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 없이 Theory-of-Mind 과제의 성...
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#Test-Time Scaling
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VibeThinker-3B는 3B 모델에 검증 가능한 추론을 압축한다
WeiboAI의 VibeThinker-3B는 Qwen2.5-Coder-3B 위에 Spectrum-to-Signal post-training, 다중 도메인 RL, offline self-distillation, CLR test-time scaling을...
BES는 자기개선 LLM 검색을 전방 진화와 후방 목표분해로 다시 설계한다
arXiv 2605.28814의 Bidirectional Evolutionary Search는 best-of-N과 tree search가 가진 희소 검증·자가회귀 확장 편향을 전방 evolutionary operator와 후방 sub-goal deco...
DeepConf는 확신도로 LLM 병렬 추론의 낭비를 줄인다
DeepConf는 self-consistency식 병렬 추론에서 모든 reasoning trace를 같은 한 표로 취급하지 않고, 모델 내부 confidence 신호로 낮은 품질의 추론을 필터링하거나 조기 중단해 정확도와 토큰 효율을 함께 개선하려는...
HeavySkill은 에이전트 하네스의 복잡함을 병렬 추론과 요약이라는 내부 스킬로 환원한다
HeavySkill은 멀티에이전트 오케스트레이션의 성능 원천을 외부 시스템 복잡도보다 모델 내부의 heavy thinking 스킬로 재해석하며, 이를 병렬 추론과 순차적 숙의로 분해해 test-time scaling과 RLVR의 결합 지점을 제시한다.