후속: 2026년 논문들이 마침내 토픽 페이지에 올라왔고, ICML / CVPR / ICLR 2026 "신문"을 만들었습니다[P]

몇 주 전, 저는 지난 10년간의 ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR/AAAI 논문들로 구축한 토픽 페이지를 게시했습니다. 여러분 중 많은 분들이 명확한 공백 지점을 지적해 주셨습니다. 바로 벤치마크 기록과 제거 연구(ablation)가 2025년에서 멈췄다는 점입니다. 이 문제는 이제 수정되었습니다. 저희는 약 10만 1천 개의 전체 논문 텍스트에서 결과를 추출했습니다 (제가 게시했을 때는 79k였습니다). 이는 대략 백만 건의 "X를 시도하여 Y를 얻었다"라는 발견을 의미합니다. 2026년 데이터가 대부분 다루어졌습니다: ICML, CVPR, AAAI 논문의 거의 전부와 ICLR 논문 5.4k개 중 약 4.1k개가 포함되었습니다. NeurIPS 2026은 절반이 조금 넘게 완료되었는데, 이는 많은 PDF 파일들이 아직 공개되지 않았기 때문입니다. 지난번과 같은 예시로, 컴팩트하고 효율적인 Gaussian splatting: https://atlas.scime.ai/research/3d-vision/gaussian-splatting/compact-and-efficient-gaussian-splatting Mip-NeRF 360 PSNR은 계속해서 상승하고 있습니다 (28.01 → 29.5(2025년) → 올해 30.1). 하지만 Deep Blending은 여전히 ~30.4에 머물러 있고, Tanks&Temples도 움직임이 없습니다. 제가 가장 좋아하는 부분은 여전히 베이스라인 표입니다: 논문들은 Mip-NeRF 360에서 순수한 3DGS를 16부터 27.7 PSNR까지 보고하므로, "우리는 3DGS보다 2 dB 더 높다"라는 말이 매우 다른 의미일 수 있습니다. 모든 토픽은 가입 없이 이용 가능합니다: https://atlas.scime.ai/research 저희가 2026년 데이터를 공개하는 동시에, ICML, CVPR, ICLR 2026 각각에 대한 "신문(newspaper)"도 작성하여 올해와 지난 해를 비교했습니다. 저를 놀라게 한 몇 가지 점들이 있습니다: [1] LLM 에이전트의 비중은 ICML에서 1.2%에서 4.4%로 증가했습니다. [2] 멀티모달 LLM의 비중은 CVPR에서 두 배가 되었습니다 (5.4% → 10.8%). [3] ICLR에서는 검증 가능한 보상(verifiable rewards)을 사용한 RL이 거의 제로였던 논문 수에서 110개로 증가했습니다. [4] Qwen이 세 컨퍼런스 결과표 전반에 걸쳐 가장 많이 사용된 기본 모델입니다. [5] 테스트된 변경 사항 중 약 4분의 1은 도움이 되지 않았거나 오히려 상황을 악화시켰습니다 (자체 수치 기준). 이 자료는 여기 있습니다: https://atlas.scime.ai/newspaper (프론트 페이지는 공개되어 있으며, 전체 버전은 무료 계정이 필요합니다.) 참고: 숫자는 AI가 추출한 것이므로 아무도 손으로 확인하지 않았으며, 논문들은 성공한 부분을 과장 보고하는 경향이 있습니다. 이를 리더보드가 아닌 시작점으로 사용하십시오. 특정 토픽에 대해 잘 알고 있고 뭔가 잘못된 부분이 보인다면 꼭 알려주시면 감사하겠습니다. submitted by /u/latenticlabs [링크] [댓글]