Open Design은 Claude Design을 로컬 에이전트 스튜디오로 다시...
nexu-io/open-design은 Claude Design의 artifact-first 디자인 경험을 오픈소스로 재구성하면서, 여러 코딩 에이전트 CLI와 로컬 데몬, 디자인 시스템, 스킬 카탈로그, 샌드박스...
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paper2code는 논문 구현의 애매함을 코드 옆에 드러낸다
paper2code는 arXiv 논문을 구현할 때 LLM이 빈칸을 자신 있게 메워버리는 문제를 막기 위해, 구현 결과를 citation-anchored code·ambiguity audit·walkthrough...
AutoKernel은 GPU 커널 최적화를 에이전트 실험 루프로 바꾼다
AutoKernel은 PyTorch 모델을 프로파일링해 병목 GPU 커널을 추출한 뒤, Triton 또는 CUDA C++ 커널을 에이전트가 반복적으로 수정·벤치마크·유지/되돌리기 하도록 설계해 하룻밤 단위의 자동...
OCR4all은 역사 인쇄물 OCR을 사람-개입형 워크플로우로 푼다
OCR4all은 초기 근대 인쇄물처럼 표준 OCR이 자주 무너지는 문서를 대상으로, 전처리·레이아웃 분할·라인 분할·인식·교정·도메인별 모델 학습을 하나의 웹 UI에 묶어 비전문가도 고품질 OCR 파이프라인을 운...
Superpowers는 코딩 에이전트에 방법론을 주입한다
obra/superpowers는 Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor 같은 코딩 에이전트에 스킬 라이브러리와 강제 워크플로우를 주입해, 즉흥적인 프롬프트 코딩을 설계-계획-TDD-...
Qwen3-VL은 319장·1달러 파인튜닝으로 Gemini 3 Flash를 앞질...
Oxen.ai의 실험은 Qwen3-VL-8B를 자동차 손상 분류에 맞춰 319장 이미지로 LoRA 파인튜닝하면, 약 1달러 학습비로 Gemini 3 Flash보다 더 높은 정확도와 더 짧은 추론 시간을 동시에 얻...
POP은 prefill만 가지치기해 LLM 추론을 가속한다
POP은 LLM 추론의 prefill과 decode가 서로 다른 역할을 가진다는 점을 이용해, 문맥 인코딩 단계에서만 깊은 층을 생략하고 decode는 풀모델로 유지함으로써 정확도 손실을 크게 늘리지 않고 pre...
Doc-to-LoRA는 문서를 LoRA 어댑터로 즉시 내재화한다
Doc-to-LoRA는 긴 문맥을 매번 다시 읽지 않고도 답할 수 있도록, 문서에서 LoRA 어댑터를 한 번의 forward pass로 생성하는 hypernetwork를 메타학습해 context distillat...
TinyLoRA는 추론 파인튜닝을 13개 파라미터까지 압축한다
Learning to Reason in 13 Parameters는 RL 기반 post-training이 SFT보다 훨씬 정보 밀도가 높은 업데이트를 만든다는 가설 아래, TinyLoRA로 Qwen2.5-7B의 추...
Agent Lightning은 에이전트 실행과 학습을 분리해 RL을 붙인다
Agent Lightning은 기존 LangChain·OpenAI Agents SDK·AutoGen 기반 에이전트를 거의 수정하지 않고도 강화학습으로 최적화할 수 있게 하며, 이를 위해 실행 궤적을 통합 인터페이...
SIREN은 LLM 내부 표현으로 더 가벼운 세이프티 가드를 만든다
SIREN은 마지막 레이어 출력만 쓰는 기존 guard model 대신 LLM 내부 레이어의 safety neuron을 모아 harmfulness detector를 구성함으로써, 훨씬 적은 학습 파라미터로 더 강...
Prompt-Level Distillation은 추론을 가중치가 아니라 프롬프트...
Prompt-Level Distillation은 교사 모델의 추론 규칙을 학생 모델의 시스템 프롬프트로 옮겨, 파인튜닝 없이도 작은 모델이 복잡한 분류 추론을 더 빠르고 투명하게 수행하도록 만든다.