그래프 엔지니어링은 에이전트를 더 붙이는 대신, 관계를 운영 대상으로 만든다
Graph Engineering은 LLM 에이전트 시스템의 task·agent·runtime state 관계를 명시적·동적 그래프로 다뤄, 단일 agent loop를 넘어 system intelligence를 설...
Blog
Knowledge WIKI
385 posts, 26-37 showing
Skill-Use는 에이전트가 스킬을 ‘갖고 있는가’가 아니라 ‘제때 찾아 끝까...
Skill-Use는 점진적 공개 환경에서 에이전트의 스킬 인식·절차 이행·금지 행동 회피를 분리 측정하는 79개 실전 스킬·177개 sandbox task 기반 벤치마크로, 최강 조합도 SU 0.613에 머문다고...
SkillEvo는 스킬 진화를 ‘더 많이 고치는 일’이 아니라 ‘다음 실패를 꺼...
SkillEvo는 단발 QA 대신 다중 턴 상호작용에서 다음 결함을 드러내고, 사실·구조 거버넌스로 반복 수정의 퇴화를 제어하는 agent skill 진화 프레임워크다.
SkillGate는 에이전트의 ‘어떤 스킬을 읽을까’를 별도 학습 문제로 만든다
SkillGate는 장기 에이전트 RL에서 스킬 이름을 고르는 극소수 토큰이 보상 신호를 거의 받지 못하는 selector credit starvation을 진단하고, 선택과 실행의 credit을 분리한 두 채널...
Embodied-Navigator는 VLM에게 3D 좌표 대신 ‘가리키기’를 시...
Embodied-Navigator는 VLM이 2D 픽셀 waypoint만 고르게 하고, 선택적 추론·압축 메모리·Two-Level GRPO로 장기 시각 언어 내비게이션을 정렬하는 7B 정책이다.
Unlimited-OCR은 긴 문서 OCR을 고정 KV 캐시 문제로 푼다
Baidu의 Unlimited-OCR은 DeepSeek-OCR의 압축 encoder 위에 Reference Sliding Window Attention을 얹어, 수십 페이지 문서를 한 번의 디코딩 흐름으로 처리하...
J-Space는 추론력을 높이는 스킬인가, 검증 가능한 작업 프로토콜인가
J-Space Cognition Suite V3.6은 모델 가중치를 바꾸지 않고 스킬 문서와 선택형 상태 기록 도구로 장기 작업을 제어하려는 프로젝트다. 구현의 완성도와 공개 벤치마크 주장을 분리해 살펴본다.
Qwen3.8-27B는 27B 모델을 에이전트 실행의 운영 계약으로 확장한다
Qwen3.8-27B는 27B dense 비전-언어 모델에 기본 thinking, 추론 깊이 제어, 보존형 추론 문맥, 262K 네이티브 컨텍스트와 1M 확장 경로를 묶어 장기 에이전트 작업을 겨냥한 Apache...
AI4AI는 강한 모델의 추론을 약한 모델의 테스트 타임 하네스로 컴파일한다
AI4AI는 강한 builder model이 5% validation set에서 약한 target model용 inference-time harness를 반복 제작·검증하게 해, parameter update 없...
SkillZip은 에이전트 스킬 라이브러리를 ‘텍스트’가 아니라 실행 계약으로...
SkillZip은 커지는 agent skill library에서 반복되는 절차를 section-level graph와 reversible macro로 압축하되, 입력·출력·의존성·verifier·source ex...
Spark-to-Paper는 논문 생성보다 ‘근거가 없으면 멈추는’ 연구 워크플...
Spark-to-Paper는 코딩 어시스턴트 안에서 13개 스킬을 조합해 아이디어·문헌·실험·그림·LaTeX 조립을 연결하고, 관측되지 않은 결과를 비워 두며 실패한 가설을 종료하는 연구 논문 생성 워크플로를 제...
Motif 3는 314B MoE를 7개 전문 교사의 단일 정책으로 묶는다
Motif 3는 314B total·13.2B activated MoE, 256K context, GDLA와 MOPD를 결합해 큰 희소 모델의 용량을 도구 사용·코드·장문 추론 전문성으로 통합하려는 공개 모델 릴...