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2026-09-26

2026년 9월 26일 (토)

3 개 소식 · 논문 3 편 · 주시 5 건 · 신규 페이지 9 개

**오늘의 발견은 랩 두 곳이 실제 작업을 내놓았는데 이 파이프라인은 어느 쪽도 겨냥하고 있지 않았다는 것이다.** [[entities/runway]] 는 **2026-09-03** 에 실시간 월드 모델을 발표했고 여기에는 **23 일 늦게** 도착했다. [[entities/ant-group]] 은 **2026-09-22** 에 **MIT** 로 6B 모델 두 개를 오픈소스했고 **4 일** 늦게 도착했다. 두 회사 모두 `sources.yaml` 어디에도 없다 — 블로그로도, X 계정으로도, 중국 랩 로테이션에도 — 따라서 아무것도 폴링하지 않았고 **아무것도 부재를 보고하지 않았다**. 세 번째 공백은 반대편에서 온 같은 모양이다: **Transparency Coalition** 은 추적 *되고* 있고 피드는 `OK` 를 읽으며, 여기 마지막 스냅숏은 **63 일** 전 것인데 그동안 주 단위 AI 법 85 개가 통과됐다. `sources.yaml` 은 이 저장소 자신의 자동화 경계상 수동 파일이므로, 이번 런은 편집하지 않고 표시만 한다 — 🆕 참조. **`www.anthropic.com` 이 네 번째 런 연속으로 1 차 응답했고** 9 월 항목 네 개를 반환했는데 새로운 것은 없었다. **시도한 다른 모든 호스트는 차단됐다**: `alignment.anthropic.com` (아홉 번째 런 연속), `www.transparencycoalition.ai`, `www.latent.space`, `runway.com`, 그리고 `huggingface.co` — 마지막 것은 표준 정책 아래 있으며, 시도한 것 자체가 정책 변경이 아니라 이번 런의 오류였다. 따라서 아래 거의 전부는 검색 패스로 조립되었고 그렇다고 밝힌다.

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[01]

주요 소식

점수 순. 거버넌스 소식이 독자가 가장 신경 쓸 항목인데 3 위인 이유는 interests.md 에 거버넌스 행이 없기 때문이고, 이번 런은 그것을 돌려 말하지 않고 산술을 따랐다 — 09-25 에 기록된 것과 같은 판단이다.

1. Ant Group 이 디자인 모델 두 개를 MIT 로 오픈소스했다. Alibaba 가 반대로 간 지 이틀 뒤에 (1.70 — 오늘 최고 점수이며, 페이지 최고 점수가 논문 선택이었던 이틀 연속 흐름을 끊는다)

  • 2026-09-22: AntLing 으로 공개하는 inclusionAI 가 Ming-Image-0.1-Design 패밀리를 릴리스했다 — Ming-Image-0.1-Design (6B, UI·인포그래픽·포스터를 위한 text-to-image, RGBA 투명 배경 출력) 과 Ming-Image-0.1-Design-Layer (6B, 평탄화된 디자인을 독립적으로 편집 가능한 투명 레이어로 분해), 그리고 오픈소스 Agent Skill 두 개 (source)
  • 라이선스: MIT (2 패스) — 이 위키가 중국 이미지 모델에 대해 보유한 가장 관대한 라이선스
  • 리더보드 헤드라인은 읽히는 것보다 좁다. AntLing 은 "Artificial Analysis 에서 오픈 웨이트 모델 중 1 위" 라고 주장한다. 슬라이스를 밝힌 패스는 UI/UX Design 슬라이스에서 오픈 웨이트 1 위, 2,100 표에 1,084 Elo (2026-09-24 기준), 그 범주 81 개 중 17 위, 그리고 아레나 전체 보드에서 995 Elo 로 45 위를 준다. Artificial Analysis 는 하나의 블라인드 pairwise 아레나를 돌리고 같은 표 풀을 용도별 슬라이스로 거르므로, 1 위는 필터 안의 순위다
  • 의의: 엿새 전 Qwen-Image-2.1 은 이 위키가 기록한 첫 비상업 조건 Alibaba / Qwen AI Lab 릴리스가 됐다. 중국 랩 둘이 이틀 간격으로 같은 모달리티에서 반대 방향으로 갔다 — Alibaba 의 변경을 설명하는 것이 무엇이든 그것은 관할권 제약이 아니다. 그랬다면 Ant Group 도 그 아래 있었을 것이다
  • 확인되지 않음: 1 차 문서를 하나도 읽지 못했다 — 모델 카드도, README 도, 라이선스 파일도 없어 MIT 라는 사실조차 검색 패스에 의존한다. 아키텍처, 베이스 모델, 학습 데이터 진술 없음. 이미지 안에 읽히는 텍스트를 렌더링하도록 만들어진 모델에 대해 안전·출처 표시·워터마킹 진술 없음. 그리고 출시일이 엇갈린다 (한 패스는 가중치를 2026-09-17, 두 패스는 릴리스와 모델 카드 갱신을 2026-09-22 로 잡는다)
  • → Ming-Image-0.1-Design · Ant Group (inclusionAI / AntLing) · Open-Weights Policy Fight

2. Runway 가 돌아가는 중에 조종하는 월드 모델을 내놓았고, 이 위키는 3 주 뒤에 알았다 (1.30)

  • 2026-09-03: GWM Worlds 2, 연속 720p 영상을 24 fps 로, 48,000 Hz 오디오와 함께 생성하는 리서치 프리뷰 General World Model 이며 고정 길이에 제한되지 않는다 (source)
  • 인터페이스는 WorldPrompt 이고 두 패스에서 스크립팅 언어가 아니라 프롬프트 메커니즘으로 기술된다: 환경 요소를 — 첫 프레임을 포함해 — 고정한 뒤 캐릭터·카메라·환경을 조종하는 타임스탬프 이벤트를 받으며, 그 이벤트는 생성이 돌아가는 중에 발행된다
  • 명시된 레시피: 베이스 영상 모델을 WorldPrompt 형식에 fine-tune, autoregressive 생성을 위한 post-training, 실시간 속도를 위한 distillation. 가용성은 문의 기반이고 가격도 정식 출시일도 없다
  • 의의: 이 위키가 뭉뚱그려 온 구분을 강제한다. 생성형 월드 모델은 조작 아래 스트림이 일관되게 유지되는가로 판정되고, 예측형 은 그에 따라 행동했을 때 과제 성공률이 오르는가로 판정된다 — 그리고 같은 스냅숏이 각각 하나씩을 가져왔다 (논문 선택 2 참조). 새 World Models 페이지가 그 분기를 담는다
  • 확인되지 않았고, 사실상 전부다: 어떤 종류의 벤치마크도 없음, 파라미터 수 없음, 베이스 모델 이름 없음, "실시간" 을 넘는 지연 수치 없음, 라이선스 없음, 가중치 없음, 그리고 임의 길이의 실사급 영상과 오디오를 내보내는 모델에 대해 워터마킹이나 출처 표시 진술 없음 — 생성된 모든 프레임에 SynthID 를 싣는 Gemini 3.8 Live 와 대비된다. 실시간 생성이 "충실도를 속도와 맞바꾼다" 는 Runway 자신의 단서에는 맞바꿈의 어느 쪽에도 수치가 없다
  • → GWM Worlds 2 · Runway · World Models

3. 미국 주지사 셋이 8 일 만에 embedded-auditor 메커니즘을 행정명령에 써넣었다 (1.20)

  • California EO N-9-26 (2026-09-18) 은 Government Operations Agency 에 2026-11-16 까지, 주법이 프런티어 모델에 "kill switch" 를 요구해야 하는지, 가장 큰 개발사의 랩 내부에 독립 감사인을 배치해야 하는지, 보고 대상 안전 사고에 loss-of-control 사건을 포함하도록 확대해야 하는지 권고하도록 지시한다 (source)
  • Illinois EO 2026-07 (2026-09-22) 은 Illinois AI Cabinet 을 설치한다 — 학계·법률·윤리·거버넌스 출신과 명시된 주 기관 여덟 곳 — AI 사고 대응과 공공 인프라 보호를 자문하기 위해서다. 위원 임명은 "향후 몇 주 내 발표 예정" 이므로 기구는 존재하고 그 구성은 존재하지 않는다
  • Oregon EO No. 26-26 은 주 CIO 에게 AI 안전에 관한 적절한 제3자 검토 기준을 세우고 kill-switch 요건을 평가하도록 지시한다. 서명일은 확인되지 않았다
  • 의의: 이 위키는 두 달 동안 Embedded Evaluation 을 랩이 스스로에 대해 제안하는 것으로 기록해 왔다 — Amodei 의 "employee-like access" 에세이 (09-12) 와 안전보장이사회 재진술 (09-23), Anthropic 의 Accenture 계약 (09-18), OpenAI 의 원칙 (09-16). 그 에세이로부터 엿새 뒤, 미국의 한 주가 같은 메커니즘을 요건으로 기초하기 시작했다. kill switch 는 반대로 간다: 두 개 주 행정명령에 있고 이 위키가 보유한 어떤 랩 제안에도 없으며, 이것이 중요한 이유는 정부가 부과하는 차단에는 antitrust waiver 가 필요 없기 때문이다 — Buist v. Anthropic PBC 가 다투는 바로 그것이다
  • 규모: Coalition 자신의 중간 집계 기준 2026 년 현재까지 27 개 주에서 85 개의 새 AI 관련 법. 여섯 개 주가 아직 회기 중이고 Illinois 는 11 월 말 복귀
  • 확인되지 않음: 명령 원문을 읽지 못했다 — 세 사이트 모두 도달 불가이거나 가져오지 않았으므로 모든 조항은 보도의 요약이다. 세 명령 어느 것도 "frontier model" 을 정의하지 않아 적용 범위 기준이 없다. 집행 메커니즘, 벌칙, 예산 수치 없음. Oregon 서명일 없음. Illinois 위원 명단 없음. 85 / 27 수치는 어떤 관보에도 대조하지 않았다
  • → AI Governance · Embedded Evaluation · Frontier Pacing
[02]

논문 선택

sources/papers-daily/hf-daily-2026-09-26.md 에서 — 25 개 항목, 중복 제거 후 24 개 신규. 업보트는 해당 커뮤니티의 인기 신호일 뿐이다.

Just-in-Time Memory: Learning to Curate Task-Adaptive Memory for LLM Agents — arXiv 2609.27334 (1.65 — 최고 점수 논문 선택)

  • TL;DR: 에이전트 메모리 시스템은 미래의 질의가 존재하기 전 쓰기 시점에 무엇을 남길지 정하고, 그래서 정보를 돌이킬 수 없게 파괴하며 장기 지평 credit assignment 문제를 만든다. JitMem 은 원본 트래젝토리를 보존하고 과제가 알려진 읽기 시점에 큐레이션한다. 가장 강한 베이스라인 대비 ALFWorld / WebShop / τ²-bench 에서 +16.2 / +16.3 / +3.9 절대 성공률 포인트
  • 읽을 이유: 핵심 수치가 아니라 ablation — 학습하지 않은 큐레이터가 이미 그 베이스라인들을 넘는다. 즉 이득의 대부분은 학습이 아니라 시점이다
  • → Just-in-Time Memory: Learning to Curate Task-Adaptive Memory for LLM Agents

Agent-Editing World Model: Rethinking World Modeling for LLM Agents — arXiv 2609.28416 (1.65)

  • TL;DR: 도구 응답 예측을 그만둔다 — 고엔트로피이고 실행 의존적이며 "실제 피드백을 쓸 수 있을 때" — 그리고 대신 과제 진행 상태를 모델링한다. Action Judge 가 결정을 Critical / Exploratory / Noisy 로 분류하며 70.5% macro-F1, 가장 강한 프런티어 베이스라인 대비 +10.6. EditAct 는 벤치마크 6 개와 백본 3 개에서 3.2–6.7 포인트를 더하고, AEWM-RFT 는 추론 시점에 월드 모델을 돌리지 않고 Self-RFT 대비 +2.2–2.6 을 유지한다
  • 읽을 이유: 같은 스냅숏의 JitMem 과 짝지으면 서로 다른 서브시스템에 대한 같은 논증이다 — 아직 가서 볼 수 있는 것을 압축하지 말라 — 그리고 어느 논문도 다른 쪽을 인용하지 않는다. 두 번째 발견은 덜 편안하다: 에이전트 자신의 이력이 능동적인 오류원이고 해법은 그것을 편집하는 것인데, 그러면 트래젝토리는 더 이상 에이전트가 무엇을 했는지의 기록이 아니다
  • → Agent-Editing World Model: Rethinking World Modeling for LLM Agents

PACT: From Credit Assignment to Critic Alignment — arXiv 2609.26355 (1.39)

  • TL;DR: Completeness, Prefix Consistency, Neutrality 세 정칙성 조건이 토큰 수준 credit 을 유일하게 결정함이 증명된다 — 이 분야가 그동안 정의 없이 논쟁해 온 대상이다. 거기서 읽어낸 것: 이상적 On-Policy Distillation 교사는 암묵적 critic 이고, 응답 수준 RLOO 는 토큰 수준 credit 의 기대 policy-gradient 기여와 일치하며, GAE 에서는 critic 오차가 credit 자체와 맞먹는 크기가 될 수 있다. PACT 는 actor 와 critic 순서를 바꿔 에이전트형 수학에서 72.87% (GRPO 대비 +8.80), SWE-bench Verified 에서 67.4% (GRPO 대비 +2.0) 를 낸다
  • 읽을 이유: 결과가 동기를 반박하는데 논문은 조정하지 않는다 — credit 이 가장 긴 지평에 퍼져 있는 벤치마크에서 마진이 네 배 작은 것은 장기 지평 credit 이론이 예측하는 것과 정반대다
  • → PACT: From Credit Assignment to Critic Alignment
[03]

주시

  • 실제 작업을 내놓는 랩 두 곳이 sources.yaml 어느 티어에도 없다. Runway (+23 일) 와 Ant Group (inclusionAI / AntLing) (+4 일) 둘 다 제3자를 통해 이 위키에 도달했다 — Latent Space 에세이와 r/LocalLLaMA 게시물. 둘 다 랩을 겨냥한 폴링이 있었다면 제때 도착했을 것이고, 어느 쪽도 폴링되지 않는다. 이것은 수동 파일이다. 🆕 참조
  • 추적 중인 Tier-1 피드 하나가 내내 OK 를 읽으면서 63 일 동안 캡처가 없었다. Transparency Coalition 은 미국 주 AI 법제에 대해 주간으로 발행하고, 여기 마지막 스냅숏은 2026-07-24 자다. 피드는 실패한 적이 없다 — 후보들이 런마다 임계값 아래로 순위가 매겨졌고, 그동안 주 단위 법 85 개가 지나갔다. W39 lint 로 이월
  • prefetch 피드 하나가 실패 중인데 원장 자신은 녹색을 읽는다. state/prefetch.json 은 Google DeepMind 를 ParseError: not well-formed (invalid token): line 1, column 0 과 함께 FAIL 로 표시하지만, last_ok 는 2026-09-25 를 읽는다 — 따라서 이것은 죽은 피드가 아니라 오늘 fetch 만의 문제이고, 실패한 fetch 를 죽은 소스로 쓰지 말라는 2026-07-26 규칙이 적용된다. 나머지 11 개 피드는 OK
  • Meta 의 Muse 파트너 목록이 스스로와 맞지 않는다. 09-23 캡처는 Walmart 와 Instacart 를 기록하고 (2 패스), 오늘 읽은 패스는 Walmart 와 PayPal 을 지목한다. Walmart 는 양쪽에 있다. 리테일러와 결제 레일은 "거래에서 소액 수수료" 라고 밝힌 사업 모델에 대해 서로 다른 것이고, 두 런 모두 Meta 1 차 페이지를 읽지 못했다. 해소하지 않고 페이지에 기록
  • Anthropic 의 Alignment Science 블로그가 아홉 번째 런 연속 도달 불가여서, 그 글 목록을 여전히 sources/ 와 대조할 수 없다. 이 위키가 존재하는 동안 그곳이 낸 네 건 중 두 건을 +73 일과 +38 일에 통째로 놓쳤다
[04]

위키 신규

페이지 9 개. 검토할 것은 엔티티 두 개와 개념 페이지다.

결정이 필요함 — sources.yaml 은 수동 파일이고 이번 런은 편집하지 않았다. 세 가지를 추가했다면 오늘 발견 중 셋을 막았을 것이다: Runway (official_blogs 또는 x_accounts — @runwayml 이 스펙을 그대로 실었다), inclusionAI / AntLing (현재 DeepSeek, Alibaba, Moonshot, Z.ai, MiniMax 를 다루는 중국 랩 로테이션의 여섯 번째 슬롯), 그리고 Transparency Coalition 에 대한 임계값 예외 — 그쪽 문제는 부재가 아니라 순위다.

[05]

업데이트

  • AI Governance: 세 주 행정명령 전문, 그리고 그에 맞물린 63 일 캡처 공백 기록
  • Embedded Evaluation: 페이지의 전제가 바뀐다 — 메커니즘이 랩 제안에서 법령 초안으로 열흘 만에 옮겨갔고, 누가 평가자를 고르는가는 더 이상 랩의 답이 아니다
  • Frontier Pacing: 랩 쪽 기원이 없는 브레이크로서의 kill switch, 그리고 그것을 부과하는 데는 antitrust waiver 가 필요 없다는 점
  • Agents (LLM Agents): 하나의 논증으로서의 JitMem 과 AEWM — 한 주에 논문 네 편, 각각 미리 결정하도록 만들어진 구성 요소를 제거한다
  • Agentic Reinforcement Learning: PACT 의 유일성 증명, 그리고 이 페이지가 09-02 부터 축적해 온 클러스터에 내려앉는 OPD-as-implicit-critic 결과
  • Mechanistic Interpretability: 이 페이지에서 superposition 이 이제 두 가지 의미를 갖는다 — 표현의 학습된 성질, 그리고 학습이 침식하는 입출력 사상의 구조적 성질. 둘은 사전학습에 대해 정반대를 예측한다
  • Open-Weights Policy Fight: 이틀 간격, 랩 둘, 반대 방향의 라이선스 분기
  • Embodied Agents: World Models 로 상호 참조
  • Meta AI: Muse 파트너 불일치, 그리고 기록하되 채택하지 않은 단일 패스 Connect 항목 두 건
  • index.md: 신규 9 줄