4월 3일, NYU와 Meta FAIR 팀이 논문 'Hierarchical Planning with Latent World Models(HWM)'을 발표했습니다. 원문 주소: (https://arxiv.org/abs/2604.03208) 이 논문은 더 사실적인 미래 장면을 생성하는 데 계속 초점을 맞추기보다는, 세계 모델이 오랫동안 직면해 온 실행 문제로 방향을 전환했습니다. 작업 체인이 길어지면 예측 오차가 지속적으로 누적되고, 동작 탐색 공간도 빠르게 확대됩니다.

주류 관점은 모델 매개변수가 많을수록 인간 사고 방식에 가까워진다고 여긴다. 그러나 Zhejiang University 팀이 4월 1일 Nature Communications에 게재한 논문은 다른 관점을 제시했다. 그들은 모델(주로 SimCLR, CLIP, DINOv2) 규모가 커진 후 구체적 사물 인식 능력은 실제로 계속 향상되지만, 추상적 개념 이해 능력은 향상되지 않을 뿐만 아니라 오히려 다소 저하될 수 있음을 발견했다.

Claude Code의 이번 유출은 npm 패키지 배포 과정에서 문제가 발생했습니다. Anthropic이 cli.js.map 파일을 함께 배포하면서 외부로 유출되었습니다. 외부에서는 이 파일을 통해 51.2만 줄 이상의 코드를 추출했습니다. 그 안에는 40개 이상의 도구 모듈이 포함되어 있어, 많은 작업이 이미 더 세분화된 도구를 통해 실행되고 있음을 보여줍니다. 또한 4만 6천 줄에 달하는 QueryEngine도 있는데, 이는 전체 작업을 스케줄링하는 총 제어 센터 역할을 합니다. 추가로, 코드에는 이전에 공개되지 않았던 Buddy, Kairos, Auto Mode와 같은 몇 가지 기능도 드러났습니다.