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[Paper] 우리는 진정으로 유용한 Deep Research Agents에 얼마나 가까워졌는가?
Deep Research Agents (DRAs)는 반복적인 정보 검색 및 합성을 통해 분석가 수준의 보고서를 자동으로 생성하는 것을 목표로 합니다. 그러나 대부분의 기존 DRA…
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[Paper] 에이전트 정책 최적화를 위한 Instruction-Policy 공동 진화
검증 가능한 보상을 이용한 강화 학습(RLVR)은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시켜, 자율 에이전트가 ...
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[Paper] AI 에이전트 프레임워크에서 에이전트 개발자 관행에 대한 실증 연구
대규모 언어 모델(LLMs)의 부상은 에이전트에 대한 관심 급증을 촉발했으며, 이는 에이전트 프레임워크의 빠른 성장으로 이어졌습니다. 에이전트 프레임워크는 소프트웨어...
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[Paper] 최적화 관점에서 LLM 사고 교정
최근 대형 언어 모델(LLMs)의 발전은 특히 긴 체인-오브-생각(Chain-of-Thought, CoT) 방식을 통한 emergent reasoning capabilities에 의해 주도되고 있습니다...
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[Paper] 잠재적 논쟁: LLM 사고 해석을 위한 대리 프레임워크
Large Language Models (LLMs)의 내부 사고 과정을 이해하고 환각의 원인을 파악하는 것은 여전히 주요 과제이다. 이를 위해 우리는 l...
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MIT 파생 기업 Liquid AI, 엔터프라이즈급 소형 모델 훈련 블루프린트 발표
2023년에 MIT 컴퓨터 과학자들이 설립한 스타트업 Liquid AI가 2025년 7월에 Liquid Foundation Models series 2 LFM2를 소개했을 때, 피치는 …
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OpenAI의 Thrive Holdings 투자, 최신 순환 거래
분석가들은 Thrive가 소유한 기업들이 OpenAI의 기술을 활용해 장기적인 수익성 있는 비즈니스를 실제로 구축하는 데 성공할지, 아니면 결과가 rea...
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[Paper] HERMES: 이기종 애플리케이션 지원 라우팅 미들웨어 for Edge-IoT 시스템
Internet of Things의 성장으로 새로운 세대의 애플리케이션이 가능해졌으며, computation과 intelligence가 network edge 쪽으로 이동하고 있습니다. 이 추세는…
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[Paper] 인공지능과 혼합정수선형계획법 통합: 항공 운송 분야에서 설명 가능한 그래프 기반 인스턴스 공간 분석
본 논문은 복잡한 최적화 과제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 혼합 정수 선형 계획법(MILP)의 통합을 분석한다.
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[Paper] Direct Encoding 재검토: 정적 이미지용 학습 가능한 Temporal Dynamics for Spiking Neural Networks
내재된 시간적 역학이 없는 정적 이미지를 처리하는 것은 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)에 대한 근본적인 과제로 남아 있습니다. 직접 훈련된 SNN에서는 정적...
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[Paper] Symbolic Regression의 현재 과제: 최적화, 선택, 모델 단순화, 그리고 벤치마킹
Symbolic Regression (SR)은 변수들 간의 관계를 설명하는 수학적 표현식을 발견하는 것을 목표로 하는 회귀 방법이며, 종종…
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[Paper] Morphling: 대규모에서 빠르고, 결합된, 유연한 GNN 훈련
Graph Neural Networks (GNNs)는 불규칙하고 메모리 바인드된 그래프 탐색과 규칙적이며 연산 집약적인 밀집 연산을 결합함으로써 근본적인 하드웨어 과제를 제시한다.