δ-mem은 긴 컨텍스트보다 작은 온라인 상태로 LLM 기억을 붙인다
δ-mem은 frozen Transformer에 8×8 온라인 연상기억 상태를 붙이고, 그 readout으로 attention을 저랭크 보정해 장기 상호작용 메모리를 컨텍스트 확장 없이 다루려는 경량 메모리 메커...
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Nemotron-Labs-Diffusion은 AR·Diffusion·Self-S...
NVIDIA Nemotron-Labs-Diffusion은 동일한 백본에서 오토리그레시브, 블록 단위 디퓨전, self-speculation 디코딩을 전환해 품질과 저동시성 추론 효율을 함께 노리는 tri-mode...
NVIDIA AI-Q는 딥리서치를 에이전트 하네스 밖의 전문 스킬로 분리한다
NVIDIA의 AI-Q agent skill은 Claude Code, Codex, OpenCode 같은 범용 에이전트 하네스가 리서치 파이프라인을 직접 재구현하지 않고, 로컬 또는 사내 AI-Q 서버에 장기 리서...
Karpathy의 nn-zero-to-hero는 신경망을 라이브러리가 아니라 계...
karpathy/nn-zero-to-hero는 micrograd에서 makemore, GPT tokenizer까지 이어지는 코드 중심 강의 아카이브로, LLM 시대에 역전파·언어모델링·토크나이저를 손으로 복원하는...
Neo4j Context Graphs는 RAG를 에이전트의 의사결정 메모리로 확...
Stephen Chin의 AI Engineer Europe 발표는 context graph를 단순 검색 보강이 아니라 단기·장기·추론 메모리와 의사결정 trace를 연결하는 에이전트 운영 계층으로 제시한다.
Attractor Models는 반복 추론을 고정점 학습 문제로 바꾼다
arXiv 2605.12466은 backbone이 출력 임베딩 초안을 만들고 attractor head가 고정점을 풀어 정제하는 구조로, looped LM의 메모리·깊이 병목을 줄이면서 770M 언어 모델과 27...
Hy-MT2는 번역 모델을 온디바이스까지 밀어 넣는 텐센트의 새 공개 모델 패키...
Hy-MT2는 1.8B·7B·30B-A3B 번역 모델, IFMTBench, FP8/GGUF 양자화 변형을 함께 공개하며 번역 전용 post-training과 1.25-bit 압축을 결합한 텐센트 Hunyuan의...
RL은 배운 풀이법을 조합할 때 더 강해진다
이 논문은 Pólya식 문제 해결 휴리스틱으로 같은 문제의 여러 정답 풀이를 self-generated mid-training 데이터로 만들고, 그 다양성이 이후 GRPO 기반 RL에서 더 넓은 추론 경로와 조합...
SmallCode는 작은 로컬 모델의 약점을 하네스 설계로 보정하려는 코딩 에이...
SmallCode는 7B~20B 로컬 모델을 전제로 context budget, forgiving tool parser, patch-first editing, 검증 루프를 묶은 코딩 에이전트다. v0.7.1 릴리...
Google I/O 2026은 Gemini를 에이전트 시대의 풀스택 플랫폼으로...
Google I/O 2026의 Sundar Pichai 키노트는 Gemini 3.5, Antigravity, Spark, Search agents, TPU 8을 하나의 agentic Gemini stack으로 묶...
Qwen3.7-Max는 에이전트 시대의 파운데이션 모델을 정면으로 겨냥한다
Qwen3.7-Max는 코딩 에이전트, MCP 기반 업무 자동화, 장시간 자율 실행, cross-harness 일반화를 전면에 내세운 Qwen의 최신 독점형 agent foundation model이다.
NuExtract3는 문서 추출을 JSON과 OCR로 나누지 않는다
NuExtract3는 구조화 추출과 문서-to-Markdown OCR을 하나의 4B VLM으로 묶고, reasoning을 필요할 때만 켜는 방식으로 문서 AI 파이프라인의 비용·품질 균형점을 다시 설계한다.