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arXiv:2603.27150v1 Announce Type: new Abstract: Large language models LLMs have revolutionized medical reasoning tasks, yet singleagent systems often falter on complex, interdisciplinary problems requiring robust handling of uncertainty and conflicting evidence.
TRL v1.0: Post-Training Library Built to Move with the Field
According to a Quinnipiac University poll, 15% of Americans say they'd be willing to have a job where their direct supervisor was an AI program that assigned tasks and set schedules.
LiteLLM had obtained two security compliance certifications via Delve and fell victim to some horrific credentialstealing malware last week.
후지쯔Fujitsu Limited는 30일현지시간, 생성형 인공지능 기술을 활용해 소스코드를 분석하고 설계 문서를 자동으로 생성하는 서비스인 ‘후지쯔 애플리케이션 트랜스폼Fujitsu Application Transform’을 공식 출시했다.이 서비스는 후지쯔의 생성형 AI 기술인 ‘후지쯔 코즈치Fujitsu Kozuchi’를 기반으로 하며, 기존 레거시 시스템에 존재하는 코볼COBOL 등 다양한 소스코드를 분석해 시스템 구조와 기능을 자동으로 파악하고 설계 문서를 생성하는 것이 특징이다.특히 후지쯔가 수십 년간
인공지능AI 산업 전반의 흐름을 체계적으로 분석하는 ‘AI 인덱스AI Index’의 최신 보고서가 오는 4월 13일현지시간 공개된다. 이번 ‘2026년 AI 지수 보고서’는 전 세계 인공지능 발전 현황을 데이터 기반으로 종합 정리하며, 정책·산업·연구 전반에 걸친 핵심 인사이트를 제공할 전망이다.AI 인덱스는 스탠퍼드대학교Stanford University의 인간중심 인공지능연구소HAI가 주도하는 글로벌 프로젝트로, 인공지능 분야의 복잡한 흐름을 객관적이고 체계적으로 이해할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.
울산정보산업진흥원원장 장병태은 고용노동부가 주관하는 ‘인공지능 특화 공동훈련센터’ 공모사업에 최종 선정되어 국비 18억원을 확보했다고 30일 밝혔다.고용노동부와 한국산업인력공단이 추진하는 ‘AI 특화 공동훈련센터’는 전국 총 20개소를 지정해 운영된다. 센터 간 협업과 우수사례 발굴을 통해 지역 중소기업의 인공지능 전환AX을 체계적으로 지원하는 것이 핵심 목적이다. 공동훈련센터가 보유한 우수한 인프라를 활용해 AI 기술 도입에 어려움을 겪는 지역 중소기업 재직자들에게 무상으로 고품질의 AI 특화 훈련을 제공한다.진흥원은 이번
AI adoption is rising in the U.S., but trust remains low, with most Americans concerned about transparency, regulation, and the technology’s broader societal impact, according to a new Quinnipiac poll.
LS전선이 글로벌 전력망 투자 확대와 수주잔 증가를 기반으로 2025년 역대 최대 실적을 달성했다. LS전선은 2025년 연결 기준 매출 7조5882억원, 영업이익 2798억원을 기록했다고 30일 밝혔다.초고압 및 해저케이블 중심의 수요 확대와 LS에코에너지 등 자회사 실적 증가가 성장을 견인했다. 이는 2024년 매출 6조7653억원, 영업이익 2745억원 대비 각각 12.2%, 1.9% 증가한 수치로, 매출과 영업이익 모두 사상 최대치를 경신했다.특히 2025년 12월 말 기준 수주 잔액은 약 22% 증가한 7조6300억원으로,
AI 에이전트 개발의 패러다임이 근본적으로 바뀌고 있다. 인간이 프롬프트를 반복 수정하며 성능을 끌어올리는 시대를 지나, AI가 스스로 자신의 코드와 구조를 개선하는 ‘자가 진화 시스템’으로 전환되고 있다. 아마존은 29일현지시간 자율형 AI 에이전트 개발을 자동화하기 위해 설계된 범용 인프라 ‘A이볼브AEvolve’를 깃허브에 공개했다. 기존에는 에이전트가 작업에 실패하면, 개발자가 로그를 분석하고 문제를 파악한 뒤 프롬프트를 수정하거나 새로운 기능을 추가해야 했다. 이 과정은 반복적이고 비효율적이며, 대규모 시스템에서
최근 인공지능AI 기술은 음성 인식, 음악 추천, 콘텐츠 필터링 등 다양한 오디오 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 특히 스트리밍 환경에서는 연속적으로 제공되는 오디오 데이터를 실시간으로 분석하고 구조화하는 기술의 중요성이 크게 증가하고 있다.전통적인 오디오 처리 기술이 개별 신호의 특징을 인식하거나 특정 콘텐츠를 식별하는 데 집중되어 있었다면, 최근에는 시간적으로 이어진 신호를 하나의 흐름으로 이해하고 그 내부 구조를 해석하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 변화는 단순한 인식 기술을 넘어, 콘텐츠의 ‘구성 단위
메타가 시각·청각·언어를 동시에 이해하는 통합 인지 모델 ‘트라이브 v2TRIBE v2’를 선보였다. 단순한 데이터 분석을 넘어, 인간 뇌의 작동 방식을 디지털로 재현하는 ‘디지털 뇌’ 구축 단계에 진입했다는 평가가 나온다.메타는 26일현지시간 인간의 시각과 청각, 언어 처리 과정을 예측하는 삼중 모달trimodal 파운데이션 모델 ‘트라이브 v2’를 공개했다.기존 신경과학 연구가 특정 실험이나 기능에 특화된 단일 목적 모델 중심으로 발전해 온 것과 달리, 트라이브 v2는 다양한 감각 자극과 현실 환경을 통합적으로 반영