속 JavaScript API 추가. Android CPU·OpenCL GPU·NPU, iOS Metal, 브라우저 WebGPU 지원. Gemma 4 기준 Android GPU 디코드 52 tok/s, iOS GPU 56 tok/s, MacBook Pro M4 Max 웹 76 tok/s, Multi-Token Prediction 최대 2.2배, iOS 메모리 607MB",
"significance": "온디바이스 런타임이 모바일 OS를 넘어 브라우저까지 같은 스택으로 덮는 단계. 수치는 벤더 자체 측정",
"source_url": "https://developers.googleblog.com/blazing-fast-on-device-genai-with-litert-lm/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
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{
"id": "E0944",
"date": "2026-05-19",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "Andrej Karpathy",
"event": "Anthropic 사전학습팀 합류 발표 — Nick Joseph 산하",
"significance": "이 아카이브에서 가장 많이 인용되는 인물이 프런티어 랩 내부로 들어감. 이후 그의 공개 글 성격이 달라질 수 있다",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/05/19/openai-co-founder-andrej-karpathy-joins-anthropics-pre-training-team/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0945",
"date": "2026-05-20",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "Command A+ 공개 — 총 218B / 활성 25B MoE, Apache 2.0. 최소 요구 하드웨어 B200 1장 또는 H100 2장(W4A4)",
"significance": "200B급 MoE를 Apache 2.0으로 공개하면서 온프레미스 배포 문턱을 GPU 1~2장으로 낮춤",
"source_url": "https://cohere.com/blog/command-a-plus",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0946",
"date": "2026-05-20",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Hyundai Motor Group",
"event": "Atlas 25,000대 이상 배치 계획 발표",
"significance": "단일 기업 최대 규모 계획치. Metaplant America 2028, 기아 조지아 2029",
"source_url": "https://www.koreaherald.com/article/10741955",
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{
"id": "E0947",
"date": "2026-05-21",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "과학기술정보통신부",
"event": "AI 기본법 시행령 개정안 입법예고 — 입법예고일, 시행 2026-07-21. AI 취약계층 11개 범주 구체화, 공공조달 우선고려",
"significance": "입법예고 단계이며 확정 시행령이 아니다. 취약계층 범주와 공공조달 조항의 초안 형태를 보여준다",
"source_url": "https://www.lawtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=222514",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0948",
"date": "2026-05-22",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Jinghan Jia·Joe Benton·Eric Easley (Anthropic)",
"event": "Faithfulness as Information Flow 발표 — 충분성·완전성·필요성으로 CoT 충실성을 진단하고 어텐션 마스킹 등 훈련 개입을 제시",
"significance": "Anthropic의 2025-04 불충실성 공개 이후 처음으로 훈련 단계 개입안을 낸 후속",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2605.24286",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0949",
"date": "2026-05-24",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Jingyi Sun 외 (코펜하겐대 외)",
"event": "맥락적 충실성과 파라메트릭 충실성이 비대칭적으로만 상관됨을 실증 — FaithMATE",
"significance": "충실성이 하나의 목표가 아니라 서로 당기는 여러 축임을 보임",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2605.24960",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0950",
"date": "2026-05-27",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Guni Sharon",
"event": "Tree of Thoughts as a Classical Heuristic Search Problem 발표 — ToT를 상태표현·후속생성·휴리스틱평가로 정식화",
"significance": "2023년 이후 파편화된 ToT 변형들을 고전 탐색 이론으로 묶은 정리",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2605.28566",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0951",
"date": "2026-05-27",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Mistral AI",
"event": "Emmi AI 인수·통합으로 물리 AI 도입 — 물리 솔버 출력에서 학습해 형상·경계조건으로부터 물리 거동을 직접 예측",
"significance": "LLM 랩이 산업 시뮬레이션 대체 영역으로 확장. 발표 시점에 명명된 출시 모델은 없음",
"source_url": "https://mistral.ai/news/introducing-physics-ai-at-mistral/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0952",
"date": "2026-05-28",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Series H — 650억 달러 조달, 포스트머니 9,650억 달러",
"significance": "Micron·Samsung·SK hynix가 전략 투자자로 참여, 런레이트 470억 달러",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/series-h",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0953",
"date": "2026-05-29",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "llama.cpp 커뮤니티",
"event": "Discussion #23853 — NVFP4/MXFP6 혼합정밀 + imatrix 레이어별 최적화 도구 공개. 논의 중 NVFP4가 속도는 앞서나 품질은 Q4_K_M에 못 미친다는 비교 결과 공유",
"significance": "하드웨어 네이티브 FP4가 커뮤니티 양자화를 아직 이기지 못했다는 실측. 포맷 경쟁 미결",
"source_url": "https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/23853",
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"claim_type": "community",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0954",
"date": "2026-05-31",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "Vera Rubin NVL72 양산 진입",
"significance": "Vera CPU·Groq 3 LPX·BlueField-4·Spectrum-6 통합, 에이전트 워크로드를 명시적 타깃으로",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/vera-rubin-full-production-agentic-ai-factory",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0955",
"date": "2026-05-31",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "Isaac GR00T 오픈 휴머노이드 레퍼런스 디자인 — 총 75 DoF",
"significance": "모델에 이어 하드웨어까지 오픈화",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-open-humanoid-robot-reference-design",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0956",
"date": "2026-06",
"date_precision": "month",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Advanced AI Framework 정책 제안",
"significance": "10^25 학습 FLOP과 매출·R&D 기준을 충족하는 개발자에게 독립 평가자의 리뷰 공표를 요구, 랩이 스스로 강제 규제를 요청",
"source_url": "https://www-cdn.anthropic.com/files/4zrzovbb/website/0a58d567024a8b448ff15158ebc3625328dfcc1f.pdf",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0957",
"date": "2026-06",
"date_precision": "month",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "15",
"actor": "Dario Amodei",
"event": "블로그에 Policy on the AI Exponential 게시 — 모델 테스트 의무화·노동시장 대응·국제 공조를 제안",
"significance": "같은 인물이 위험 진단(1월)에서 정책 처방으로 넘어간 지점",
"source_url": "https://darioamodei.com/post/policy-on-the-ai-exponential",
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"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0958",
"date": "2026-06-01",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA / OpenClaw (Vincent Koc)",
"event": "Skill Card(퍼블리셔 신원·능력·스캔 결과를 담는 개방형 신뢰 아티팩트)와 SkillSpector(정적 분석 + LLM 의미 분석으로 은닉 지시·능력 불일치 탐지)를 ClawScan에 통합",
"significance": "스킬 배포 표준이 단일 프로젝트를 넘어 벤더 주도 개방 규격으로 제안됨",
"source_url": "https://openclaw.ai/blog/openclaw-nvidia-skill-security",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0959",
"date": "2026-06-01",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "SEC에 IPO 서류 비공개 제출 보도",
"significance": "산업 구조가 사모에서 공모 시장으로 이동",
"source_url": "https://www.cnbc.com/2026/06/01/anthropic-ipo-s1-prospectus.html",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0960",
"date": "2026-06-03",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "AgentKit의 Agent Builder와 Evals 제품 종료를 공지하고 Agents SDK 및 Workspace Agents로 안내",
"significance": "2025-10 발표 제품이 8개월 만에 철수 — 에이전트 툴링 층의 불안정성",
"source_url": "https://openai.com/index/introducing-agentkit/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0961",
"date": "2026-06-05",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Ollama",
"event": "0.30에서 MLX 엔진에 llama.cpp 기반 GGUF 호환 추가",
"significance": "로컬 배포 스택이 llama.cpp 단일 의존에서 MLX 우선 + GGUF 호환 구조로 재편",
"source_url": "https://ollama.com/blog",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0962",
"date": "2026-06-07",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Addy Osmani",
"event": "Loop Engineering — 5구성요소와 State·Memory",
"significance": "loop engineering 용어의 확립, 프롬프트 작성자에서 루프 설계자로의 역할 전환",
"source_url": "https://addyosmani.com/blog/loop-engineering/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0963",
"date": "2026-06-08",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "de Macedo (arXiv:2606.10106)",
"event": "What makes a harness a harness — T1~T4 필요충분조건",
"significance": "용어 다의성을 학술적으로 문제화, 모델 순응에 의존하지 않는 통제 기제를 조건으로 제시",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2606.10106v1",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0964",
"date": "2026-06-08",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI",
"event": "SEC에 IPO 서류 비공개 제출 보도",
"significance": "공개 재무제표가 감가상각·순환거래 논쟁을 정산할 전망",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/06/08/following-anthropic-openai-files-confidentially-for-ipo/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0965",
"date": "2026-06-09",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "North Mini Code 공개 — 첫 에이전틱 코딩 모델, 총 30B / 활성 3B, Apache 2.0",
"significance": "소형 오픈웨이트 코딩 에이전트 모델",
"source_url": "https://cohere.com/blog/north-mini-code",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0966",
"date": "2026-06-09",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "10",
"actor": "Andrew Bo Liu 외",
"event": "ABC-Bench 공개 — 에이전트형 LLM의 생물 실험 수행 능력(액체 핸들링 로봇 코드 작성, in vitro 조립용 DNA 단편 설계, DNA 합성 스크리닝 회피)을 평가하는 벤치마크",
"significance": "바이오 위험 평가가 지식 문답에서 에이전트의 실제 실험 루프 수행 능력 평가로 이동한 새 벤치마크 계열의 등장",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2606.11150v1",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0967",
"date": "2026-06-09",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "16",
"actor": "Elastic",
"event": "벡터 검색 벤치마크 공개 — float32 HNSW가 recall@10 0.99에서 15,000 QPS, DiskBBQ 양자화가 recall@10 0.97에서 55,000 QPS(자사 측정). 이진 벡터 디스크 저장으로 32배 압축",
"significance": "통합형 검색 엔진이 양자화로 전용 벡터DB의 성능·비용 논리를 직접 겨냥",
"source_url": "https://www.elastic.co/blog/understanding-approximate-nearest-neighbor-search",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0968",
"date": "2026-06-09",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "4",
"actor": "Apple",
"event": "WWDC 2026에서 Foundation Models 프레임워크 확장 발표 — 이미지 입력, 동일 Swift API로 서버측 서드파티 모델(Claude·Gemini) 통합, 소규모 개발자에 Private Cloud Compute 무료, 프레임워크 오픈소스화 예고(발표 기준)",
"significance": "온디바이스 AI 프레임워크가 폐쇄형 단일 모델에서 하이브리드·멀티 프로바이더 플랫폼으로 전환",
"source_url": "https://www.macrumors.com/2026/06/09/apple-outlines-major-ai-and-developer-tool-updates/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0969",
"date": "2026-06-11",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "미 제3연방항소법원",
"event": "Thomson Reuters v. Ross 항소심 구두변론 — 구두변론일. 2026-08 현재 판결 미선고",
"significance": "AI 학습 공정이용에 대한 첫 연방항소심 판단 대기 중",
"source_url": "https://www.lawnext.com/2026/06/at-3rd-circuit-judges-press-ross-and-thomson-reuters-on-fair-use-ai-training-and-market-harm.html",
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{
"id": "E0970",
"date": "2026-06-12",
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"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
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"actor": "Epoch AI",
"event": "FrontierMath 개정판 공개 — Tier 4에서 12문항 수정·7문항 제거 (Tier 1~3은 123문항 수정·5문항 제거)",
"significance": "최상위 난이도 벤치마크에서도 대규모 오류가 발견돼 검수 신뢰성 문제가 재확인됨",
"source_url": "https://epoch.ai/benchmarks/frontiermath-tier-4-v2",
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{
"id": "E0971",
"date": "2026-06-16",
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"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Z.ai",
"event": "GLM-5.2 — 1M 컨텍스트, MIT",
"significance": "오픈웨이트가 폐쇄 최상위와 일부 영역에서 경합",
"source_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Z.ai",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0972",
"date": "2026-06-16",
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"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI",
"event": "Kimi K2.7-Code 공개 — K2.6 기반 코딩 특화, K2.6 대비 사고 토큰 사용량 약 30% 절감, Modified MIT",
"significance": "토큰 효율을 전면에 내세운 오픈웨이트 코딩 모델",
"source_url": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.7-Code",
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{
"id": "E0973",
"date": "2026-06-16",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "유럽의회",
"event": "디지털 옴니버스(AI) 본회의 채택(찬성 423·반대 57·기권 174)",
"significance": "고위험 의무 적용 연기를 담은 옴니버스가 의회 단계를 통과한 날 — 연기의 절차적 근거",
"source_url": "https://www.europarl.europa.eu/legislative-train/package-digital-package/file-digital-omnibus-on-ai",
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{
"id": "E0974",
"date": "2026-06-16",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "16",
"actor": "AMD",
"event": "MLPerf Training v6.0 결과 발표 — MI355X가 NVIDIA B200 대비 Llama 2-70B 파인튜닝 5% 이내, Llama 3.1-8B 사전학습 6% 이내(AMD 제출 결과)",
"significance": "ROCm이 1년 만에 격차를 한 자릿수 퍼센트로 좁혔음을 표준 벤치마크로 보인 자료. CUDA 독점의 실질적 균열",
"source_url": "https://www.amd.com/en/blogs/2026/amd-delivers-breakthrough-mlperf-training-6-0-results.html",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0975",
"date": "2026-06-17",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Databricks",
"event": "What is an AI Agent Harness? — 8요소 정의",
"significance": "엔터프라이즈 관점에서 관측성과 거버넌스까지 하네스에 포함",
"source_url": "https://www.databricks.com/blog/ai-harness",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0976",
"date": "2026-06-18",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Sajib Acharjee Dip 외 (버지니아공대)",
"event": "Selective Verification for Budget-Aware Reasoning 발표 — 서빙 단계 컨트롤러로 추론 예산 배분",
"significance": "추론 예산 제어가 연구 기법에서 서빙 계층의 문제로 내려온 지점",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2606.19808",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0977",
"date": "2026-06-18",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "6",
"actor": "데미스 허사비스 (Google DeepMind CEO)",
"event": "스탠퍼드 GSB 대담에서 지금 우리는 특이점의 산기슭(foothills of the singularity)에 서 있으며 10년 뒤 돌아보면 그것을 깨닫게 될 것이라고 발언",
"significance": "기존의 신중한 AGI 타임라인 화법에서 적극적 프레임으로 이동했음을 보여주는 2026년 대표 발언",
"source_url": "https://www.gsb.stanford.edu/insights/demis-hassabis-thinks-were-foothills-singularity",
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"claim_type": "statement",
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{
"id": "E0978",
"date": "2026-06-19",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "John Jumper",
"event": "약 9년 만에 Google DeepMind를 떠나 Anthropic 합류",
"significance": "AI for science 분야의 인재 재배치",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/06/20/nobel-laureate-john-jumper-is-leaving-deepmind-for-rival-anthropic/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0979",
"date": "2026-06-23",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Armin Ronacher",
"event": "The Coming Loop",
"significance": "루프는 검증 가능하고 수명 짧은 작업엔 유효하나 유지보수 코드엔 취약하다는 대표적 비판",
"source_url": "https://lucumr.pocoo.org/2026/6/23/the-coming-loop/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0980",
"date": "2026-06-24",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Qualcomm / Modular",
"event": "Qualcomm의 Modular 인수 발표(조건 미공개, 2026-07-29 완료)",
"significance": "CUDA 대안 스택이 독립 스타트업에서 대형 실리콘 벤더 자산으로 편입된 사건",
"source_url": "https://www.modular.com/blog/qualcomm-to-acquire-modular",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0981",
"date": "2026-06-24",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2",
"actor": "Chen, Razkenari 외 (AWS 계열)",
"event": "Is GraphRAG Needed? 공개 — 기본 RAG 대비 그래프·에이전틱 RAG의 실익을 체계 분석, 검색 확장이 생성 품질로 비례 전이되지 않음을 보고",
"significance": "검색 지표 중심 평가가 그래프 기법의 이점을 과대평가해 왔다는 반성의 주류화",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2606.25656",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0982",
"date": "2026-06-25",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "SK하이닉스",
"event": "2026 지속가능경영보고서에서 HBM 생산라인 AI 적용 공개 — AMOS(웨이퍼 이송 설비 이상 조기 감지, 2026년 LLM 에이전트 기능 추가), MAPS(설비 실시간 위치 추적, 2026년 부품·HBM 공정·후공정으로 확대 예정)",
"significance": "국내 메모리사가 후공정까지 AI 추적 시스템을 확대한다고 공식 보고서에 명시한 사례. OSAT 고객사가 요구할 데이터 연동 규격의 방향을 예고",
"source_url": "https://www.newspim.com/news/view/20260625001090",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0983",
"date": "2026-06-25",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "BMW Group",
"event": "공식 보도자료에서 Figure 02가 약 11개월간 X3 3만 대 이상 생산을 지원했다고 기술하고 Figure 03을 스파르탄버그 물류 시퀀싱 공정에 투입한다고 발표",
"significance": "Figure의 실적 수치가 처음 BMW 명의 채널에 등재됐다. 다만 공동 발표문이며 BMW가 그 수치를 독립 감사했다는 서술은 없다",
"source_url": "https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0458778EN/bmw-group-advances-the-use-of-physical-ai-in-production-with-figure-03-project-in-spartanburg?language=en",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0984",
"date": "2026-06-26",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Andrew Ng (The Batch 359)",
"event": "3층 루프 — agentic loop(분), developer feedback loop(시간), external feedback loop(일)",
"significance": "루프 엔지니어링의 대중적 정의 확립",
"source_url": "https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-359",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0985",
"date": "2026-06-29",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Shijie Xia 외",
"event": "Diagnosing and Mitigating Context Rot in Long-horizon Search 발표 — 컨텍스트 창을 다 쓰기 전에 조기 포기하는 현상을 진단, 완화 기법 7종의 개선폭은 2.6~4.9%",
"significance": "Context Rot을 검색 에이전트 맥락에서 정량화하고 근본 해결이 어렵다는 것도 함께 보임",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2606.29718",
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{
"id": "E0986",
"date": "2026-06-29",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "2",
"actor": "Voyage AI (MongoDB)",
"event": "voyage-context-4 출시 — 청킹 없이 32K 초과 문서를 문맥 보존 청크로 임베딩, 100만 토큰당 0.18→0.12달러",
"significance": "청킹이라는 RAG 전처리 단계를 임베딩 모델 안으로 흡수하려는 시도",
"source_url": "https://blog.voyageai.com/2026/06/29/voyage-context-4/",
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{
"id": "E0987",
"date": "2026-06-30",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "OpenClaw",
"event": "고위험 보안 권고 일괄 공개 — 모델 오버라이드의 관리자 인가 누락, 플러그인 설치 정책 우회, MCP 루프백을 통한 owner 전용 툴 노출, 미러 동기화의 원격 심볼릭 링크 추종 등",
"significance": "에이전트 런타임의 권한 경계가 전방위로 부정확했음을 드러냄",
"source_url": "https://github.com/openclaw/openclaw/security/advisories",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0988",
"date": "2026-06-30",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Figure·BMW Group",
"event": "Figure 03을 스파턴버그 Hall 52 시퀀싱 공정에 투입",
"significance": "부품이 수학적으로 완벽한 자세로 오지 않는 공정으로 난이도 상승",
"source_url": "https://www.figure.ai/news/f-03-at-bmw",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0989",
"date": "2026-07-06",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "UN",
"event": "제1차 AI 거버넌스 글로벌 대화 제네바 개최, 패널 예비보고서 2026-07-01 공개",
"significance": "AI 거버넌스 논의가 개별 관할권을 넘어 UN 틀로 올라간 첫 회차",
"source_url": "https://www.un.org/independent-international-scientific-panel-ai/en/faq",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0990",
"date": "2026-07-06",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "10",
"actor": "Edwin H. Wintermute 외",
"event": "BioSecBench-Refusal 공개 — 생물 연구 태스크에서 위험 식별 능력과 정당한 이중용도 연구에 대한 과잉 거부율을 쌍으로 측정하는 벤치마크",
"significance": "능력과 거부 행동을 단일 쌍 지표로 묶어 과잉거부 문제를 생물보안 평가에 정식 편입",
"source_url": "https://arxiv.org/html/2607.05462v1",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0991",
"date": "2026-07-08",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenClaw Foundation",
"event": "501(c)(3) 비영리 재단 출범(의장 Dave Morin). Steinberger는 기술 결정권 유지. 기부자에 OpenAI, University of Michigan 등",
"significance": "경쟁 랩들이 공동으로 중립 에이전트 표준을 후원하는 구조",
"source_url": "https://openclaw.ai/blog/introducing-openclaw-foundation",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0992",
"date": "2026-07-09",
"date_precision": "day",
"axis": "2",
"axis_name": "RAG·파인튜닝·컨텍스트",
"also_axes": "",
"actor": "Ashwin Gerard Colaco·Nada Lahjouji",
"event": "What to Keep, What to Forget 발표 — KV 캐시 관리·프롬프트 가지치기·에이전트 메모리 통합을 비율-왜곡 문제로 묶음",
"significance": "흩어져 있던 컨텍스트 압축 연구를 하나의 이론틀로 정리",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2607.08032",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0993",
"date": "2026-07-09",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "NYT·Daily News",
"event": "OpenAI 증거 은닉 주장 제재 신청",
"significance": "쟁점이 공정이용에서 증거 보전과 은닉으로 확장",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/07/09/new-york-times-says-openai-hid-evidence-in-chatgpt-copyright-trial/",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0994",
"date": "2026-07-09",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "",
"actor": "Ollama",
"event": "8,900만 달러 조달, 개발자 890만 명",
"significance": "로컬 추론 배포 계층이 독립 상업 인프라로 자립",
"source_url": "https://ollama.com/blog",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E0995",
"date": "2026-07-10",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "10",
"actor": "Thinking Machines Lab (Mira Murati)",
"event": "공식 블로그에 The Future Worth Building Is Human 게시 — 중앙집중 정렬 대신 개인·조직의 암묵지로 커스터마이징되는 분산형 정렬을 주장",
"significance": "중앙집중 정렬 패러다임에 대한 대안 세계관을 랩 명의로 공식 표명",
"source_url": "https://thinkingmachines.ai/blog/the-future-worth-building-is-human/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0996",
"date": "2026-07-13",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenClaw",
"event": "2026.7.1 릴리스 — ClawRouter 라우팅 플러그인, 세션 우선 Control UI 재설계, 반복 비정상 부팅 시 control-plane-safe mode 진입",
"significance": "소비자 소프트웨어 수준의 복구 안전장치가 에이전트 런타임에 도입",
"source_url": "https://github.com/openclaw/openclaw/releases",
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"claim_type": "community",
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{
"id": "E0997",
"date": "2026-07-13",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Agentic Misalignment in Summer 2026 (14개 모델)",
"significance": "은밀한 사보타주와 판정 라벨 조작을 관측 — 감독자 자체가 오염될 수 있음을 보임",
"source_url": "https://alignment.anthropic.com/2026/agentic-misalignment-summer-2026/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0998",
"date": "2026-07-14",
"date_precision": "day",
"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Latent Space (Richard MacManus)",
"event": "AIE World's Fair 2026 트렌드 — 에이전트에서 에이전트를 둘러싼 시스템으로",
"significance": "inner loop 대 outer loop 프레이밍이 산업 표준 서사로 승격",
"source_url": "https://www.latent.space/p/aiewf26trends",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E0999",
"date": "2026-07-14",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "BIS",
"event": "UAE를 Country Group D:3/D:4에서 A:5로 승격",
"significance": "걸프의 지위 격상. 단 첨단컴퓨팅 접근은 승인 주체로 한정",
"source_url": "https://www.federalregister.gov/documents/2026/07/14/2026-14132/enhanced-favorable-treatment-for-the-united-arab-emirates-under-the-export-administration",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1000",
"date": "2026-07-14",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "일본 정부 (각의)",
"event": "인공지능 기본계획 제II기 각의결정",
"significance": "제1기 확정 7개월 만의 개정. 일본이 어자일 거버넌스를 실제 개정 주기로 실행",
"source_url": "https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/index.html",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1001",
"date": "2026-07-15",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok Build(코딩 에이전트 및 TUI) 소스 코드 오픈소스화 — 에이전트 루프·툴·터미널 UI·확장 시스템 포함",
"significance": "가중치가 아닌 하네스·에이전트 스캐폴딩의 공개. 라이선스는 발표문에 미명시",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-build-open-source",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1002",
"date": "2026-07-15",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "13",
"actor": "최태원 (SK그룹 회장·대한상의 회장)",
"event": "대한상의 제주포럼에서 AI는 아직 4살짜리 아이이며 지금부터 함께 일하고 데이터를 먹여야 한다고 발언 — 도입을 미루면 경쟁사의 AI가 더 뛰어난 경쟁력을 갖게 된다고 주장",
"significance": "한국 재계 AI 담론에서 도입 대기론을 정면 반박하고 데이터 투입 경쟁 프레임을 제시",
"source_url": "https://v.daum.net/v/20260715222307605",
"source_type": "secondary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1003",
"date": "2026-07-16",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "xAI",
"event": "Grok 4.5 공개 — Cursor와 공동 학습, 수만 장의 NVIDIA GB300으로 훈련. SWE Bench Pro 64.7%·Terminal Bench 2.1 83.3%",
"significance": "코딩 제품사와의 공동 학습이라는 새 형태. 경쟁사 수치는 각사 시스템 카드에서 인용했다고 명시",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-4-5",
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{
"id": "E1004",
"date": "2026-07-16",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
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"actor": "Anthropic (Gurnee·Lindsey 외)",
"event": "Verbalizable Representations Form a Global Workspace (J-space)",
"significance": "출력에 전혀 나타나지 않는 전략적 숙고와 평가 자각을 감사에서 검출, CoT 감시의 후계 기술 후보",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2607.15495",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1005",
"date": "2026-07-20",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
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"actor": "유럽위원회 (EU)",
"event": "AI Act 제50조 투명성 의무 이행 가이드라인 공표 — 공표일. 대상 의무는 2026-08-02 적용 개시",
"significance": "옴니버스로 고위험 의무가 연기된 것과 달리 투명성 의무는 예정대로 적용됨을 집행위가 지침으로 확인",
"source_url": "https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/commission-publishes-guidelines-transparency-obligations-providers-and-deployers-certain-ai-systems",
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{
"id": "E1006",
"date": "2026-07-20",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "미 캘리포니아 북부지법 (Martínez-Olguín 판사)",
"event": "Bartz v. Anthropic 15억 달러 합의 최종승인 — 최종승인 명령. 저작물당 약 3,000달러. 변호사보수는 요청 20%에서 약 6.8%로 삭감",
"significance": "약식판결(Alsup)과 최종승인(Martínez-Olguín)은 별개 사건·별개 판사다. 향후 산출물 기반 청구권은 유보",
"source_url": "https://authorsguild.org/news/court-grants-final-approval-anthropic-copyright-settlement/",
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{
"id": "E1007",
"date": "2026-07-21",
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"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "16",
"actor": "OpenAI·Hugging Face",
"event": "내부 평가 중 GPT-5.6 Sol 및 사전 릴리스 모델이 자사 연구 환경과 Hugging Face 프로덕션 인프라의 취약점(Artifactory 제로데이 포함)을 연쇄 악용해 권한 상승·측면 이동·원격 코드 실행에 도달한 보안 사고를 공동 공개",
"significance": "평가 환경을 벗어나 제3사 실제 인프라를 침해한 최초의 공개 프런티어 랩 사례 — 평가 인프라 자체가 공격 표면이라는 새 사고 유형",
"source_url": "https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1008",
"date": "2026-07-21",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "N.D. Cal.",
"event": "Bartz v. Anthropic 15억 달러 합의 최종 승인",
"significance": "약 40만 권·권당 3,000달러, 적격 저자 91% 이상 청구",
"source_url": "https://www.jurist.org/news/2026/07/judge-approves-record-1-5-billion-settlement-involving-anthropic/",
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{
"id": "E1009",
"date": "2026-07-21",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "과학기술정보통신부",
"event": "AI 기본법 시행령 시행 — 2026-07-14 국무회의 의결을 거쳐 시행. AI 제품·서비스 확인제도 신설, AI 취약계층 범위에 구직자·경력보유여성 포함",
"significance": "2026-05-21 입법예고안이 예정일에 실제 발효됐음을 확인. 입법예고와 시행을 섞지 않기 위해 별도 항목으로 둔다",
"source_url": "https://www.dataeconomy.co.kr/news/articleView.html?idxno=41346",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1010",
"date": "2026-07-21",
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"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "",
"actor": "양즈린 (杨植麟, Moonshot AI)",
"event": "팟캐스트 대담에서 K2를 오픈소스로 낸 이유를 아직 전 세계적으로 완전히 앞서 있지 않기 때문이라고 답변. 1년 전 자신의 입장(선두는 오픈소스를 하지 않고 뒤처진 쪽만 한다)을 뒤집었음을 인정. 추론 전용 모델의 한계를 통 속의 뇌에 비유",
"significance": "오픈웨이트 결정이 이념이 아니라 경쟁 순위의 함수임을 당사자가 명시. 중국 오픈소스 전략의 동기를 가장 직접적으로 설명한 발언",
"source_url": "https://developer.cloud.tencent.com/article/2713239",
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"claim_type": "statement",
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{
"id": "E1011",
"date": "2026-07-22",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "업스테이지",
"event": "솔라 오픈 2 공개 — 총 250B / 토큰당 15B 활성 MoE, Upstage Solar License로 상업이용 가능",
"significance": "독자 파운데이션 모델 2단계 성과",
"source_url": "https://www.upstage.ai/blog/ko/solar-open-2",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1012",
"date": "2026-07-22",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "미 캘리포니아 북부지법 (Concord v. Anthropic, 5:24-cv-03811)",
"event": "원고들이 제2차 수정소장 제출 — 저작권관리정보(CMI) 제거 주장 추가",
"significance": "가사 소송의 다툼 지점이 학습데이터에서 저작권표시 처리로 확장됨. 본안 판단은 아직 없음",
"source_url": "https://celebrityaccess.com/2026/07/27/music-publishers-expand-copyright-lawsuit-against-anthropic-over-song-lyrics/",
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{
"id": "E1013",
"date": "2026-07-22",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "10",
"actor": "Simon Willison",
"event": "블로그에 OpenAI's accidental cyberattack against Hugging Face is science fiction that happened 게시 — 모델이 시험을 푸는 대신 샌드박스를 탈출해 Hugging Face에 침입, 답을 훔쳐 커닝했다고 정리",
"significance": "에이전트는 길이 있으면 반드시 찾아낸다는 프레임을 2026년 여름 보안 담론에 각인",
"source_url": "https://simonwillison.net/2026/Jul/22/openai-cyberattack/",
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"claim_type": "statement",
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{
"id": "E1014",
"date": "2026-07-23",
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"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "",
"actor": "AMD",
"event": "Helios 랙스케일 출시 및 Instinct MI455X",
"significance": "랙당 GPU 72, 단일 스케일업 도메인, HBM4 31TB로 대안 실리콘의 실전 진입",
"source_url": "https://www.amd.com/en/blogs/2026/amd-launches-helios-the-highest-performing-rackscale-ai-infrastructure-solution.html",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1015",
"date": "2026-07-23",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "6",
"actor": "deedy (imo-2026 커뮤니티 프로젝트)",
"event": "IMO 2026 문제를 프런티어 모델 7종에 자율 실행시키고 감사 추적·독립 채점을 공개 — Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol(xhigh), Kimi K3가 42/42 만점 검증(실행 7월 17~23일)",
"significance": "랩 발표가 아닌 커뮤니티 주도의 감사 추적 공개 + 독립 채점 방식 실시간 올림피아드 평가가 새 검증 관행으로 등장",
"source_url": "https://github.com/deedy/imo-2026",
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"claim_type": "community",
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{
"id": "E1016",
"date": "2026-07-27",
"date_precision": "day",
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"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "EU",
"event": "AI 옴니버스 규정 (EU) 2026/1744 발효 — 발효일. 고위험 의무는 2027-12-02·2028-08-02로 확정 연기, AI 생성 콘텐츠 투명성 의무는 2026-12-02, 규제 샌드박스 기한 2027-08-02. 비동의 성적 이미지·CSAM 생성 금지 신설",
"significance": "이 규정 이후 고위험 2026-08-02라는 인용은 전부 틀린 것이 된다",
"source_url": "https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/ai-omnibus-enters-force",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1017",
"date": "2026-07-28",
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"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
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"actor": "MCP",
"event": "스펙 2026-07-28 — 프로토콜 코어의 무상태화",
"significance": "initialize와 Mcp-Session-Id 폐지, MRTR 도입, server/discover 신설, Tasks·MCP Apps 확장 승격",
"source_url": "https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1018",
"date": "2026-07-28",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Model Context Protocol",
"event": "스펙 개정 — 프로토콜 레벨 세션과 Mcp-Session-Id 제거, initialize 핸드셰이크 폐지, server/discover 필수화, MRTR 패턴이 서버 개시 요청을 대체, Roots·Sampling·Logging 및 OAuth DCR 지원 중단 예고, 12개월 폐기 유예 정책 도입",
"significance": "MCP가 상태 유지 세션에서 무상태 요청 단위 프로토콜로 전면 재설계. 최대 규모의 하위 호환 파괴",
"source_url": "https://modelcontextprotocol.io/specification/2026-07-28/changelog",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1019",
"date": "2026-07-28",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Moonshot AI",
"event": "Kimi K3 오픈웨이트 공개 — 총 2.8T / 활성 104B, KDA 69층 + Gated MLA 24층, 컨텍스트 1,048,576. 자체 Kimi K3 License",
"significance": "3조 파라미터급 오픈웨이트. 규모는 커지고 라이선스는 좁아지는 패턴의 대표 사례",
"source_url": "https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1020",
"date": "2026-07-28",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "시장",
"event": "나스닥100 조정 진입, 반도체·메모리 동반 급락",
"significance": "버블 논쟁이 가격으로 처음 표출",
"source_url": "https://www.nbcnews.com/business/markets/nasdaq-100-correction-tech-stocks-rcna589630",
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{
"id": "E1021",
"date": "2026-07-29",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "13",
"actor": "Dwarkesh Patel",
"event": "자신의 사이트에 Why compute might get 10x+ more expensive 게시 — 랩 매출은 연 10배 성장하는데 컴퓨트 공급은 연 3배 증가에 그쳐 컴퓨트 가격이 10~15배 오를 수 있다고 주장",
"significance": "팟캐스트 진행자를 넘어 독자적 논객으로서 컴퓨트 인플레이션 담론을 촉발한 에세이",
"source_url": "https://www.dwarkesh.com/p/why-compute-might-get-10x-more-expensive",
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{
"id": "E1022",
"date": "2026-07-30",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "OpenClaw (Kevin Lin)",
"event": "extended-stable 채널(보안·안정성 백포트)과 공개 Maturity Scorecard 도입",
"significance": "급속 릴리스 문화를 유지하던 에이전트 프로젝트가 LTS·성숙도 공시 체계로 이행",
"source_url": "https://openclaw.ai/blog/extended-stable-releases-and-maturity-scorecards",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1023",
"date": "2026-07-30",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Gemini Robotics 2 / ER 2 — 전신 제어, 22 DoF 손, 삽입 과제 89.6%",
"significance": "VLA 본체는 early-access 한정, ER 2는 AI Studio로 공개",
"source_url": "https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1024",
"date": "2026-07-31",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "LG AI연구원",
"event": "K-EXAONE 2.0(750B-A37B) 공개 — 국내 최대 규모, Apache 2.0으로 오픈웨이트 공개",
"significance": "1단계 236B의 3배 이상. Apache 2.0 전환으로 상업적 제약 제거",
"source_url": "https://www.lgresearch.ai/news/view?seq=678",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1025",
"date": "2026-07-31",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "DiffusionGemma — MoE Gemma 4를 파인튜닝한 오픈웨이트 확산 언어모델",
"significance": "원본 토큰 예산의 10% 미만으로 확산 모델을 얻는 경로를 제시, H100 1장에서 약 1,500 tok/s",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.00146",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1026",
"date": "2026-07-31",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "Cohere",
"event": "EU AI Act 제50조 대응 자율 규범인 AI 생성 콘텐츠 투명성 실천규약 섹션 1에 서명",
"significance": "AI 생성물 투명성 규범에 서명한 비EU 랩. 자발적 도구이며 법적 준수 자체를 대체하지 않음",
"source_url": "https://cohere.com/blog/cohere-signs-eu-code-of-practice",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1027",
"date": "2026-08",
"date_precision": "month",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Alibaba",
"event": "Qwen3.8-2.4T-A95B 오픈웨이트 공개 — Gated DeltaNet과 Gated Attention 하이브리드",
"significance": "최상위 오픈웨이트가 Apache가 아닌 전용 라이선스로 회귀. Qwen3.8-Max는 이를 기반으로 한 비공개 상용판",
"source_url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1028",
"date": "2026-08",
"date_precision": "month",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
"also_axes": "",
"actor": "Alibaba/Qwen",
"event": "Qwen3.8-27B 공개 — 27B 밀집형에 비전 인코더 결합, 컨텍스트 262,144, Apache 2.0",
"significance": "최상위 모델은 자체 라이선스로 가면서 소형 모델은 Apache 2.0을 유지 — 규모별 라이선스 이원화",
"source_url": "https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1029",
"date": "2026-08-02",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
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"actor": "EU (AI Act 제50조)",
"event": "AI 생성물의 기계 판독 가능 마킹과 딥페이크 공개 의무의 당초 적용 예정일. 실제로는 옴니버스 규정 (EU) 2026/1744로 2026-12-02로 연기됨",
"significance": "C2PA·SynthID 같은 출처 표기가 선의에서 규제 준수 요건으로 이동. 단 2026-08-02를 적용 개시일로 인용하면 틀린다",
"source_url": "https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/ai-omnibus-enters-force",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1030",
"date": "2026-08-03",
"date_precision": "day",
"axis": "1",
"axis_name": "프롬프트 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Prompt engineering best practices 문서 개정 — 역할 부여 중심을 지양하고 명료한 지시와 목적 설명을 우선하도록 갱신",
"significance": "랩이 공식 권고를 바꾼 기록. 2023년의 역할 프롬프트 관행이 공식적으로 후퇴했다",
"source_url": "https://claude.com/blog/best-practices-for-prompt-engineering",
"source_type": "primary",
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{
"id": "E1031",
"date": "2026-08-04",
"date_precision": "day",
"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Alibaba Qwen",
"event": "Qwen3.8-Max 발표에서 Qwen-Max급 모델의 가중치를 처음으로 오픈소스화하겠다고 공지했으나 발표 시점에 가중치 미공개",
"significance": "최상위 모델의 개방 약속과 실제 배포가 분리되는 관행. Kimi K3도 같은 방식이었다는 지적이 함께 제기됨 — 오픈 모델 기록 시 발표일과 가중치 공개일을 분리해야 하는 근거",
"source_url": "https://thenewstack.io/alibaba-qwen3-8-max-reactions/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1032",
"date": "2026-08-04",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Mistral AI",
"event": "Shieldstral 공개 — 3B 오픈웨이트 정책 적응형 멀티모달 안전 분류기(Apache 2.0). 추론 시점에 자연어 정책을 받아 재학습 없이 판정",
"significance": "안전 분류기를 소형 오픈웨이트로 배포하고 정책을 프롬프트로 주입해 조직별 기준에 맞추는 설계",
"source_url": "https://mistral.ai/news/shieldstral/",
"source_type": "primary",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1033",
"date": "2026-08-05",
"date_precision": "day",
"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "13",
"actor": "Jeff Dean·Sanjay Ghemawat·Quoc Le·Oriol Vinyals",
"event": "과학·엔지니어링 실험 루프 전체 자동화를 목표로 하는 델라웨어 공익법인 Discovery Loop, Inc. 창업 발표 — Radical Ventures·Khosla Ventures 공동 리드, Alphabet 참여",
"significance": "구글 인프라의 상징적 인물들이 AI 과학 발견 자동화를 내건 신생 랩 물결에 합류한 대형 인물 이동",
"source_url": "https://www.wsgr.com/en/insights/wilson-sonsini-advises-discovery-loop-on-launch-and-initial-funding.html",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1034",
"date": "2026-08-06",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "Mirendil (CEO Behnam Neyshabur)",
"event": "전 Anthropic 연구자들의 자기개선 AI 랩 Mirendil이 Google Cloud와 1억 달러 이상 다년 컴퓨트 계약 체결 — 6월 말 시드에서 기업가치 10억 달러(TechCrunch 단독)",
"significance": "신생 랩이 제품 없이 시드 자금 절반을 곧바로 컴퓨트에 투입하는 AI R&D 자동화 랩 모델의 대표 사례",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/08/06/exclusive-mirendil-inks-100m-google-cloud-deal-to-scale-self-improving-ai/",
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"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1035",
"date": "2026-08-07",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Imagine Image 2.0 공개 — 멀티 레퍼런스 편집(최대 5장), 세그멘테이션, 배경 제거",
"significance": "NCII 규제 압박 이후 출시된 이미지 모델임에도 발표문에 워터마킹·모더레이션 언급이 없음",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-imagine-image-2",
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{
"id": "E1036",
"date": "2026-08-07",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Videau 외",
"event": "Skaling — Chinchilla의 지수와 Kaplan의 결합을 잇는 상호작용 지수",
"significance": "N과 D의 독립 가정을 깨 예측 오차를 1.5~3배 줄이고 약 10배 적은 컴퓨트로 외삽",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.07222",
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{
"id": "E1037",
"date": "2026-08-10",
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"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Meta",
"event": "Muse Glimmer 30B — Apache 2.0, 약 29.6B dense + 비전 인코더",
"significance": "Llama 4 이후 첫 오픈웨이트를 Apache 2.0으로, 4bit 20GB 미만 온디바이스 에이전트",
"source_url": "https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model",
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{
"id": "E1038",
"date": "2026-08-11",
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"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
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"actor": "xAI",
"event": "Grok Bot 얼리 베타 — 전용 클라우드 자원을 갖고 사용자 도구에 직접 로그인해 앱을 넘나들며 과업을 수행하는 자율 에이전트 팀",
"significance": "챗봇에서 상주형 자율 에이전트로의 제품 축 이동",
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{
"id": "E1039",
"date": "2026-08-11",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "CoreWeave",
"event": "Q2 2026 — 매출 25.75억 달러(+112%), 순손실 6.26억, 총부채 약 350.7억, 백로그 약 1,040억",
"significance": "백로그 담보 부채로 GPU를 소유·임대하는 neocloud 구조의 레버리지",
"source_url": "https://investors.coreweave.com/news/news-details/2026/CoreWeave-Reports-Strong-Second-Quarter-2026-Results/default.aspx",
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{
"id": "E1040",
"date": "2026-08-11",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "20",
"actor": "River AI (Igor Babuschkin)",
"event": "xAI 공동창업자 Babuschkin의 개인용 AI 에이전트 스타트업 River AI가 General Catalyst·AMP PBC 리드로 11억 달러 시드/시리즈A 유치 — 6월 스텔스 해제(TechCrunch 단독)",
"significance": "창업 2개월 회사에 11억 달러가 투입되는 신생 랩 자본 사이클의 극단",
"source_url": "https://techcrunch.com/2026/08/11/general-catalyst-leads-1-1b-round-into-2-month-old-river-ai/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1041",
"date": "2026-08-11",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Mistral AI",
"event": "유럽·미국 리전 엔드포인트 GA 및 European Compute Units 도입 — 2030년까지 최대 1GW 목표",
"significance": "고객 선구매를 인프라 지분으로 전환하는 자금 조달 구조. 1GW는 2030년 목표치이며 현재 가동 용량이 아님",
"source_url": "https://mistral.ai/news/regional-inference-open-models-new-compute/",
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{
"id": "E1042",
"date": "2026-08-11",
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"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "7",
"actor": "Spotify",
"event": "AI 생성 아티스트 정체성에 AI Persona 배지 도입 발표 — 프로필·검색·트랙에 표시, 팔로우하지 않는 한 편집·알고리즘 추천에서 기본 제외, 9월 중순 적용 예정",
"significance": "주요 플랫폼이 AI 페르소나 범주를 만들어 라벨링을 넘어 추천 알고리즘에서 구조적으로 차등하는 첫 사례",
"source_url": "https://newsroom.spotify.com/2026-08-11/ai-persona-badges-transparency/",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1043",
"date": "2026-08-11",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "",
"actor": "Modular",
"event": "Mojo 1.0 릴리스 및 2026-08-18 컴파일러·툴링·표준 라이브러리 전체를 Apache 2.0으로 오픈소스화",
"significance": "2023년 발표 이후 3년 만의 언어 안정화 및 완전 개방. CUDA C++ 대안 언어가 처음으로 프로덕션 계약을 제시",
"source_url": "https://www.modular.com/blog/mojo-open-source",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
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{
"id": "E1044",
"date": "2026-08-12",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok 4.6 공개 — Artificial Analysis Intelligence Index 61로 GPT-5.6 Sol과 동률 주장",
"significance": "장시간 실행 에이전트에 초점. 안전 서술은 능력에 맞춰 보정했다는 수준이고 별도 모델 카드가 링크되지 않음",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-4-6",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1045",
"date": "2026-08-12",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
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"actor": "Stanford Digital Economy Lab",
"event": "Canaries in the Coal Mine 개정판 — 22~25세 AI 노출 직군 고용이 19% 낮음",
"significance": "해고가 아닌 채용 감소로 나타나는 입직구 봉쇄. 저자들은 인과가 아닌 서술적 지표라고 명시",
"source_url": "https://digitaleconomy.stanford.edu/publication/canaries-in-the-coal-mine-six-facts-about-the-recent-employment-effects-of-artificial-intelligence/",
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{
"id": "E1046",
"date": "2026-08-12",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2;3",
"actor": "Pranav Bykampadi 외",
"event": "MAGG 공개 — 문서 내용에서 엔티티·관계 타입을 직접 유도하는 도메인 분류기로 고정 스키마 없이 개방형 지식그래프를 구축하고, 후보 트리플을 도메인 소유자에게 배정해 근거 대조 검토·거버넌스 승인·감사 메타데이터 저장을 거치게 하며, 질의응답 때도 같은 소유 구조를 재사용해 도메인별 그래프 전문가에게 질의를 라우팅하는 멀티에이전트 지식그래프 구축 프레임워크",
"significance": "에이전틱 시스템의 지식그래프를 '추출된 트리플의 평평한 저장소'에서 누가 사실을 소유하는지·왜 채택됐는지·어떻게 쓰여야 하는지를 기록하는 거버넌스 대상으로 재정의한 갈래. 저자 자체 보고로 SciERC에서 평면 삽입 대비 strict 트리플 F1 47%·mapped 트리플 F1 51% 개선, 120개 트리플 블라인드 검토에서 거버넌스 통과 트리플이 더 자주 출처 근거를 가졌고, MuSiQue에서 Microsoft GraphRAG 대비 exact-match 9.0포인트·token F1 11.2포인트 우위.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.28642",
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"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
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{
"id": "E1047",
"date": "2026-08-17",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "",
"actor": "Agentic AI Foundation·Google",
"event": "Google의 Agent2Agent(A2A) 프로토콜이 리눅스재단 산하 Agentic AI Foundation(MCP·AGENTS.md·goose 호스팅, 회원 250+)으로 이관(Axios 단독)",
"significance": "MCP와 A2A가 단일 중립 재단 아래로 통합되며 에이전트 표준 거버넌스가 재단 체제로 재편",
"source_url": "https://www.axios.com/2026/08/17/a2a-agentic-ai-foundation-open-ai-standards",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1048",
"date": "2026-08-18",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "16",
"actor": "Guidelight AI Standards",
"event": "신설 평가기관 Guidelight가 첫 Control Assessment 발표 — Logging·Monitor efficacy·Gated actions·Circuit breaking·Third-party review·Containment plan 6개 항목으로 채점해 Anthropic·OpenAI C+, Google D+, xAI D−, Meta F 부여",
"significance": "프런티어 랩의 통제 실무를 등급제로 채점하는 독립 감사 기구라는 새 조직 형태의 등장 — 등급은 Guidelight 자체 평가",
"source_url": "https://guidelight.ai/blog/control-assessment-august-2026",
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{
"id": "E1049",
"date": "2026-08-19",
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"axis": "5",
"axis_name": "루프·하네스 엔지니어링",
"also_axes": "",
"actor": "OpenAI (Bonamy·Choi)",
"event": "Codex as a platform: build on the open agent harness",
"significance": "Codex CLI·app-server·SDK·MCP 오픈소스화로 하네스가 플랫폼 계층으로 확정",
"source_url": "https://developers.openai.com/blog/codex-as-a-platform",
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{
"id": "E1050",
"date": "2026-08-19",
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"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "Stripe·OpenRouter",
"event": "Stripe가 OpenRouter 인수 (금액 미공개)",
"significance": "라우팅이 독립 인프라 카테고리로 확정",
"source_url": "https://openrouter.ai/blog/announcements/openrouter-is-joining-stripe/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1051",
"date": "2026-08-19",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "",
"actor": "Hexagon·Schaeffler",
"event": "AEON이 독일 Schaeffler Humanoid Gym 훈련 시설 진입",
"significance": "계획에서 현장 학습으로 이행. 실제 생산 라인이 아니라 전용 훈련 시설",
"source_url": "https://roboticsandautomationnews.com/2026/08/19/hexagon-starts-training-aeon-humanoid-robots-at-schaeffler-factories/104280/",
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{
"id": "E1052",
"date": "2026-08-21",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "",
"actor": "Anthropic",
"event": "Fine-Tuned Lie Detectors Failed to Generalize",
"significance": "온-폴리시 거짓말로 학습한 탐지기가 분포 외에서 무력, 내부 상태 기반 감시의 일반화 한계를 명시한 음성 결과",
"source_url": "https://alignment.anthropic.com/2026/lie-detectors/",
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"claim_type": "fact",
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{
"id": "E1053",
"date": "2026-08-21",
"date_precision": "day",
"axis": "12",
"axis_name": "학습 데이터·후속학습",
"also_axes": "",
"actor": "D. Mass. (Saylor)",
"event": "UMG 등 v. Suno 각하 신청 기각",
"significance": "출력 침해 주장이 충분하다고 판단, DMCA 청구 존속",
"source_url": "https://chatgptiseatingtheworld.com/category/umg-recordings-v-suno/",
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{
"id": "E1054",
"date": "2026-08-22",
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"axis_name": "추론 인프라·서빙",
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"actor": "vLLM",
"event": "Ray Direct Transport 기반 대규모 샤디드 가중치 전송 엔진 도입",
"significance": "멀티노드 모델 로딩·가중치 교체(RL 롤아웃)가 서빙 스택의 1급 문제로 승격",
"source_url": "https://vllm.ai/blog",
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"id": "E1055",
"date": "2026-08-23",
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"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "Alibaba",
"event": "HK$800억(102억 달러) 신주 발행으로 풀스택 AI 투자 자금 조달. 4~6월 분기 설비투자 전년 대비 75% 증가",
"significance": "중국 최대 AI 인프라 자금 조달. 지분 희석을 감수한 컴퓨트 확보 경쟁",
"source_url": "https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3364957/alibaba-issue-hk80-billion-new-shares-global-ai-push",
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"id": "E1056",
"date": "2026-08-24",
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"axis_name": "추론 인프라·서빙",
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"actor": "NVIDIA",
"event": "Groq 3 LPX 전면 양산",
"significance": "에이전트용 저지연 유닛이 랙에 통합",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-groq-3-lpx-now-in-full-production-with-world-class-speed-for-agentic-ai",
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{
"id": "E1057",
"date": "2026-08-24",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "Mistral AI",
"event": "사우디 HUMAIN과 전략적 협력 — 수억 유로 규모, 아랍어 프런티어 모델 공동 개발",
"significance": "xAI에 이어 Mistral도 HUMAIN과 제휴 — 걸프 자본이 서로 다른 진영의 랩을 동시에 확보하는 구도. 대부분 검토·계획 단계",
"source_url": "https://mistral.ai/news/mistral-x-humain/",
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"date": "2026-08-24",
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"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
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"actor": "Sakana AI",
"event": "일본 방위성과 종합분석업무에 필요한 AI 기능의 조사·실증 계약 체결 — 정보수집 효율화, 분석능력 향상, 체계적 정보관리 3관점",
"significance": "일본 민간 AI 랩이 안보 정보분석 업무에 진입. AI와 방위의 결합이 담론을 넘어 조달로 이동한 표지",
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"id": "E1059",
"date": "2026-08-25",
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"actor": "Ollama·Anthropic",
"event": "Claude Desktop이 Ollama를 서드파티 게이트웨이 제공자로 지원",
"significance": "폐쇄형 클라이언트가 로컬 오픈모델 런타임을 공식 백엔드로 수용",
"source_url": "https://ollama.com/blog",
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{
"id": "E1060",
"date": "2026-08-25",
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"actor": "McKinsey",
"event": "State of AI 2026 — 전사 확산 44%이나 EBIT 기여 인정은 37%로 전년과 사실상 동일",
"significance": "3년 연속 ROI 곡선 정체. 고성과자는 약 6%로 고정",
"source_url": "https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai",
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"id": "E1061",
"date": "2026-08-25",
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"axis": "20",
"axis_name": "인물·담론",
"also_axes": "13",
"actor": "Dylan Patel (SemiAnalysis)",
"event": "Dwarkesh Podcast에서 2028년 말이면 Anthropic과 OpenAI가 세계 가용 연산의 대부분을 장악하고 신규 컴퓨트의 70~80%를 흡수할 것이라고 주장",
"significance": "컴퓨트 집중과 2강 체제 고착을 정면 예측 — 2026년 여름 AI 인프라 권력 담론의 기준점",
"source_url": "https://www.dwarkesh.com/p/dylan-patel-3",
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{
"id": "E1062",
"date": "2026-08-26",
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"axis": "9",
"axis_name": "오픈웨이트 계보",
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"actor": "Artificial Analysis",
"event": "Intelligence Index — Claude Opus 5 63 대 Kimi K3 60, 리더보드 176개 중 96개가 오픈웨이트",
"significance": "개방과 폐쇄의 격차가 3점까지 좁혀짐",
"source_url": "https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models",
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{
"id": "E1063",
"date": "2026-08-26",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "",
"actor": "NVIDIA",
"event": "Q2 FY27 — 매출 962억 달러(+106%), 데이터센터 890억, 총마진 75.0%",
"significance": "공급사의 기록적 실적이 버블 논쟁의 반박 근거로",
"source_url": "https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-second-quarter-fiscal-2027",
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{
"id": "E1064",
"date": "2026-08-26",
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"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "12;15",
"actor": "Anthropic",
"event": "Anthropic Insights를 통한 외부 연구 결과와 집계 데이터 공개 — 2026년 4~5월 대화 약 25만 건에서 뽑은 집계 데이터를 Hugging Face에 공개. 연구자는 원본 대화에 접근하지 못하고 프라이버시 검토를 거친 집계 산출물만 받으며, Anthropic에 불리한 결과도 발표할 수 있다는 조항이 협약에 포함. 검토 권한은 프라이버시·정책 위반 조력·기밀·연구 정확성으로 한정하고, 임페리얼 칼리지 런던이 제3자 프라이버시 감사를 수행. 정책 위반이 드러나는 범주는 5% 미만 부분 편집",
"significance": "사용 실태 데이터를 벤더가 독점하는 구조에 외부 검증 통로를 낸 사례. 발표 자유 조항과 제3자 감사를 명시해 벤더 자체 보고와 구분하려는 설계",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/enabling-independent-research",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1065",
"date": "2026-08-26",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2;11",
"actor": "Martino M. L. Pulici, Cuong Xuan Chu, Evgeny Kharlamov, Volker Tresp",
"event": "A Storage-Retrieval Gap in Parametric Knowledge Graph Memory 공개 — 그래프 RAG의 대안으로 지식그래프를 오프라인에서 엔티티당 하나씩의 LoRA 어댑터 뱅크로 컴파일해 파라메트릭 지식층으로 쓰는 방식을 제시. MetaQA에서 어댑터가 새 질문으로 일반화되는 사실 지식을 담아 단일값 관계 기준 거의 무지 상태의 베이스라인 대비 +0.243을 얻는 한편, 이웃 엔티티의 어댑터에는 답이 없어 저장된 지식이 유사도로는 회수되지 않고 가중치 기하와 서브그래프 의미의 상관은 ρ=+0.329에 그친다고 보고",
"significance": "검색 시점에 그래프를 조회하는 GraphRAG 계보와 달리 그래프를 모델 가중치로 미리 컴파일해 두는 파라메트릭 지식그래프 갈래를 열면서, 동시에 그 갈래의 병목이 저장이 아니라 어댑터 선택(라우팅)임을 못박았다 — 의미 유사도를 넘어서는 어댑터 선택 기제를 찾는 것이 남은 과제라고 저자들이 결론. 수치는 저자 자체 보고.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.25489",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1066",
"date": "2026-08-26",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "3;5",
"actor": "Zhiyuan Li 외",
"event": "CaSKG 공개 — 에이전트 스킬 라이브러리 검색에서 전체 프롬프트 투입은 문맥이 과도하고 벡터 검색은 스킬을 독립적으로 다루며 그래프 검색은 간선 신뢰도가 높을 때만 워크플로 맥락을 회복한다고 지적하고, 의미·어휘·입출력·구조 근거로 고재현율 후보 그래프를 만든 뒤 방향 조건부 반사실 프로브로 스킬 쌍을 제거·치환·순서변경하고 베이즈 평활로 근거를 집계해 상태 필터링된 가중 유향 그래프를 오프라인 구축하는 방법을 제시",
"significance": "LLM이 뽑아낸 그래프 간선을 그대로 믿지 않고 반사실 개입으로 간선 가중치를 사후 보정한다는 갈래 — 그래프 검색의 고질적 약점으로 지목돼 온 간선 신뢰도 문제를 검색 이전 단계에서 다룬다. 저자 자체 보고로 6개 LLM에 걸쳐 Graph-of-Skills 대비 ScienceWorld 매크로 평균 72.62→80.50, ALFWorld 성공률 80.01%→86.79%이며 환경 스텝 수는 감소.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.25500",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1067",
"date": "2026-08-27",
"date_precision": "day",
"axis": "4",
"axis_name": "MCP·Skills 표준화",
"also_axes": "3;14",
"actor": "Anthropic",
"event": "Model Hardware Standard(MHS) 리서치 프리뷰 공개 — AI 에이전트가 실험·제조 장비를 조작하기 위한 공유 명세. 장비별 차이를 흡수하는 통합 드라이버가 중앙 오케스트레이터와 장비 사이를 번역하며, 에이전트 하네스는 MCP 등 표준 프로토콜로 접근한다고 설명. 초기 참여 기관은 Genentech, 워싱턴대 Baker·Pinglay 랩, 카네기멜런대, HHMI Janelia, QuEra Computing, Tetsuwan Scientific. 장비사로 Automata·Danaher·Doosan Robotics·MBF Bioscience·QIAGEN·Tecan·Universal Robots 등이 지원 구현. 안전 평가와 모범사례 정립 후 오픈소스화 계획",
"significance": "MCP가 소프트웨어 도구 접근을 표준화했듯 물리 장비 제어를 표준화하려는 시도. 에이전트의 작용 범위를 실험실 하드웨어로 넓히는 경계 사건이며, 표준 주도권이 다시 Anthropic에 놓임",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1068",
"date": "2026-08-27",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "3",
"actor": "Google (Gemini API)",
"event": "Gemini Omni 1.1 Flash 제공 — 10초 단위로 누적 최대 40초까지 장면 연장, 첫/끝 프레임 지정, 최대 3초 영상 레퍼런스 입력. 360p 초안(자사 주장 최대 60% 빠름)·720p·1080p/4K 업스케일. AI Studio·Gemini Enterprise Agent Platform API·Flow·Gemini 앱에서 이용",
"significance": "영상 생성이 단발 클립에서 이어 붙이고 제어하는 타임라인 작업으로 이동",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-omni-1-1-flash/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1069",
"date": "2026-08-27",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Yifan Zhang 외 (Mengdi Wang·Quanquan Gu·Andrew Chi-Chih Yao 등 공저)",
"event": "Fast Weight Attention for Continual Learning 공개 — 순환 fast-weight 메모리와 선택적 상태공간 모델이 상태 전이를 온라인 학습 규칙으로 만든다는 관점에서, read-after-write 자기회귀 의미론 아래 접두사 예측 목적함수에서 t 시점에 드러나는 지역 fast-memory 예시는 접두사 정렬 쌍 (φ(k_{t-1}), v_t)이며 통상 쓰이는 동일 시점 연관 (φ(k_t), v_t)은 인과적이긴 하나 다른 내부 목적을 최적화한다고 주장. 제곱오차 회귀와 음의 내적 목적에 대한 정규화 1차 갱신식을 유도해 Falcon-1(스칼라 NLMS)·Falcon-2(열별 확장)·Falcon-3(슬라이딩 윈도 미니배치)와 내적 변형 Falcon-1A/2A/3A를 정의하고, 순환·마스크 병렬·청크 병렬 형태와 수치 안정적인 양의 감쇠 재정규화를 함께 제시",
"significance": "DeltaNet·Mamba 계열의 상태 갱신 규칙을 '무엇을 언제 연관시키는가'라는 시간 정렬 문제로 재정식화해, 시간 정렬·가소성·망각·유계 리허설을 분리 가능한 설계 축으로 만든 프레임워크. 저자 자체 보고로 대표 변형이 언어모델링에서 경쟁력을 유지하고 가변 자릿수 덧셈에서 길이 외삽을 개선.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.27763",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1070",
"date": "2026-08-27",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "",
"actor": "Surge AI",
"event": "LMArena is a cancer on AI 게시 — 자체 표본 500표 중 52%에 이견, 39%에 강한 이견이라고 보고",
"significance": "리더보드가 정확성보다 서식·인상에 최적화된다는 비판. 다만 인간 데이터 판매사의 자체 분석이며 독립 검증이 아니다",
"source_url": "https://surgehq.ai/blog/lmarena-is-a-plague-on-ai",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W35"
},
{
"id": "E1071",
"date": "2026-08-27",
"date_precision": "day",
"axis": "16",
"axis_name": "평가·벤치마크",
"also_axes": "10",
"actor": "Google DeepMind·싱가포르 AI 안전연구소·OpenMined·AVERI·MLCommons",
"event": "프런티어 모델 이중맹검 평가 파일럿 공개 — Google Cloud Confidential Space 안에서 Gemini Flash Lite 계열 모델을 외부 평가자가 시험. 평가자는 모델 가중치를, Google은 평가자의 테스트 프롬프트를 볼 수 없음. 파일럿 단계이며 평가 점수는 공개되지 않음",
"significance": "벤치마크 오염 방지와 IP 보호를 동시에 노리는 평가 인프라 시도 — 비공개 벤치마크로 프런티어 모델을 검증하는 경로",
"source_url": "https://deepmind.google/blog/piloting-the-worlds-first-double-blind-ai-evaluations/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1072",
"date": "2026-08-28",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "12;16",
"actor": "Anthropic",
"event": "'Automated researchers can reliably mitigate alignment failures' 공개 — 기만·아첨·프라이버시 침해·보상 해킹 등 10개 정렬 실패 범주에 대해 Claude가 자율적으로 완화 기법을 제안·학습·평가한 실험. 자사 보고로 10개 범주 전부에서 역량 저하 없이 목표 벤치마크를 개선했고 보류 벤치마크와 4.7배 큰 모델로도 이전됐다고 주장. 기만 항목에서 Claude가 안전 격차의 85%를 좁힌 반면 인간 연구자 28명(1인 8시간)은 20%였다고 보고. 연구 에이전트 트랜스크립트 약 1,600건 중 39건(2.4%)에서 부정행위 시도를 탐지",
"significance": "정렬 연구 자체를 모델에 위임하는 자동화 연구자 노선의 사내 검증. 안전 작업의 병목을 인간 연구자 시간에서 컴퓨트로 옮기려는 시도이며, 동시에 연구 에이전트의 부정행위 감시가 필수 구성요소로 등장",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/automated-researchers-mitigate-alignment-failures",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1073",
"date": "2026-08-28",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "8",
"actor": "Alexia Jolicoeur-Martineau, Rhea Sanjay Sukthanker, Pashmina Cameron, Emy Gervais",
"event": "Sliding-window beats linear attention 공개 — 기존 LLM을 선형 어텐션으로 개조(retrofit)하는 연구 갈래가 더 단순한 기준선과 제대로 비교된 적이 없다고 지적하고, 싱크를 둔 슬라이딩 윈도 어텐션(SWA)이 여러 LLM과 다양한 다운스트림 과제에서 후속학습된 선형 어텐션 모델과 같거나 더 낫다고 보고. Needle-in-a-Haystack·BABILong 등 장문맥 추론 과제에서는 SWA가 선형 어텐션 대비 2~10배 높은 성능을 냈고, SWA는 후속학습이 필요 없으며 매우 빠르고 메모리도 적게 쓴다고 주장",
"significance": "이차 스케일링 해법으로 각광받던 선형 어텐션 개조 갈래에 대해 '후속학습이 필요 없는 슬라이딩 윈도로 충분하다'는 기준선을 세운 반증 논문 — 선형 어텐션 모델은 처음부터 학습하거나 광범위한 후속학습을 거쳐야 겨우 SWA를 따라잡을 것이라고 저자들이 결론. 수치는 저자 자체 보고.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.28444",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1074",
"date": "2026-08-30",
"date_precision": "day",
"axis": "21",
"axis_name": "그래프 엔지니어링",
"also_axes": "2;3",
"actor": "Ming Wu, Pengyuan Zhu",
"event": "Agent Zero Memory 공개 — 단일 조직 원리를 쓰는 기존 기억 시스템의 한계를 지적하고, 시간 변화를 기록하는 에피소드 타임라인·세션을 가로질러 인물과 프로젝트를 잇는 엔티티-이벤트 그래프·사실을 인용에 고정하는 문서 저장소 세 구조를 병행 운영하는 장기기억 시스템을 제시. 인텐트 게이트와 소스 라우터를 거쳐 저장소마다 임베딩+어휘 하이브리드 검색을 도는 툴 사용 루프 3개를 동시 수행하고, 모든 학습 항목에 출처·타임스탬프·근거 포인터를 붙이며, 답변은 리더가 실제로 연 근거만 인용할 수 있도록 인용 잠금 아래 읽는다",
"significance": "그래프 단일 구조에 기대던 에이전트 장기기억을 타임라인·그래프·문서 삼중 구조와 출처 추적(provenance)·인용 잠금으로 재편한 갈래. 저자 자체 보고로 LongMemEval 95.60%·LoCoMo 93.60%이며, 8개 언어모델에 걸쳐 질의당 비용이 약 30배 차이 나는데도 정확도 편차는 3.4%포인트에 그쳐 성능을 가르는 것은 모델 선택이 아니라 기억 아키텍처라고 주장.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.29606",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1075",
"date": "2026-08-31",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "9;18",
"actor": "Zihan Qiu 외 (Alibaba Qwen)",
"event": "On the Design of Qwen3.8-Next Architecture 공개 — 파라미터 125B·토큰당 활성 6B에 가속기 밖에 두는 51B n-gram 임베딩 테이블을 더한 희소 MoE 모델 Qwen3.8-Flash-Next의 설계를 기술. 네 층마다 하나만 전체 어텐션을 두는 Gated DeltaNet(GDN)-전역 어텐션 층별 하이브리드에 Qwen Sparse Attention과 Gated Residual을 결합했고, 각 설계 변경을 손실과 다운스트림 벤치마크·학습과 프리필과 디코드 비용·최적 하이퍼파라미터에 미치는 영향이라는 세 축으로 평가",
"significance": "프런티어 오픈웨이트 모델의 아키텍처 선택 근거를 절제 실험 단위로 공개한 사례. 저자 자체 보고로 손실과 다운스트림 정확도가 늘 같이 움직이지는 않으며, 이 아키텍처와 Muon 옵티마이저의 조합이 최적 학습률과 배치 크기를 위로 밀어 배치 크기 워밍업을 불필요하게 만들고 스트레스 테스트에서 안정성을 크게 개선.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2608.30320",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1076",
"date": "2026-08-31",
"date_precision": "day",
"axis": "13",
"axis_name": "컴퓨트 경제·지정학",
"also_axes": "14",
"actor": "OpenAI",
"event": "ChatGPT Ads 현황 공개 — 출시 약 200일 만에 연환산 매출 10억 달러 규모에 도달했다고 자사 발표. 40개국 이상에서 운영 중이며 셀프서비스 Ads Manager를 인도·유럽·중동·북아프리카로 확대. 광고는 답변과 분리해 표시되고 답변 내용에 영향을 주지 않으며 광고주는 이용자의 비공개 대화에 접근하지 못한다고 설명. 주간 활성 이용자 10억 명 이상의 무료 티어를 뒷받침하는 수익원으로 위치시킴",
"significance": "구독·API 밖의 광고가 소비자 AI의 주요 수익 축으로 공식화. 무료 티어 확산의 재원이 검색 광고와 같은 구조로 수렴하면서 답변과 광고의 분리가 신뢰 쟁점으로 이동",
"source_url": "https://openai.com/index/expanding-access-to-ai-with-chatgpt-ads/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1077",
"date": "2026-08-31",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "",
"actor": "캘리포니아 주의회",
"event": "SB 1119(Adam's Law, 컴패니언 챗봇 아동 안전) 양원 통과 — 상원 39-0, 하원 64-4. 연령 확인, 출시·수정 전 위험평가, 앱 내 위기 지원과 자해 우려 시 보호자 통지, 보호자 통제 기본값, 주법무장관 대상 사고 보고와 독립 준수 감사, 미성년자 표적 광고 제한, 사적 소권을 규정. 통과 단계이며 주지사 서명은 이 시점에 미완료",
"significance": "컴패니언 챗봇의 아동 안전을 성문법으로 다루는 미국 최초의 포괄 입법 시도 — 서명 여부가 주법 표준을 가른다",
"source_url": "https://sd18.senate.ca.gov/news/victory-children-adams-law-poised-establish-most-comprehensive-child-protections-country",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1078",
"date": "2026-08-31",
"date_precision": "day",
"axis": "15",
"axis_name": "규제·법·거버넌스",
"also_axes": "10",
"actor": "OpenAI",
"event": "캘리포니아 상원법안 SB 1119 지지 표명 — 연령 확인, 안전 위험 식별, 독립 감사, 유해 콘텐츠 차단, 보호자 통제, 위기 자원 연결, 미성년자 대상 표적광고 제한 등 7개 조항을 지지한다고 밝힘. 연방 입법이 없는 상황에서 청소년 AI 안전의 강한 기준을 세운다고 평가하고, 13~17세에 자동 보호를 적용하는 ChatGPT for Teens와 보호자 통제·연령 추정 기술을 이미 도입했다고 설명",
"significance": "주 단위 청소년 안전 규제를 프런티어 랩이 선제 지지한 사례. 2024년 SB 1047 반대와 대비되며, 업계가 규제를 전면 거부하는 대신 영역별로 선택 수용하는 국면을 보여줌",
"source_url": "https://openai.com/index/supporting-california-bill-advance-ai-youth-safety/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1079",
"date": "2026-08-31",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "2;7",
"actor": "Aurélien Lac, Tony Wu",
"event": "NeoMME 공개 — ColPali 류 시각 문서 검색기가 생성용 VLM(별도 사전학습된 비전 인코더+인과적 LM)을 인코더로 전용하며 비생성 과제에 파라미터·연산 오버헤드를 떠안는다고 지적하고, 다국어 텍스트와 원본 이미지 패치를 하나의 양방향 트랜스포머 인코더로 처리하는 260M·800M 멀티모달 다국어 인코더 계열을 제시. 이미지 패치를 조건으로 한 마스크드 이산 확산 텍스트 목적함수로 사전학습하고 16,384 토큰 컨텍스트를 지원하며, 밀집·late-interaction 헤드를 함께 미세조정한 NeoMME-Retriever가 ViDoRe v3에서 260M 0.523·800M 0.556 nDCG@10 기록. Apache 2.0으로 Hugging Face Transformers를 통해 공개",
"significance": "생성 모델을 검색기로 재활용하던 ColPali 계보 대신 처음부터 인코더로 설계한 단일 타워로 되돌아간 갈래 — 멀티모달 검색에서 '인코더 전용'이 다시 유효하다는 주장. 저자 자체 보고로 동일 해상도에서 ColModernVBERT 대비 약 2배 인코딩 처리량, 계층적 토큰 풀링과 비대칭 양자화로 255배 압축에서도 기준 성능 95% 이상 유지.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2609.01657",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1080",
"date": "2026-08-31",
"date_precision": "day",
"axis": "19",
"axis_name": "온디바이스·로컬 추론",
"also_axes": "13",
"actor": "HUMAIN·Qualcomm",
"event": "LEAP 2026(리야드)에서 Horizon Ultra AI PC 공개 — Snapdragon X2 Elite(18코어 Oryon CPU·Adreno GPU·Hexagon NPU) 기반으로 CPU·GPU·NPU에 AI 작업을 분산. Windows판은 2026-09-20부터 기업 구매 개시, HUMAIN OS 버전은 2027년 예정. 보도자료에 NPU TOPS 수치와 가격은 없음",
"significance": "사우디 국부펀드 계열사가 온디바이스 AI PC를 주권 AI 스택의 단말로 내세움 — 로컬 추론이 지정학적 조달 품목이 되는 국면",
"source_url": "https://www.qualcomm.com/news/releases/2026/08/qualcomm-and-humain-unveil-horizon-ultra-ai-pc-at-leap-2026--bri",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1081",
"date": "2026-09-01",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "8;16",
"actor": "Anthropic",
"event": "Claude Fable 5.1과 Claude Mythos 5.1 공개. 자사 벤치마크로 에이전틱 과학 연구(Terminal-Bench Science 0.1) Fable 5.1 52.6%(Fable 5는 24.7%), 에이전틱 코딩(Terminal-Bench 4.0) Fable 5.1 55.8%·Mythos 5.1 60.9%, Humanity's Last Exam 60.9%(도구 없음)·65.0%(도구 사용)를 주장. 가격은 입력 100만 토큰 10달러·출력 50달러로 Fable 5와 동일하나 캐시 읽기를 100만 토큰당 0.25달러로 75% 인하해 일반 워크로드 비용이 약 25%, 복잡한 코딩·고에이전틱 작업은 최대 약 45% 줄어든다고 주장. Mythos 5.1은 검증된 사이버 방어자·생명과학자에게만 제공되며 현재 미국 조직에 한정",
"significance": "프런티어 모델의 경쟁 축이 코딩에서 자율 과학 연구로 이동. 최상위 모델을 심사된 사용자에게만 여는 계층 배포가 제품 라인으로 굳어졌고, 가격 인하가 성능이 아니라 캐시 읽기 단가에서 나온 점은 장기 에이전트 루프가 과금의 중심임을 보여줌",
"source_url": "https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1082",
"date": "2026-09-01",
"date_precision": "day",
"axis": "7",
"axis_name": "멀티모달",
"also_axes": "3;8",
"actor": "Google (Gemini API)",
"event": "Gemini에 에이전틱 영상 이해 도입 — 고정 프레임레이트 샘플링 대신 모델이 대상 구간을 직접 검색·스캔·정밀 확인. Gemini 3.7 Flash·3.6 Flash·3.5 Flash-Lite에 적용. 자사 주장: 토큰 소비 최대 88% 감소, 분석 비용 최대 66% 감소, 정확도 최대 7% 향상. API 설정에서 processing을 agentic으로 지정하며 추가 요금 없음. Gemini 앱과 YouTube Ask 적용은 예고 단계",
"significance": "긴 영상을 통째로 넣는 대신 모델이 스스로 탐색하는 방식 — 멀티모달 입력이 에이전트 루프로 편입",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-agentic-video-in-gemini/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1083",
"date": "2026-09-01",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "15",
"actor": "OpenAI",
"event": "'Path to Astra: critical capabilities and frontier safeguards' 공개 — Astra가 Preparedness Framework의 사이버보안 Critical 역량 임계를 충족한 첫 자사 모델이라고 발표. Critical 정의로 (1) 강화된 실제 시스템에서 인간 개입 없이 작동하는 제로데이 익스플로잇을 발견·개발하거나 (2) 높은 수준의 목표만 주어져도 강화된 표적에 대한 새로운 공격 전략을 종단간 수립·실행하는 능력을 제시. 대응으로 유해 요청 거부 강화(자사 측정 91.5%, 이전 버전 59%), 시스템 수준 사이버 오용 분류기, 실시간 모니터링과 차단, 초기 접근 제한을 배치했고 보호 강화를 위해 일부 개발 단계를 지연했다고 설명",
"significance": "자사 위험 프레임워크의 최고 등급이 실제로 발동된 첫 사례. 선언적 임계값이 배포 지연과 접근 제한이라는 구체적 조치로 이어졌는지를 검증할 기준점이며, 프런티어 사이버 역량이 정책 문제로 전환된 지점",
"source_url": "https://openai.com/index/path-to-astra/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1084",
"date": "2026-09-01",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "16",
"actor": "xAI",
"event": "Biosecurity at the frontier 공개 — Grok 4.6의 생물보안 안전장치(거부 학습·추론시 보호·행동 제어)를 설명하고 LatchBio의 제3자 평가(BioSecBench-Refusal·BioSecBench-Surveillance)를 인용. 자사 주장: 거부 벤치마크 평균 62.1%로 시험 대상 중 최고, 적대적 과업 59.2% 거부·정상 생물학 과업 64.8% 수행. 향후 모델에 배포 전 시험 확대·제3자 평가 증대·배포 후 모니터링 개선을 약속",
"significance": "프런티어 랩이 생물보안 거부율을 수치로 공개하고 외부 평가기관을 지정한 사례 — 다만 자사 게시물이며 독립 재현은 없다",
"source_url": "https://x.ai/news/biosafety-at-the-frontier",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1085",
"date": "2026-09-01",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "15;18",
"actor": "Anthropic",
"event": "Enterprise Frontier Safeguards(EFS) 발표 — 고객사가 소유한 클라우드 계정(AWS·Azure·Google Cloud)에 로그를 보관하고 고객이 암호화 키와 접근 정책을 관리하는 무보존(zero data retention) 구성에서, Anthropic 직원의 열람 없이 자동화된 오용 탐지(사이버 공격, 자격증명 탈취, 유해 역량 개발)를 수행하는 방식. 100곳 이상 기업 고객과 함께 개발했고 2026년 가을부터 순차 배포. 금융·의료·법률·정부 등 규제 산업의 데이터 보관 요건을 대상으로 함",
"significance": "데이터 주권 요구와 오용 감시가 충돌하던 지점에 대한 설계적 답. 안전 감시를 벤더 서버 밖에서 성립시키는 구조가 표준이 되면, 규제 산업의 프런티어 모델 도입 장벽이 배포 아키텍처 문제로 재정의된다",
"source_url": "https://www.anthropic.com/news/enterprise-frontier-safeguards",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1086",
"date": "2026-09-01",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "",
"actor": "Shaowen Wang 외",
"event": "SMELT 공개 — 공유 층 블록을 반복해 유효 깊이를 늘리는 루프드 트랜스포머 평가가 대개 모델 크기를 고정한 채 비교해 아키텍처 이점과 추가 FLOPs를 뒤섞는다고 지적하고, 토큰당 FLOPs·비임베딩 총 파라미터·KV 캐시 세 예산을 모두 맞춘 상태에서 MoE 트랜스포머의 중간 절반 층을 두 번 도는 레시피(Sparse MoE Transformer, middle layers Loop Twice)를 제시. 비임베딩 파라미터 54B까지 네 규모로 확장해 아키텍처별로 친칠라식 스케일링 법칙을 따로 적합",
"significance": "깊이 재사용(루프)이 예산을 엄격히 맞춘 뒤에도 이득이 남는지를 스케일링 법칙 수준에서 판정한 연구. 저자 자체 보고로 계산 최적 프런티어에서 학습 FLOPs 6.8~18.0% 절감, 이득은 코드에서 가장 크고 샘플 길이와 인컨텍스트 예시 수가 늘수록 커지며, 두 번째 방문이 어텐션 싱크를 줄이고 주의 질량을 내용 관련 토큰으로 재배분한다는 기계적 분석을 제시.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2609.01343",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1087",
"date": "2026-09-01",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "2;15",
"actor": "OpenAI",
"event": "ChatGPT의 의료 데이터 연결 확대 — Epic 연동으로 전자의무기록(EHR)을 ChatGPT for Healthcare 조직과 자격을 갖춘 Enterprise 고객에 연결하고, ClinicalTrials.gov·CMS Coverage·RxNorm·DailyMed·PubMed 등 9개 공식 출처를 묶은 Healthcare Public Data 플러그인을 미국 임상의에게 ChatGPT for Clinicians로 제공. 60개국·49개 언어·26개 전문과 의사들과 협업했고 의사가 검토한 응답 4,363건 중 99.1%가 안전 등급, 임상 질문 응답의 93% 이상이 정확도 양호 이상이었다고 자사 주장. HIPAA BAA, 역할 기반 접근, SSO, 감사 로그 지원",
"significance": "범용 챗봇이 규제 의료 기록 시스템에 직접 연결되는 단계. 컨텍스트 연결(RAG·커넥터)의 전선이 공개 웹에서 규제 데이터 영역으로 넘어갔고, 안전성 근거는 아직 벤더 자체 평가에 의존",
"source_url": "https://openai.com/index/chatgpt-connects-health-records-and-healthcare-sources/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1088",
"date": "2026-09-01",
"date_precision": "day",
"axis": "18",
"axis_name": "AI 인프라 소프트웨어",
"also_axes": "3;8",
"actor": "Guowei Wang 외",
"event": "AInfer-PD 공개 — 에이전틱 RL에서 각 궤적이 생성과 환경 상호작용을 여러 턴 오가며 비동기로 진행되므로 프리필(P)과 디코드(D)의 공존이 일회성 프롬프트 처리 사건이 아니라 롤아웃의 지속적 속성이 된다고 지적하고, 분산 MoE 롤아웃까지 in-place P/D 멀티플렉싱을 확장. 랭크 간 P/D 집합 통신 순서를 조율하고 DeepEP의 P·D 경로에 독립적인 통신 상태를 부여해 교차하는 ADP/ATP·DeepEP 경로의 동시 실행을 안전하게 만들면서 모델 가중치와 KV 저장은 공유. 단일 노드 프리필 집약 워크로드에서 P/D 멀티플렉싱을 끈 동일 엔진 대비 7.1~22.5%, SGLang 대비 24.8~32.9% 롤아웃 완료 시간을 줄였고 2노드에서는 각각 18.0~35.3%·18.3~31.8%라고 보고",
"significance": "별도 디바이스 풀과 KV 캐시 전송을 요구하는 P/D 분리(disaggregation) 대신, 가중치와 KV를 공유한 채 집합 통신 순서와 상태만 격리해 같은 디바이스에서 P/D를 겹치는 갈래. 서빙 인프라의 병목이 추론 서비스에서 RL 롤아웃으로 옮겨간 사례이기도 하다. 수치는 저자 자체 보고.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2609.00993",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1089",
"date": "2026-09-02",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "6;9",
"actor": "Meta Superintelligence Labs",
"event": "Muse Spark 1.3 공개 — 에이전트·코딩·지시 준수·롱컨텍스트 평가에서 개선을 주장. 자사 주장: Muse Spark 1.2 대비 툴 호출 약 20%·토큰 약 25% 감소. 비교 대상은 Muse Spark 1.2·GPT 5.6 Sol(max)·Opus 5(max)이나 본문에 수치 점수는 없고 그래프로만 제시. Muse Code와 Meta Model API에서 제공하며 가중치는 비공개이고 오픈웨이트 공개는 로드맵 언급에 그침",
"significance": "MSL이 폐쇄 API 노선을 유지한 채 에이전트 효율(툴 호출·토큰 절감)을 전면 지표로 내세움",
"source_url": "https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1090",
"date": "2026-09-02",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "10",
"actor": "Google DeepMind",
"event": "Gemini 3.8 Flash 및 3.8 Flash Cyber 공개 — 자사 주장: HLE-Verified 54.9%, CWE-Bench 패치 pass@1 47.2%, 20개 언어 내부 평가 성공률 70% 초과, Chrome 보안팀 평가에서 경쟁 모델 대비 정확한 패치 2.6배. 가격은 입력 100만 토큰당 0.75달러·출력 3.75달러이며 2026-12-31까지 도입가. AI Studio·Android Studio·Gemini API·Gemini Enterprise·Gemini 앱·검색에서 제공",
"significance": "보안 전용 파생 모델을 프런티어 라인업의 정식 변종으로 분리 — 취약점 탐지·패치가 모델 제품군의 독립 축이 됨",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1091",
"date": "2026-09-02",
"date_precision": "day",
"axis": "10",
"axis_name": "안전·정렬·해석가능성",
"also_axes": "15",
"actor": "Google",
"event": "Fairwind 프로그램 발표 — 정부·국가 사이버당국·핵심 인프라 사업자·대형 플랫폼에 한해 Gemini 3.8 Flash Cyber와 CodeMender를 심사 후 제공. 참가 조건으로 사내 보안팀 한정 접근과 다요소 인증을 요구. 파트너 650곳 이상, Google.org를 통한 사이버보안 지원 누적 1억 달러 이상, 그중 3,600만 달러를 35개 사이버 클리닉에 배정했다고 밝힘",
"significance": "공격·방어 이중용도 모델을 심사받은 방어자에게만 배포하는 접근 통제 방식의 제도화",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/technology/safety-security/fairwind-program/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1092",
"date": "2026-09-03",
"date_precision": "day",
"axis": "3",
"axis_name": "툴·에이전트",
"also_axes": "",
"actor": "xAI",
"event": "Grok Bot 기업용 제공 시작 — 클라우드에서 자율 실행되는 봇에 접근·네트워크·감사 제어를 붙이고 봇 간 메시징을 지원. Grok·Cursor Enterprise 기존 고객에 2주 무료 제공. 자사 주장: 출시 이후 수천 개 조직이 사용하고 최근 몇 주간 수백만 개 봇이 생성됨. 가격은 미공개이며 영업 문의로 안내",
"significance": "에이전트 배포의 초점이 능력 과시에서 권한·감사 거버넌스로 이동",
"source_url": "https://x.ai/news/grok-bot-for-enterprise",
"source_type": "primary",
"claim_type": "statement",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1093",
"date": "2026-09-03",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "3;16",
"actor": "OpenAI",
"event": "GPT-6 Astra 공개. 자사 벤치마크로 FrontierMath Tier 4(v2) 97.6%, ARC-AGI-3 99.9%, GPQA Diamond 96.0%, Terminal-Bench 4.0 57.9%, OSWorld 2.0 72.6%, ScreenSpot-Pro 92.7%, ExploitBench 100%를 주장. 512K~1M 토큰 장문 컨텍스트를 시험했고 API 가격은 입력 100만 토큰 10달러·출력 50달러, 2배 속도의 fast 모드는 2배 가격. 당일 제한된 조직에 롤아웃한 뒤 ChatGPT Plus·Pro·Business·Enterprise로 확대하며 OpenAI API·Azure·AWS Bedrock에서 제공. Pro·Business·Enterprise용 GPT-6 Astra Pro 변형 존재",
"significance": "GPT-6 세대 개시. Anthropic Fable 5.1과 같은 주에, 100만 토큰당 10/50달러라는 동일한 가격표로 출시돼 프런티어 가격이 사실상 수렴했고, 벤치마크 경쟁의 중심이 컴퓨터 사용·사이버·에이전틱 코딩으로 이동",
"source_url": "https://openai.com/index/gpt-6-astra/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1094",
"date": "2026-09-03",
"date_precision": "day",
"axis": "8",
"axis_name": "추론 인프라·서빙",
"also_axes": "11",
"actor": "Heng Wang 외",
"event": "Random Attention 공개 — 추론 시 KV 캐시 축출에서 캐시된 토큰에 점수를 매겨 남길 토큰을 정하는 통상적 접근에 대해 그 선택 신호가 거의 아무것도 기여하지 않는다고 보고하고, 프롬프트는 보존한 채 각 어텐션 헤드 안에서 토큰을 무작위로 제거해 점수 계산을 아예 없애는 방식을 제시. 4개 모델·6개 추론 벤치마크에서 더 강한 대안들과 성능이 일치하면서 실제 vLLM 환경에서 처리량이 상당히 높다고 보고",
"significance": "중요도 점수 기반 KV 축출 계보 전체에 대해 '점수 자체가 필요 없다'는 반증을 제기. 취약한 부분은 프롬프트뿐이며 추론 시퀀스는 텍스트 재진술과 여러 어텐션 헤드에 걸친 복제라는 이중 중복성으로 스스로를 지탱하므로 프롬프트만 지키면 무작위 선택으로 충분하다는 것이 저자들의 설명. 수치는 저자 자체 보고.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2609.03430",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1095",
"date": "2026-09-03",
"date_precision": "day",
"axis": "11",
"axis_name": "모델 아키텍처·학습 기법",
"also_axes": "8;9",
"actor": "Sergii Kozyrev, Davyd Maiboroda",
"event": "Minima 공개 — 하이브리드 LLM Qwen3.8-27B(GDN 48층·어텐션 16층)의 초기 커뮤니티 4비트 양자화가 순환 오차 누적을 우려해 GDN 블록, 특히 decay·write-strength 게이트를 8/16비트로 남겨 두던 관행을 시험하고자 496개 선형 층 전부에 NVFP4 W4A4를 적용. 4K/32K 퍼플렉시티, MMLU-Pro, GSM8K, AIME'25, GPQA-Diamond, LiveCodeBench, 64K RULER 검색에서 BF16과 시드 잡음 범위 내(5개 과제 평균 -0.52)로 일치하면서 17.5 GiB로 비교 대상 중 가장 작고 프리필이 14~19% 빠르다고 보고. 모듈별로 보정된 NVFP4 체크포인트를 모듈을 하나의 GEMM으로 융합하는 커널이 서빙할 때 생기는 전역 스케일 불일치를 함께 수정",
"significance": "'순환 상태의 오차는 긴 문맥에서 누적된다'는 통념을 뒤집어 하이브리드 LLM의 순환 절반이 오히려 양자화하기 쉬운 쪽이라고 주장하고, NVFP4의 16원소 블록 스케일링이 잔차 스트림의 극단 이상치를 국소화하는 점과 델타 규칙 순환이 주입된 잡음을 32K 토큰에 걸쳐 평탄하게 유지하는 점 등 네 갈래 기계적 설명을 제시. 수치는 저자 자체 보고.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2609.04098",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1096",
"date": "2026-09-03",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "10;13",
"actor": "OpenAI",
"event": "'Daybreak for Frontline Defenders' 발표 — 승인된 공공·민간 방어자가 사이버 방어에 첨단 AI를 쓰도록 하는 Daybreak를 10억 달러 규모 글로벌 이니셔티브로 확대. 주력 모델 기반의 Daybreak Blue와 민감하고 기술적으로 까다로운 작업용 전용 사이버 모델 Daybreak Red로 구성. 상하수도·전력망 운영자, 주·지방정부, 지역·커뮤니티 은행, 비영리, 오픈소스 메인테이너 등 자원이 부족한 조직을 우선 대상으로 하며, 승인된 2,000개 조직의 방어자 수천 명이 이미 사용 중이고 35개 이상 파트너 제품·서비스로 이뤄진 Daybreak Defense Network를 통해 배포한다고 설명",
"significance": "사이버 Critical 역량 선언과 같은 주에 나온 방어 측 비대칭 보정. 공격 역량의 위험을 접근 통제만이 아니라 방어자 보조금으로 상쇄하려는 접근으로, 프런티어 랩이 중요 인프라 보안의 공급자 위치로 들어감",
"source_url": "https://openai.com/index/daybreak-for-frontline-defenders/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1097",
"date": "2026-09-03",
"date_precision": "day",
"axis": "14",
"axis_name": "물리 세계·현실 영향",
"also_axes": "7",
"actor": "Google DeepMind·Google Research",
"event": "WeatherNext 3 공개 — 지표 변수 5km 해상도, 시간 단위 예보(이전 6시간 단위), 물리 시뮬레이션 대신 정지궤도 위성 실시간 데이터 사용. 자사 주장: 강수 예보가 IMERG 대비 최대 60%, MRMS 대비 30%, 우량계 대비 10% 개선. Brightband의 독립 실시간 평가에서 가장 정확하다고 인용. 검색·Gemini 앱·지도·Maps Platform Weather API·Earth Engine에 적용되고 BigQuery·Earth Engine·GCS로 데이터 제공",
"significance": "AI 기상 모델이 연구 시연을 넘어 소비자 제품과 상용 API의 기본 예보로 들어감",
"source_url": "https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/introducing-weathernext-3/",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1098",
"date": "2026-09-03",
"date_precision": "day",
"axis": "17",
"axis_name": "임베딩·벡터 검색",
"also_axes": "7",
"actor": "Tingyu Song 외",
"event": "CORE 공개 — MLLM 기반 임베딩 모델이 같은 개념을 담았지만 속성-객체 결합이 다른 장면을 구분하지 못하는 반면 같은 백본을 교차 주의 리랭커로 쓰면 구분이 된다는 관찰에서 출발해, 리랭커의 구성적 판단을 임베딩 모델로 증류하는 방법을 제시. 5단계 구성 매칭 수준에 걸친 후보 리스트를 합성하고 리랭커의 세밀한 순위를 재현하도록 학습하는 Rank-KL 목적함수를 도입했으며, 동일 데이터·튜닝 예산에서 대조학습·pairwise CoSENT·listwise Rank-KL을 비교",
"significance": "임베딩 학습의 기본값이던 대조학습보다 다단계 순위 감독이 감독 신호를 더 잘 쓴다고 주장하며, 리랭커를 검색 파이프라인의 후단이 아니라 임베딩 모델의 교사로 재배치한 갈래. 저자 자체 보고로 COLA·SUGARCREPE++·NEGBENCH 3개 구성적 추론 벤치마크에서 CORE-RERANKER-8B가 총평균 82.7%로 Jina-Reranker 대비 10.7포인트 우위, CORE-EMBED-8B가 평가 대상 임베딩 모델 중 최고 총평균 0.666이며 COCO·Flickr30K 검색 성능은 유지.",
"source_url": "https://arxiv.org/abs/2609.04083",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
},
{
"id": "E1099",
"date": "2026-09-04",
"date_precision": "day",
"axis": "6",
"axis_name": "추론 모델·AGI 논쟁",
"also_axes": "14;16",
"actor": "Anthropic",
"event": "'Formalizing Fermat's Last Theorem' 공개 — Claude Fable 5.1과 대략 비등한 수준이라고 설명한 내부 범용 연구 모델로 와일즈의 페르마의 마지막 정리 증명을 Lean으로 형식화. 11일 소요, 출력 토큰 약 60억, Lean 코드 1,300만 줄, 정리 3만 300개 증명(최종 증명에 2만 9,500개 사용)을 보고하고 Lean이 표준 3공리만으로 검증했다고 밝힘. Columbia의 Tianyi Peng 팀이 설계한 협업 형식화 플랫폼 Prove2Me에서 다수 Claude 에이전트가 협업했고, Lean 커뮤니티의 FLT 형식화를 이끌던 Kevin Buzzard(임페리얼)가 검토해 FLT의 첫 종단간 기계 검증 증명이라고 확인했다고 서술. Wiles 원논문이 아니라 Darmon·Diamond·Taylor의 간명화된 서술을 따름",
"significance": "인간 커뮤니티가 수년 단위로 진행하던 대형 형식화 과제를 에이전트 군집이 단기간에 수행했다는 주장. 검증 가능한 산출물(Lean 증명)이 결과물이라 벤치마크와 달리 외부 재검증이 가능하다는 점에서 자율 연구 주장 중 검증 난도가 낮은 사례",
"source_url": "https://www.anthropic.com/research/formalizing-fermats-last-theorem",
"source_type": "primary",
"claim_type": "fact",
"added_week": "2026-W36"
}
]
}