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구글·메타, RL(강화학습) 모델링 완성 단계 진입
주요 AI 랩들이 RL 최적화 기술을 내재화함에 따라 향후 모델의 추론 및 에이전트 성능이 비약적으로 상승할 전망입니다.
원문 제목 @teortaxesTex: Both Google and Meta have figured out RL. https://t.co/FuXF3pIpjd
원문 보기 ↗●Cursor, 클라우드 에이전트를 자체 인프라에서 실행·자동 스케일링 지원●Cursor, '셀프 호스팅 머신' 지원... 코드·시크릿 외부 유출 없이 에이전트 실행●OpenAI, AI가 위험하게 작동할 경우 '자동 종료' 기능 개발 중●OpenAI Astra, '불투명 재귀' 추론 도입…AI 안전 전문가 경계령●Meta, Muse Spark 1.3 출시… 에이전트·코딩 성능 강화●Mistral, Enterprise 제외 일반 사용자 입출력을 기본 학습에 활용●OpenAI, 'ChatGPT Images 2.1 Astra' 내일 공개 예정설●미 법무부, OpenAI 저작권 소송서 지원 사격…"AI 학습 제한은 혁신 저해"●Claude, 백그라운드에서 데스크톱 조작 지원… Cowork·Claude Code 연동●Cursor, Gemini 3.8 Flash 모델 지원 시작●Gemini Notebook, 유연한 사용 한도 도입…리셋 주기 일일→5시간 단축
중요Cursor, 클라우드 에이전트를 자체 인프라에서 실행·자동 스케일링 지원
내부 서비스·특수 하드웨어 연동하면서 에이전트 루프는 Cursor에 유지. 보안·규제 환경에 유용.
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