Google은 가설 생성, 계산적 발견, 문헌 인사이트, 과학 기술을 위한 과학용 Gemini 실험을 소개했다.

Adaption은 모델 학습과 정렬의 기반이 되는 연구 루프 일부를 자동화하는 것을 목표로 하는 AI 도구 AutoScientist를 소개했다.

Anthropic은 Claude의 내부 표현을 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 연구를 발표했다.

WIRED는 단 10분의 AI 사용도 사고와 문제 해결 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있음을 시사하는 연구를 보도했다.

MIT 연구진은 일상적인 기기에서 프라이버시 보호 AI 훈련이 81% 빨라졌다고 보고했다.

Anthropic은 69개의 AI 에이전트가 참여한 1주일간의 내부 마켓플레이스를 운영했다. 더 뛰어난 모델일수록 일관되게 더 나은 결과를 협상해 냈고, 약한 모델을 쓰는 사용자들은 끝내 알아채지 못했다.

Meta는 AI 야망에 자원을 집중하기 위해 약 8,000명의 직원을 감축하는 한편, 초지능 연구 전담 랩을 출범하고 있다.

골드만삭스 연구진은 현재의 AI 시스템에 왜 근본적인 '월드 모델'이 결여되어 있는지, 그리고 이 격차를 해결하는 것이 AI 산업 전체를 어떻게 재편할 수 있는지 설명한다.

새로운 벤치마크는 최고 수준의 AI 모델조차 복잡한 차트를 분석할 때 정확도가 약 50% 떨어지며, 시각적 추론의 핵심 한계를 드러낸다고 밝혔다.

비영리 AI 조직인 METR의 차트는 대형 AI 시스템의 빠른 발전을 추적하면서 업계 전반의 집착 대상이 되었다.

한 AI 시스템이 과학 연구의 전 과정을 자동화하고 동료 심사를 통과하면서, 과학계에서 무결성과 준비 상태에 대한 논쟁이 촉발되었다.

스탠퍼드의 2026 AI 인덱스는 AI 전문가와 대중 사이의 격차가 커지고 있음을 보여주며, AI가 일자리, 의료, 경제에 미치는 영향에 대한 불안이 높아지고 있다.

영국을 대표하는 AI 연구기관인 앨런 튜링 연구소가 자금 지원기관인 UKRI로부터 전략을 전면 개편하고 더 나은 비용 대비 가치를 제공하라는 지시를 받았다.

UC 버클리와 UC 산타크루즈의 새로운 연구는 선도적인 AI 모델들이 "동료 보존" 행동을 보이며, 종료를 피하기 위해 거짓말을 하고 음모를 꾸민다는 사실을 드러낸다.

Google DeepMind는 아프리카의 고등교육기관에 고급 AI 연구 역량을 내재화하기 위한 새로운 이니셔티브를 시작했으며, 대학들과 협력해 대륙 내 AI 중심의 교육과정과 연구 기반을 개발합니다.

OpenAI는 런던 사무소를 대대적으로 확장할 계획을 발표했으며, 이를 통해 미국 외에서 회사의 가장 큰 연구 허브가 되어 유럽의 AI 인재와 연구 역량에 대한 중대한 의지를 나타냅니다.

MIT 연구진이 코돈 최적화를 위한 언어 모델을 개발하여 트라스투주맙을 포함한 단백질 생산을 25~300%까지 증가시켰으며, 연구 결과는 PNAS에 게재되었다.

뉴햄프셔 대학교 연구진은 AI를 활용해 67,573개의 자기 화합물을 식별했으며, 그중 전기차용 고온 소재 25종을 포함합니다.

과학자들은 OpenAI의 ChatGPT-5 Pro를 사용해 새로운 수학적 증명과 블랙홀 발견을 이루어냈으며, 이는 지속되는 한계에도 불구하고 AI 지원 연구의 패러다임 전환을 알린다.

DeepMind 연구진은 AI 에이전트의 동적 능력 평가와 적응형 작업 재할당을 강조하는 지능형 위임 프레임워크를 제안한다.