오늘의 요약

  • Meta, MSL 첫 모델 Muse Spark 정식 공개
  • Zhipu AI GLM-5.1, 오픈 웨이트 선두
  • Anthropic, 장기 실행용 Managed Agents 공개
  • Qwen3.6-Plus 지표 개선, 가중치 미공개
  • APEX-Agents-AA, 롱호라이즌 한계 확인

Meta, MSL 첫 모델 Muse Spark 정식 공개

2026년 4월 8일 수요일
#Meta#Muse Spark#Anthropic#GLM-5.1#Agents#OpenAI#Codex

헤드라인: Meta, MSL 첫 모델 Muse Spark 정식 공개

참고 링크: 544 Twitters, AINews’ website, AINews is now a section of Latent Space, opt in/out

Meta가 Meta Superintelligence Labs의 첫 모델 Muse Spark를 공식 출시하며, 네이티브 멀티모달(multimodal) 추론(reasoning)과 툴 사용(tool use), 시각적 chain of thought, 멀티 에이전트 오케스트레이션을 전면에 내세웠다. Spark는 meta.ai 및 Meta AI 앱에서 제공되며, 일부 파트너에게는 프라이빗 API 프리뷰를 제공하고, 이번 첫 릴리스가 아닌 향후 버전의 오픈소스(open-source)화를 시사했다.

서드파티 벤치마킹에서는 Spark가 프런티어(frontier) 라인에 진입했지만 전 분야 1위는 아니라는 평가가 나왔고, MMMU-Pro, HLE, FrontierMath, GPQA Diamond 등에서의 수치와 토큰 효율(token-efficiency)에 대한 언급이 이어졌다. Meta 측은 학습 효율(training efficiency)과 테스트 타임 스케일링(test-time scaling), 응답 길이 압박에서의 thought compression, 병렬 멀티 에이전트 추론(parallel multi-agent inference) 등을 기술적 포인트로 강조했다.

주의: ## 헤드라인 섹션에서 새로운 마크다운 링크를 추가하거나, 아래 Recap에 이미 있는 링크를 중복해서 다시 넣지 마세요.

AI Twitter Recap

Meta Superintelligence Labs의 Muse Spark 데뷔와 Meta의 프런티어 복귀

  • Muse Spark 출시: Meta가 Meta Superintelligence Labs의 첫 모델 Muse Spark를 공식 출시했다. 네이티브 멀티모달 추론 모델로서 툴 사용, visual chain of thought, 멀티 에이전트 오케스트레이션 / “Contemplating mode”를 내세웠고, meta.ai와 Meta AI 앱에서 제공된다. 일부 파트너 대상 프라이빗 API 프리뷰를 진행하며, 이번 첫 릴리스는 아니라도 향후 버전은 오픈소스로 가겠다는 의사를 밝혔다 @AIatMeta, @alexandr_wang, @shengjia_zhao. 여러 Meta 연구자들은 ~9개월 동안 인프라, 아키텍처, 최적화, 데이터 파이프라인 전반의 스택을 재구축했다고 강조했고, Spark를 더 큰 스케일링 로드맵의 출발점으로 설명했다 @jack_w_rae, @ananyaku, @_jasonwei.

  • 독립 평가(bench) 그림: 서드파티 벤치마크는 Spark가 실제 프런티어 진입 모델임을 시사하지만, 전 항목에서 범주 최상위(category-leading)는 아니라는 인상을 준다. Artificial Analysis는 Intelligence Index에서 52를 부여하며 Gemini 3.1 Pro Preview, GPT-5.4, Claude Opus 4.6 다음으로 위치시켰고, MMMU-Pro (80.5%), HLE (39.9%), 그리고 이례적으로 낮은 reasoning token 사용량을 함께 언급했다—인덱스 실행에 58M output tokens을 사용했으며 GPT-5.4는 120M, Claude Opus 4.6은 157M이었다 @ArtificialAnlys, token-efficiency detail. Vals는 Muse Spark를 전체 인덱스 #3로 두고 TaxEval, 파이낸스, 터미널 작업에서의 강점을 강조했다 @ValsAI. Epoch AI는 FrontierMath tiers 1–3 39%, tier 4 15%, GPQA Diamond 90%, 예비 ECI 154를 보고했다 @EpochAIResearch. Scale AI는 SWE-Bench Pro, HLE, MCP Atlas, PR Bench Legal에서 #1 공동이라고 보고했다 @scale_AI. 기술 계정 전반의 컨센서스는 첫 MSL 릴리스치고 기대 이상으로 강하다는 쪽이었지만, 최상위 비공개(proprietary) 코딩/에이전트 모델 대비 장기 에이전틱(long-horizon agentic) 작업에서는 약하다는 평가도 있었다 @matthuang, @omarsar0.

  • 기술적으로 눈에 띈 점: Meta 스레드에서 가장 흥미로운 연구 신호는 런칭 자체보다 학습 효율(training efficiency) 및 테스트 타임 스케일링(test-time scaling) 관련 주장이다. Meta는 재구축한 사전학습(pretraining) 스택이 Llama 4 Maverick 대비 >10× 적은 compute로 동등한 역량에 도달할 수 있다고 말했고, RL 학습이 매끄럽게 스케일되며 응답 길이 압박에서 더 토큰 효율적으로 변하는 “thought compression” 레짐을 언급했다 @AIatMeta, @ananyaku. 또한 **병렬 멀티 에이전트 추론(parallel multi-agent inference)**이 유사한 지연(latency)에서 성능을 높이는 방법이라고 명시했는데, 여러 엔지니어가 이를 이번 릴리스의 흥미로운 포인트로 지목했다 @AIatMeta, @ananyaku, @patrickc. 커뮤니티 테스트에서는 Spark가 image-to-code와 원샷(one-shot) 게임 생성에 유난히 강하다는 피드백도 빠르게 나왔는데, 이는 단순 벤치 튜닝을 넘어 시각 grounding과 코딩 통합이 강하다는 신호로 해석되었다 @skirano, @mattdeitke, @garrytan.

오픈·호스티드 모델 경쟁: GLM-5.1, Qwen3.6 Plus, 그리고 오픈 생태계

  • GLM-5.1, 오픈 웨이트 선두로 부상: 여러 기술 계정은 Zhipu AI의 GLM-5.1을 현 시점의 대표 오픈 웨이트(open-weight) 릴리스로 지목했다. Sebastian Raschka는 MLA와 DeepSeek Sparse Attention을 사용한 DeepSeek-V3.2 유사 아키텍처로 보이되, 레이어 수가 더 많고 벤치 수치가 더 강하다고 언급했다 @rasbt. 다른 이들은 MIT 라이선스이며 SWE-Bench Pro에서 오픈 SOTA를 달성한 것으로 보인다고 강조했다 @NielsRogge. Together AI는 장기 코딩과 툴 사용 에이전트에 프로덕션 투입이 가능하다고 밀었고, RL 포스트트레이닝으로 GLM-5 대비 코딩 28% 개선, thinking mode, 구조화된 JSON, 다회 툴 사용을 지원한다고 밝혔다 @togethercompute.

  • Qwen3.6 Plus, 개선 폭은 크지만 여전히 비공개: Alibaba는 Qwen3.6-Plus가 완전히 프로덕션 준비가 되었고 OpenRouter 채택이 강하다고 발표했다 @Alibaba_Qwen. Artificial Analysis의 더 긴 벤치 스레드에 따르면, Intelligence Index에서 50으로 Qwen3.5 397B 대비 5점 상승했으며 MiniMax-M2.7와 비슷하고 GLM-5.1 (51) 바로 아래다. 또한 환각(hallucination) 지표도 개선되어 AA-Omniscience Index를 -30 → +3으로 끌어올렸고, 1M-token 컨텍스트, 네이티브 비전 입력, 비교적 저렴한 가격을 유지했다—전체 Intelligence Index 실행 비용이 약 $483으로 GLM-5.1 $813보다 낮고, 최상위 서구권 비공개 모델들보다 훨씬 저렴하다는 설명이다 @ArtificialAnlys. 다만 중요한 단서는 Alibaba가 셀프 호스팅 가능한 동등 모델의 가중치를 공개하지 않았다는 점이다.

  • 오픈 생태계의 Qwen 의존 심화: Epoch AI와 협력자들은 오픈 생태계 활동을 9개월 동안 스크레이핑한 The ATOM Report를 공개하며, 오픈 모델 생태계가 점점 Qwen 기반 위에 구축되고 있고 월간 **fine-tune 및 다운로드의 >50%**가 Qwen 파생 작업에 해당한다고 주장했다 @xeophon, follow-up. 이는 ‘오픈 연구소들이 순수 compute에서는 최상위 프런티어에 뒤처질 수 있지만, distillation, 빠른 아키텍처 모방, 공격적인 비용/성능 최적화로 충분히 경쟁력을 유지할 수 있다’는 논지와 맞물린다 @EpochAIResearch.

에이전트, 하네스(harness), 그리고 모델에서 관리형 시스템으로의 이동

  • Anthropic Managed Agents, 다음 제품 레이어를 시사: Anthropic이 Managed Agents에 관한 엔지니어링 포스트를 공개하며, 이를 장시간 실행(long-running) 에이전트를 위한 호스티드 런타임(hosted runtime)으로 설명했고, “programs as yet unthought of”를 위한 인프라를 만들고 있다는 식으로 문제를 프레이밍했다 @AnthropicAI. 기술 빌더들의 반응은 즉각적이었다: 이는 “API 기능 하나 추가”라기보다, 토큰 판매에서 에이전트 결과(outcomes) 판매로의 전환이며 런타임·인프라·툴 오케스트레이션이 모델과 함께 더 강하게 번들화된다는 해석이 나왔다 @Yuchenj_UW, @alexalbert__. 실무자들은 프런티어 랩이 더 완성된 에이전트 스택을 출시할수록 커스텀 인프라 투자가 빠르게 구식이 될 수 있다고 경고하기도 했다 @jerryjliu0.

  • 하네스(harness)가 핵심 최적화 표면으로 부상: 여러 게시물은 ‘모델만큼이나 harness에서 성능 개선이 나온다’는 테마로 수렴했다. LangChain과 JetBrains는 Deep Agents, LangSmith, ACP로 커스텀 코딩 에이전트를 구축하는 내용을 강조했다 @jetbrains, @Hacubu. LangChain은 또한 harness hill-climbing을 주제로, 자기 개선 에이전트는 한 줄 프롬프트가 아니라 eval 큐레이션, 과적합(overfitting) 제어, acceptance gates, 업데이트 알고리즘 등 시스템 문제라고 주장했다 @Vtrivedy10, @hwchase17. Cursor는 제품 레벨에서 여러 개선을 출시했는데, 어떤 머신에서도 원격으로 에이전트를 실행할 수 있게 했고 @cursor_ai, PR 활동을 실시간으로 학습하는 코드 리뷰 에이전트를 도입해 머지 전 78% 이슈 해결을 언급했다 @cursor_ai. Cline은 kanban support, improved terminal persistence, 그리고 Droid agent support를 추가했다 @cline.

  • 분산 학습과 에이전트 오케스트레이션을 위한 신규 인프라: 인프라 측면에서 PyTorch의 Monarch는 Kubernetes support, RDMA on AWS EFA and AMD ROCm, SQL telemetry, live dashboards, TUI 등을 추가하는 대규모 업데이트를 받았고, 슈퍼컴퓨터를 인간과 에이전트 모두가 더 쉽게 다루도록 한다는 포지셔닝을 분명히 했다 @PyTorch. LangChain은 LangSmith Deployments에 멀티 에이전트 통신을 위한 A2A support를 추가했다 @LangChain. W&B는 Automations를 출시해 트레이닝/평가 이벤트를 GitHub Actions, 배포 워크플로, 인프라 셧다운 등으로 트리거할 수 있게 했다 @wandb.

벤치마크, 검색(retrieval), 그리고 연구 방법

  • APEX-Agents-AA, 더 어려운 장기 프로페셔널 벤치 추가: Artificial Analysis가 Mercor의 프로페셔널 작업 벤치마크를 구현한 APEX-Agents-AA를 출시했다. 투자은행, 컨설팅, 법률 분야의 452 tasks를 Stirrup harness에서 실행한다 @ArtificialAnlys. 상위 모델들은 촘촘히 붙어 있으며 GPT-5.4 at 33.3%, Claude Opus 4.6 at 33.0%, **Gemini 3.1 Pro Preview at 32%**로 요약된다. 메타 포인트는 ‘최상위 모델조차도 현실적이고 툴 의존적인 장기 작업을 pass@1에서 약 1/3만 해결한다’는 점으로, 장기 에이전트 신뢰성에서 개선 여지가 크다는 해석이 뒤따랐다.

  • 미드 트레이닝(mid-training)과 병렬 추론(parallel reasoning)의 성숙: Meta FAIR는 RL of Interleaved Reasoning 연구를 공개하며, 사전학습과 포스트트레이닝 사이에 mid-training SFT+RL 단계를 두는 접근을 주장했다. Llama-3-8B에서 직접 포스트트레이닝 RL을 하는 것 대비 추론 벤치에서 3.2× 개선을 보고했다 @jaseweston. FAIR는 또한 ThreadWeaver를 오픈소스화했고, 여섯 개 작업에서 순차 long-CoT 성능을 유지하면서 up to 3× speedup을 주장하는 parallel reasoning 방법이라고 소개했다 @LongTonyLian. 이는 Muse Spark의 테스트 타임 멀티 에이전트 및 thought-compression 테마와도 결이 닿는다.

  • 검색/문서 이해가 로컬로 이동: 여러 게시물은 로컬 PDF/문서 파싱과 검색에 초점을 맞췄다. LlamaIndex는 로컬 파서 LiteParse 기반의 Claude 스킬 /research-docs를 공개하며, 정확한 인용, 페이지 단위 바운딩 박스, 감사 가능 HTML 리포트를 제공한다고 했다 @ErickSky. Muna와 Nomic은 로컬/온디바이스 PDF 레이아웃 파싱용 nomic-layout-v1을 공개했다 @usemuna, @andriy_mulyar. Weaviate의 IRPAPERS 벤치마크는 텍스트 검색과 이미지 검색이 서로 다른 서브셋에서 실패하며, 최적 결과는 multimodal hybrid search에서 나온다고 보고했다 (49% Recall@1, 95% Recall@20) @weaviate_io. LlamaIndex는 VLM 기반 OCR의 프로덕션 실패 모드로 repetition loops와 recitation safety errors를 기록하며, 전용 파서가 여전히 중요하다는 점을 강화했다 @llama_index.

사이버보안, Mythos 회의론, 그리고 오픈 vs 클로즈드 논쟁

  • Mythos에 대한 기술적 반발은 재현성(reproducibility)에 집중: 타임라인에서 Mythos 추측이 많았지만, 기술적으로 의미 있는 반응 중 하나는 Stanislav Fort였다. 그는 Anthropic이 쇼케이스한 취약점 분석을 오픈 모델로 재현했다고 주장했으며, 8/8 models가 대표 사례인 FreeBSD zero-day를 회수했고, 범위를 좁힌 설정에서는 3B-class model도 가능했다고 보고했다 @stanislavfort. Clement Delangue도 같은 취지의 포인트를 확산하며, 작은 오픈 모델이 쇼케이스 분석의 상당 부분을 재현한다면 AI 사이버의 프런티어는 단일 클로즈드 모델이 독점하기보다 “super jagged”일 수 있다고 했다 @ClementDelangue.

  • 현실적 결론은 ‘마법 같은 공격’이 아니라 방어 태세 강화: 또 다른 스레드는 강한 사이버 모델의 핵심 함의가 ‘무한 해킹 파워’가 아니라 패치 파이프라인 가속, 메인터이너 협업, 안전한 포맷, blast-radius 감소라는 주장으로 이어졌다. Delangue는 safetensors가 PyTorch Foundation에 합류한 사례를 구체적 보안 강화 시그널로 언급했다 @ClementDelangue. 다른 이들은 과장된 공공 서사를 비판하며, 익스플로잇 생성, 지속(persistence), 운영적 성공은 별개의 문제라고 지적했다 @JonKBateman. 엔지니어링 관점에서 가장 선명한 메시지는 ‘모델 능력’ 자체보다 방어자 생태계와 배포 워크플로가 병목이 되고 있다는 점이었다 @ClementDelangue.

Top tweets (by engagement)

  • Meta / Muse Spark launch thread: Alexandr Wang의 스택 재구축 및 Muse Spark 출시 스레드가 그날의 핵심 기술 스토리로 꼽혔다 @alexandr_wang.
  • Meta product announcement: Meta의 공식 Muse Spark 런칭 포스트는 높은 engagement를 얻었고, 가장 깔끔한 제품 요약을 포함한다고 언급됐다 @AIatMeta.
  • Anthropic Managed Agents: Anthropic의 장기 실행 에이전트 호스티드 발표는 모델 릴리스 외 플랫폼/인프라 관점에서 가장 전략적인 포스트로 평가됐다 @AnthropicAI.
  • Cursor remote agents: Cursor의 ‘어떤 머신에서도 에이전트를 실행하고 원격 제어’ 기능은 즉시 활용 가능한 제품 업데이트로 언급됐다 @cursor_ai.
  • Perplexity’s Billion Dollar Build: 위 항목들보다 덜 기술적이지만, 에이전트 제품의 상업화 방향을 가늠할 신호로 언급됐다 @perplexity_ai.

AI Reddit Recap

/r/LocalLlama + /r/localLLM

  • It looks like we’ll need to download the new Gemma 4 GGUFs (Activity: 602): 새로운 Gemma 4 GGUFs가 여러 기술적 이슈 및 개선을 반영해 업데이트되었다. attention rotation (heterogeneous iSWA), CUDA buffer overlap 관련 핵심 수정, byte token 처리를 위한 BPE detokenizer 개선, 'add bos'를 true로 설정, Gemma 4 전용 파서 및 커스텀 newline splitting 도입 등이 언급된다. 자세한 변경은 게시물에 링크된 GitHub pull requests에서 확인할 수 있다. 댓글에서는 llama 3 tokenizer 이슈와 비교하며, bartowski/heretic 버전 등 다른 배포본도 업데이트가 필요한지 논의했다.

  • Gemma4-31B worked in an iterative-correction loop (with a long-term memory bank) for 2 hours to solve a problem that baseline GPT-5.4-Pro couldn’t (Activity: 509): 더 작은 모델인 Gemma4-31B가 장기 메모리 뱅크를 포함한 iterative-correction 루프로 2 hours 동안 문제를 풀어, 더 큰 GPT-5.4-Pro 베이스라인이 못 한 작업을 해결했다는 내용이다. 이는 단순 파라미터 스케일보다, 여러 패스에서 자신의 추론을 디버깅하는 아키텍처적 장치가 더 영향력이 있을 수 있음을 시사한다. 구현의 기술적 상세는 repository에 있다. 댓글에서는 아키텍처 vs 스케일의 의미, 벡터 DB나 timestamped context pruning으로 working memory를 흉내낼 수 있는지 등이 논의됐다.

  • You can now fine-tune Gemma 4 locally 8GB VRAM + Bug Fixes (Activity: 1123): Gemma 4를 로컬에서 8GB VRAM만으로 fine-tune할 수 있다는 안내 이미지로, Unsloth 노트북을 통해 FA2 대비 약 1.5x faster, ~60% less VRAM로 학습 가능하다고 주장한다. gradient accumulation, 대형 모델의 index error, float16 audio overflow 등 여러 bug fix도 함께 언급된다. 댓글에서는 fine-tuning이 스타일 변화에 그치는지 vs 새로운 정보를 주입하는 continued pretraining에 쓸 수 있는지, 26/31B를 3090 같은 단일 GPU에서 돌릴 수 있는지 같은 현실적 질문이 나왔다.

  • Auto-creation of agent SKILLs from observing your screen via Gemma 4 for any agent to execute and self-improve (Activity: 532): AgentHandover라는 오픈소스 Mac 앱이 Gemma 4로 사용자 워크플로를 관찰해 에이전트가 실행 가능한 구조화 Skill 파일로 변환한다는 소개다. 온디바이스로 동작하며 암호화 저장을 통해 프라이버시를 강조하고, MCP를 통해 Claude Code, OpenClaw 등과 연동된다고 한다. 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스이며 GitHub에 공개되어 있다. 댓글에서는 Windows/Linux 지원 계획, 화면 캡처 처리에 필요한 GPU 요구사항 등을 물었다.

  • Turns out Gemma 4 had MTP (multi token prediction) all along (Activity: 608): Gemma 4에 MTP(Multi Token Prediction) 기능이 포함되어 있으나, 기존 API 호환을 위해 오픈 릴리스에서는 노출되지 않았고 LiteRT export에는 남아 있다는 내용이다. 추론(inference) 속도 향상 기회가 있었으나 놓쳤다는 반응과, MTP가 소규모 배치에서는 실효가 크지 않을 수 있다는 의견, llama.cpp에 아직 MTP가 구현되지 않았다는 언급 등이 이어졌다.

  • GLM-5.1 (Activity: 1029): GLM-5.1을 에이전틱 엔지니어링(agentic engineering) 지향 모델로 소개하며, 특히 SWE-Bench Pro와 NL2Repo 등에서의 개선과 장기 작업에서의 유지력을 강조한다. SGLang, vLLM, Transformers 등을 통한 로컬 배포 지원을 언급하며, 더 자세한 정보는 Hugging Face에 있다고 한다. 댓글에서는 Anthropic/OpenAI 코딩 플랜의 대안이라는 평가와, 모델 크기가 실사용 하드웨어를 제한한다는 지적이 함께 나왔다. 추가로 GGUFs Hugging Face와 blog post, 툴 콜링 가이드 guide 등이 공유됐다.

  • Glm-5.1 claims near opus level coding performance: Marketing hype or real? I ran my own tests (Activity: 209): SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.0, NL2Repo를 합친 복합 벤치에서 GLM-5.1이 Claude Opus 4.6에 근접한 점수를 보였다는 자체 테스트 결과를 공유한다. 댓글에서는 실무 코딩에서의 효용과 사용 쿼터, 일부 provider의 지연(latency) 등 현실적 사용 경험이 주로 논의됐다.

  • GLM-5.1 Scores 94.6% of Claude Opus on Coding at a Fraction the Cost (Activity: 206): Z.ai의 GLM-5.1이 코딩 벤치에서 Claude Opus의 94.6% 수준이라 주장하는 내용이며, 모델은 Hugging Face에서 이용 가능하다고 한다. 댓글에서는 벤치 대비 ‘thinking tokens’·시간 소모가 크다는 점, 벤치가 실사용 품질을 완전히 설명하지 못한다는 점, 중·장기 작업에서 reasoning loop에 걸릴 수 있다는 우려가 제기됐다.

  • It finally happened, I actually had a use case for a local LLM and it was brilliant (Activity: 312): 인터넷이 없는 비행 중 심한 aerosinusitis(부비동 기압 통증) 상황에서 로컬 LLM Gemma 4로 Toynbee Maneuver를 찾아 10 minutes 내 통증을 완화했다는 경험담이다. 오프라인 환경에서의 즉시성, 프라이버시 민감 작업에서 로컬 모델의 장점이 함께 언급됐다.

  • Serving 1B+ tokens/day locally in my research lab (Activity: 379): 대학 병원 연구실이 H200 GPU 2장으로 GPT-OSS-120B를 1B tokens/day 이상 처리하는 내부 LLM 서버를 구성했다는 사례다. Docker, vLLM, LiteLLM, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, mxfp4 quantization, prefix caching, batched tokens 제한, 20% VRAM headroom 등 운영 디테일이 공유된다. 댓글에서는 의료 환경에서 latest 태그 사용 리스크(최근 LiteLLM compromise 언급), vLLM의 prefix caching 효율, Qwen과의 throughput 비교 등이 논의됐다.

  • How many of you actually use offline LLMs daily vs just experiment with them? (Activity: 468): 오프라인 LLM을 일상적으로 쓰는지 vs 실험만 하는지에 대한 토론으로, FP8의 Qwen 3.5 27B를 dual RTX 3090에서 web search, 코딩, RAG에 활용하는 사례, 홈 오토메이션과 가족용 앱에 로컬 모델을 결합한 사례, LM Studio 연결 이슈와 프론티어 모델을 병행해 쓰는 사례 등이 공유됐다.

Less Technical Subreddits

대상: /r/Singularity, /r/Oobabooga, /r/MachineLearning, /r/OpenAI, /r/ClaudeAI, /r/StableDiffusion, /r/ChatGPT, /r/ChatGPTCoding, /r/aivideo, /r/aivideo

AI Discord Recap

AINews

  • Discord가 오늘 접근을 차단해, 이 형태로는 더 이상 데이터를 가져올 수 없다고 밝혔다.
  • 대신 새로운 AINews를 곧 출시할 예정이며, 여기까지 읽어준 독자에게 감사 인사를 전했다.