COLLEAGUE.SKILL은 사람의 흔적을 에이전트 스킬 패키지로 바꾼다
COLLEAGUE.SKILL은 동료의 리뷰 기준, 공적 인물의 사고 모델, 민감한 관계 기록을 불투명한 persona prompt가 아니라 inspectable·correctable·governable SKILL...
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Hermes Agent Self-Evolution은 에이전트 스킬을 자동으로 진...
NousResearch의 별도 저장소는 DSPy+GEPA로 Hermes Agent의 SKILL.md, 도구 설명, 시스템 프롬프트를 평가 가능한 변종으로 만들고, 작은 Phase 1 검증을 통해 자동 스킬 개선...
Efficiency Frontier는 LLM 컨텍스트 관리를 비용-성능 최적화...
The Efficiency Frontier는 긴 컨텍스트를 무조건 늘리는 대신, 검색·압축·전체 컨텍스트 전략을 성능 목표와 재사용 조건에 맞춰 선택하는 배포 지향 평가 프레임워크다.
CES는 토큰 엔트로피 분포를 환각 탐지의 지문으로 쓴다
Entropy Distribution as a Fingerprint for Hallucinations in Generative Models는 평균 perplexity가 버리는 토큰 엔트로피의 모양과 꼬리 신호를...
Harness Updating은 Harness Benefit이 아니다
arXiv 2605.30621은 자기진화 에이전트의 성능 향상을 업데이트 작성 능력과 업데이트 활용 능력으로 분해하고, 실제 병목이 evolver보다 task-solving agent 쪽에 있음을 보여준다.
Google DeepMind Science Skills는 과학 에이전트를 워크플...
Google DeepMind의 Science Skills는 Antigravity 위에서 생명과학 데이터베이스, 스크립트, 도메인별 절차를 SKILL.md 단위로 묶어 과학 워크플로의 신뢰도와 토큰 효율을 높이려는...
SpatialBench는 공간 파운데이션 모델이 진짜 올라운더인지 묻는다
SpatialBench는 19개 데이터셋, 546개 장면, 41개 모델 변형, 6개 패러다임을 하나의 deterministic multi-density 프로토콜로 묶어 공간 파운데이션 모델의 범용성을 검증하는 벤...
Gemini Embedding 2는 텍스트·이미지·비디오·오디오를 하나의 검색...
Google DeepMind의 Gemini Embedding 2 논문과 공식 문서를 바탕으로, 네이티브 멀티모달 임베딩 모델이 RAG·검색·추천 인프라에서 어떤 의미를 갖는지 정리한다.
LocateAnything는 박스를 토큰이 아니라 원자 단위로 디코딩한다
NVIDIA LocateAnything-3B는 시각 grounding과 detection에서 좌표를 토큰별로 순차 생성하던 병목을 Parallel Box Decoding으로 바꿔, 박스·포인트를 하나의 기하 단위...
NoisyAgent는 에이전트를 노이즈 속에서 학습시킨다
NoisyAgent는 user/tool noise를 agentic RL rollout에 통제적으로 주입해, 깨끗한 벤치마크 성능과 실제 환경 robustness 사이의 간극을 줄이려는 에이전트 학습 프레임워크다.
AKT-Rec는 롱테일 추천을 head-to-tail 비대칭 전이 문제로 본다
arXiv 2605.23310 AKT-Rec 논문을 바탕으로, LLM 생성 semantic ID와 RQ-VAE cluster를 이용해 헤드 사용자·상품 지식을 롱테일 추천으로 옮기는 산업용 CTR 추천 프레임워크...
교대 페리자성은 알터자석에 조절 가능한 순자화를 더한다
arXiv 2605.22319는 2D V2Te2O 계열에서 알터자성의 운동량 의존 스핀 분할과 페리자성의 유한 순자화를 함께 갖는 교대 페리자성을 제안하고, strain으로 half-metallicity와 val...