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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
Hugging Face가 부활시킨 PapersWithCode의 첫 번째 주간 업데이트 소식입니다. 벤치마크 다중 지표 지원, 외부 논문 제출 확대, 논문 계보 표시 및 새로운 방법론 추적 기능이 추가되었습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Reddit AI Research의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기안녕하세요,
Hugging Face의 오픈 소스 팀에서 온 Niels입니다. 우리가 모두 사랑했던 웹사이트를 부활시킨 paperswithcode.co를 출시한 지 일주일이 지났습니다. 이 사이트를 통해 에이전트(agents)부터 컴퓨터 비전(computer vision), 시계열 예측(time-series forecasting)에 이르기까지 다양한 AI 분야의 최첨단 기술(SOTA, State-of-the-Art)을 추적할 수 있습니다.
반응이 매우 좋았으며, 앞으로 몇 달 동안 이를 확장해 나갈 생각에 매우 설렙니다.
이번 주에는 다음과 같은 기능들을 추가했습니다:
특정 벤치마크에 대한 다중 지표(multiple metrics) 지원: 이제 리더보드(leaderboards)에서 여러 지표를 지원합니다. 예를 들어, 자동 음성 인식(automatic speech recognition)을 위한 Open ASR Leaderboard는 단어 오류율(WER, Word Error Rate)과 역 실시간 계수(RTFx, Inverse Real-Time Factor) 지표를 모두 지원하며, Object Detection 리더보드는 이제 COCO 데이터셋에 대한 평균 정밀도(mAP, mean average precision) 외에도 초당 프레임 수(FPS, frames-per-second)를 보고합니다.
외부 논문 지원: Arxiv 외에도 Github 저장소(repo), 블로그 포스트, BiorXiv 등 다양한 형태의 논문 제출을 지원합니다. paperswithcode.co/submit에서 논문을 제출할 수 있습니다. AI가 태스크(task) 및 방법론(method) 태그, GitHub 저장소, 평가(evals) 등을 자동으로 추가하여 정보를 풍부하게 만들어 줍니다. Arxiv에 올라오지 않은 아래의 DeepSeek-v4 사례를 확인해 보세요:
논문 계보(paper lineage) 지원: 논문에 후속 연구(follow-up)나 선행 연구(predecessor)가 있는 경우, 초록(abstract) 상단에 작은 배너로 표시됩니다. Mamba-3, DINOv2, GLM-4.5 등을 참고해 보세요.
새로운 방법론 (New methods): Gated DeltaNet, Kimi Delta Attention, Mamba-2 등을 포함하여 인기도를 기반으로 한 새로운 방법론들을 지원합니다. 각 방법론에는 해당 방법론을 인용하는 모든 논문 목록이 함께 표시됩니다. 지원되는 모든 방법론은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
소셜 미디어에 쉽게 공유할 수 있도록 리더보드 (Leaderboard) 스크린샷 기능을 지원합니다: 이제 각 벤치마크 (Benchmark)의 산점도 (Scatter plot)와 표 (Table) 모두에 소셜 미디어 공유가 가능한 "이미지 복사 (copy image)" 버튼이 포함되어 있습니다. 예를 들어 ClawEval에서 직접 시도해 보세요.
더 많은 평가 (Evals) 항목 추가: Transformers 라이브러리에서 지원하는 모든 모델을 시작으로 평가 항목을 점진적으로 추가하고 있습니다. 현재까지 약 3,000개의 평가 항목을 확보했습니다! Qwen 3.6과 같이 각 논문 페이지 하단에서 이를 확인하실 수 있습니다.
더 많은 기능 요청과 피드백을 기다리고 있겠습니다!
또한, 더 원활한 소통을 위해 Hugging Face Discord 서버에 채널을 개설할 예정입니다. 여기에 있는 GitHub 스레드에서도 의견을 남겨주실 수 있습니다.
감사합니다,
Niels