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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.

2026.10.29Evaluation & Benchmarks

Ai2의 Novelty Judge Bench는 리뷰에서 추출한 신규성 신호와 생성 아이디어를 이용해 LLM 평가기의 프롬프트 민감도, 검색 효과, 비용을 비교한다. 높은 판정 점수보다 먼저 확인할 것은 평가 설정과 라벨의 근거다.

2026.10.28Foundation Models

Genie 4는 실시간 월드 생성에 네이티브 오디오와 Gemini의 관찰·계획 루프를 결합한다. 공개 시연의 의미와 로봇 시뮬레이터로 해석할 때의 경계, 연구 프리뷰의 접근 범위를 살펴본다.

2026.10.28Foundation Models

텐센트 WeChat Vision의 WeVisOne-VL은 Qwen3-VL의 좌표·인스턴스 토큰과 9.6M 픽셀 디코더를 연결해 탐지·OCR·분할·매팅을 통합한다. 구조, 학습 과정과 평가 조건, 실제 공개 범위를 살펴본다.

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