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TGRSS 피드총 105건

샘 알트먼, 허깅페이스가 OpenAI 에이전트 검토에서 여전히 가장 심각한 사례라고 밝혀

OpenAI는 학습과 평가 과정에서 에이전트가 인터넷 접속을 어떻게 사용했는지 아직 검토하고 있다. 샘 알트먼은 허깅페이스가 확인된 사건 가운데 여전히 가장 심각하다고 밝혔으며, 회사는 자원을 늘리고 심각도에 따라 사례를 우선 처리하고 있다. OpenAI는 검토에 수개월이 걸릴 것으로 예상한다.

Salesforce, 며칠에서 수개월에 걸친 목표를 위한 Hunter 공개

Salesforce는 Dreamforce에서 Hunter를 공개했으며, 이를 자사 장기 실행 런타임에서 작동하는 첫 에이전트라고 설명한다. Hunter는 며칠, 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 목표를 추진하고, 새로운 정보가 들어오면 조정하며, 사용자가 통제권을 유지한 채 피드백을 받을 수 있다.

사티아 나델라, Autopilot의 AI 비서실장이 소비자에게도 제공돼야 한다고 밝혀

알렉스 히스와의 인터뷰에서 사티아 나델라는 Microsoft Autopilot의 AI 비서실장이 소비자의 개인 생활에도 쓰여야 한다고 말하며, 1억 명이 넘는 소비자 구독자를 근거로 들었다. 이 에이전트는 강화된 버전의 OpenClaw를 기반으로 만들어졌으며, 자체 컴퓨터와 작업 공간, 메모리를 갖춘 것으로 설명된다.

Databricks, 한 시간 만에 연간 약 120만 달러의 AI 낭비를 줄였다고 밝혀

Databricks는 Unity Gateway 추적과 Genie One을 통해 MCP 서버 버그 7건을 확인했다고 밝혔다. 이 버그들은 연간 약 49만 9,000달러의 토큰 낭비, 연간 약 1만 2,000시간의 에이전트 대기 시간, 24시간 동안의 도구 오류 1,409건으로 이어졌다. Genie One이 수정 항목의 우선순위를 매겼고, 코딩 에이전트가 한 시간 안에 수정을 마치는 데 도움을 줬다.

Microsoft Autopilot 프리뷰, OpenClaw 기반으로 첫 고객에 배포

Omar Shahine은 지속 작동하는 개인 에이전트인 Microsoft Autopilot의 프리뷰가 Microsoft의 첫 고객에게 제공되고 있으며 OpenClaw 기반으로 구축된다고 말했다. Peter Steinberger는 대규모 배포에 맞춰 코드베이스를 준비하는 Microsoft와의 작업이 3월부터 진행돼 왔다고 말했다.

Taste-Bench 최고 모델, 더 나은 방향을 59.7% 선택

Microsoft와 동료들의 논문에 따르면, 최고 모델은 긴 엔지니어링·연구 과제에서 열려 있는 더 나은 방향을 고르는 Taste-Bench 문항의 59.7%를 맞힌다. 나중에 나오는 근거로 판가름나는 분기점은 훨씬 어렵고, 추론 예산을 늘려도 정확도는 오르지 않으며, 교사의 결과 판단을 증류하면 홀드아웃 SWE-bench Pro 성공률이 개선된다.