초음파로 뇌를 촬영하기

초음파를 이용한 뇌 영상 촬영 기술의 가능성과 한계를 분석합니다. 저강도 초음파가 뇌 미세구조에 미칠 수 있는 영향과 함께, 기존 MRI 대비 경제성과 접근성 측면의 장점 및 기술적 검증 필요성을 다룹니다.

한 Microsoft 연구원이 인공지능이 '살아있지' 않다는 것을 증명하기 위해 Age of Empires 2 내부에 염소 기반 언어 모델을

Microsoft 연구원이 Age of Empires 2 게임 내 염소들의 움직임을 논리 게이트로 활용하여 언어 모델을 구축했습니다. 이를 통해 AI의 답변이 의식의 결과가 아닌 논리적 연산의 산물임을 시각적으로 증명했습니다.

확장 가능한 정책 학습 (Policy Learning)을 위한 저비용 오픈 소스 휴머노이드 로봇 플랫폼

확장 가능한 정책 학습을 지원하기 위해 설계된 저비용 오픈 소스 휴머노이드 로봇 플랫폼을 소개합니다. 연구자들이 비용 부담 없이 로봇 제어 정책을 학습하고 실험할 수 있는 환경을 제공합니다.

속도에 집중한 550B, NVIDIA Nemotron 3 Ultra의 내부를 읽다

토큰 수준에서의 Transformer와 하이브리드 모델 비교

Transformer 아키텍처와 하이브리드 모델 간의 성능을 토큰 수준에서 비교 분석한 연구입니다. 모델의 효율성과 연산 특성을 심층적으로 다룹니다.

GPT2-BASIC: BASIC 언어로 구현된 휴대 가능한 머신 인텔리전스

GPT2-BASIC은 DOS급 저사양 환경에서도 실행 가능한 BASIC 언어 기반의 고정 소수점 트랜스포머 런타임입니다. 양자화와 정수 산술을 활용하여 현대적 LLM의 핵심 알고리즘을 하드웨어 제약이 심한 시스템에서도 구현할 수 있음을 증명합니다.

소형 모델을 위해 설계된 새로운 벤치마크: ObviousBench.com

소형 모델의 눈에 띄는 실패 사례를 측정하기 위한 새로운 벤치마크인 ObviousBench.com이 공개되었습니다. 모델의 크기, 비용, 속도 및 추론 능력 설정에 따른 성능 트레이드오프를 분석하는 데 중점을 둡니다.

code-rag-bench/code-rag-bench

CodeRAG-Bench는 검색(Retrieval) 기술이 코드 생성 능력을 얼마나 향상시킬 수 있는지 평가하기 위한 벤치마크 프로젝트입니다. BM25, dense retrievers, proprietary API 임베딩 등을 활용한 검색과 실행 기반 평가 체계를 제공합니다.

FutureX · Physical AI Daily — Issue 41 (06/28)

전신 이동-조작을 위한 오픈 소스 VLA 모델 Ψ₀와 범용 촉각 파운데이션 모델 FTP-1 등 로보틱스 AI 연구 성과를 소개합니다. 또한 중국 로보틱스 산업의 투자 현황과 부품 제조사의 IPO 소식을 통해 산업 동향을 다룹니다.

DeepSeek, V4 추론 속도를 최대 400%까지 높이는 DSpark 출시

DeepSeek가 기존 모델의 가중치를 수정하지 않고도 추론 속도를 최대 400%까지 높이는 DSpark 모듈을 발표했습니다. 투기적 디코딩 기술을 활용하며, 관련 훈련 및 평가 코드베이스인 DeepSpec을 MIT 라이선스로 공개했습니다.

SpectralQuant를 사용하여 BF16과의 격차를 96.5% 회복한 Qwen3.5 0.8B Q4_K_M 보정 인식 양자화 모델 구축

Spectral Labs가 새로운 보정 인식 양자화 방식인 SpectralQuant를 통해 Qwen3.5 0.8B 모델의 성능을 극대화했습니다. 이 방식은 모델의 민감한 가중치를 보호하여 표준 Q4_K_M 용량에서도 BF16 모델과의 성능 격차를 96.5%까지 회복했습니다.

[신규 모델] - SupraSafety-18M · 초소형 콘텐츠 모더레이션 (Content-Moderation) 모델

SupraLabs가 출시한 SupraSafety-18M은 18M 파라미터 규모의 초소형 콘텐츠 모더레이션 모델입니다. 에지 디바이스 및 저지연 환경에 최적화된 BERT 스타일의 이진 텍스트 분류기입니다.

뛰어난 탐색 없이도 증명 가능한 성능을 보이는 배치 강화학습 (Batch Reinforcement Learning)

뛰어난 탐색 과정 없이도 증명 가능한 성능을 제공하는 배치 강화학습(Batch Reinforcement Learning) 기술에 대해 다룹니다.

Hugging Face의 오늘 가장 주목받는 AI 논문 10편: 에이전트 메모리, 이미지/비디오 생성, 로보틱스 및 RL

Hugging Face에서 가장 많은 추천을 받은 10편의 최신 AI 논문을 소개합니다. 에이전트 메모리 시스템, 이미지/비디오 생성, 로보틱스 및 강화학습(RL) 등 AI의 핵심 연구 동향을 다룹니다.

Flow Matching 입문 (4) ― PyTorch를 이용한 Flow Matching 학습 흐름

Wan-Streamer v0.1: 엔드투엔드 실시간 상호작용 파운데이션 모델 (Foundation Models)

Wan-Streamer는 실시간 시청각 상호작용을 위해 설계된 엔드투엔드 네이티브 스트리밍 파운데이션 모델입니다. 단일 Transformer 구조를 통해 언어, 오디오, 비디오를 통합 모델링하며, 기존 계층형 시스템의 지연 시간과 오류 누적 문제를 해결했습니다.

지속적인 주름을 포함한 자기지도 학습 기반 의류 역학 (Self-supervised Garment Dynamics with Persistent

지속적인 주름을 구현하기 위해 소성(plasticity)을 모델링하는 최초의 자기지도 학습 기반 신경망 의류 시뮬레이터를 제안합니다. 물리 기반 커리큘럼 학습을 통해 탄성에서 탄소성으로 점진적으로 변화하며 학습의 안정성을 확보했습니다.

Flow Matching 입문 (3) Conditional Flow Matching의 개념 / 샘플링과 ODE 솔버