Orca는 다음 토큰이 아니라 다음 ‘세계 상태’를 예측하려 한다
BAAI의 Orca는 Next-State Prediction을 중심에 놓고 세계 잠재공간을 학습한 뒤, frozen backbone 위의 텍스트·이미지·행동 readout으로 그 표현이 실제로 쓸모 있는지 검증한 world foundation mode...
Blog421 posts
AI 에이전트, 검색, 문서 AI, 모델 학습을 읽고 만들면서 정리한 글입니다.
분야와 태그로 좁혀 볼 수 있습니다.
BAAI의 Orca는 Next-State Prediction을 중심에 놓고 세계 잠재공간을 학습한 뒤, frozen backbone 위의 텍스트·이미지·행동 readout으로 그 표현이 실제로 쓸모 있는지 검증한 world foundation mode...
Neural Procedural Memory는 과거 trajectory의 성공/실패 대비를 steering vector로 압축해, LLM agent의 절차 기억을 텍스트 지시문이 아니라 residual stream 개입으로 재사용하려는 training...
Agentic Abstention은 WebShop·Terminal-Bench·AbstentionBench를 28K+ 순차 의사결정 과제로 엮어, LLM 에이전트가 불가능한 요청 앞에서 제때 멈추는지 측정한다.
Agents-A1은 Qwen3.5-35B-A3B 기반 35B MoE를 45K 토큰 장기 trajectory, knowledge-action graph, domain-routed on-policy distillation로 학습해 1T급 agent ben...
Video-MME-Logical은 25개 절차 생성 과제와 중간 상태 진단으로 MLLM이 프레임을 보는 것을 넘어 시간에 따라 상태를 유지·갱신·조합하는지 평가한다.
ViQ는 SigLIP2 기반 시각 표현을 텍스트 정렬·근접 표현 학습·position-aware FSQ로 이산 코드화해, 임의 해상도 이미지 이해와 재구성, VLM 학습 효율을 함께 노리는 visual tokenizer 프레임워크다.
LMSYS의 Waterfill·LPLB 글은 SGLang/DeepEP MoE inference에서 shared expert와 redundant expert replica를 runtime에 재배치해 EP rank imbalance를 줄이는 두 가지 di...
Google Research의 Frozen Multi-Token Prediction은 이미 배포된 Gemini Nano v3의 backbone을 고정한 채 MTP head만 붙여 Pixel 9·10의 온디바이스 생성 지연과 메모리 병목을 줄이는 추론...
Neo4j Labs의 LLM Graph Builder를 저장소·문서·릴리스 기준으로 살펴본다. 핵심은 문서 chunk와 entity graph를 함께 만들고, 이를 Neo4j 안에서 시각화·GraphRAG·평가까지 이어 주는 웹 애플리케이션이라는 점이...
Hyper-Extract는 문서를 리스트·Pydantic 모델·지식 그래프·하이퍼그래프·시공간 그래프로 추출하고, CLI·Python SDK·MCP·Obsidian export까지 붙인 지식 추출 프레임워크다.
Hugging Face 라이브스트림 ‘Welcome to Open Source AI’는 오픈 모델을 로컬에서 쓰는 법을 llama.cpp, GGUF/quant, llama.app, Inference Providers, Pi/OpenClaw 같은 실행...
ShutterMuse는 사후 크롭이 아니라 촬영 중 구도 결정, 프레이밍 보정, 피사체 포즈 추천을 함께 다루기 위해 CaptureGuide-Bench와 130K 규모 CaptureGuide-Dataset을 제안한 Qwen3-VL 기반 멀티모달 모델이...