Morning Digest — 2026-05-22

• Google NotebookLM 기능 전반에 대한 비공식 Python API 제공
• 웹 UI에 노출되지 않은 기능까지 프로그래밍 방식 접근 지원
• Python 라이브러리와 CLI, Claude Code·Codex·OpenClaw용 에이전트 스킬 동시 제공

• Google Research의 ICLR 2026 TurboQuant를 Rust와 Python 바인딩으로 구현한 로컬 벡터 인덱스
• 코드북 학습 없는 data-oblivious 양자화 적용, 벡터 추가만으로 인덱싱 가능해 분포 변화 환경에 유리
• OpenAI 1536차원 기준 2비트 양자화 시 벡터당 6144B를 384B로 축소, 10M 코퍼스를 약 31GB에서 4GB 수준으로 절감

• Harvey·Legora류 기능을 묶은 오픈소스 법률 어시스턴트, AGPL-3.0 공개
• 문서 인용 기반 채팅, 매터 단위 프로젝트, 표 형식 추출, 재사용 워크플로우 제공
• Anthropic·Gemini·OpenAI BYOK 구조로 자체 GPU 없이 일반 웹 인프라에서 운영 가능

• scikit-learn 스타일 fit/predict 인터페이스로 분류·회귀를 바로 수행하는 정형 데이터 전용 모델
• 기본 모델은 TabPFN-3이며 TabPFN-2.6·v2 등 버전 지정 인스턴스 생성도 지원
• PyTorch·CUDA 기반 로컬 추론 제공, GPU 권장 환경은 약 8GB VRAM 이상이며 일부 대규모 데이터셋은 16GB 필요

• LLM 중국어 논리 추론 평가용 LLMEval-Logic 소개, solver-verified 방식으로 정답 검증 신뢰성 강화
• 적대적 하드닝(adversarial hardening) 적용 벤치마크 구성, 단순 패턴 매칭이나 데이터 오염 영향 완화 지향
• 중국어 중심 논리 추론 성능을 정밀 측정하도록 설계, 기존 영어 편중 벤치마크의 공백 보완

• GUI 비디오로부터 대규모 상호작용 궤적(interaction trajectory) 합성 제안
• 사람 시연 없이도 클릭·입력·화면 전이 정보를 만들어 GUI 에이전트 사전학습 활용
• 범용 GUI 에이전트의 일반화 성능 향상을 목표로 한 데이터 생성 중심 접근

• 정량 금융의 핵심 과제인 신호(signal) 발굴 과정을 멀티 에이전트 시스템으로 자동화하는 접근
• 자산·파생상품 거래 알고리즘 연구에서 아이디어 생성, 검증, 최적화 단계를 에이전트 분업으로 구성
• 금융 신호 탐색의 반복적 리서치 워크플로를 구조화해 탐색 속도와 실험 효율 개선에 초점

• Datasette에 저장된 데이터를 대화형으로 질의하는 AI 어시스턴트 첫 릴리스, SQLite 쿼리 생성 기반
• datasette-agent-charts 플러그인으로 Observable Plot 기반 차트 생성 지원, 데이터 탐색 UI 확장
• 이미지 생성(ChatGPT Images 2.0)·Fly Sprites 샌드박스 코드 실행 등 3개 플러그인 동시 공개

• RTX 4070 Super 12GB와 Ryzen 7 9700X 환경에서 Qwen3.6 35B A3B 실행 사례
• llama.cpp에서 MTP PR 병합 후 성능이 비MTP 수준까지 하락했다는 사용자 보고
• ik_llama.cpp의 MTP 지원과 CPU 오프로딩 최적화로 큰 속도 향상 체감 사례

• AI 영상 편집보다 선행 과제로 비정형 원본 아카이브의 검색 가능한 인덱스 구축 필요성 제시
• 2021 MacBook에서 Gemma 4 31B 로컬 실행, 약 50GB 스왑 사용하며 1년치 영상 인덱싱 수행
• ffmpeg 5개 프레임 추출, WhisperX 전사, pyannote 화자 분리, insightface 얼굴 임베딩 결합 파이프라인