Experience Distillation은 agent의 시행착오를 context에서 가중치로 옮긴다
Experience Distillation(EPD)은 agent가 실제 환경에서 모은 긴 시행착오 기록을 경험 context로 읽는 교사의 다음 결정으로 바꾼 뒤, 새 환경 상호작용이나 world model rollout 없이 학생 모델 가중치에 distill하는 sa...
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Rubric4Setwise는 ‘관련 문서’를 고르는 대신 ‘좋은 문서 묶음’을...
SetwiseEvalKit은 relevance·authenticity·quality부터 complementarity·redundancy·conflict, completeness·density·reachabilit...
NOOA는 agent framework를 새 DSL이 아니라 Python obj...
NVIDIA-labs Object-Oriented Agents(NOOA)는 field를 state, method를 capability, docstring을 prompt, type annotation을 contra...
VCSD는 ‘검은 이미지와의 차이’로 VLM self-distillation을...
Visual Contrastive Self-Distillation(VCSD)은 EMA teacher가 원본 이미지와 content-erased control에서 낸 token distribution의 차이를 이용...
ReferTrack은 ‘누구’를 먼저 가리킨 뒤 ‘어디로’ 갈지 결정한다
ReferTrack은 자연어로 지정된 보행자를 indexed bounding box 중 하나로 먼저 고르는 Refer-CoT와, 선택한 box의 시간적 궤적을 보존하는 TVBI memory를 결합해 단일 전방 카...
AREX는 검증을 끝단 필터가 아니라 다음 조사 라운드의 제어 신호로 쓴다
BAAI의 AREX는 provisional answer를 제약별로 감사해 accept·refine·restart를 고르고, 검증된 근거와 미해결 조건만 남기는 autonomous context update로 긴...
GLM-5.2의 600 tok/s는 커널 하나가 아니라 MTP acceptanc...
Sionic은 B300에서 753B MoE GLM-5.2의 batch-1 생성을 600~1000 tok/s로 끌어올렸다고 보고한다. 핵심은 SASS·TMEM 기반 커널, live FP8 quantization,...
DocOps는 문서 에이전트를 ‘파일이 열리는가’가 아니라 ‘원본 상태를 보존했...
DocOps는 XLSX·DOCX·PPTX·PDF의 native state를 직접 검사하는 deterministic verifier와 210개 Harbor task로, 문서 에이전트의 장기 상태 추적·의미 검증·비...
TimeLens2는 비디오 temporal grounding을 ‘근거 구간 집합...
TimeLens2는 long video의 단일·반복·질문형·egocentric 근거 구간을 하나의 generative interface로 찾고, 검증된 93K supervision과 temporal Wassers...
KeyFrame-Compass는 ‘키프레임을 지켰는가’를 비디오 생성의 독립 평...
KeyFrame-Compass는 386개 기본 샘플과 키프레임 실행·전체 비디오 품질을 분리한 진단 지표로, 멀티 키프레임 비디오 생성이 자연스러움과 제어 충실도 사이에서 어떤 trade-off를 보이는지 측정하...
SEED는 hindsight skill을 프롬프트가 아닌 정책 안으로 증류한다
arXiv 2607.14777의 SEED는 완료된 on-policy trajectory에서 hindsight skill을 만들고, 같은 행동을 skill 유무 두 문맥에서 재채점해 GRPO에 dense token...
자기개선 에이전트는 모델과 scaffold를 따로 봐야 한다
arXiv 2607.13104는 자기개선 에이전트를 foundation model 업데이트와 prompt·memory·tool·control logic을 고치는 scaffold 업데이트로 나누고, 성능보다 tra...
ToFu는 에이전트 성능을 모델이 아니라 harness까지 연구 대상으로 만든다
arXiv 2607.11423의 ToFu는 3단 context compaction, 검색형 메모리, 다국어 번역 계층, 의존성 인식 swarm을 공개 harness에 묶고 SWE-bench Verified에서 C...