CL-Bench는 LLM 에이전트가 정말 경험에서 배우는지 묻는다
CL-Bench는 여섯 개의 expert-validated stateful environment에서 LLM agent가 과거 interaction을 재사용해 성능 gain을 만드는지 평가하는 continual l...
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Local Harness는 개인 에이전트의 스킬 선택을 메모리 프롬프트에서 분리...
arXiv 2606.05828은 개인 에이전트의 스킬 선택을 LLM의 메모리 프롬프트에 맡기는 대신, 로컬 통계 priors와 좁은 LLM override probe로 분리하는 Local Harness를 제안한다...
Empromptu는 AI 앱을 만드는 동시에 모델 소유권 루프를 만들려 한다
Empromptu AI와 Alchemy는 no-code AI 앱 빌더라는 표면보다, 운영 중인 앱의 사용·수정·평가 데이터를 모아 기업이 소유하는 custom model로 되돌리는 continuous improv...
AppWizzy는 바이브 코딩을 ‘프리뷰 IDE’가 아니라 지속형 VM으로 옮긴...
AppWizzy는 Codex/Gemini CLI가 들어간 전용 클라우드 VM에서 자연어 요청, 코드 수정, 백엔드·DB 실행, 배포·호스팅을 한 환경에 묶어 프로토타입 이후의 운영 공백을 줄이려는 전문형 바이브...
TIDE는 에이전트의 proactivity를 ‘하나의 추천’이 아니라 숨은 문제...
TIDE 논문은 proactive agent가 사용자의 명시 요청을 기다리는 대신, 개인 workspace와 software repository 안에 공존하는 여러 숨은 문제를 반복적으로 찾고 근거와 해결 행동까...
Anthropic은 Claude의 안전을 모델이 아니라 경계로 설계한다
Anthropic Engineering의 Claude containment 글은 claude.ai, Claude Code, Claude Cowork의 서로 다른 격리 구조를 통해 에이전트 보안의 핵심이 행동 감시...
Anthropic의 ‘AI가 스스로를 만든다’는 선언은 재귀적 자기개선보다 먼저...
Anthropic Institute의 When AI builds itself는 공개 벤치마크와 내부 데이터를 묶어 AI 개발에서 실행 비용은 급격히 낮아지고, 판단·검증·거버넌스가 새로운 병목으로 떠오른다는 점을...
OpenCV 5는 컴퓨터 비전 라이브러리를 다시 추론 런타임으로 만든다
OpenCV 5는 그래프 기반 DNN 엔진, 80%+ ONNX operator coverage, LLM/VLM 실행, 새 HAL, 0D/1D tensor와 3D 모듈 재편을 통해 전통적 CV 라이브러리를 현대 A...
OmniDreams는 자율주행 시뮬레이션을 녹화 재생이 아니라 실시간 생성 월드...
NVIDIA OmniDreams는 Cosmos 기반 2B급 action-conditioned world model을 AlpaSim·Alpamayo·FlashDreams와 묶어, 정책 행동에 반응하는 704×128...
Claw AI Lab은 자동 연구를 숨은 파이프라인에서 조작 가능한 연구실로 바...
arXiv 2605.22662는 Claw AI Lab을 한 프롬프트에서 연구팀을 만들고, 대시보드·실험 harness·rollback/resume으로 자동 연구를 조작 가능한 AI 연구실로 재구성하는 플랫폼으로...
Microsoft AI의 MAI 모델 패밀리는 모델 출시를 힐 클라이밍 시스템으...
Microsoft AI가 Build 2026에서 공개한 7종 MAI 모델은 단일 SOTA 발표보다, 깨끗한 데이터·자체 인프라·제품 통합·Frontier Tuning을 묶은 반복 개선 시스템 선언에 가깝다.
Subterranean Agent는 에이전트 워크플로를 가중치에 컴파일한다
arXiv 2605.22502는 외부 오케스트레이터가 매 턴 절차를 주입하는 대신, 절차형 agent workflow를 작은 fine-tuned model의 가중치에 내재화하면 near-frontier 품질을 훨...