MiniMax Sparse Attention은 100만 토큰 어텐션을 블록 선택...
MiniMax Sparse Attention은 GQA 위에 경량 Index Branch를 붙여 GQA 그룹별 Top-k KV 블록만 정확 어텐션하고, 1M 컨텍스트에서 어텐션 compute와 wall-clock...
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OpenClaw-Skill은 에이전트 스킬을 목록이 아니라 트리로 찾는다
arXiv 2606.16774는 여러 모델의 실행 궤적과 judge 평가를 결합해 전이 가능한 스킬 트리를 만들고, CSRL로 스킬 조건부 rollout을 비교 학습하는 OpenClaw-Skill을 제안한다.
VibeThinker-3B는 3B 모델에 검증 가능한 추론을 압축한다
WeiboAI의 VibeThinker-3B는 Qwen2.5-Coder-3B 위에 Spectrum-to-Signal post-training, 다중 도메인 RL, offline self-distillation, C...
Qwable-v1은 Qwen3.6 위에 Claude식 도구 사용을 얹은 코딩 에...
Qwable-v1은 Qwen3.6-35B-A3B 계열 reasoning distill 위에 Claude Fable-5 도구 사용 흔적을 한 번 더 SFT한 35B MoE 오픈 웨이트 모델이다. 공개된 근거는 ag...
HarnessX는 에이전트 하네스를 조립하고 진화시키는 런타임 foundry다
arXiv 2606.14249는 prompt·tool·memory·control flow를 typed harness primitive로 분리하고, AEGIS trace-driven evolution과 cross-...
FLARE는 하이브리드 어텐션 AR 모델을 디퓨전 LLM으로 바꾼다
FLARE는 Qwen3.5 계열 하이브리드 어텐션 체크포인트를 약 10B 토큰 전이 학습으로 변환해, 한 체크포인트에서 AR 검증식 디코딩과 디퓨전 병렬 디노이징을 함께 지원하려는 dLLM 변환 프레임워크다.
SAHI는 작은 객체 탐지를 ‘이미지 전체’가 아니라 ‘겹치는 타일’ 문제로 바...
SAHI는 큰 항공·감시 이미지에서 작은 객체가 입력 리사이즈 과정에서 사라지는 문제를, 겹치는 슬라이스별 추론과 좌표 병합으로 풀어 기존 detector 위에 바로 얹을 수 있는 실용적 small-object...
ESOD는 고해상도 작은 객체 탐지를 ‘전체 이미지’가 아니라 ‘필요한 패치’...
ESOD는 고해상도 이미지에서 작은 객체가 희소하게 모여 있다는 관찰을 이용해, 특징 맵 수준에서 객체 후보 패치만 남기고 sparse head로 계산량과 메모리 비용을 줄이는 효율적 객체 탐지 프레임워크다.
Evoflux는 작은 툴 에이전트를 학습보다 실행시간 진화로 고친다
arXiv 2606.12674는 MCP-style 툴 사용을 함수 호출 문제가 아니라 실행 가능한 workflow graph를 고치는 문제로 보고, 작은 planner에서 SFT/DPO보다 inference-ti...
PP-OCRv6은 OCR을 거대 VLM 호출이 아니라 전문 파이프라인 문제로 되...
arXiv 2606.13108과 PaddleOCR v3.7.0 릴리스, Hugging Face 배포를 함께 읽어 1.5M~34.5M급 PP-OCRv6이 왜 OCR 전용 모델의 효율과 신뢰성을 다시 전면에 세우는지...
Learn Harness Engineering은 코딩 에이전트를 위한 ‘실행 환...
walkinglabs/learn-harness-engineering은 하네스 엔지니어링을 12개 강의, 6개 실습 프로젝트, 복사 가능한 템플릿과 harness-creator 스킬로 정리한 오픈소스 코스다. 프롬...
Robust-U1은 MLLM robustness를 이미지 복원 문제로 바꾼다
Robust-U1은 손상된 이미지를 텍스트로 설명하는 대신 MLLM이 직접 복원하고, 복원본과 손상본을 함께 추론에 넣어 real-world corruption robustness를 끌어올린 ICML 2026 논...