Hugging Face Open Agent Ecosystem은 에이전트가 모델을...
Merve Noyan의 AI Engineer 발표는 Hugging Face Hub가 모델 저장소를 넘어, 오픈 모델 탐색·Inference Providers·traces·skills·MCP·Jobs를 묶어 에이전...
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Grep이 정말 충분한가: Agentic Search에서 검색보다 하네스가 성능...
arXiv 2605.15184는 LongMemEval 기반 실험으로 agentic search의 성능이 grep 대 vector만이 아니라 하네스, 도구 출력 전달 방식, 노이즈 스케일링의 결합으로 결정된다는 점...
SOD는 도구 사용 에이전트 증류를 step 단위로 조절한다
SOD는 tool-integrated reasoning에서 학생 모델의 잘못된 tool call이 만든 상태 드리프트를 step-level divergence로 감지하고, 온폴리시 증류 신호를 단계별로 재가중해...
PriorVLA는 로봇 VLA 파인튜닝을 사전지식 보존 문제로 다시 정의한다
PriorVLA는 pretrained VLA를 단순 초기값으로 쓰지 않고, frozen Prior Expert와 Expert Queries로 장면·모터 priors를 보존해 OOD와 few-shot 로봇 조작 적...
OptiLLM은 추론 시간 최적화를 OpenAI 호환 프록시로 묶는다
OptiLLM은 Best-of-N, MoA, MCTS, CePO, MARS 같은 inference-time 기법을 OpenAI 호환 프록시 뒤에 묶어, 모델 재학습 없이 더 많은 추론 계산으로 정확도와 운영 유연...
ELF는 확산 언어 모델을 토큰이 아니라 임베딩 공간의 flow로 다시 만든다
MIT의 ELF는 언어 생성을 연속 임베딩 공간의 Flow Matching 문제로 두고 마지막 단계에서만 토큰으로 이산화해, diffusion/flow 계열의 CFG와 self-conditioning을 언어 모델...
MMProLong은 128K VLM 학습을 더 긴 샘플이 아니라 데이터 레시피...
MMProLong은 Qwen2.5-VL-7B를 32K에서 128K로 확장하며, long-document VQA 합성·pool-native 길이 분포·8:2 추출/추론 혼합이 긴 멀티모달 컨텍스트 일반화에 더 중요...
AI co-mathematician은 수학자를 대체하기보다 연구 워크스페이스를...
arXiv 2605.06651은 수학 연구를 단발성 정답 생성이 아니라 장기 상태, 실패 가설, 리뷰된 작업 문서, 인간 조향을 함께 관리하는 agentic workbench 문제로 재정의한다.
멀티 에이전트의 방관자 효과: 협업이 추론 주권을 무너뜨리는 순간
이 논문은 GAIA·SWE-bench·Multi-Challenge 문맥에서 22,500개 결정론적 궤적을 평가해, 단순한 다수 auditor 프롬프트가 모델의 독립 추론을 사회적 순응으로 바꾸는 Interacti...
Autodata는 합성 데이터 생성을 데이터 과학자 에이전트 루프로 바꾼다
Meta FAIR의 Autodata는 Self-Instruct식 단발 생성이 아니라, 약한 모델과 강한 모델의 성능 격차를 직접 최적화하는 에이전트형 데이터 과학자 루프로 합성 데이터 품질을 끌어올린다.
Autogenesis는 자가 진화 에이전트를 프로토콜 문제로 다시 정의한다
arXiv 2604.15034는 프롬프트·에이전트·도구·환경·메모리를 버전 관리되는 리소스로 등록하고, 제안·평가·커밋·롤백을 갖춘 AGP/AGS 구조로 자가 진화를 실행 가능한 에이전트 런타임 문제로 옮긴다.
Jina Embeddings v5 Omni는 텍스트 인덱스를 그대로 둔 채 모든...
jina-embeddings-v5-omni는 Jina v5 Text의 벡터 geometry를 보존하면서 이미지·비디오·오디오 타워를 frozen projector로 붙여, 기존 텍스트 인덱스를 멀티모달 검색 su...