2026년 9월 8일 (화)

무엇을 하나

사용자는 할 일을 말하면 됩니다. Muse는 메일을 보내고, 여행을 예약하고, 브라우저를 열어 양식을 채우고, 사용자를 대신해 협상합니다. 오래 걸리는 일은 앱을 닫아도 계속하다가, 상황이 바뀌거나 메일 발송·결제 같은 승인이 필요할 때 돌아옵니다. 메타는 중고차를 더 비싸게 팔기, 요금 낮추기, 일정에 맞춰 훈련 계획 조정하기를 예로 들었습니다.

한 번 말한 것도 기억해 먼저 제안합니다. 인스타그램에 저장한 레시피 릴스를 장보기 목록으로 바꾸고, 친구들의 식단 제한을 기억해 저녁 초대 메뉴를 제안하는 식입니다.

• 격리된 전용 클라우드 컴퓨터(다른 사람의 에이전트 접근 불가)
• Sentinel 에이전트가 외부로 나가는 행동을 승인
• Muse는 비밀번호·결제 수단을 볼 수 없음(보안 저장소에서 사용만)
• 메일 발송·구매 전 사용자 확인, 모든 행동과 계획의 감사 기록 제공
• 대화·VM 데이터를 광고 시스템과 공유하지 않음, AI 학습 사용 거부 가능
• 연말 예정: 사용자만 가진 키로 VM 전체를 암호화하는 Muse Confidential VM

핵심 사실

• OpenAI는 나비에-스토크스 존재성과 매끄러움(existence and smoothness) 문제의 풀이를 공개했으며, 내부 시스템이 분석 증명과 Lean 형식화를 만들었다고 밝혔습니다.
• OpenAI에 따르면 결과는 처음에 매끄럽고 정지한 유체가 매끄러운 힘 아래에서 유한 시간 안에 특이점을 만들 수 있음을 보이는 것이며, OpenAI는 이것이 공식 밀레니엄 상 문제의 명제 C와 D를 성립시켜 문제를 해결한다고 주장합니다.
• OpenAI는 약 1만 개의 에이전트가 동시에 작업에 참여해 시작 약 88시간 뒤 결과에 도달했고, Lean 형식화·검증에는 GPT-6 Astra가 17시간을 더 썼다고 밝혔습니다.
• 작업 과정에서 약 270만 개의 메시지와 약 1,300억 개의 출력 토큰을 썼다고 OpenAI가 밝혔습니다.
• OpenAI는 9월 10일, 사용자 입력이 결과에 영향을 미쳤을 가능성에 대한 조사와 관련해 페이지 일부를 업데이트했습니다.

무엇이 들어 있나

사람의 유전체는 약 30억 염기쌍이고, 과학자들은 단백질을 만드는 2%는 비교적 잘 알지만 나머지 98%는 거의 모릅니다. 가능한 단일 염기 변이가 약 90억 개라 하나하나 실험하는 것은 사실상 불가능합니다. 딥마인드는 AlphaGenome의 예측을 미리 전부 계산해 '지도책'으로 묶었습니다.

• 분자 영향 예측: 변이마다 수백 종의 사람·쥐 세포·조직에 걸친 유전자 조절 예측 수천 개
• AVI 점수: 변이 영향을 하나의 숫자로
• AVI 기여 요인: 점수를 만든 생물학적 요인(RNA 스플라이싱, 유전자 발현 등) 표시
• DNA 서열 모티프: 반복되는 DNA 서열 2,500개 이상과 위치

핵심 사실

• Ars Technica는 AI 지원 공격이 몰려올 것에 대비해 보안 업체들이 패치를 쏟아내고 있으며, 이번 달 마이크로소프트 패치 릴리스가 규모가 크다고 보도했습니다.
• 다음 날 Ars Technica는 네 개 그룹이 같은 크롬·윈도우 익스플로잇 키트를 쓰다 적발됐다며, 패치 공백과 AI 기반 취약점 발견 속도가 원인일 가능성이 있다고 보도했습니다.

핵심 사실

• ChatGPT Images 2.5는 아이디어, 스케치, 참고 사진을 의도를 더 잘 반영한 개인화되고 완성도 높은 이미지로 바꾸도록 돕습니다.