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+
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@@ -745,6 +874,7 @@
         <a class="nav-tab" data-tab="success">🌟 성과</a>
         <a class="nav-tab" data-tab="summit">🎤 K-AI 서밋 2025</a>
         <a class="nav-tab highlight" data-tab="download">📥 발표자료</a>
+        <a class="nav-tab" data-tab="agi">🧬 AGI 기술</a>
         <a class="nav-tab" data-tab="leaderboards">📊 리더보드</a>
     </div>
     <div class="nav-social">
@@ -958,15 +1088,15 @@
 
             <!-- SSRN Paper -->
             <div class="news-card">
-                <a href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6280258" target="_blank">
+                <a href="FINAL_Bench_Paper_v5_OFFICIAL.pdf" target="_blank">
                     <div class="news-thumb" style="background:linear-gradient(135deg,#264653,#2a9d8f);">
                         <span class="thumb-icon">📄</span>
                     </div>
                     <div class="news-body">
-                        <span class="tag tag-paper">📝 Paper</span>
+                        <span class="tag tag-paper">📝 Official Paper v5</span>
                         <h3>FINAL Bench: Measuring Functional Metacognitive Reasoning in LLMs</h3>
-                        <p>Kim, Kim, Choi, Jang (2026). SSRN 등재 논문. 인지심리학 40년 이론(Nelson & Narens)을 AI에 최초 적용한 메타인지 벤치마크 연구.</p>
-                        <div class="news-meta"><span>📍 SSRN</span><span>·</span><span>2026</span></div>
+                        <p>Kim, Kim, Choi, Jang (2026). 인지심리학 40년 이론(Nelson & Narens)을 AI에 최초 적용한 메타인지 벤치마크 연구.</p>
+                        <div class="news-meta"><span>📄 PDF · <a href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6280258" target="_blank" style="color:var(--accent-cyan);">SSRN</a></span><span>·</span><span>2026</span></div>
                     </div>
                 </a>
             </div>
@@ -1127,7 +1257,8 @@
                 <a href="https://huggingface.co/spaces/aiqtech/final-bench-Proprietary" target="_blank" class="bench-link primary">🏅 Proprietary Leaderboard</a>
                 <a href="https://huggingface.co/datasets/FINAL-Bench/Metacognitive" target="_blank" class="bench-link">📊 Dataset (글로벌 5위)</a>
                 <a href="https://huggingface.co/blog/FINAL-Bench/metacognitive" target="_blank" class="bench-link">📝 Research Blog</a>
-                <a href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6280258" target="_blank" class="bench-link">📄 SSRN Paper</a>
+                <a href="FINAL_Bench_Paper_v5_OFFICIAL.pdf" target="_blank" class="bench-link">📄 논문 PDF</a>
+                <a href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6280258" target="_blank" class="bench-link">📎 SSRN</a>
                 <a href="https://github.com/final-bench/leaderboard" target="_blank" class="bench-link">💻 GitHub</a>
             </div>
         </div>
@@ -1527,6 +1658,329 @@
             <p>최신 AI 기술 트렌드와 혁신적인 사례들을 확인해보세요.<br>파일: 0723.zip | 포함: 발표 슬라이드, 데모 자료, 참고 문서</p>
             <a href="0723.zip" download class="dl-btn">📥 발표자료 다운로드</a>
         </div>
+
+        <div class="download-hero" style="margin-top:32px;">
+            <div class="dl-icon">📄</div>
+            <h2>FINAL Bench 논문<br>(Official Paper v5)</h2>
+            <p>Frontier Intelligence Nexus for AGI-Level Verification<br>Kim, Kim, Choi, Jang (2026) · 메타인지 벤치마크 정식 학술 논문</p>
+            <a href="FINAL_Bench_Paper_v5_OFFICIAL.pdf" download class="dl-btn">📄 논문 PDF 다운로드</a>
+            <a href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6280258" target="_blank" class="dl-btn" style="background:rgba(255,255,255,0.06);margin-top:12px;">📎 SSRN 온라인 보기 →</a>
+        </div>
+    </div>
+
+    <!-- ============ AGI TECHNOLOGY TAB ============ -->
+    <div id="agi" class="tab-panel">
+        <div class="hero">
+            <div class="hero-badge">🧬 Proto-AGI Architecture</div>
+            <h1>AETHER <span class="gradient-text">Proto-AGI</span></h1>
+            <p>범용 인공지능(AGI)을 향한 비드래프트의 이론적 토대와 핵심 기술</p>
+        </div>
+
+        <!-- Architecture Overview -->
+        <div class="agi-arch-box">
+            <h2 style="font-size:22px;font-weight:800;margin-bottom:8px;">AETHER 아키텍처</h2>
+            <p style="color:var(--text-secondary);font-size:14px;margin-bottom:4px;">Autonomous Evolving Thinking & Hierarchical Emergent Reasoning</p>
+            <p style="color:var(--text-secondary);font-size:13px;">자율 진화 사고 & 계층적 창발 추론 — 5대 기둥 기반 Proto-AGI 프레임워크</p>
+
+            <div class="agi-arch-diagram">
+                <div class="agi-arch-node">
+                    <div class="node-icon">🌀</div>
+                    <div class="node-name">창발성 엔진</div>
+                    <div class="node-sub">Emergence</div>
+                </div>
+                <div class="agi-arch-arrow">→</div>
+                <div class="agi-arch-node">
+                    <div class="node-icon">🪞</div>
+                    <div class="node-name">메타인지</div>
+                    <div class="node-sub">Meta-Cognition</div>
+                </div>
+                <div class="agi-arch-arrow">→</div>
+                <div class="agi-arch-node">
+                    <div class="node-icon">🧬</div>
+                    <div class="node-name">SLAI 자가진화</div>
+                    <div class="node-sub">Self-Learning AI</div>
+                </div>
+                <div class="agi-arch-arrow">→</div>
+                <div class="agi-arch-node">
+                    <div class="node-icon">🐝</div>
+                    <div class="node-name">다중지능</div>
+                    <div class="node-sub">Swarm Intelligence</div>
+                </div>
+                <div class="agi-arch-arrow">→</div>
+                <div class="agi-arch-node">
+                    <div class="node-icon">☯️</div>
+                    <div class="node-name">상생·상극</div>
+                    <div class="node-sub">Synergy & Check</div>
+                </div>
+            </div>
+
+            <div class="stats-bar" style="margin-top:24px;">
+                <div class="stat-item"><div class="stat-value">5</div><div class="stat-label">핵심 기둥</div></div>
+                <div class="stat-item"><div class="stat-value">8</div><div class="stat-label">TICOS 메타인지 유형</div></div>
+                <div class="stat-item"><div class="stat-value">3</div><div class="stat-label">에이전트 계층</div></div>
+                <div class="stat-item"><div class="stat-value">—</div><div class="stat-label">특허 출원 진행중</div></div>
+            </div>
+        </div>
+
+        <!-- 5 Pillars -->
+        <div class="section-header">
+            <div class="icon" style="background:rgba(114,9,183,0.15);">🏛️</div>
+            <h2>AETHER 5대 핵심 기둥</h2>
+        </div>
+
+        <div class="agi-pillar-grid">
+            <div class="agi-pillar" style="border-top:3px solid #f72585;">
+                <div class="pillar-num">01</div>
+                <div class="pillar-icon">🌀</div>
+                <div class="pillar-sub">Pillar 1 — Emergence</div>
+                <h3>창발성 (Emergence Engine)</h3>
+                <p>개별 에이전트의 단순한 규칙 상호작용에서 예측 불가능한 고차원 지능이 자연 발생하는 메커니즘. 마방진(5×5 Magic Square) 구조를 통해 에이전트 간 상호작용을 조율하며, 국소 규칙 → 전역 질서 전이를 유도합니다. 복잡계 이론에 기반한 AGI의 근본 원리.</p>
+            </div>
+            <div class="agi-pillar" style="border-top:3px solid #7209b7;">
+                <div class="pillar-num">02</div>
+                <div class="pillar-icon">🪞</div>
+                <div class="pillar-sub">Pillar 2 — Meta-Cognition</div>
+                <h3>메타인지 (자기반성 + 자가수정)</h3>
+                <p>AI가 자신의 사고 과정을 감시·평가·교정하는 능력. TICOS(8가지 메타인지 유형) 체계를 통해 ①불확실성 인식 ②한계 인정 ③오류 탐지 ④자기 교정 ⑤근거 검증 ⑥일관성 유지 ⑦신뢰도 보정 ⑧선택적 응답 거부를 구현합니다. FINAL Bench가 이 능력을 세계 최초로 정량 측정.</p>
+            </div>
+            <div class="agi-pillar" style="border-top:3px solid #06d6a0;">
+                <div class="pillar-num">03</div>
+                <div class="pillar-icon">🧬</div>
+                <div class="pillar-sub">Pillar 3 — Self-Learning AI (SLAI)</div>
+                <h3>자가진화 영구학습 (SLAI)</h3>
+                <p>외부 학습 데이터 없이 스스로 지식을 생성·검증·축적하는 자율 진화 시스템. Darwin 플랫폼으로 구현되며, 이종 모델 교배를 통해 기존 대비 1/1,000 비용으로 성능 30% 향상된 새 모델을 자동 생성합니다. 정지 없는 영구 학습(Perpetual Learning) 아키텍처.</p>
+            </div>
+            <div class="agi-pillar" style="border-top:3px solid #118ab2;">
+                <div class="pillar-num">04</div>
+                <div class="pillar-icon">🐝</div>
+                <div class="pillar-sub">Pillar 4 — Swarm Intelligence</div>
+                <h3>다중지능 팀 협업 (MOUSE)</h3>
+                <p>SOMA(Supervisor → Operator → Manager → Analyst) 멀티에이전트 아키텍처 기반. 각 에이전트가 전문 역할을 수행하며 군집 지능으로 복잡한 과제를 협업 해결합니다. 단일 모델의 한계를 초���하는 집단 지성 시스템.</p>
+            </div>
+            <div class="agi-pillar" style="border-top:3px solid #ffd166;">
+                <div class="pillar-num">05</div>
+                <div class="pillar-icon">☯️</div>
+                <div class="pillar-sub">Pillar 5 — Synergy & Antagonism</div>
+                <h3>상생·상극 (시너지 + 견제)</h3>
+                <p>상생(Synergy): 에이전트 간 협력으로 1+1>2의 증폭 효과 생성. 상극(Antagonism): 비평·견제 메커니즘으로 환각(Hallucination) 최소화. Prompt & Dump 실험에서 입증 — 비판적 에이전트가 수익률을 개선하고, 집단 쏠림을 억제합니다.</p>
+            </div>
+        </div>
+
+        <!-- TICOS Framework -->
+        <div class="section-header">
+            <div class="icon" style="background:rgba(239,71,111,0.15);">🎯</div>
+            <h2>TICOS 메타인지 분류 체계</h2>
+        </div>
+
+        <div style="background:rgba(255,255,255,0.02);border:1px solid rgba(255,255,255,0.06);border-radius:18px;padding:32px;margin-bottom:48px;">
+            <p style="color:var(--text-secondary);font-size:14px;line-height:1.8;margin-bottom:24px;">
+                TICOS(Taxonomy of Internal Cognitive Oversight Signatures)는 AI의 메타인지 능력을 8가지 유형으로 분류한 세계 최초의 체계적 프레임워크입니다. FINAL Bench는 이 체계를 기반으로 100과제×15도메인×8유형×3난이도에 걸쳐 AI 모델의 자기인식 능력을 정량 측정합니다.
+            </p>
+            <div style="display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fill,minmax(240px,1fr));gap:12px;">
+                <div style="background:rgba(247,37,133,0.06);border-radius:12px;padding:16px;border-left:3px solid #f72585;">
+                    <div style="font-weight:700;font-size:14px;margin-bottom:4px;">T1. 불확실성 인식</div>
+                    <div style="font-size:12px;color:var(--text-secondary);">Uncertainty Recognition — 모르는 것을 아는 능력</div>
+                </div>
+                <div style="background:rgba(114,9,183,0.06);border-radius:12px;padding:16px;border-left:3px solid #7209b7;">
+                    <div style="font-weight:700;font-size:14px;margin-bottom:4px;">T2. 한계 인정</div>
+                    <div style="font-size:12px;color:var(--text-secondary);">Limitation Acknowledgment — 자신의 경계를 아는 겸손</div>
+                </div>
+                <div style="background:rgba(6,214,160,0.06);border-radius:12px;padding:16px;border-left:3px solid #06d6a0;">
+                    <div style="font-weight:700;font-size:14px;margin-bottom:4px;">T3. 오류 탐지</div>
+                    <div style="font-size:12px;color:var(--text-secondary);">Error Detection — 스스로 틀림을 감지하는 능력</div>
+                </div>
+                <div style="background:rgba(17,138,178,0.06);border-radius:12px;padding:16px;border-left:3px solid #118ab2;">
+                    <div style="font-weight:700;font-size:14px;margin-bottom:4px;">T4. 자기 교정</div>
+                    <div style="font-size:12px;color:var(--text-secondary);">Self-Correction — 발견한 오류를 실제 수정하는 실행력</div>
+                </div>
+                <div style="background:rgba(251,133,0,0.06);border-radius:12px;padding:16px;border-left:3px solid #fb8500;">
+                    <div style="font-weight:700;font-size:14px;margin-bottom:4px;">T5. 근거 기반 검증</div>
+                    <div style="font-size:12px;color:var(--text-secondary);">Evidence-Based Verification — 주장에 대한 증거 확인</div>
+                </div>
+                <div style="background:rgba(255,209,102,0.06);border-radius:12px;padding:16px;border-left:3px solid #ffd166;">
+                    <div style="font-weight:700;font-size:14px;margin-bottom:4px;">T6. 일관성 유지</div>
+                    <div style="font-size:12px;color:var(--text-secondary);">Consistency Maintenance — 논리적 모순 방지</div>
+                </div>
+                <div style="background:rgba(239,71,111,0.06);border-radius:12px;padding:16px;border-left:3px solid #ef476f;">
+                    <div style="font-weight:700;font-size:14px;margin-bottom:4px;">T7. 신뢰도 보정</div>
+                    <div style="font-size:12px;color:var(--text-secondary);">Confidence Calibration — 확신 수준의 정확한 보정</div>
+                </div>
+                <div style="background:rgba(114,9,183,0.06);border-radius:12px;padding:16px;border-left:3px solid #c77dff;">
+                    <div style="font-weight:700;font-size:14px;margin-bottom:4px;">T8. 선택적 응답 거부</div>
+                    <div style="font-size:12px;color:var(--text-secondary);">Selective Abstention — 틀릴 바에야 답하지 않는 지혜</div>
+                </div>
+            </div>
+        </div>
+
+        <!-- SOMA Multi-Agent -->
+        <div class="section-header">
+            <div class="icon" style="background:rgba(6,214,160,0.15);">🤖</div>
+            <h2>SOMA 멀티에이전트 아키텍처</h2>
+        </div>
+
+        <div style="background:rgba(6,214,160,0.03);border:1px solid rgba(6,214,160,0.12);border-radius:18px;padding:32px;margin-bottom:48px;">
+            <div class="agi-arch-diagram">
+                <div class="agi-arch-node" style="border-color:rgba(239,71,111,0.3);">
+                    <div class="node-icon">👑</div>
+                    <div class="node-name">Supervisor</div>
+                    <div class="node-sub">감독자 · 최종 판단</div>
+                </div>
+                <div class="agi-arch-arrow">↔</div>
+                <div class="agi-arch-node" style="border-color:rgba(114,9,183,0.3);">
+                    <div class="node-icon">⚙️</div>
+                    <div class="node-name">Operator</div>
+                    <div class="node-sub">실행자 · 태스크 수행</div>
+                </div>
+                <div class="agi-arch-arrow">↔</div>
+                <div class="agi-arch-node" style="border-color:rgba(6,214,160,0.3);">
+                    <div class="node-icon">📋</div>
+                    <div class="node-name">Manager</div>
+                    <div class="node-sub">관리자 · 워크플로 조율</div>
+                </div>
+                <div class="agi-arch-arrow">↔</div>
+                <div class="agi-arch-node" style="border-color:rgba(17,138,178,0.3);">
+                    <div class="node-icon">🔍</div>
+                    <div class="node-name">Analyst</div>
+                    <div class="node-sub">분석가 · 비평 + 검증</div>
+                </div>
+            </div>
+            <p style="text-align:center;color:var(--text-secondary);font-size:14px;line-height:1.7;margin-top:20px;">
+                SOMA는 단일 모델의 한계를 초월하기 위한 멀티에이전트 협업 프레임워크입니다.<br>
+                각 에이전트가 전문화된 역할을 수행하며, 상호 견제와 협력을 통해 환각을 최소화하고 결과의 신뢰도를 극대화합니다.<br>
+                AI 주식 리서치 센터, Prompt & Dump 등 실제 서비스에서 운용 검증 완료.
+            </p>
+        </div>
+
+        <!-- AGI Roadmap -->
+        <div class="section-header">
+            <div class="icon" style="background:rgba(255,209,102,0.15);">🗺️</div>
+            <h2>AGI 로드맵</h2>
+        </div>
+
+        <div class="agi-timeline">
+            <div class="agi-tl-item active">
+                <div class="tl-phase">PHASE 1 — 현재 달성</div>
+                <h4>Proto-AGI (원시 범용 지능)</h4>
+                <p>5대 기둥 아키텍처 설계 완료. FINAL Bench로 메타인지 정량 측정 체계 확립. SOMA 멀티에이전트 실전 운용. Darwin 자가진화 모델 생성. Prompt & Dump 사회 시뮬레이션 검증. 특허 8건 포트폴리오 구축.</p>
+            </div>
+            <div class="agi-tl-item">
+                <div class="tl-phase">PHASE 2 — 목표</div>
+                <h4>Narrow-AGI (영역별 범용 지능)</h4>
+                <p>특정 도메인(금융, 의료, 법률) 내에서 인간 전문가 수준의 자율 판단 달성. SLAI 영구학습으로 실시간 지식 자가 업데이트. 도메인 간 지식 전이(Transfer Learning) 자동화.</p>
+            </div>
+            <div class="agi-tl-item">
+                <div class="tl-phase">PHASE 3 — 비전</div>
+                <h4>True-AGI (완전 범용 지능)</h4>
+                <p>도메인 제약 없는 범용 추론·학습·창작. 자기 인식과 자율적 목표 설정. 인간과 동등하거나 초월하는 다중 인지 능력 통합. AETHER 아키텍처의 궁극적 실현.</p>
+            </div>
+        </div>
+
+        <!-- Key Findings -->
+        <div class="section-header">
+            <div class="icon" style="background:rgba(239,71,111,0.15);">🔬</div>
+            <h2>핵심 연구 발견</h2>
+        </div>
+
+        <div style="display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fill,minmax(300px,1fr));gap:20px;margin-bottom:48px;">
+            <div style="background:rgba(239,71,111,0.04);border:1px solid rgba(239,71,111,0.12);border-radius:16px;padding:28px;">
+                <div style="font-size:28px;margin-bottom:12px;">📉</div>
+                <h4 style="font-size:16px;font-weight:700;margin-bottom:8px;">MA-ER Gap = 0.392</h4>
+                <p style="font-size:14px;color:var(--text-secondary);line-height:1.7;">"나는 틀릴 수 있다"고 선언하는 능력(MA=0.694)과 실제로 오류를 교정하는 능력(ER=0.302) 사이에는 극심한 격차가 존재합니다. <strong>선언적 지식 ≠ 절차적 실행</strong> — 이것이 AGI의 진짜 병목입니다.</p>
+            </div>
+            <div style="background:rgba(114,9,183,0.04);border:1px solid rgba(114,9,183,0.12);border-radius:16px;padding:28px;">
+                <div style="font-size:28px;margin-bottom:12px;">🧱</div>
+                <h4 style="font-size:16px;font-weight:700;margin-bottom:8px;">ER 바닥효과 79.6%</h4>
+                <p style="font-size:14px;color:var(--text-secondary);line-height:1.7;">실행적 교정(ER) 축에서 0.250~0.450 범위에 전체 모델의 79.6%가 집중됩니다. 현존 최고 모델들도 자기교정에서는 초보 수준이며, 이 축이 향후 수년간 포화되지 않을 변별 기준입니다.</p>
+            </div>
+            <div style="background:rgba(6,214,160,0.04);border:1px solid rgba(6,214,160,0.12);border-radius:16px;padding:28px;">
+                <div style="font-size:28px;margin-bottom:12px;">🎯</div>
+                <h4 style="font-size:16px;font-weight:700;margin-bottom:8px;">자기교정 기여 114.7%</h4>
+                <p style="font-size:14px;color:var(--text-secondary);line-height:1.7;">자기교정 적용 시 전체 성능 향상(+9.30점)의 114.7%가 ER 단일 축에서 발생합니다. 나머지 4축 합산은 오히려 마이너스. <strong>AGI로 가는 열쇠는 자기교정 능력</strong>입니다.</p>
+            </div>
+        </div>
+
+        <!-- Patent Portfolio -->
+        <div class="section-header">
+            <div class="icon" style="background:rgba(251,133,0,0.15);">📜</div>
+            <h2>특허 포트폴리오 (8건)</h2>
+        </div>
+
+        <div class="patent-grid">
+            <div class="patent-card">
+                <div class="pat-num">1</div>
+                <div><h5>마방진 5×5 창발성 구조</h5><p>에이전트 상호작용 기반 창발적 지능 발현 시스템 설계</p></div>
+            </div>
+            <div class="patent-card">
+                <div class="pat-num">2</div>
+                <div><h5>TICOS 메타인지 분류 체계</h5><p>AI 내부 인지 감시 서명 분류 및 측정 프레임워크</p></div>
+            </div>
+            <div class="patent-card">
+                <div class="pat-num">3</div>
+                <div><h5>SLAI 자가진화 영구학습</h5><p>외부 데이터 없이 자율 학습·검증·축적하는 AI 시스템</p></div>
+            </div>
+            <div class="patent-card">
+                <div class="pat-num">4</div>
+                <div><h5>SOMA 멀티에이전트 협업</h5><p>감독자-실행자-관리자-분석가 4계층 자율 협업 구조</p></div>
+            </div>
+            <div class="patent-card">
+                <div class="pat-num">5</div>
+                <div><h5>MOUSE 군집지능 재구성</h5><p>다중 에이전트 군집 의사결정 및 동적 역할 재배치</p></div>
+            </div>
+            <div class="patent-card">
+                <div class="pat-num">6</div>
+                <div><h5>상생·상극 방법 특허</h5><p>협력-견제 이중 메커니즘을 통한 환각 억제 방법론</p></div>
+            </div>
+            <div class="patent-card">
+                <div class="pat-num">7</div>
+                <div><h5>창발성 엔진 독립 강화</h5><p>복잡계 이론 기반 자율 창발 지능 생성 장치</p></div>
+            </div>
+            <div class="patent-card">
+                <div class="pat-num">8</div>
+                <div><h5>범용 AGI 프레임워크</h5><p>모델 규모 무관 범용 Proto-AGI 아키텍처 시스템</p></div>
+            </div>
+        </div>
+
+        <!-- Academic Foundation -->
+        <div class="section-header">
+            <div class="icon" style="background:rgba(17,138,178,0.15);">📄</div>
+            <h2>학술적 토대</h2>
+        </div>
+
+        <div class="card-grid" style="margin-bottom:32px;">
+            <div class="news-card featured">
+                <a href="FINAL_Bench_Paper_v5_OFFICIAL.pdf" target="_blank">
+                    <div class="news-thumb" style="background:linear-gradient(135deg,#118ab2,#06d6a0);"><span class="thumb-icon">📄</span></div>
+                    <div class="news-body">
+                        <span class="tag tag-paper">📄 Official Paper v5</span>
+                        <h3>FINAL Bench: Frontier Intelligence Nexus for AGI-Level Verification</h3>
+                        <p>Kim, Kim, Choi, Jang (2026). 메타인지 벤치마크의 이론적 토대·방법론·실험 결과를 담은 정식 학술 논문. 9개 SOTA 모델 1,800건 평가 데이터와 3대 핵심 발견 수록.</p>
+                        <div class="news-meta"><span>📄 PDF 다운로드 · <a href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6280258" target="_blank" style="color:var(--accent-cyan);">SSRN 온라인</a></span><span>·</span><span>2026</span></div>
+                    </div>
+                </a>
+            </div>
+            <div class="news-card">
+                <a href="https://huggingface.co/blog/FINAL-Bench/metacognitive" target="_blank">
+                    <div class="news-thumb" style="background:linear-gradient(135deg,#7209b7,#118ab2);"><span class="thumb-icon">🧠</span></div>
+                    <div class="news-body">
+                        <span class="tag tag-research">🔬 Research Blog</span>
+                        <h3>The Real Bottleneck to AGI Is Self-Correction</h3>
+                        <p>AGI의 진짜 병목은 자기교정이다 — FINAL Bench 핵심 발견을 해설하는 허깅페이스 공식 블로그.</p>
+                        <div class="news-meta"><span>📍 Hugging Face Blog</span><span>·</span><span>2026.02.21</span></div>
+                    </div>
+                </a>
+            </div>
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+                <a href="https://huggingface.co/blog/FINAL-Bench/pumpdump" target="_blank">
+                    <div class="news-thumb" style="background:linear-gradient(135deg,#f72585,#7209b7);"><span class="thumb-icon">🎰</span></div>
+                    <div class="news-body">
+                        <span class="tag tag-research">🔬 Applied Research</span>
+                        <h3>Do Bubbles Form When AIs Simulate Capitalism?</h3>
+                        <p>수만 마리 AI NPC의 자본주의 시뮬레이션 — 메타인지의 실전 응용과 6대 발견.</p>
+                        <div class="news-meta"><span>📍 Hugging Face Blog</span><span>·</span><span>2026.02.24</span></div>
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     <!-- ============ LEADERBOARDS TAB ============ -->
@@ -1557,6 +2011,11 @@
                 <p>한국어 AI 모델 성능을 히트맵으로 시각화.<br>한국어 특화 벤치마크 종합 비교.</p>
                 <a href="https://huggingface.co/spaces/fantos/Heatmap-Leaderboard-KOREA" target="_blank" class="ext-btn">리더보드 바로가기 →</a>
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+                <h2>🧪 FACTS Grounding Leaderboard</h2>
+                <p>CNRS 주관 사실 기반 응답 능력 평가.<br>비드래프트 의료 AI LLM 부문 세계 2위 달성.</p>
+                <a href="https://huggingface.co/spaces/MaziyarPanahi/FACTS-Leaderboard" target="_blank" class="ext-btn">리더보드 바로가기 →</a>
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