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모든 9,110개 NeurIPS 2026 논문과 2025년 이후 변화를 보여주는 인터랙티브 지도 [P]
본 글은 Qwen3 임베딩을 활용하여 NeurIPS 2026 및 2025년 논문들을 주제별로 그룹화한 인터랙티브 지도를 소개합니다. 이 지도는 학회 전반의 연구 트렌드를 시각적으로 분석할 수 있게 하며, LLM agent와 같은 특정 분야의 성장 추이를 명확히 보여줍니다.
56분 전0
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재사용 전 증명(Proof Before Reuse): 에이전트에게 이후 세션에서 재현된 내용만 보여주는 것이 오염된 스킬을 절차적 기억에서
본 연구는 코딩 에이전트의 절차적 기억 내 오염(poisoning) 문제를 다루며, 스킬 학습 과정에서 발생할 수 있는 데이터 오염을 방지하는 방법을 제시합니다. 특히 '재사용 전 증명(Proof Before Reuse)' 기법은 스킬 사용 시 두 번의 이후 세션이 변경 사항을 재현하고 테스트를 통과했을 때만 해당 내용을 제공하여 오염 노출을 효과적으로 차단함을 보여줍니다.
5일 전1
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학생들에게 벡터 임베딩 작동 방식을 가르치기 위해 만든 Wordle 스타일 단어 추측 게임 [P]
본 글은 벡터 임베딩의 작동 원리를 학습할 수 있도록 Wordle과 GeoGuessr에서 영감을 받은 인터랙티브 게임 'SemanticGuessr'를 소개합니다. 이 게임을 통해 사용자는 의미 공간 위에서 단어 추측 및 루프 그리기를 경험하며, 코사인 유사도와 같은 핵심 개념들을 직관적으로 이해할 수 있습니다.
10월 16일1
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보상 최대화 작업에서 샘플링 대신 검색에 메모리를 추가하기 [R]
본 논문은 보상 최대화 작업에서 샘플링 대신 검색(Retrieval)을 활용하여 메모리를 추가하는 방법을 제안합니다. 기존의 FLEET 알고리즘을 개선하여, 생성 과정이 이전의 보상을 인식하도록 만듭니다. 이를 통해 MCTS를 수정하고 코사인 유사도 기반의 메타데이터 검색을 결합함으로써 성능 향상과 효율성을 동시에 달성했습니다.
10월 9일1
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Open-sourcing RightWayUp: 360도 이미지 회전 모델 및 공통 벤치마크에서 발견한 JPEG 단축키
새로운 360도 이미지 회전 감지 모델인 RightWayUp을 오픈소싱했습니다. 이 모델은 단일 CCTV 프레임만으로 카메라의 회전 및 기울어짐 정도를 추정하며, Pico부터 Max까지 다양한 크기로 제공됩니다. 특히 JPEG 압축 시 기존 모델들의 성능이 급락하는 현상을 발견하고 이를 공유하여 커뮤니티에 기여합니다.
10월 7일0
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클래시 로얄 (Clash Royale) RL 환경 브라우저 데모: 5.6k 파라미터 REINFORCE 정책이 무차별 대입 최적해에 대해 방어
본 글은 오픈 소스 Clash Royale 시뮬레이터와 재귀적 PPO 에이전트를 소개하며, 학습된 정책과 무차별 대입으로 찾은 최적해 간의 차이를 보여줍니다. 5,629개 파라미터를 가진 이 정책은 REINFORCE 알고리즘을 사용하여 구현되었으며, 모든 롤아웃은 WebAssembly로 컴파일되어 실행됩니다.
10월 6일0
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사용자가 틀린 답을 고집할 때는 거부하지만, '검증된 출처'가 제시하면 같은 오답을 수용하는 LLM의 권위 편향(Authority Bias)
본 논문은 LLM이 사용자의 잘못된 주장을 거부하는 반면, '검증된 출처'가 제시하면 같은 오답을 수용하는 현상을 발견하고 이를 권위 편향(Authority Bias)이라 명명했습니다. 이 현상은 AI 에이전트의 자율성이 높아지면서 도구 기반 정보에 과도하게 의존할 위험성을 보여주므로, 잘못된 출처에 대한 대비가 중요합니다.
10월 3일1
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Jev보다 뛰어나고, 빠르며, 보정된 멀티모달 모델 소개
InternLM은 Intern-Decision 멀티모달 모델 패밀리(0.8B, 2B, 4B)를 발표했습니다. 특히 4B 모델은 기존 Jev 모델보다 성능이 우수하며, 로컬 환경에서도 약 30 FPS의 빠른 의사 결정 호출을 가능하게 했습니다. 또한, 이 모델은 확률 문제에서 보정(calibrated) 능력이 뛰어나다는 점을 강조합니다.
9월 29일4
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OpenTrainDNN: 브라우저 기반 실시간 신경망 시각화 도구
OpenTrainDNN은 딥 신경망의 학습 과정을 실시간으로 웹 브라우저에서 시각화할 수 있는 오픈 소스 클라이언트 측 애플리케이션입니다. 백엔드 서버나 전문 하드웨어 없이도 역전파, 활성화 흐름, 가중치 업데이트를 직접 관찰하여 신경망 작동 원리를 이해하는 데 도움을 줍니다.
9월 28일1
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대부분의 벡터 양자화기는 같은 6가지 기본 원시 요소로 구성되어 있다
본 글은 벡터 양자화(Vector quantization) 방법론의 체계적인 비교가 어려웠던 문제를 해결하기 위해 VQ-bench를 개발한 내용을 다룹니다. VQ-bench는 다양한 양자화기들이 공통적으로 사용하는 소수의 기본 원시 연산(primitive operations)을 모아 오픈소스 라이브러리로 제공합니다. 이를 통해 사용자는 표준화된 환경에서 여러 방법론의 성능을 벤치마킹할 수 있습니다.
9월 21일1
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유명한 METR AI 타임 호라이즌(time horizons) 그래프에 수많은 심각한 오류가 포함되어 있음 [D]
Nathan Witkin은 METR의 AI 타임 호라이즌 그래프가 데이터 편향, 추측된 베이스라인, 테스트 데이터 오염 등 심각한 결함을 포함하고 있다고 비판했습니다. 연구의 신뢰성을 저해하는 복합적인 오류들을 지적하며 더 높은 품질의 정보가 필요함을 강조합니다.
5월 26일1
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PapersWithCode 새로운 기능 - 1주 차 [P]
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.
5월 24일1
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Transformer에서 기하학적 안정성 (Geometric Stability)을 예측하는 숨겨진 비율을 발견했습니다 [R]
Lyapunov 스펙트럼 분석을 통해 Transformer 디코더 모델의 기하학적 안정성을 예측하는 새로운 지표를 발견했습니다. MLP와 Attention의 스펙트럼 노름 비율이 모델의 랭크-1 붕괴 여부를 결정하며, 안정적인 유지를 위해 이 비율을 0.5에서 2 사이로 관리하는 것이 중요함을 시사합니다.
5월 19일1
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Sub-JEPA: LeCun 연구팀의 LeWorldModel 성능을 지속적으로 향상시키는 간단한 개선 방법
LeCun 교수 연구팀의 LeWorldModel(LeWM)이 가진 경직된 가우시안 사전 확률 문제를 해결하기 위해 Sub-JEPA라는 새로운 방법론이 제안되었습니다. Sub-JEPA는 여러 개의 무작위 직교 부분 공간 내에서 가우시안 정규화를 적용하여 전역적 제약을 완화함으로써, 저차원 매니폴드 환경에서도 안정적인 JEPA 학습을 가능하게 합니다.
5월 19일1
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Hugging Face의 PapersWithCode 복원 프로젝트
Hugging Face의 오픈 소스 팀원이 Meta에 인수된 후 관리가 중단된 PapersWithCode를 복원하는 프로젝트를 진행 중입니다. AI 에이전트를 활용해 대규모 논문 파싱과 리더보드 자동 생성을 구현하며, 트렌딩 논문, 도메인별 분류, 인용 횟수 지원 등 다양한 기능을 제공합니다.
5월 18일2
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Signals: LLM 심사 없이 가장 정보가 풍부한 에이전트 추적 찾기 [R]
본 기술 기사는 Katanemo Labs에서 개발한 'Signals'라는 새로운 프레임워크를 소개하며, 복잡하고 방대한 양의 에이전트 추적(agent traces)을 효율적으로 관리하는 방법을 제시합니다. 기존 방식처럼 모든 추적을 사람이 검토하거나 LLM으로 처리할 경우 비용과 시간이 과도하게 소모되는 문제를 해결하고자 합니다. Signals는 라이브 에이전트 상호작용 데이터로부터 구조화된 정보를 추출하여, 가장 정보가 풍부한 핵심적인 에이전트 궤적을 자동으로 식별하는 것을 목표로 합니다.
5월 12일12
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AutoMuon 소개: AdamW 의 한 줄 대체용 솔루션
AutoMuon은 PyTorch 훈련 파이프라인에서 AdamW의 대안으로 사용 가능한 Muon 옵티마이저를 자동으로 적용하는 Python 패키지입니다. 이 도구는 모델을 스캔하여 각 파라미터 유형(히든 상태, 임베딩, 편향 등)에 가장 적합한 최적화 기법을 자동으로 선택합니다. Muon은 주로 2차원 가중치 행렬에 효과적이지만, AutoMuon은 나머지 파라미터에는 여전히 AdamW를 사용하여 전체 모델의 안정적인 학습을 보장합니다. 개발자는 이 패키지를 통해 다양한 아키텍처(시계열, 유전체학 등)에서의 Muon 적용 가능성을 확장하고 있습니다.
4월 27일8
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하루 100~200편의 머신러닝 논문이 아카이브에 추가된다
cs.LG 카테고리만 따져도 하루에 약 100~200편의 새로운 머신러닝 논문이 Arxiv 에 업로드된다는 사실을 확인했습니다. cs.AI, math.OC 등 다른 하위 카테고리까지 포함하면 그 수치는 훨씬 더 클 것으로 예상됩니다. 이 빠른 속도의 정보 유출 속에서 어떻게 최신 연구를 따라잡고跟上할 수 있을지 고민해봐야 합니다.
4월 25일7