1. Google DeepMind, Gemini Robotics ER 2 공개
URL: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/gemini-robotics-er-2/
요약: Google DeepMind가 로봇을 위한 고수준 추론 모델 Gemini Robotics ER 2를 공개했습니다. 이 모델은 실시간 공간 추론, 비디오 기반 작업 진행 추적, 다단계 작업 계획, 여러 로봇 간 협업을 지원하며 Gemini API와 Google AI Studio에서 사용할 수 있습니다. 물리 세계의 에이전트가 단순 명령 수행을 넘어 상황을 확인하고 실패를 복구하는 방향으로 이동하고 있다는 점에서 의미가 큽니다.
2. Google, 7월 Gemini Drop에서 Flash 모델과 앱 통합 업데이트 발표
URL: https://blog.google/products-and-platforms/products/gemini/gemini-drop-july-2026/
요약: Google이 7월 Gemini Drop을 통해 Gemini 앱의 새 기능을 정리했습니다. macOS 음성 입력, 전 세계로 확대되는 Gemini Spark, Gemini 3.6 Flash 및 3.5 Flash-Lite 제공, Dropbox·Zillow Rentals·Viator 같은 외부 앱 연결, 개인화 이미지 생성 기능이 포함됐습니다. 생성형 AI가 별도 챗봇을 넘어 운영체제·브라우저·외부 서비스 흐름 안으로 더 깊게 들어가고 있음을 보여줍니다.
3. Liquid AI, CPU에서도 빠른 LFM2.5 장문 인코더 공개
URL: https://huggingface.co/blog/LiquidAI/lfm2-5-encoders
요약: Liquid AI가 Hugging Face를 통해 LFM2.5-Encoder-230M과 350M을 공개했습니다. 두 모델은 8,192 토큰 컨텍스트를 지원하며 분류, 라우팅, 정책 검사, PII 탐지 같은 상시 실행형 이해 작업을 CPU에서도 저렴하게 처리하는 데 초점을 둡니다. 모든 문제를 대형 생성 모델로 풀기보다 작은 인코더를 적재적소에 배치하는 비용 최적화 흐름이 더 중요해지고 있습니다.
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