Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Papers with Code의 새로운 업데이트 사항 [P]
Papers with Code가 연구 발견을 돕기 위해 대규모 업데이트를 진행했습니다. SOTA 배지 도입, GitHub 스타와 Hugging Face 지표를 결합한 새로운 트렌딩 점수, 그리고 제3자 외부 평가 지원 기능이 추가되었습니다.
6월 22일1
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Matrix Recurrent Units(MRU)에 관한 업데이트: Attention의 대안 [R]
Attention 메커니즘의 대안으로 제안된 새로운 선형 시간 시퀀스 아키텍처인 Matrix Recurrent Units(MRU)의 업데이트 내용을 다룹니다. 입력 상태 행렬 생성 방식에 따른 학습 안정성 변화와 직교 행렬 제약이 모델 성능에 미치는 영향을 분석합니다.
6월 22일1
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diffusers 라이브러리에서 FLUX를 공부하는 것이 어려워, 더 작은 오픈 소스 버전을 만들었습니다 [P]
복잡한 diffusers 라이브러리 대신 FLUX 확산 모델의 핵심 아키텍처와 수학적 원리에 집중한 경량 PyTorch 구현체인 minFLUX를 소개합니다. FLUX.1과 FLUX.2의 차이점을 분석하며 트랜스포머 블록 및 VAE 개선 사항을 다룹니다.
6월 22일0
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LLM 내부 구조에 관한 15부작 무료 시리즈를 작성했습니다 — 실제 수학, 실제 텐서 형상(Tensor Shapes), 실제 하드웨어 제약
Gemma 4 12B를 사례로 토큰화부터 추론, 학습, 양자화까지 LLM의 전체 스택을 심층 분석하는 15부작 시리즈를 소개합니다. 수학적 원리와 실제 텐서 형상, 하드웨어 제약 사항을 다루며 모델의 내부 동작을 상세히 설명합니다.
6월 20일1
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DVD-JEPA: 오픈 소스 기반의 완전 재현 가능한 JEPA 월드 모델
DVD-JEPA는 픽셀 예측 대신 미래의 표현(representation)을 예측하는 JEPA 아키텍처를 구현한 오픈 소스 월드 모델 연구입니다. 단순한 DVD 로고 움직임을 통해 세계 모델의 학습, 비디오 렌더링, 이상 탐지 능력을 성공적으로 증명했습니다.
6월 20일1
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시계열 모델링에는 동역학계 (Dynamical Systems) 관점이 필요합니다
시계열(TS) 모델링의 발전을 위해 동역학계(Dynamical Systems) 관점을 도입해야 한다는 ICML 2026 포지션 페이퍼를 소개합니다. 단순 예측을 넘어 시스템의 근저에 있는 동역학적 규칙을 이해함으로써 도메인 외 일반화와 장기 예측 성능을 높이는 방안을 제안합니다.
6월 20일2
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Next-Latent Prediction Transformers [R]
Microsoft Research가 제안한 NextLat은 트랜스포머가 다음 토큰 대신 다음 잠재 상태를 예측하도록 학습하는 자기지도 학습 방법론입니다. 이를 통해 압축된 세계 모델을 형성하여 추론과 계획 능력을 향상시키고, 자기 투기적 디코딩을 통해 추론 속도를 최대 3.3배 높입니다.
6월 20일0
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AI 언어 모델은 선호하는 이름이 있으며, 우리는 이를 매핑했습니다
LLM이 특정 캐릭터 이름에 대해 강력한 사전 확률을 가지고 있어, 모델별로 선호하는 이름 조합이 존재한다는 연구 결과입니다. 특정 이름들이 앙상블 형태로 함께 나타나며, 이는 모델의 환각 현상과도 연관될 수 있습니다.
6월 19일1
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향후 6시간 동안 Hugging Face에서 GLM-5.2 추론(Inference) 무료 제공
Hugging Face에서 향후 6시간 동안 GLM-5.2 모델의 추론 기능을 무료로 제공합니다. 사용자는 제공된 링크를 통해 해당 모델을 직접 테스트해 볼 수 있습니다.
6월 19일2
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새로운 에이전트 벤치마크 출시: Claude Fable 및 GLM 5.2가 해당 그룹에서 최고 기록 달성
Artificial Analysis에서 LLM의 계획 및 실행 능력을 평가하는 새로운 벤치마크를 출시했습니다. Claude Fable과 GLM 5.2가 해당 테스트에서 최고 성능을 기록했습니다.
6월 19일2
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GameCraft-Bench: 에이전트가 실제 게임 엔진에서 엔드투엔드(End-to-End)로 플레이 가능한 게임을 제작할 수 있는가?
에이전트가 실제 게임 엔진을 사용하여 엔드투엔드로 게임을 제작할 수 있는지 평가하는 새로운 벤치마크인 GameCraft-Bench를 소개합니다. Opus-4.7, GPT-5.5 등 최신 대형 모델들의 성능을 측정하며, 향후 중간 크기 모델들의 발전 가능성을 논의합니다.
6월 19일1
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GPU에서의 두려움 없는 동시성: Rust를 이용한 안전한 GPU 추론, vLLM/SGLang과 경쟁 가능한 수준
Rust의 소유권 모델을 GPU 커널 작성에 도입하여 메모리 안전성과 데이터 경합 방지를 보장하는 cuTile Rust와 추론 엔진 Grout를 소개합니다. vLLM/SGLang과 경쟁 가능한 수준의 성능을 보여주며, 안전한 커널 작성이 성능 저하 없이 가능함을 입증했습니다.
6월 19일1
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Evalatro: LLM이 실제 Balatro 게임을 플레이하는 오픈 벤치마크
LLM이 실제 게임인 Balatro를 플레이하며 전략적 능력을 평가하는 오픈 벤치마크 'Evalatro'가 공개되었습니다. 모델은 텍스트 구조로 게임 상태를 전달받아 스스로 플레이하며, 재현성을 위한 고정 시드와 공개 리더보드를 제공합니다.
6월 18일1
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오픈 웨이트(Open weights)만으로는 부족합니다: 연구와 더 나은 알고리즘을 위해 오픈 트레이닝 프레임워크가 필요합니다
오픈 웨이트를 넘어 투명한 연구를 위한 오픈 트레이닝 프레임워크 FeynRL을 소개합니다. LLM, VLM, 에이전트의 강화학습(RL) 사후 학습 과정을 가시화하고 엔드 투 엔드로 이해할 수 있도록 설계되었습니다.
6월 18일1
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DiffusionGemma vs Gemma 4: 단일 RTX 6000 Pro NVFP4에서 6배 이상 빠른 속도
RTX 6000 Blackwell 환경에서 DiffusionGemma와 Gemma 4의 추론 속도를 비교한 벤치마크 결과입니다. DiffusionGemma가 Gemma 4 대비 약 6.73배 빠른 토큰 생성 속도를 보여주며 아키텍처의 효율성을 입증했습니다.
6월 18일1
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저는 신경망 TTS (Text-to-Speech) 모델이 현실적으로 얼마나 작아질 수 있는지 실험해 왔으며, 방금 Inflect-Nano-v1을
초소형 신경망 TTS 모델인 Inflect-Nano-v1이 출시되었습니다. 5M 미만의 파라미터로 저사양 환경에서도 실행 가능하며, 임베디드 장치나 로컬 음성 에이전트를 위한 효율적인 베이스라인을 제공합니다.
6월 18일0
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AI 거물들, UC Berkeley 주도 테스트에서 25% 미만 점수 기록
UC Berkeley 연구진이 50개 이상의 산업 분야를 대상으로 AI 에이전트의 능력을 평가하는 새로운 벤치마크 'Agents’ Last Exam'을 발표했습니다. 테스트 결과 OpenAI의 GPT-5.5가 가장 높은 점수를 기록했으나, 전체 모델의 통과율은 25% 미만에 그쳤습니다.
6월 17일0
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미분 없는 신경망 최적화: MNIST 사례 [R]
MNIST 이미지 분류를 위해 미분 정보 없이 MDP(Derivative-Free Optimization)를 사용하여 신경망을 최적화한 연구 사례입니다. 실험 결과, MDP 방식이 기존 Adam 옵티마이저보다 더 낮은 손실값과 높은 정확도를 기록하며 우수한 성능을 입증했습니다.
6월 17일1
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모여보세요: 커뮤니티 모델 구축 스레드
크라우드소싱 컴퓨팅을 활용하여 커뮤니티 기반의 대규모 MoE(Mixture of Experts) 모델을 구축하는 전략을 제안합니다. 'Branch-Train-Stitch' 방식을 통해 개별 사용자가 프로토타입 모델을 각자의 하드웨어에서 학습시킨 후, 이를 하나의 거대한 모델로 결합하는 방법론을 다룹니다.
6월 16일1
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GLM 5.2 API 출시, 가중치는 HuggingFace에 공개되었으며 Ollama에서도 사용 가능
GLM 5.2가 API 출시와 함께 HuggingFace에 MIT 라이선스로 가중치가 공개되었습니다. Ollama를 통해 로컬 실행이 가능하며, 높은 벤치마크 성능과 합리적인 API 가격을 갖춘 오픈 가중치 모델입니다.
6월 16일1