EvoPolicyGym: 자율적 정책 진화를 위한 벤치마크

자율적 정책 진화를 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 EvoPolicyGym을 소개합니다. 코딩 에이전트가 제한된 예산 내에서 강화학습 환경의 정책을 수정하고 개선하는 과정을 분석합니다.

WorldStereo, 단일 참조 이미지로부터 다중 뷰 일관성을 가진 비디오 및 3D 포인트 클라우드 생성

WorldStereo는 단일 참조 이미지를 기반으로 다중 뷰 일관성을 유지하는 비디오와 3D 포인트 클라우드를 생성하는 기술입니다. 이미지 한 장만으로도 일관된 시점의 영상과 3D 데이터를 만들어낼 수 있습니다.

Karpathy의 llm.c는 현재 AI 분야에서 가장 흥미로운 저장소 중 하나입니다.

Andrej Karpathy의 llm.c는 PyTorch나 Python 없이 순수 C와 CUDA만을 사용하여 LLM을 학습시키는 프로젝트입니다. 추상화 계층을 제거하여 성능을 극대화했으며, GPT-2를 매우 효율적으로 재현할 수 있습니다.

OpenAI가 오픈 소스로 전환했습니다: gpt-oss 120B 및 20B를 만나보세요 — 상상할 수 없었던 피벗 (Pivot)

OpenAI가 오픈 웨이트 모델인 gpt-oss 120B와 20B를 Hugging Face를 통해 전격 공개했습니다. 이번 발표는 폐쇄형 모델 중심에서 하이브리드 모델로의 전략적 피벗을 의미하며, 상업적 이용이 가능한 허용적인 라이선스를 포함합니다.

ANTHROPIC, SONNET 5가 더 낮은 가격으로 OPUS 4.8에 근접했다고 주장

Anthropic의 Sonnet 5가 Opus 4.8에 근접한 성능과 낮은 가격을 제공한다는 주장과 달리, 애니메이션 구현 테스트 결과 성능 차이가 뚜렷하게 나타났습니다. 특정 테스트에서 Sonnet 5는 정지 이미지만을 반환하며 기대에 미치지 못하는 결과를 보였습니다.

와.. Columbia University MLSS 2026 강의 자료 퀄리티 정말 놀랍네요!

Columbia University의 MLSS 2026 강의 자료를 소개합니다. LLM의 효율성 및 추론 최적화와 관련된 심도 있는 PDF 자료와 유튜브 강의를 포함하고 있습니다.

많은 이들이 Fable 5가 성능 저하(阉割)되었다고 비난하지만, 실제 문제는 모델 자체보다 훨씬 심각합니다.

Fable 5의 성능 저하 논란의 실체는 모델 자체의 결함이 아닌, 과도한 안전 분류기와 다운그레이드 라우팅 시스템에 있음을 분석합니다. 규제 준수와 성능 사이의 충돌이 개발자 경험에 미치는 영향과 향후 폐쇄형 모델의 계층화 트렌드를 다룹니다.

Fable 5 해제의 '이유'가 가장 중요했다

미 상무부의 수출 규제 해제로 Claude Fable 5가 전 세계에 다시 공개되었습니다. 이번 해제는 Fable 5만의 고유한 위험성이 아니라, 다른 주요 모델들도 유사한 취약점 식별 능력을 갖추고 있음이 확인되었기 때문입니다.

과학자들이 IR 카메라를 장착한 3D 프린팅 원격 제어 사이보그 바퀴벌레를 제작했습니다 — 유연한 '다이빙 슈트'를 착용한 살아있는 곤충은

싱가포르 연구진이 IR 카메라를 장착하고 수중에서도 활동 가능한 3D 프린팅 사이보그 바퀴벌레를 개발했습니다. 특수 제작된 스쿠버 슈트를 통해 수중에서 최대 3시간 동안 산소를 공급하며 재난 구조 및 탐사 임무를 수행할 수 있습니다.

지식 증류 (Knowledge Distillation): 큰 모델의 지능을 작은 모델에 담는 법

지식 증류(Knowledge Distillation)의 원리와 방법론을 설명합니다. 거대 모델의 '암흑 지식(dark knowledge)'을 소프트 라벨을 통해 작은 모델에 전달하여, 성능 저하를 최소화하면서 비용과 지연 시간을 줄이는 기술을 다룹니다.

하이퍼스펙트럴 이미지 분류를 위한 다중 클래스 특징 학습: 희소 및 계층적 솔루션

하이퍼스펙트럴 이미지의 다중 클래스 특징 학습을 위한 희소 및 계층적 솔루션을 제안합니다. 복잡한 데이터 구조 내에서 효율적인 특징 추출을 목표로 합니다.

【실기 검증】 로컬 LLM 4체를 마을에 살게 하면 '파벌'이 생길까 — 인격이 없으면 파벌 제로, 가치관을 부여했더니 4일째에 '동맹'을

로컬 LLM 4체에 인격과 가치관을 부여하여 가상 마을에서의 사회적 상호작용을 실험한 연구입니다. 실험 결과, 모델 계통보다는 부여된 가치관에 따라 AI들이 스스로 '동맹'과 같은 파벌을 형성함을 확인했습니다.

『한가할 때 AI는 무엇을 할까?』 뇌의 버그로부터 자발적 활동이 솟아나오는 SNN 모델을 NumPy로 만든 기록

SNN(Spiking Neural Network) 모델을 활용하여 외부 입력이 없는 상태에서도 뉴런이 자발적인 활동 패턴을 생성하는 창발적 거동을 연구한 실험 기록입니다. NumPy를 이용해 LIF 뉴런 모델을 구현하고, 항상성 유지를 보상으로 설정하여 자발성이 부산물로 나타나는지 검증하는 과정을 다룹니다.

t-SNE 밑바닥부터 구현하기: 6차원의 덩어리가 어떻게 2D 지도로 풀려나가는가

고차원 데이터를 2D로 시각화하는 차원 축소 알고리즘인 t-SNE의 작동 원리를 설명합니다. 가우시안 분포를 이용한 확률적 이웃 관계 설정과 밀집 문제를 해결하기 위한 스튜던트 t-분포 활용법을 다룹니다.

Word2Vec 밑바닥부터 구현하기: "king - man + woman = queen"이 실제로 작동하는 원리

Word2Vec의 핵심 원리인 분포 가설과 Skip-gram 모델을 밑바닥부터 설명합니다. 원-핫 벡터의 한계를 극복하고 단어 간의 의미적 관계를 밀집 벡터로 학습하는 과정을 다룹니다.

Anthropic이 탈옥 심각도 척도(Jailbreak Severity Scale)를 발표했습니다. 그 의미는 무엇일까요?

Anthropic이 Fable 5 재배포와 함께 사이버 보안 분류 체계와 사이버 탈옥 심각도(CJS) 척도를 발표했습니다. 이는 AI 모델의 보안 위협을 정밀하게 평가하고 업계 표준을 설정하려는 시도입니다.

딥페이크를 기술적으로 간파하는 방법

ByteDance, 폐쇄형 거대 모델에 필적하는 비디오 생성 모델 Seaweed-7B 오픈 소스 공개

ByteDance가 폐쇄형 모델에 필적하는 성능을 가진 오픈 웨이트 비디오 생성 모델 Seaweed-7B를 공개했습니다. 7B 파라미터 규모임에도 텍스트, 이미지, 오디오를 활용한 고품질 비디오 생성이 가능하며 비용 효율적인 학습 전략을 제시합니다.

Google이 드디어 움직였습니다! 과학 연구 심사에서 부정행위를 직접 타격하고 심사 효율과 정확성을 높일 수 있을까요?

Google이 논문 심사 보조를 위한 AI 프레임워크인 Paper Assistant Tool(PAT)을 출시했습니다. 이 도구는 추론 스케일링을 통해 논문의 이론적 추론과 실험 결과를 검증하며, 수학적 오류 탐지 성능을 크게 향상시켰습니다.

모두가 다음 토큰(Token)을 예측하고 있지만, 어쩌면 모두가 틀렸을지도 모릅니다!

기존 AI가 다음 토큰이나 프레임을 예측하는 통계적 모방에 의존하는 것과 달리, Orca는 물리 세계의 숨겨진 '상태(State)'를 예측하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 비디오와 언어적 이벤트를 통해 물리 법칙을 학습함으로써, 별도의 동작 라벨 없이도 행동 능력을 습득할 수 있음을 증명했습니다.