MCompassRAG: 문단 수준 RAG (Retrieval-Augmented Generation)를 위한 의미론적 나침반

LLM-teacher 증류 (distillation)를 통해 경량 리트리버 (retriever)를 학습시킵니다.

주제 메타데이터 (Topic metadata)가 모든 청크 (chunk) 표현을 풍부하게 만듭니다.

추론 (inference) 시 LLM 호출이 전혀 없습니다.

정보 효율성은 8.24% 더 높고, 지연 시간 (latency)은 5배 더 낮습니다.

논문 (Paper):
https://paperswithcode.co/paper/2606.18508
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코드 (Code):
https://github.com/AmirAbaskohi/MCompassRAG
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Ai2가 방금 Hugging Face에 Qwen 3.5 9B 터미널 에이전트 (terminal agent)를 출시했습니다.

OpenThoughts 데이터셋에서 DPPO로 구축되었으며,

Terminal Bench Lite에서 53.0%를 기록하며 TMax 절제 연구 (ablations)를 선도합니다.