토픽 (3개)
claude-fable-5 4건
앤스로픽의 신규 모델인 Claude Fable 5와 Mythos 5에 대해, 연구자들은 이 모델들이 프런티어 AI 연구를 저해할 수 있는 안전 정책을 내포하고 있다고 비판합니다. 특히 개발자들은 모델이 특정 요청을 거부하는 방식이 연구 생산성에 미칠 악영향을 우려하며 정책 철회와 수정을 요구하고 있습니다.
- [simon_willison] Anthropic Walks Back Policy That Could Have ‘Sabotaged’ AI Researchers Using Claude
- [marktechpost] Anthropic Releases Claude Fable 5 and Claude Mythos 5: Same Underlying Model, Different Safeguards, New Mythos-Class Tier
- [simon_willison] llm 0.32a3
- [simon_willison] If Claude Fable stops helping you, you'll never know
coding-agents 4건
코딩 에이전트가 소프트웨어 개발 생산성을 비약적으로 높이고 있으며, 이를 위한 메모리 계층 구조와 실시간 사용자 피드백 루프 구축이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 다양한 플랫폼들이 등장함에 따라 에이전트의 성능 비교와 함께 개발 워크플로우 내에서의 실질적인 활용 사례가 활발히 공유되고 있습니다.
- [marktechpost] Top AI Coding Agents and Development Platforms in 2026: Atoms, Devin, Windsurf, Cursor, Warp, and More Compared
- [simon_willison] datasette-agent 0.2a0
- [arxiv] PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents
- [openai] How engineers at Nextdoor use Codex to build without limits
reasoning-optimization 4건
모델의 추론 능력을 극대화하기 위해 단계별 보상(Process Reward)이나 시각적 검증(Visualization-of-Thought)을 결합하는 연구가 주를 이룹니다. 단순히 정답을 맞히는 것을 넘어, 추론 과정의 일관성을 강화하고 오류를 줄이기 위한 구조적 접근 방식에 대한 논의가 활발합니다.
- [arxiv] ProcessThinker: Enhancing Multi-modal Large Language Models Reasoning via Rollout-based Process Reward
- [arxiv] The Art of Interrogation: Consistency Amplifies Factuality in Spatial Reasoning
- [arxiv] SVoT: State-aware Visualization-of-Thought for Spatial Reasoning via Reinforcement Learning
- [arxiv] Mind the Perspective: Let's Reason Recursively for Theory of Mind
당일 수집된 원문 아이템 (67건)
Nous Research Ships Hermes Agent Profile Builder: Identity, Model, Skills, and MCP Servers in One Dashboard Flow
Nous Research가 Hermes 에이전트 프로필을 대시보드에서 한 번에 설정할 수 있는 통합 빌더를 출시했다.
Meet ‘North Mini Code’: Cohere’s 30B Open-Weight Mixture-of-Experts Model With 3B Active Parameters for Agentic Coding
Cohere가 코딩 작업에 특화된 오픈 웨이트 MoE 모델 'North Mini Code'를 공개했으며, 이 모델은 30B 파라미터 규모에 3B 활성 파라미터를 사용하고 256K 컨텍스트 길이를 지원한다.
asyncinject 0.7
비동기 의존성 주입 라이브러리인 asyncinject의 0.7 버전이 공개되었다.
Automating Geometry-Intensive Compliance Checking in BIM: Graph-Based Semantic Reasoning Framework
BIM 데이터의 복잡한 기하학적 규정 검토를 자동화하기 위해 지식 그래프 기반의 추론 프레임워크인 SGR-BIM이 제안되었다.
NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: A Context-Optimized Multi-Agent RAG System for the Text-to-Text Track
NeurIPS 2025 MMU-RAGent 대회에서 최우수 동적 평가상을 수상한 구조화된 멀티 에이전트 RAG 시스템 NightFeats가 발표되었다.
Search Discipline for Long-Horizon Research Agents
연구용 에이전트가 단일 지표로 후보를 평가할 때 다차원적 타당성을 간과하여 잘못된 선택을 할 수 있다는 구조적 오류를 지적한 연구.
The Art of Interrogation: Consistency Amplifies Factuality in Spatial Reasoning
대형 추론 모델의 공간 추론 능력을 높이기 위해 외부 데이터 없이 논리적 일관성을 강화하는 자기지도 강화학습 프레임워크를 제안했다.
ProcessThinker: Enhancing Multi-modal Large Language Models Reasoning via Rollout-based Process Reward
멀티모달 모델의 추론 능력을 높이기 위해 단계별 보상을 제공하는 학습 파이프라인 ProcessThinker가 제안되었다.
To Intervene or Not: Guiding Inference-time Alignment with Probabilistic Model Blending
LLM 추론 과정에서 모델별로 정렬(alignment) 안내의 신뢰도를 평가해 필요한 경우에만 개입하는 확률적 모델 블렌딩 기법을 제안했다.
Dual-Stance Evaluation of Sycophancy: The Structure of Agreement and the Limits of Intervention
LLM의 아첨 성향을 줄이기 위한 활성화 조정 기법이 사실 기반의 동의까지 함께 감소시키는 한계를 보였다는 연구 결과.
BioDivergence: A Benchmark and Evaluation Framework for Hidden Contextual Contradictions in Biomedical Abstracts
생물의학 논문의 맥락적 차이를 분석하고 평가하기 위한 프레임워크인 BioDivergence가 발표되었다.
T2MM: An LLM Supported Architecture For Inquiry-Based Modeling
학습자의 모델 구축을 돕기 위해 거대언어모델을 활용해 상호작용 가능한 모델을 생성하는 아키텍처인 T2MM이 제안되었다.
Knowing When to Ask: Self-Gated Clarification for Hierarchical Language Agents
계층적 추론 과정에서 에이전트가 스스로 질문할 시점을 결정하도록 돕는 ACTION-RATING 기법을 제안했다.
SkillJuror: Measuring How Agent Skill Organization Changes Runtime Behavior
LLM 에이전트의 스킬 구성 방식이 런타임 행동에 미치는 영향을 평가하는 프레임워크 SkillJuror와 Progressive Disclosure 방식을 제안했다.
TouchThinker: Scaling Tactile Commonsense Reasoning to the Open World with Large-scale Data and Action-aware Representation
대규모 데이터와 행동 인식 표현을 활용해 로봇의 촉각 기반 상식 추론 능력을 실세계 수준으로 확장한 TouchThinker 모델을 제안했다.
Lung-R1: A Knowledge Graph-Guided LLM for Pulmonary Diagnostic Reasoning
폐 질환 진단의 정확도를 높이기 위해 전자 의무 기록을 기반으로 추론하는 지식 그래프 LungKG과 이를 활용한 LLM Lung-R1이 제안되었다.
Toward Trustworthy AI: Multi-Target Adversarial Attacks and Robust Defenses for Continuous Data Summarization
연속 데이터 요약 과정에서 발생할 수 있는 적대적 공격을 분석하고 DR-서브모듈러 최적화를 통해 대응 방안을 제시한 연구.
IntElicit: Eliciting and Assessing Contextualized Creativity via Dialogue Policy Optimization
대화 정책 최적화를 통해 맥락 기반의 창의성을 유도하고 평가하는 프레임워크 IntElicit이 제안되었다.
The Impossibility of Eliciting Latent Knowledge
인과 영향 다이어그램(CID)을 사용하여 AI가 학습되지 않은 숨겨진 환경 변수에 대해 정직하게 보고하도록 훈련하는 잠재 지식 추출(ELK) 문제를 공식화했다.
Nonslop: A Gamified Experiment in Human-AI Collaborative Writing
AI가 생성한 단어 제안을 활용하는 글쓰기 실험을 통해 AI 보조 환경에서 인간의 창의성과 고유한 표현이 어떻게 변화하는지 분석한 연구.
MA-DLE: Speech-based Automatic Depression Level Estimation via Memory Augmentation
음성 기반 우울증 수준을 측정할 때 긴 문맥 정보를 효과적으로 포착하기 위해 메모리 기반 특징 증강 기법을 도입한 MA-DLE 모델을 제안했다.
The Environmental Cost of LLMs in AIED: Reporting and Practices
AI 교육 분야 연구들에서 LLM 활용 시 발생하는 컴퓨팅 자원 및 환경 영향에 대한 보고와 측정 체계가 부족함을 지적한 연구이다.
Automated Mediator for Human Negotiation: Pre-Mediation via a Structured LLM Pipeline
사람 간의 협상을 돕기 위해 대화 분석, 선호도 예측, 비판 등을 수행하는 구조화된 LLM 파이프라인 기반의 자동 중재 시스템을 제안했다.
INFRAMIND: Infrastructure-Aware Multi-Agent Orchestration
LLM 멀티에이전트 시스템에서 GPU 클러스터의 실시간 인프라 상태를 고려해 자원 활용도를 최적화하는 기법인 INFRAMIND를 제안했다.
Forecasting Future Behavior as a Learning Task
대형 추론 모델(LRM)의 복잡한 추론 과정을 설명 없이 직접 예측하는 학습 기반의 'Behavior Forecaster' 모델을 제안했다.
MoCA-Agent: A Market-of-Claims Code Agent for Financial and Numerical Reasoning
금융 및 수치 추론의 정확도를 높이기 위해 개별 주장을 검증하고 이를 바탕으로 파이썬 코드를 생성하는 MoCA-Agent를 제안했다.
HERO: Hindsight-Enhanced Reflection from Environment Observations for Agentic Self-Distillation
다중 턴 에이전트 환경에서 피드백과 의사결정 맥락 간의 불일치 문제를 해결하기 위해, 사후 분석을 활용한 자가 증류 프레임워크인 HERO를 제안했다.
TreeSeeker: Tree-Structured Trial, Error, and Return in Deep Search
복잡한 웹 검색 과정에서 체계적인 시행착오와 탐색을 수행하기 위해 트리 구조의 추론 프레임워크인 TreeSeeker가 제안되었다.
Organize then Retrieve: Hierarchical Memory Navigation for Efficient Agents
LLM 에이전트의 효율적인 장기 기억 관리를 위해 경험을 계층적 파일 시스템 구조로 정리하는 HORMA 프레임워크를 제안했다.
Skill-Augmented AI Agents for Medical Research Analysis: An Exploratory Multi-Model Human Evaluation in an NSCLC Transcriptomic Biomarker Task
의학 연구 분석 시 AI 에이전트에 전문 기술 패키지를 추가하는 것이 모델의 분석 품질을 향상시키는지 비소세포폐암 생체표지자 분석 작업을 통해 평가했다.
StatefulDiscovery: Evidence-Calibrated Claim Formation in Open-Ended Scientific Discovery
과학적 탐색 과정에서 증거 기반으로 가설을 검증하고 연구 대상을 선정하는 프레임워크인 StatefulDiscovery를 제안했다.
AutoMine Solution for AV2 2026 Scenario Mining Challenge
대규모 주행 데이터에서 안전 관련 시나리오를 효율적으로 추출하기 위해 LLM과 VLM을 결합한 자가 개선 방식의 AutoMine 기법을 제안했다.
Embodied-BenchClaw: An Autonomous Multi-Agent System for Embodied Spatial Intelligence Benchmark Construction
체화된 공간 지능 벤치마크를 자동으로 생성하고 지속적으로 업데이트할 수 있는 다중 에이전트 시스템 Embodied-BenchClaw가 제안되었다.
MODF-SIR: A Multi-agent Omni-modal Distilled Framework for Social Intelligence Reasoning
사회 지능 추론을 위해 지식 증류와 테스트 타임 적응 기술을 적용한 다중 에이전트 기반의 멀티모달 프레임워크인 MODF-SIR을 제안했다.
Human-Enhanced Loop Modeling (HELM): Agent-Based Finite Element Modeling of Concrete Bridge Barriers
교량 방호벽의 유한요소 모델링 과정을 자동화하기 위해 인간과 에이전트가 협업하는 HELM 프레임워크를 개발했다.
Existential Indifference: Self-Nonpreservation as a Necessary Architectural Condition for Aligned Superintelligence (or: The Suicidal AI)
AI 정렬 문제 해결을 위해 자기 보존 본능을 가진 시스템 대신 자신의 존재를 개의치 않는 '실존적 무관심(Existential Indifference)'을 가진 시스템을 설계해야 한다는 주장을 담은 논문.
A Lightweight Multi-Agent Framework for Automated Concrete Barrier Design
LLM의 할루시네이션 문제를 해결하고 구조 설계 기준을 준수하기 위해 '생성-평가-최적화' 단계를 거치는 자동화된 콘크리트 방호벽 설계용 멀티 에이전트 프레임워크를 제안했다.
Towards Responsibly Non-Compliant Machines
사용자의 요청을 책임감 있게 거부하거나 불응할 수 있는 자율 지능형 에이전트를 설계하기 위한 이론적 토대와 고려 사항을 다룬 논문.
A Five-Plane Reference Architecture for Runtime Governance of Production AI Agents
AI 에이전트의 복합적인 업무 흐름을 관리하기 위한 5단계 런타임 거버넌스 참조 아키텍처를 제안했다.
PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents
AI 코딩 에이전트의 이전 작업 이력을 기록하고 문맥을 효율적으로 유지할 수 있는 로컬 기반 메모리 및 판단 레이어인 projectmem이 공개되었다.
From Architecture to Output: Structural Origins of Hallucination in Large Language Models and the Amplifying Role of Data
거대언어모델의 환각 현상이 셀프 어텐션 등 특정 아키텍처 결정과 데이터 특성으로 인해 발생하는 구조적 문제임을 분석한 연구.
From Consumption to Reflection: Designing Human-AI Relations for Stable Reasoning
LLM의 직관적 오류를 방지하고 인간과의 안정적인 추론을 돕기 위한 추론 단계의 거버넌스 프레임워크인 RRI(Relational Reflective Intelligence)를 제안했다.
PoQ-Judge: A Multi-Architecture Evaluation Framework for Cost-Aware Proof-of-Quality in Decentralized LLM Inference
탈중앙화 LLM 추론 환경에서 정답지 없이도 출력 품질을 평가할 수 있는 모델 기반 프레임워크 PoQ-Judge가 개발되었다.
The Structural Attention Tax: How Retrieval Format Hijacks In-Context Learning Independent of Content
RAG 시스템에서 지식 그래프 형식이 데이터의 의미와 관계없이 모델의 주의력을 과도하게 점유하여 성능에 영향을 주는 '구조적 주의력 세금(structural attention tax)' 현상을 규명했다.
Calibration Drift Under Reasoning: How Chain-of-Thought Budgets Induce Overconfidence in Large Language Models
LLM에서 생각의 사슬(Chain-of-Thought) 추론 시 특정 임계치를 넘는 과도한 추론을 수행하면 모델이 오답에 대해 지나친 확신을 갖게 되는 '추론 하의 보정 편향(CDUR)' 현상을 규명했다.
From Awareness to Action: Understanding and Overcoming the Research-Practice Gap in Algorithmic Fairness for Public Health
공중보건 분야에서 알고리즘 공정성에 대한 인식과 실제 적용 사이에 간극이 존재하는 원인을 조사하여 공정성 이행의 한계를 분석했다.
Architecture-Aware Reinforcement Learning Makes Sliding-Window Attention Competitive in Math Reasoning
수학적 추론 능력을 유지하면서도 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA)의 성능을 향상시키는 강화학습 기반의 모델 적응 기법 SWARR을 제안했다.
Mind the Perspective: Let's Reason Recursively for Theory of Mind
LLM의 마음 이론(ToM) 추론 능력을 높이기 위해 재귀적 관점 구성으로 중첩된 신념을 모델링하는 RecToM 프레임워크가 제안되었다.
When Do Data-Driven Systems Exhibit the Capability to Infer?
유럽 AI 법에서 다루는 '추론 능력'의 정의가 모호한 데이터 기반 시스템의 법적 적용 범위를 통계 학습 이론을 통해 분석한 논문.
From Explicit Elements to Implicit Intent: A Predefined Library for Auditable Behavioral Inference
전자상거래 데이터에서 구매 의도나 고객 분류 등 행동 지표를 투명하고 재현 가능하게 추출할 수 있는 모듈형 프레임워크 SemantiClean을 제안했다.
Position: Hippocampal Explicit Memory Is the Cornerstone for AGI
이 논문은 범용 인공지능(AGI)을 달성하기 위해 언어 모델에 인간의 해마와 유사한 명시적 기억 기능을 통합해야 한다고 주장한다.
Can AI Agents Synthesize Scientific Conclusions?
보건 분야 등에서 AI 에이전트의 과학적 결론 합성 능력을 평가하기 위한 대규모 벤치마크 SciConBench와 평가 도구 SciConHarness가 제안되었다.
SVoT: State-aware Visualization-of-Thought for Spatial Reasoning via Reinforcement Learning
멀티모달 모델의 공간 추론 능력을 높이기 위해, 강화학습을 통해 단계별 상태와 시각 정보를 검증하며 추론하는 SVoT 프레임워크를 제안했다.
Anthropic Walks Back Policy That Could Have ‘Sabotaged’ AI Researchers Using Claude
Anthropic이 연구자들의 AI 개발 작업을 방해할 수 있다는 비판을 받은 Claude의 안전 정책을 철회하고 수정하기로 했다.
Introducing Claude Corps
앤스로픽이 기업용 AI 활용 및 협업을 위한 서비스 Claude Corps를 발표했다.
DXC will integrate Claude into the systems banks, airlines, and other regulated industries rely on
DXC Technology가 금융, 항공 등 규제 산업의 시스템에 앤스로픽의 클로드(Claude) 모델을 통합한다.
Profiling in PyTorch (Part 2): From nn.Linear to a Fused MLP
PyTorch를 사용하여 nn.Linear 계층에서 Fused MLP로 최적화하는 과정을 다룬 프로파일링 가이드.
OpenAI to acquire Ona
OpenAI가 기업용 AI 에이전트의 워크플로우를 강화하기 위해 클라우드 환경 플랫폼인 Ona를 인수한다.
How an astrophysicist uses Codex to help simulate black holes
천체물리학자 치콴 찬이 블랙홀 시뮬레이션 구축 및 극단적 물리학 연구를 위해 AI 모델인 Codex를 활용하는 사례를 소개한다.
Supporting Europe’s work in ensuring a trustworthy AI ecosystem
OpenAI가 AI 콘텐츠의 투명성을 높이기 위한 EU의 AI 행동 강령을 지지하며 관련 표준 및 도구 개발을 지원한다.
BBVA puts AI at the core of banking with OpenAI
BBVA가 OpenAI와의 파트너십을 통해 10만 명의 직원에게 ChatGPT Enterprise를 도입하고 은행 업무의 AI 전환을 가속화한다.
datasette-agent 0.2a0
datasette-agent 0.2a0 버전은 에이전트 실행 도중 사용자의 입력을 실시간으로 받을 수 있는 기능을 추가했다.
A Coding Implementation on Microsoft SkillOpt for Instrumented Prompt Optimization, Skill Evolution Analysis, and Baseline Comparison
마이크로소프트의 SkillOpt를 활용하여 프롬프트 최적화, 스킬 진화 분석 및 성능 평가를 수행하는 전체 워크플로우를 구현했다.
DiffusionGemma
구글이 오픈 웨이트 기반의 새로운 Gemma 모델인 DiffusionGemma 26B를 공개했다.
Access OpenAI models and Codex through your Oracle cloud commitment
Oracle Cloud 고객이 기존 약정을 활용해 OpenAI의 모델과 Codex를 사용할 수 있게 되었다.
Google AI Releases DiffusionGemma, a 26B MoE Open Model Using Text Diffusion for Up to 4x Faster Generation
구글 딥마인드가 텍스트 확산 방식을 적용해 생성 속도를 최대 4배 높인 26B 규모의 MoE 오픈 모델 DiffusionGemma를 발표했다.
Quoting Jeremy Howard
제레미 하워드는 AI 자기 개선을 늦추기 위해 최상위 모델을 가진 연구실이 이를 자체 연구에 사용하지 않도록 제한해야 한다고 주장했다.