Arize Alyx의 계층적 메모리는 에이전트 실패를 context window...
AI Engineer 발표에서 Arize의 Sally-Ann DeLucia는 Alyx를 만들며 겪은 context explosion을 바탕으로, 단순 truncation이나 LLM summarization보다 I...
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Anthropic의 NLA는 Claude의 ‘속생각’을 자연어로 압축해 읽으려는...
Anthropic의 Natural Language Autoencoders는 Claude의 activation을 자연어 설명으로 바꾸고 다시 activation으로 복원하는 왕복 구조를 통해, 모델이 말하지 않은...
SVP는 VLM 정렬을 더 많은 라벨이 아니라 grounding feedback...
Sampling-based Visual Projection(SVP)은 소량의 이미지, self-captioning, GroundingDINO류 grounding feedback만으로 VLM의 시각-언어 정렬을 보...
SRA는 에이전트 스킬을 프롬프트 목록에서 검색 가능한 능력 코퍼스로 바꾼다
arXiv 2604.24594는 Skill Retrieval Augmentation과 SRA-Bench를 통해 에이전트 스킬 검색·로딩·적용을 분리 평가하고, 병목이 검색 품질만이 아니라 모델의 스킬 로딩 판단에...
Harness Engineering은 코딩 에이전트 시대의 소프트웨어 공학을 ‘...
OpenAI Ryan Lopopolo의 AI Engineer Europe 발표는 코드 작성이 싸진 뒤의 병목이 인간의 주의, 모델 컨텍스트, 검증 루프가 되며, 엔지니어의 역할이 에이전트가 일하기 좋은 하네스를...
Self-Evolved ABC는 EDA 도구 자체를 에이전트가 진화시키려는 실험...
Autonomous Evolution of EDA Tools는 Claude 기반 다중 에이전트가 ABC의 120만 줄 규모 C 코드베이스를 직접 수정하고, 컴파일·CEC·QoR 평가 루프를 통과한 변경만 누적해...
Unsloth와 NVIDIA의 협업은 LLM 학습 병목을 커널 밖에서 줄인다
Unsloth의 NVIDIA 협업 글은 packed sequence metadata 캐싱, double-buffered checkpoint reload, MoE routing 최적화처럼 커널 주변의 동기화와 데이...
Context Mode는 AI 코딩 에이전트의 컨텍스트 병목을 운영체제처럼 다룬...
mksglu/context-mode는 MCP 도구 출력, 세션 압축, 상태 복구, 검색 기반 재주입을 하나의 실행 레이어로 묶어 Claude Code·Gemini CLI·Cursor·Copilot·OpenCode...
Tuna-2는 비전 인코더를 버리고 픽셀 임베딩으로 통합 멀티모달을 다시 설계한...
Tuna-2는 사전학습 비전 인코더와 VAE를 제거하고 raw pixel patch embedding만으로 이해와 생성을 함께 처리해, native unified multimodal model의 복잡도를 낮추면서...
Kronos는 금융 K-line을 언어처럼 토큰화해 시계열 파운데이션 모델로 만...
Kronos는 OHLCVA 캔들 데이터를 계층적 토큰으로 양자화하고 12B개 K-line 기록 위에서 디코더 전용 Transformer를 사전학습해 예측·변동성·합성 데이터·투자 시뮬레이션을 하나의 금융 시계열...
OpenSearch-VL은 멀티모달 검색 에이전트를 재현 가능한 훈련 레시피로...
OpenSearch-VL은 데이터 합성, 시각·검색 도구 환경, fatal-aware GRPO를 하나의 공개 레시피로 묶어 프론티어급 멀티모달 딥서치 에이전트를 재현하려는 시도다.
Matt Pocock의 AI 코딩 워크플로는 ‘프롬프트 비법’이 아니라 소프트웨...
AI Engineer의 Matt Pocock 워크숍은 AI 코딩의 핵심을 더 긴 프롬프트가 아니라 작은 작업, 공유된 설계 개념, PRD, Kanban, TDD, deep module, 병렬 에이전트 운영으로 재...