모달리티 포싱, 이미지·깊이 정보 동시 생성으로 공간 인식 확장
연구팀이 희소 깊이 데이터로 이미지와 깊이 정보를 동시 생성하는 '모달리티 포싱' 기법을 제안했다. 모델 크기를 370M에서 3.3B 파라미터로 키울수록 깊이...
Z.ai, GLM-5.2 공개…100만 토큰 컨텍스트·벤치마크 없이 출시
Z.ai가 2026년 6월 13일 GLM-5.2를 공개했다. 100만 토큰 컨텍스트 창과 두 가지 추론 강도 옵션을 갖췄으나 출시 시점에 벤치마크 점수는...
플랫폼 독립 에이전트 앱 구축 패러다임 YeasierAgent…사용자·에이전트·세계의 협력 공간 제안
고정된 그래픽 레이아웃 대신 에이전트·장면·대화를 기본 단위로 삼는 플랫폼 독립 에이전트 앱 구축 패러다임 YeasierAgent가 제안됐다.
직장 AI 에이전트 2년 만에 태스크 완료율 43%→89%…클로드 오퍼스 4.8 최고 성능
WorkBench 벤치마크 2년 후 재평가에서 최고 성능 모델이 GPT-4에서 클로드 오퍼스 4.8로 바뀌었으며, 태스크 완료율이 43%에서 89%로 크게 향상됐다.
합성 데이터 반복 학습, 선택 편향이 모델 붕괴 가속…분산 협력 검증 방안 제시
합성 데이터로 반복 훈련할 때 검증자의 표본 선택 편향이 오히려 모델 붕괴를 촉진할 수 있다는 이론적 증명과 함께, 분산 환경을...
LLM 대화 시스템, 사용자 특성 실시간 반영하는 적응형 정책 프레임워크 UP-NRPA 제안
오프라인 강화학습 없이 사용자 프로필과 실시간 피드백을 결합해 대화 전략을 동적으로 조정하는 UP-NRPA 프레임워크가 제안됐다.
BI 대시보드와 LLM 채팅 연동하는 에이전틱 디지털 트윈 TwinBI, 정확도 43%→63% 향상
BI 대시보드 상태와 LLM 에이전트를 실시간 동기화하는 TwinBI 프레임워크가 정확도 20%p 향상과 타임아웃 30%p 감소를 달성했다.
LLM 안전 거부 메커니즘, 단일 방향 넘어 다차원 구조 확인…DiM·INLP 비교 연구
LLM의 안전 거부 동작을 단일 선형 방향으로 설명하는 기존 가설에 도전하는 DiM과 INLP 비교 연구가 발표됐다.
텍스트·이미지·오디오·영상 통합 처리하는 멀티모달 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 Orchestra-o1 공개
텍스트·이미지·오디오·영상을 통합 처리하는 옴니모달 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 Orchestra-o1이 공개됐으며, OmniGAIA 벤치마크에서 차순위 방법 대비 10.3% 향상된 정확도를 기록했다.
LLM 수학 정리 증명 벤치마크 MA-ProofBench 공개…GPT-5.5도 Level I에서 16% 그쳐
수학적 해석학 전용 형식 정리 증명 벤치마크 MA-ProofBench가 공개됐다. 최고 성능 GPT-5.5도 학부 수준 문제에서 16% Pass@8에 그쳤다.
층화 변수를 반영하는 확률론적 결정트리 SLBT, 루게릭병 성별 차이 분석에 적용
인구통계 등 층화 변수를 조건으로 반영하는 확률론적 결정트리 프레임워크 SLBT가 제안되고, 루게릭병 진행의 성별 차이 분석에 활용됐다.
자율 진화형 딥 리서치 에이전트 학습 프레임워크 HOTE, 개방형 태스크 한계 극복
제안자·해결자·평가자 세 모듈의 협력 진화로 개방형 딥 리서치 태스크를 자율 수행하는 HOTE 프레임워크가 공개됐다.
