Skills-Coach는 스킬 마켓을 평가 가능한 최적화 루프로 바꾸려 한다
Skills-Coach는 LLM 에이전트 스킬을 자동으로 테스트하고, Training-Free GRPO로 문서와 코드를 다듬고, 원본과 최적화본을 비교 평가하는 self-evolving optimizer 프레임워...
Blog
Knowledge WIKI
335 posts, 278-289 showing
X2SAM은 이미지용 SAM을 비디오용 대화형 분할 모델로 확장하는 가장 직접적...
X2SAM은 텍스트 프롬프트와 시각 프롬프트를 하나의 인터페이스로 묶고, Mask Memory와 joint training으로 이미지와 비디오 전반의 segmentation을 통합한 MLLM이다. 특히 V-VGD...
SSL은 에이전트 스킬을 문서에서 구조로 끌어낸다
Peking University의 SSL 논문은 SKILL.md 중심의 텍스트 스킬을 스케줄링·구조·논리 3계층 표현으로 정규화해, 스킬 검색과 사전 위험 검토를 더 기계 친화적으로 만들 수 있음을 보여준다.
Ctx2Skill은 긴 문맥을 읽는 능력을 파라미터가 아니라 스킬 문서로 끌어올...
Ctx2Skill은 복잡한 문맥에서 규칙과 절차를 자연어 스킬로 추출해 언어모델의 context learning을 강화하는 self-play 프레임워크로, 인간 주석과 외부 실행 피드백 없이도 closed-sou...
긴 작업을 못 버티는 이유는 모델 크기가 아니라 horizon일 수 있다
이 논문은 장기 상호작용 에이전트 학습의 병목을 추상적인 탐색 난이도가 아니라 horizon length 자체에서 찾고, macro action과 subgoal decomposition 같은 horizon red...
HeavySkill은 에이전트 하네스의 복잡함을 병렬 추론과 요약이라는 내부 스...
HeavySkill은 멀티에이전트 오케스트레이션의 성능 원천을 외부 시스템 복잡도보다 모델 내부의 heavy thinking 스킬로 재해석하며, 이를 병렬 추론과 순차적 숙의로 분해해 test-time scali...
OneVL은 자율주행 CoT를 텍스트가 아니라 세계모델 latent로 압축한다
OneVL은 자율주행 VLA의 Chain-of-Thought를 언어 latent만이 아니라 미래 프레임 예측을 포함한 world-model supervision으로 압축해, explicit CoT를 넘는 정확도와...
OmniShotCut은 샷 경계 검출을 컷 포인트 찾기에서 관계 예측과 벤치마크...
OmniShotCut은 shot boundary detection을 단순 프레임 경계 검출이 아니라 intra-shot·inter-shot 관계를 함께 예측하는 구조적 문제로 재정의하고, 합성 전환 데이터와 현대...
DeepEval은 LLM 평가를 pytest식 테스트·트레이싱·합성 데이터까지...
confident-ai/deepeval은 단순 메트릭 라이브러리를 넘어 pytest 스타일 테스트, LLM-as-a-judge, 에이전트 트레이싱, 합성 데이터 생성, 벤치마크 실행을 하나의 local-first...
Argilla는 라벨링 툴을 넘어 사람·모델·데이터셋을 묶는 AI 데이터 워크벤...
Argilla는 단순 주석 UI가 아니라 Python SDK, self-hosted 서버, 협업용 데이터셋 스키마를 결합해 human feedback 루프를 운영 가능한 데이터 워크벤치로 바꾼다.
Distilabel의 Pipeline Samples는 합성 데이터 프레임워크를...
Distilabel의 Tutorials 섹션은 synthetic data framework를 단순 SDK가 아니라 ORPO·DPO·retrieval·judge·structured generation 실험을 바로...
OSCAR는 VLM 환각 억제를 더 강한 교사보다 자기 검증 루프로 옮긴다
OSCAR는 더 강한 VLM의 오프라인 정답을 흉내 내는 대신, 모델 자신의 판별 능력과 MCTS 탐색을 이용해 온라인 preference 데이터를 만들고 DPO로 갱신함으로써 시각 환각을 줄이는 정렬 프레임을...