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2026.11.11Agent Systems

InfraRSI는 실행 설정과 코드 패치를 함께 탐색하고, OOM과 실패 기록까지 다음 실험의 근거로 쓴다. 네 학습 부하의 1.83배 기하평균 가속, 경험 전이, 검증 계약의 실제 범위와 운영 비용을 살펴본다.

2026.11.08Inference Systems

VFlash는 점·박스·궤적의 알려진 구조에 맞춰 좌표를 병렬 생성한다. 자기회귀 출력을 그대로 복제하지 않는 설계, 행동 정책의 개선, 약 5배 가속의 측정 범위와 아직 미공개인 체크포인트를 살펴본다.

2026.11.08Foundation Models

OpenAI의 GPT-6 Cyber는 승인된 보안 연구에 특화한 GPT-6 Astra 변형이다. ExploitGym 성능과 범위 준수 평가, Linux·Firefox 사례, Daybreak 접근 승인과 PSP의 30일 보존 조건을 나눠 살펴본다.

2026.11.06Agent Systems

원문 대화에 임베딩 검색과 리랭킹만 적용한 Raw-RAG는 4개 벤치마크의 7개 모델 조합 중 6개에서 비교 메모리 시스템을 앞섰다. 검색 범위·관계 보존·개인화·삭제 요구를 나눠 이 결과가 의미하는 범위를 살펴본다.

2026.11.06Model Training

Weight-Space Programming은 LLM이 학습 코드를 작성하는 대신 신경망 가중치를 직접 해석·수정하는 초기 실험이다. 작은 게임 정책부터 Qwen3.5의 반복 추론 교정까지, 도구·피드백 조건과 성공하지 못한 사례를 함께 살펴본다.

2026.11.06Agent Systems

IBM Research의 Palette는 20B 모델과 하나의 LoRA 어댑터로 덱 설계와 슬라이드 코딩을 나누고, 합성 데이터와 검사·수정 하네스로 품질을 높인다. PresentBench 결과와 평가에 동원된 보조 모델, 공개 배포의 범위를 함께 살...

2026.11.06Document Intelligence

Dharma Field Extractor는 문서 이미지에서 필요한 필드를 지정한 키와 타입의 JSON으로 추출하는 2B 특화 모델이다. 발표의 품질·비용 수치를 살펴보고, 기존 공개 OCR 모델과 새 추출기의 배포 범위를 구분한다.

2026.11.06Evaluation & Benchmarks

FrontierPhysics는 실제 연구에서 만든 물리 과제 56개로 문헌 조사부터 계산·분석·논문 작성까지 평가한다. 최고 성공률 27.4%보다 중요한 것은 테스트 통과와 연구 완성도의 차이, 그리고 평가기 자체의 오류다.

2026.11.06Foundation Models

NEO-VLA는 별도 시각 인코더 대신 픽셀과 언어를 함께 처리하고, 행동 전문가가 여러 깊이의 표현을 읽게 한다. 초기 층 접근의 근거와 시각적 강건성, 공간·목표 변화의 한계 및 공개 배포 범위를 살펴본다.

2026.11.04Foundation Models

Baseten의 Joey-1은 Qwen3.5-2B를 분류·라우팅·점수 판단에 맞게 후학습한 모델이다. 공통 입력을 재사용하는 구조와 입력 100만 토큰당 0.01달러의 의미, 성능·확률·배포 범위를 나눠 살펴본다.

2026.10.29Foundation Models

FVQ는 시각 특징의 재구성 오차와 멀티모달 이해 성능을 분리하고, 병렬 코드북의 비트 예산을 확장해 이산 표현의 가능성을 검증한다. 통제 실험과 대규모 학습 결과, 실제 모델 공개 상태를 구분해 살펴본다.

2026.10.29Model Training

ChronoReplay는 범주·거리·시간 질문의 정답을 원래 형식과 인과적 관찰 이력에 붙여 재생하고, 학습 손실의 비중을 조절한다. 같은 관찰 조건에서의 학습 효과와 추론 시 프레임 선택 효과를 나눠 읽는다.

2026.10.29Foundation Models

Liquid AI의 LFM3는 1.7B급 tri-hybrid 백본에서 텍스트·시각·음성·Omni·결정 모델을 파생한다. 전문화 경로와 성능을 살펴보고, 모델별 컨텍스트·메모리·런타임·라이선스의 차이를 구분한다.

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