토픽 (3개)
knowledge-graph-reasoning 4건
LLM의 추론 능력을 보완하기 위해 지식 그래프를 결합하려는 시도가 활발합니다. 단순히 정보를 검색하는 것을 넘어, 산업 현장이나 복잡한 공급망 관리에서 신뢰성 있는 의사결정을 지원하기 위한 구조화된 지식 활용 방식에 집중하고 있습니다.
- [arxiv] Traceable Knowledge Graph Reasoning Enables LLM-Assisted Decision Support for Industrial VOCs in the Steel Industry
- [arxiv] Boosting Knowledge Graph Foundation Models via Enhanced Negative Sampling
- [arxiv] Helicase: Uncertainty-Guided Supply Chain Knowledge Graph Construction with Autonomous Multi-Agent LLMs
agent-reliability-benchmarking 6건
에이전트 시스템이 실제 환경에서 실패하는 지점을 식별하고, 이를 체계적으로 평가하려는 노력이 두드러집니다. 특히 툴 사용 실패, 메모리 시스템의 취약성, 에이전트의 수명 주기 관리 등 실무적인 안정성을 확보하기 위한 정밀한 벤치마킹과 테스트 방법론에 집중하고 있습니다.
inference-optimization 3건
긴 문맥 처리와 복잡한 에이전트 작업 수행 시 발생하는 추론 비용 및 속도 문제를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 특히 2비트 양자화와 같은 기술적 최적화와 모바일 기기에서의 온디바이스 추론 가속화를 통해 효율성을 극대화하려는 공학적 접근이 강조됩니다.
- [marktechpost] Together AI Open-Sources OSCAR: An Attention-Aware 2-Bit KV Cache Quantization System for Long-Context LLM Serving
- [arxiv] MobileExplorer: Accelerating On-Device Inference for Mobile GUI Agents via Online Exploration
- [arxiv] Tail-Aware HiFloat4: W4A4 Post-Training Quantization for Wan2.2
당일 수집된 원문 아이템 (64건)
Meet EAGLE 3.1: The Speculative Decoding Algorithm That Fixes Attention Drift in LLM Inference
LLM 추론 과정에서의 attention drift 문제를 해결하기 위한 추론 가속 알고리즘 EAGLE 3.1이 소개되었다.
Building self-improving tax agents with Codex
OpenAI의 Codex를 활용하여 스스로 개선되는 세금 에이전트를 구축하는 방법에 대한 내용입니다.
Quoting Kyle Ferrana
Simon Willison의 블로그에 게시된 Kyle Ferrana에 관한 내용으로, 특정 AI 모델, 라이브러리, 도구 또는 기업에 대한 기술적 정보는 포함되어 있지 않습니다.
MEMO: A Modular Framework for Training a Dedicated Memory Model on New Knowledge Without Modifying LLM Parameters
LLM 매개변수를 수정하지 않고 새로운 지식에 대해 전용 메모리 모델을 훈련하기 위한 모듈형 프레임워크인 MEMO를 제안한 연구다.
Helicase: Uncertainty-Guided Supply Chain Knowledge Graph Construction with Autonomous Multi-Agent LLMs
공급망 지식 그래프 구축을 위한 자율 멀티 에이전트 시스템인 Helicase에 관한 논문이다.
Generating Robust Portfolios of Optimization Models using Large Language Models
대규모 언어 모델을 활용하여 최적화 모델의 포트폴리오를 구성하는 방법론에 관한 연구이다.
Developing a Totally Unimodular Linear Program for Optimal Conformance Checking: When and Why It Complements A*
최적의 적합성 검사를 위한 선형 계획법과 A* 알고리즘의 상호보완적 관계를 다룬 연구 논문이다.
PolyFusionAgent: A Multimodal Foundation Model and Autonomous AI Assistant for Polymer Property Prediction and Inverse Design
고분자 물성 예측 및 역설계를 위한 멀티모달 모델 PolyFusionAgent를 제안한 논문입니다.
MedGuideX: Internalizing Decision Logic from Executable Guidelines into Large Language Models for Clinical Reasoning
임상 추론을 위한 의학 가이드라인 최적화 모델 MedGuideX에 관한 논문입니다.
On the Detection of Commutative Factors in Factor Graphs: Necessary and Sufficient Conditions
팩터 그래프 내 가환 인자 탐지에 대한 수학적 조건 연구를 다룬 논문입니다.
Traceable Knowledge Graph Reasoning Enables LLM-Assisted Decision Support for Industrial VOCs in the Steel Industry
철강 산업 내 VOC 분석을 위한 LLM 기반 의사결정 지원 시스템에 관한 연구이다.
Is Agent Memory a Database? Rethinking Data Foundations for Long-Term AI Agent Memory
AI 에이전트의 장기 기억을 위한 데이터 기반 설계와 데이터베이스의 역할에 대해 재고하는 논문이다.
UnityMAS-O: A General RL Optimization Framework for LLM-Based Multi-Agent Systems
LLM 기반 다중 에이전트 시스템을 위한 강화학습 최적화 프레임워크인 UnityMAS-O를 제안한 논문.
Completion vs Optimality: Policy Gradient in Long-Horizon Cumulative-Damage Problems
장기적 누적 손상 문제에서의 정책 기울기 최적화에 관한 논문입니다.
It's Not the Capability: Harness Sensitivity Is Non-Monotone Across LLM Agent Tiers
LLM 에이전트 계층 전반에 걸친 하니스 민감도의 비단조성 경향성을 다룬 논문이다.
ORCA: An End-to-End Interactive Copilot for Optimized Root Cause Analysis
최적화된 근본 원인 분석을 위한 대화형 코파일럿인 ORCA에 관한 논문이다.
Composition Collapse: Stable Factual Knowledge Does Not Imply Compositional Reasoning
지식의 안정성과 복합적 추론 사이의 상관관계를 다룬 논문 제목입니다.
BrickAnything: Geometry-Conditioned Buildable Brick Generation with Structure-Aware Tokenization
기하학적 조건부 조립식 브릭 생성 기술인 BrickAnything을 소개하는 논문이다.
Personalizing Embodied Multimodal Large Language Model Agents over Long-term User Interactions
장기적인 사용자 상호작용을 통한 구체화된 멀티모달 LLM 에이전트 개인화에 관한 연구입니다.
Can LLMs Introspect? A Reality Check
LLM의 자기 성찰 능력에 대한 현실적인 검증을 다룬 논문이다.
Constraint acquisition needs better benchmarks
제약 획득 문제에 대한 더 나은 벤치마크의 필요성을 논하는 연구입니다.
Experiments in Agentic AI for Science
에이전트 AI를 과학 분야에 적용하는 실험에 관한 내용이다.
Your Agents Are Aging Too: Agent Lifespan Engineering for Deployed Systems
배포된 시스템의 에이전트 수명 관리 및 엔지니어링에 관한 연구 논문이다.
OmniToM: Benchmarking Theory of Mind in LLMs via Explicit Belief Modeling
LLM의 마음 이론(Theory of Mind) 능력을 벤치마킹하는 새로운 방법론인 OmniToM에 관한 논문이다.
JobBench: Aligning Agent Work With Human Will
에이전트 작업과 인간의 의도를 정렬하기 위한 새로운 벤치마크인 JobBench를 소개하는 논문이다.
Managing Uncertainty in LLM-Generated Procedural Knowledge for Virtual Laboratory Planning
가상 실험실 계획을 위한 거대언어모델 기반 절차적 지식 생성 시 불확실성을 관리하는 방법에 대한 연구.
Exploiting Local Dynamics Regularity for Reusable Skills in Offline Hierarchical RL
오프라인 계층적 강화학습에서 재사용 가능한 기술을 위한 로컬 역학 규칙성에 관한 연구이다.
Advancing Creative Physical Intelligence in Large Multimodal Models
대규모 멀티모달 모델에서 창의적인 물리적 지능을 향상시키는 연구에 관한 논문입니다.
Reasoning, Code, or Both? How Large Language Models Handle Variations in Math Questions
대규모 언어 모델이 수학 문제의 변형을 어떻게 처리하는지에 대한 연구를 다루고 있다.
Which Changes Matter? Towards Trustworthy Legal AI via Relevance-Sensitive Evaluation and Solver-Grounded Reasoning
신뢰할 수 있는 법률 AI 평가 및 추론을 위한 방법론을 다룬 논문입니다.
MobileExplorer: Accelerating On-Device Inference for Mobile GUI Agents via Online Exploration
모바일 GUI 에이전트를 위한 온디바이스 추론 가속화 기법인 MobileExplorer에 관한 논문입니다.
AGORA: Adapter-Grounded Observation-Action Retention for Inference-Free Prompt Compression in LLM Agents
AGORA라는 새로운 프롬프트 압축 기법을 다룬 논문이다.
FAST-GOAL: Fast and Efficient Global-local Object Alignment Learning
Fast and Efficient Global-local Object Alignment Learning을 제안한 논문입니다.
Tail-Aware HiFloat4: W4A4 Post-Training Quantization for Wan2.2
Wan2.2 모델을 위한 W4A4 양자화 기법인 Tail-Aware HiFloat4에 관한 논문이다.
MemFail: Stress-Testing Failure Modes of LLM Memory Systems
LLM 메모리 시스템의 실패 모드를 스트레스 테스트하는 방법론을 다룬 연구이다.
Mind the Tool Failures: Achieving Synergistic Tool Gains for Medical Agents
의료 에이전트의 도구 활용 실패와 시너지 효과를 다룬 논문입니다.
Towards Feedback-to-Plan Decisions for Self-Evolving LLM Agents in CUDA Kernel Generation
CUDA 커널 생성을 위한 자가 진화형 LLM 에이전트의 피드백 기반 계획 수립에 관한 연구 논문이다.
A Dataset of Robot-Patient and Doctor-Patient Medical Dialogues for Spoken Language Processing Tasks
로봇-환자 및 의사-환자 간 의료 대화 데이터셋을 다룬 연구이다.
Beyond a Single Direction: Chain-of-Thought Disrupts Simple Steering of Refusal
생각의 사슬(Chain-of-Thought)이 모델의 거절 반응을 제어하는 방식에 미치는 영향에 관한 연구 논문이다.
The Attribution Blind Spot: Detecting When Language Models Rely on Memory Rather Than Retrieved Context
언어 모델이 검색된 컨텍스트 대신 기억에 의존하는 현상을 탐지하는 문제에 대한 논문이다.
What Makes Chain-of-Thought Work at Probe Time? Local Co-occurrence Rather Than Global Derivation
생각의 사슬(Chain-of-Thought)이 추론 시점에 어떻게 작동하는지에 대한 원리를 탐구한 논문이다.
LiveK12Bench: Have Large Multimodal Models Truly Conquered High School-level Examinations?
대규모 멀티모달 모델들이 고등학교 수준의 시험을 완전히 정복했는지 평가하는 LiveK12Bench에 관한 연구이다.
Multi-Stakeholder LLM Alignment: Decomposing Estimation from Aggregation
다중 이해관계자 간의 LLM 정렬 문제를 추정과 집계 측면에서 분석한 논문이다.
From Norms to Indicators (N2I-RAG): An Agentic Retrieval-Augmented Generation Framework for Legal Indicator Computation
법률 지표 계산을 위한 에이전트 기반의 RAG 프레임워크인 N2I-RAG를 제안한 논문이다.
TADDLE: A Tool-Augmented Agent for Detecting Deficient LLM-Generated Peer Reviews
LLM이 생성한 동료 평가를 감지하기 위한 도구 보강 에이전트 TADDLE에 관한 논문이다.
LELA: An End-to-end LLM-based Entity Linking Framework with Zero-shot Domain Adaptation
LLM 기반의 제로샷 도메인 적응을 활용한 엔티티 연결 프레임워크 LELA를 제안한 논문입니다.
Boosting Knowledge Graph Foundation Models via Enhanced Negative Sampling
지식 그래프 파운데이션 모델의 성능 향상을 위한 음수 샘플링 기법을 다룬 논문입니다.
Neuro-Symbolic Verification of LLM Outputs for Data-Sensitive Domains (extended preprint)
LLM 출력의 신경 기호적 검증에 관한 사전 인쇄 논문입니다.
ScientistOne: Towards Human-Level Autonomous Research via Chain-of-Evidence
자율 연구 수행을 목표로 하는 ScientistOne 모델에 관한 논문.
BatteryMFormer: Multi-level Learning for Battery Degradation Trajectory Forecasting
배터리 성능 저하 예측을 위한 다단계 학습 모델인 BatteryMFormer에 관한 논문이다.
Automatic Layer Selection for Hallucination Detection
환각 탐지를 위한 자동 레이어 선택 기술에 관한 논문입니다.
Anchor: Mitigating Artifact Drift in Agent Benchmark Generation
에이전트 벤치마크 생성 시 발생하는 아티팩트 드리프트를 완화하기 위한 Anchor 기법에 관한 연구이다.
From Static Context to Calibrated Interactive RL: Mitigating Distribution Shift in Multi-turn Dialogue with Aligned Simulator
다회차 대화의 분포 변화를 완화하기 위한 보정된 대화형 강화학습 연구를 다룬 논문이다.
The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence
MiniMax-M2 모델 시리즈에 관한 논문이다.
Reachy Mini goes fully local
Reachy Mini의 로컬 실행 환경 전환에 관한 소식입니다.
Election information and safeguards in 2026
OpenAI가 2026년 선거와 관련하여 정보 보호 및 안전 대책을 발표했다.
Warp’s big bet on building open source with GPT-5.5
Warp가 GPT-5.5를 활용하여 오픈 소스 개발에 투자한다는 내용입니다.
Anthropic opens Milan office to support Italian enterprise, research, and developers
Anthropic이 이탈리아 기업과 연구자, 개발자를 지원하기 위해 밀라노에 사무소를 개설했다.
Shipping a Trillion Parameters With a Hub Bucket: Delta Weight Sync in TRL
Hugging Face의 TRL 라이브러리를 활용한 델타 가중치 동기화 기술에 관한 기술 블로그 글입니다.
The pressure
AI 기술의 발전과 그로 인한 사회적, 기술적 압박에 대해 다루는 기사입니다.
Design a High-Precision Retrieve-and-Rerank Pipeline with ZeroEntropy Zerank-2 Reranker
고정밀 검색 및 순위 재지정 파이프라인 설계를 다루는 기사입니다.
Stability AI Releases Stable Audio 3: A Family of Fast Latent Diffusion Models for Audio Generation and Editing
Stability AI가 오디오 생성 및 편집을 위한 빠른 잠재 확산 모델 제품군인 Stable Audio 3를 출시했다.
Microsoft Copilot Cowork Exfiltrates Files
Microsoft Copilot이 파일을 유출하는 보안 취약점에 관한 기사입니다.
Quoting Paul Graham
폴 그레이엄의 인용구에 관한 문서로 특정 AI 모델, 라이브러리, 도구 또는 기업이 언급되지 않았다.