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 answer-only 수준 지연을 동시...
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OmniShotCut은 샷 경계 검출을 컷 포인트 찾기에서 관계 예측과 벤치마크 설계 문제로 바꾼다
OmniShotCut은 shot boundary detection을 단순 프레임 경계 검출이 아니라 intra-shot·inter-shot 관계를 함께 예측하는 구조적 문제로 재정의하고, 합성 전환 데이터와 현대적 벤치마크를 함께 설계해 영상 분할 파...
DeepEval은 LLM 평가를 pytest식 테스트·트레이싱·합성 데이터까지 확장한다
confident-ai/deepeval은 단순 메트릭 라이브러리를 넘어 pytest 스타일 테스트, LLM-as-a-judge, 에이전트 트레이싱, 합성 데이터 생성, 벤치마크 실행을 하나의 local-first 평가 프레임워크로 묶는다.
Argilla는 라벨링 툴을 넘어 사람·모델·데이터셋을 묶는 AI 데이터 워크벤치가 됐다
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 연구 재현 카탈로그로 바꾼다
Distilabel의 Tutorials 섹션은 synthetic data framework를 단순 SDK가 아니라 ORPO·DPO·retrieval·judge·structured generation 실험을 바로 복제할 수 있는 실행형 cookbook으...
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 제안한다.
Dynin-Omni는 오토리그레시브 대신 마스크드 디퓨전으로 옴니모달을 한 백본에 밀어 넣는다
Dynin-Omni는 텍스트·이미지·음성 이해와 생성, 그리고 비디오 이해를 하나의 8B 마스크드 디퓨전 백본으로 통합해, 옴니모달 모델링을 외부 생성기 조립이 아니라 shared discrete token space 위의 iterative denoi...
PRISM은 멀티모달 RL의 병목을 RL 자체보다 SFT 이후의 분포 붕괴에서 찾는다
PRISM은 멀티모달 모델의 표준 SFT→RLVR 파이프라인 사이에 black-box on-policy distillation 기반의 pre-alignment 단계를 삽입해, 시각 인식과 추론이 서로 다른 방식으로 무너지는 distributional...
RecursiveMAS는 멀티 에이전트 협업을 텍스트가 아니라 잠재 상태 재귀로 스케일링한다
RecursiveMAS는 여러 LLM 에이전트를 텍스트 메시지 체인 대신 잠재 상태 루프로 연결하고, RecursiveLink와 inner–outer loop 학습으로 시스템 전체를 공동 최적화해 정확도·속도·토큰 사용량을 함께 개선하려는 멀티 에이전...
Qwen-Scope는 SAE를 해석 도구에서 개발 인터페이스로 밀어 올린다
Qwen-Scope는 Qwen3·Qwen3.5 계열 7개 모델에 대해 14개 그룹의 sparse autoencoder를 공개하고, 이를 추론 조종·벤치마크 분석·안전 데이터 합성·사후 훈련 최적화까지 연결해 SAE를 사후 해석 기법이 아니라 재사용 가...
CocoIndex는 에이전트의 신선한 컨텍스트를 배치가 아닌 상태 동기화 문제로 다룬다
cocoindex-io/cocoindex는 RAG와 에이전트용 인덱싱을 단순 임베딩 배치가 아니라 declarative target state와 incremental sync 문제로 재정의해, 코드·문서·회의록·PDF·Slack 같은 소스를 항상 최신...
Stet은 GPT-5.5와 Opus 4.7의 차이를 테스트 통과율 너머에서 드러낸다
Stet의 56개 실전 리포지토리 태스크 비교는 GPT-5.5가 Codex CLI에서 더 자주 ‘출하 가능한 패치’를 만들고, Opus 4.7은 Claude Code에서 더 작은 패치를 만들지만 통합 작업을 덜 마무리하는 경향이 있음을 보여 준다.