Nemotron 3 Super는 12B 활성 MoE를 Blackwell 추론 스택까지 같이 설계한다
NVIDIA Nemotron 3 Super는 120B 총 파라미터·12B 활성 파라미터의 Hybrid Mamba-Attention LatentMoE 모델 위에 NVFP4 pretraining, MTP 기반 native speculative decodi...
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Agent Skills는 코딩 에이전트에 시니어 엔지니어링 절차를 주입한다
addyosmani/agent-skills는 22개 SKILL.md, 7개 slash command, 3개 전문 persona를 묶어 AI 코딩 에이전트가 spec→plan→build→test→review→ship 흐름을 반복 가능한 품질 게이트로 따...
ETTIN-68M Nemotron PII는 개인정보 탐지를 68M 토큰 분류기로 낮춘다
kalyan-ks/ettin-68m-nemotron-pii는 ETTIN 68M encoder와 NVIDIA Nemotron-PII 데이터를 결합해, 영어 PII/PHI 탐지를 작은 NER 모델로 운영 파이프라인에 넣으려는 Hugging Face 모델이...
OCR-Memory는 에이전트 기억을 텍스트 요약이 아니라 시각적 검색 문제로 바꾼다
arXiv 2604.26622는 장기 실행 에이전트의 trajectory를 텍스트로 계속 밀어 넣는 대신, multi-resolution 이미지와 Set-of-Mark anchor로 저장하고 필요한 segment만 원문으로 되찾는 optical mem...
OneManCompany는 멀티 에이전트를 ‘회사’라는 운영체제로 재구성한다
OneManCompany(OMC)는 Talent–Container, Talent Market, E²R tree search로 이기종 에이전트를 고용·조정·리뷰하는 조직 레이어를 제안하고, PRDBench 84.67% 결과와 공개 구현을 통해 멀티 에이...
Skill-RAG는 RAG 실패를 더 검색할지보다 어떤 실패인지 먼저 진단한다
arXiv 2604.15771의 Skill-RAG는 hidden-state prober로 검색 실패 상태를 감지하고, query rewriting·question decomposition·evidence focusing·exit skill 중 하나로...
EMO는 MoE를 거대한 단일 모델이 아니라 조립 가능한 expert 모듈로 학습한다
Ai2와 UC Berkeley의 EMO는 문서 경계를 약한 supervision으로 삼아 같은 문서의 토큰이 공유 expert pool 안에서 routing되도록 MoE를 사전학습한다. 1B active / 14B total 모델에서 full-mode...
Latent Agents는 멀티에이전트 토론을 한 모델의 잠재공간으로 압축한다
Latent Agents의 IMAD는 3개 에이전트의 토론 trace를 SFT로 학습한 뒤 GRPO의 동적 보상과 길이 클리핑으로 내재화해, 명시적 debate와 비슷하거나 더 나은 성능을 훨씬 적은 토큰으로 재현하고 agent subspace를 st...
Reinforced Agent는 툴 호출을 실행 전에 한 번 더 검토하는 실용적 안전장치다
Reinforced Agent 논문은 툴 호출 에이전트의 오류를 사후 복구가 아니라 실행 전 리뷰 문제로 바꾸고, Helpfulness-Harmfulness 지표로 reviewer agent가 실제로 도움이 되는지 측정한다.
LiteVLA-H는 드론 VLA를 20Hz 액션 루프와 6Hz 의미 루프로 나눈다
LiteVLA-H는 Jetson AGX Orin 위의 256M VLA에서 pre-fill이 액션 지연의 대부분을 차지한다는 관찰을 바탕으로, 빠른 외부 guidance 루프와 느린 semantic perception 루프를 분리해 온보드 드론 추론을...
MiniCPM-V 4.6은 1.3B 멀티모달 모델을 휴대폰 배포 기준으로 다시 깎는다
MiniCPM-V 4.6은 SigLIP2-400M과 Qwen3.5-0.8B, LLaVA-UHD v4식 시각 토큰 압축을 결합해 이미지·비디오 이해를 1.3B 규모와 모바일 배포 surface로 끌어내린 공개 VLM이다.
Arize Alyx의 계층적 메모리는 에이전트 실패를 context window 문제가 아니라 제품 아키텍처 문제로 본다
AI Engineer 발표에서 Arize의 Sally-Ann DeLucia는 Alyx를 만들며 겪은 context explosion을 바탕으로, 단순 truncation이나 LLM summarization보다 ID 기반 memory store, lon...