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Stripe는 왜 OpenRouter를 인수하려 할까 — 멀티모델 라우팅이 인프라가 된 이유
Stripe의 OpenRouter 인수 합의를 모델 선택·provider routing·fallback·관찰과 비용 관리라는 실행 문제로 풀었습니다. 여러 AI 모델 사이의 중간층이 왜 독립 인프라가 됐는지 설명합니다.
AI가 AI 학습법까지 고칠 수 있을까 — AI4AI-Bench가 재귀적 자기개선을 재는 법
AI4AI-Bench는 코딩 에이전트가 단순한 실행 조정을 넘어 AI 학습 알고리즘 자체를 개선할 수 있는지 분리해 측정합니다. 4시간 탐색과 깨끗한 재학습, 정규화 점수와 추론 강도 결과를 중심으로 벤치마크의 의미와 한계를 정리합니다.
Codex가 2~3개월 뒤 원시적으로 보인다는 말의 뜻 — Tibo 인터뷰로 읽는 OpenAI의 다음 전략
Tibo Sottiaux의 2026년 8월 인터뷰를 바탕으로 OpenAI가 Codex와 ChatGPT를 왜 하나의 에이전트로 합치려 하는지, 클라우드 실행·Ultra Fast·토큰 효율·인프라 자기개선이 어떻게 연결되는지 정리합니다.
에이전트가 도구를 잘 쓰는 법, 하네스만 고치면 될까 — MidTool의 mid-training 접근
MidTool 논문은 AI 에이전트의 일반 도구 사용 능력을 후속 학습(post-training)에만 맡기지 않고 중간 학습(mid-training) 단계에서도 가르칠 수 있는지 살펴봅니다. 데이터 구성, 학습 순서, 적용 범위를 중심으로 정리합니다.