MMSkills는 시각 에이전트 스킬을 멀티모달 절차 기억으로 만든다
MMSkills는 SKILL.md 절차에 상태 카드와 시각 keyframe을 결합하고, 런타임에는 branch loading으로 필요한 증거만 검토하게 만드는 시각 에이전트용 멀티모달 스킬 프레임워크다.
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SkillsVote는 에이전트 스킬을 추천에서 진화까지 거버넌스한다
SkillsVote는 100만 규모의 SKILL.md 생태계에서 어떤 스킬을 노출하고, 실행 결과를 어떻게 귀속하며, 어떤 경험만 라이브러리에 반영할지를 하나의 수명주기 문제로 다루는 에이전트 스킬 거버넌스 프레임워크다.
LongLive-2.0은 긴 비디오 생성을 NVFP4 학습·추론 시스템 문제로 바꾼다
NVIDIA LongLive-2.0은 Balanced SP, NVFP4 학습·추론, KV-cache 양자화, asynchronous VAE decoding을 묶어 긴 비디오 생성의 학습 비용과 실시간 추론 병목을 동시에 낮추려는 공개 시스템 릴리스다.
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 context와 decoupled capabilit...
AI for Auto-Research는 자동 연구를 라이프사이클 거버넌스로 바꾼다
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 policy revision으로 정의한...
Ettin Reranker는 retrieve-then-rerank 스택을 작은 ModernBERT 계열로 압축한다
Hugging Face의 ettin-reranker-v1 계열은 Ettin ModernBERT encoder 위에 17M~1B CrossEncoder를 학습해, 공개 데이터·증류 레시피·MTEB/NanoBEIR·속도 벤치마크를 함께 제공하는 실전형 r...
Code as Agent Harness는 코드를 에이전트의 출력물이 아니라 실행 하네스로 다시 정의한다
arXiv survey Code as Agent Harness는 코드가 reasoning·action·state·verification을 묶는 에이전트 운영 기판이 되며, 하네스 인터페이스·메커니즘·멀티에이전트 확장으로 읽어야 한다고 정리한다.
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-context reasoning의 새 설계...
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·USAMO 금메달권 성능을 보고하고 Apach...
Meta CWM Preparedness Report는 오픈 웨이트 코드 모델 공개의 안전성 기준을 보여준다
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 바꾼다
Microsoft Security의 MDASH는 100개 이상의 전문 에이전트, 다중 모델 앙상블, debate·dedup·prove 파이프라인으로 Windows 취약점 16건과 CyberGym 88.45% 성과를 보고하며 AI 보안 자동화의 초점이...