LongLive-2.0은 긴 비디오 생성을 NVFP4 학습·추론 시스템 문제로...
NVIDIA LongLive-2.0은 Balanced SP, NVFP4 학습·추론, KV-cache 양자화, asynchronous VAE decoding을 묶어 긴 비디오 생성의 학습 비용과 실시간 추론 병목을...
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Lance는 멀티태스크 시너지로 이미지·비디오 이해와 생성을 한 모델에 묶는다
ByteDance의 Lance는 3B active parameter급 native unified multimodal model로, 이미지·비디오 이해, 생성, 편집을 shared interleaved contex...
AI for Auto-Research는 자동 연구를 라이프사이클 거버넌스로 바꾼...
arXiv 2605.18661은 AI 자동연구를 네 단계·여덟 스테이지의 전체 연구 라이프사이클로 정리하고, 완전 자율보다 인간이 통제하는 검증·출처·책임 설계가 더 중요한 병목이라고 주장한다.
MinT는 LoRA를 학습 기법이 아니라 정책 운영 단위로 만든다
Mind Lab의 MinT 기술 보고서는 LoRA adapter를 단순 메모리 절약용 파라미터가 아니라 rollout, update, export, evaluation, serving, rollback을 통과하는...
Ettin Reranker는 retrieve-then-rerank 스택을 작은...
Hugging Face의 ettin-reranker-v1 계열은 Ettin ModernBERT encoder 위에 17M~1B CrossEncoder를 학습해, 공개 데이터·증류 레시피·MTEB/NanoBEIR·...
Code as Agent Harness는 코드를 에이전트의 출력물이 아니라 실행...
arXiv survey Code as Agent Harness는 코드가 reasoning·action·state·verification을 묶는 에이전트 운영 기판이 되며, 하네스 인터페이스·메커니즘·멀티에이전트...
Nested Learning은 아키텍처와 옵티마이저를 같은 기억 문제로 묶는다
Nested Learning은 모델 구조와 학습 규칙을 별개의 설계물이 아니라 서로 다른 시간척도의 중첩 최적화·연상기억 문제로 해석하고, Hope와 CMS를 통해 continual learning과 long-c...
SU-01은 올림피아드 추론을 SFT·RL·TTS 하나의 레시피로 밀어올린다
SU-01은 30B-A3B reasoning backbone에 reverse-perplexity SFT, two-stage RL, test-time verification/refinement를 얹어 IMO·USA...
Meta CWM Preparedness Report는 오픈 웨이트 코드 모델 공...
Meta의 Code World Model Preparedness Report는 32B 코드 월드 모델 CWM을 공개하기 전에 사이버·생화학·정직성 리스크를 현재 오픈 모델 생태계와 비교해 검증한 사례다.
Microsoft MDASH는 취약점 탐지를 모델 경쟁에서 하네스 경쟁으로 바꾼...
Microsoft Security의 MDASH는 100개 이상의 전문 에이전트, 다중 모델 앙상블, debate·dedup·prove 파이프라인으로 Windows 취약점 16건과 CyberGym 88.45% 성과...
최근 LLM 아키텍처는 파라미터보다 KV 캐시와 잔차 경로를 다시 설계한다
Sebastian Raschka의 최근 LLM 아키텍처 정리는 Gemma 4의 cross-layer KV sharing, Laguna XS.2의 layer-wise attention budget, ZAYA1-8B...
MetaAgent-X는 자동 멀티 에이전트를 설계자와 실행자까지 함께 학습한다
arXiv 2605.14212는 자동 멀티 에이전트 시스템의 병목을 frozen executor ceiling으로 보고, Designer가 태스크별 MAS 스크립트를 만들고 Executor가 이를 실행하는 과정을...