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.
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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...
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, ZAYA1-8B의 CCA, DeepSeek V4의 mH...
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 GRPO·계층적 rollout·stag...
AI Harness는 프롬프트를 더 세게 쓰는 대신 실행 환경을 설계하는 일이다
Tejas Kumar의 AI Engineer 발표는 낡은 GPT-3.5 Turbo 브라우저 에이전트가 Hacker News upvote task에서 실패하고 거짓 성공을 보고하는 장면을 출발점으로, tool registry, context manage...
MLX와 Locally AI는 iPhone을 작은 로컬 LLM 런타임으로 바꾸고 있다
Adrien Grondin의 AI Engineer 발표는 Gemma 4를 iPhone에서 약 40 tok/s로 실행하는 데모를 통해, MLX Swift LM, Hugging Face MLX Community, 4-bit~8-bit 양자화, Locall...