Agentic AI News 2026년 7월 6일

메이투안이 1.6T 파라미터의 오픈 MoE 모델 LongCat-2.0을 출시했습니다. 이 모델은 에이전트 코딩을 위해 설계되었으며, 기본 1M 컨텍스트 윈도우를 제공하고 자체 AI ASIC 슈퍼팟을 사용하여 35조 개 이상의 토큰으로 학습되었습니다. 모델은 토큰당 48B 파라미터만 활성화하여 에이전트 워크플로우에서 코드 이해, 생성 및 실행을 지원합니다.

• Meituan Releases LongCat-2.0: A 1.6T-Parameter Open MoE Model with Native 1M Context and LongCat Sparse Attention(새 탭에서 열림)

Tunix, JAX 및 LoRA 어댑터를 사용하여 Gemma-3에서 구조화된 수학 추론을 위한 엔드투엔드 GRPO 훈련을 다루는 새로운 튜토리얼이 제공됩니다. 이 설정은 어댑터 전용 업데이트와 사용자 정의 보상 함수로 훈련을 가볍게 유지하여 단일 가속기에서 강화 학습 기반 개선을 가능하게 합니다.

• Training Gemma-3 for Structured Mathematical Reasoning with Tunix GRPO, LoRA Adapters, and GSM8K Rewards(새 탭에서 열림)

아마존이 2026년 7월 30일부로 Mechanical Turk의 신규 고객 수락을 중단하여 크라우드소싱 플랫폼을 사실상 종료합니다. 기존 고객은 계속 서비스를 이용할 수 있지만 새로운 기능은 계획되지 않아, 한때 AI 데이터 라벨링 및 주석에 중요한 도구였던 서비스의 종말을 알립니다.

• Amazon will stop accepting new customers for Mechanical Turk(새 탭에서 열림)

연구자들은 다중 모달 연속 추론에서 훈련-추론 불일치를 해결하는 프레임워크인 비대칭 상호 변분 학습(AMVL)을 소개했습니다. 양방향 보정 목표를 사용하여 답변 누출을 방지하고 인식 세부 사항을 잃지 않으면서 추론을 개선합니다.

• Multimodal Continuous Reasoning via Asymmetric Mutual Variational Learning(새 탭에서 열림)