AI Might Be Conscious, But Not As We Thought
2026-09-22 게시 · Sabine Hossenfelder · 6:30
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Y Combinator · cosine 0.52
Robot-Use Agents: Why General-Purpose Models May Win in Robotics
일반 목적 LLM이 로봇을 제어하는 ‘로봇-사용 에이전트’ 시대가 도래하고 있으며, 코드·컴퓨터-사용 데이터로 학습한 모델이 VLA를 능가할 수 있다는 주장이다.
Yannic Kilcher · cosine 0.51
[Video Response] What Cloudflare's code mode misses about MCP and tool calling
Cloudflare의 code mode가 MCP tool calling보다 LLM의 사전 학습된 코드 능력을 활용해 효율적이지만, 실제 세계의 비결정적·복잡한 도구 체인에서는 중간 결과 확인이 필수하다는 반론을 제시한다.
Fireship · cosine 0.48
An ex-OpenAI researcher just deleted language from the LLM...
OpenAI 전 연구원이 만든 Jev는 언어를 제거한 System-1 분류기로, 기존 LLM보다 200배 빠르고 400배 저렴하며 환각이 없다.
Y Combinator · cosine 0.47
What Big Tech Missed And How Startups Can Still Win
Alexandre Lebrun이 Amab에서 세계 모델(World Model)로 AGI를 추구하며, LLM의 한계를 지적하고 스타트업의 과감한 리스크 테이킹을 강조한다.
Y Combinator · cosine 0.47
Beyond Bigger Models: Recursion As The Next Scaling Law In AI
AI 추론 성능 향상을 위해 모델 크기 확대 대신 추론 시 재귀(Recursion)를 활용하는 HRM과 TRM 논문 소개
Sabine Hossenfelder · cosine 0.46
Maths is Cooked: AI's Latest Breakthrough -- And What's Next
AI가 에르되시 추측 반례를 찾아내며 수학 연구의 미래와 인간 수학자의 역할 변화를 논한다.
