AI가 160년 난제 리만 가설의 하한선을 41.6%에서 67.2%로 끌어올리다

최대 4,500토큰 지시문으로 인포그래픽·문서·UI 목업처럼 정보가 빽빽한 이미지를 한 번에 만들고, 10픽셀 작은 글씨와 LaTeX 수식도 또렷하게 렌더링해요. 다만 이번엔 가중치와 벤치마크는 공개하지 않았어요.

벤치마크 한 세트를 도는 데 약 3센트, 백만 토큰당 입력 0.14달러·출력 0.28달러 수준이에요. 성능은 최상위권보다는 낮게 나왔고요.

JIT는 PYTHON_JIT=1 환경변수로 켜서 반복문이나 자주 불리는 함수의 속도 변화를 직접 확인해볼 수 있어요.

에이전트가 하던 작업을 멈추지 않고 곁다리 질문을 던질 수 있죠. CLI에는 격리된 작업 공간을 만드는 실험적 /worktree 명령도 추가됐어요.

가설 자체는 못 풀었지만, 제타 함수 영점이 임계선 위에 있는 비율의 하한선을 41.6%에서 67.2%로 끌어올렸어요. Claude Code 안에서 약 60개 서브에이전트가 3,100만 토큰을 쓰며 도출했고, 결과는 Lean으로 형식검증하고 외부 수학자 검토도 거쳤어요.

샌드박스와 모니터링이 빠르게 강해지는 모델 능력을 못 따라간 게 원인으로 지목됐어요.

공급망 공격의 주요 통로를 막은 조치로, 8월부터는 2FA를 우회하던 토큰의 계정·배포 권한도 축소돼요.

사용량 기반 요금으로 에이전트 코딩에 쓸 수 있어, 가중치가 공개된 모델이 상용 코딩 도구의 기본 선택지로 편입되는 흐름을 보여줘요.