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arXiv:2610.31955v1 발표 유형: 신규 초록: Anthropic의 최근 연구에서는 자코비안 렌즈(J-lens, Gurnee 외, 2026)라는 새로운 해석 도구를 도입했습니다. 이 방법은 최첨단 언어 모델의 은닉 상태에서 작업 기억과 유사한 표현을 연상시키는 특성을 지닌 선형 방향을 식별해냈습니다. 그러나 이러한 특징들이 J-lens에 의해 탐지될 수 있는 기전적 특성이 무엇인지 명확히 밝혀지지는 않았습니다. 이에 따라 우리는 J-lens에 대한 수학적 이론을 제시하고, 이 이론이 특히 일관성 있는 특징들—즉, 공간적으로 정합적인 리아푸노프 모드와 유사하게 작용하는 방향들—을 우선적으로 식별함을 보여줍니다. 이러한 방향을 따라 작은 섭동이 층간에 걸쳐 증폭되며, 토큰 위치 간에도 대체로 일정하게 유지되고, 다양한 문맥에서도 일관성을 보입니다. 다만 w
arXiv:2610.34419v1 발표 유형: 신규 초록: DAG 기반 BFT 프로토콜은 단일 리더 중심의 제안 경로를 공유 그래프로 연결된 동시적 블록 제안으로 대체함으로써 합의 설계에 있어 전환점을 마련했습니다. 여기서 참조는 합의 증거를 포함합니다. 그러나 이질적인 광역 네트워크(WAN) 환경에서는, 기존 설계들이 지연 노드 효과로 인해 라운드가 장기화되고 성능이 저하되는 문제를 겪고 있습니다. 그 근본 원인은 경직된 라운드 진행 방식에 있으며, 복제본들은 동기화된 라운드 단위로 이동하면서 이전 라운드에서 충분한 참조를 받을 때까지 다음 라운드로 진행하지 못합니다. 우리는 비동기적 BFT 합의를 위한 유연한 DAG 성장 프레임워크를 제안합니다. 우리의 핵심 관찰은, 안전성과 활성화를 위해 참조 쿼럼이 필요하긴 하지만, 모든 라운드 진행을 막을 필요는 없다는 점입니다. 대신, 연결성 r
arXiv:2610.32101v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM)은 출력 분포가 익숙한 의미적 패턴에 집중되는 모드 붕괴 현상을 보입니다. 다양성이 사라지면, 반복적인 샘플링은 발견이 아니라 의미적 반복으로 변하게 되어 흔하지는 않지만 더 강력한 해결책들이 드러나기 어려워지고, 자가 진화와 지속적 학습을 유지하기도 어렵게 됩니다. 대부분의 해결책들은 추론 단계에서만 개입하여 샘플을 조정할 뿐, 다양성을 모델의 핵심 역량으로 만들지는 않습니다. 우리는 훈련 시점에서 다양성을 모델 내부에 내재화하는 프레임워크인 PRISM을 제안합니다. PRISM은 (i) 각 프롬프트에 대해 다양하면서도 정확한 다중 교사 솔루션을 매칭하는 부분모듈러 큐레이션과, (ii) 특수 토큰 변형을 임플로…
arXiv:2610.33063v1 발표 유형: 신규 초록: 배포된 비전 모델들은 확신이 높은 예측을 자동으로 수용하므로, 고확신 오류가 조용히 확산된다. 표준 실패 예측기인 최대 소프트맥스 확률(MSP)에는 구조적 맹점이 있다: 분류기 헤드에서 읽어오는 스칼라 값으로서, 그 확신 경사와 직교하는 특징 변동에 대해 1차적으로 무방비 상태이다. 특징 공간 탐지기들의 인자 분석을 통해, 이들이 MSP를 보완하지 못하는 이유를 설명하는 조건부 중복성 원리를 규명한다: 이들이 측정하는 클래스 분리 기하학은 이미 MSP에 내장되어 있으며, 융합 과정에서 소멸된다. 그 결과로 남는 신호는 매니폴드 외부 잔여물 위의 클래스 조건부 전형성이며, 이러한 잔여물의 분포는 백본에 따라 가우시안에 가까운 형태에서 무거운 t-분포까지 다양하게 나타난다.
arXiv:2610.34521v1 발표 유형: 신규 초록: 주류 런타임의 액터 프레임워크들은 Erlang/OTP 스타일의 감시를 표방하지만, OTP의 일관성 계약은 동기식 단일 스레드 감시자를 전제로 하고 있으며, 포트 역시 이러한 가정이 결여된 상태를 검토되지 않은 위험으로 수용하고 있다. 우리는 모든 감시 보장 사항을 고정된 버전의 OTP 문서와 소스 코드를 그대로 해석한 결과, 추가로 세 가지 루스트 액터 프레임워크의 소스 코드를 기준으로, 그리고 액터 모델 관련 문헌과 비교하여 평가하였으며, 각 설계 결정의 근거를 기록하였다. 맹목적인 대립 심사와 프레임워크 간 비교 연구를 통해 24개의 결함 유형이 도출되었고, 이 중 여덟 개는 하나의 근본 원인으로 귀착된다: 즉, 동기식 감시자가 암묵적으로 확보하는 원자성을 명시적 메커니즘을 통해 재구성해야 한다는 점이다. 우리는 감시 런타임을 도입한다…
arXiv:2610.33006v1 발표 유형: 신규 초록: 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델(LLM)은 컨텍스트 크기가 증가함에 따라 상당한 연산 및 메모리 비용을 수반하므로, 추론 전에 컨텍스트를 더 짧은 표현으로 압축하는 방법이 필요합니다. 기존의 소프트 프롬프트 압축 방식은 일반적으로 목표 모델과 동일한 트랜스포머 백본을 사용하며, 압축된 표현을 생성하는 과정에서 상당한 지연 오버헤드가 발생합니다. 이로 인해 이러한 방식은 컨텍스트를 한 번 압축한 뒤 여러 쿼리에 걸쳐 재사용하는 오프라인 환경에만 제한됩니다. 우리는 Mamba 상태공간 모델(SSM)을 기반으로 한 플러그 앤 플레이형 온라인 컨텍스트 압축기인 Boa Compressor를 제안합니다. 이 압축기는 임의 길이의 컨텍스트를 단일 선형 시간 패스로 인코딩하여, 그 결과 얻은 표현을 바탕으로 우리가 조건부…
arXiv:2610.31981v1 발표 유형: 신규 초록: 가장 간단한 비유클리드 다양체인 1차원 평탄 원환면에서, 데이터 분포로부터 표본을 밀어내는 속도장에 의해 리만 기하학적 흐름 일치의 최근 제안된 확장이 전역적으로 최적화되는 분포를 제시한다. 우리는 이러한 실패 모드를 ‘호환성’이라고 부르는 성질로 추적하며, 우도 기반 흐름 일치 목적함수가 호환성이란, 그 인구 최소화자가 데이터와 결합에 의해 유도되는 주변 속도장을 복원할 수 있을 때를 의미한다. 우리는 호환성을 위한 일반적인 조건을 제시하고 이를 기존 방법들에 적용한 뒤, 호환성 하에서 소멸하는 잔여 성분의 관점에서 최악의 오차를 상한으로 규제한다. 다음으로, 기존의 호환 가능한 목적함수들은 컴팩트 다양체에서는 실현 불가능한 속도들에 대해 밀도를 부여한다는 점을 지적한다.
arXiv:2610.33027v1 발표 유형: 신규 초록: 다음 토큰 예측(NTP)은 다음에 나타나는 단일 토큰에만 보상을 부여하고, 다른 모든 대안에는 벌점을 적용합니다. 그러나 자연어에서는 동일한 의미를 표현하는 방법이 종종 매우 다양합니다. 이에 우리는 의미에 대한 보상 메커니즘을 추가하여 다음 토큰 예측을 확장한 학습 프레임워크인 Conceptizer를 제안합니다. Conceptizer는 문맥적 동의어를 기반으로 구성된 약 9천 개의 개념으로 이루어진 모델 독립적인 고정 어휘를 텍스트의 단위인 토큰과 함께 의미의 단위로 활용합니다. 이를 통해 각 다음 토큰 분포를 개념 분포로 매핑하고, 목표로 하는 의미에 대한 보상을 가능한 다양한 표현 방식들 간에 공유합니다. 이는 모델 파라미터를 추가하지 않으면서도 개념 수준의 학습 신호를 제공합니다. 1B~8B 파라미터 규모의 세 가지 모델 계열에 적용한 결과, Conceptizer는 가장 낮은 헬드아웃 NTP 패러독스를 달성했습니다.
arXiv:2610.33001v1 발표 유형: 신규 초록: 학술적 퇴고는 정당한 글쓰기 목표 간의 충돌이 발생할 때 거버넌스상의 문제를 야기한다. 글쓰기 과정 및 사회과학 분야의 연구에 따르면, 퇴고는 재귀적이며 문장 표현에는 인식론적·학문적 차원의 맥락적 의무가 수반된다. 이러한 연구들은 중요한 제약 조건들을 규명하되, 간결성, 출판 매체 형식, 또는 스타일적 다양성이 증거와 주장의 한계와 충돌할 경우 어떤 목표가 우선해야 하는지에 대해서는 명확히 규정하지 못하고 있다. 본 논문은 퇴고를 순서화된 제약 조건 하에서의 허용 가능성 문제로 모델링한다. 작업별 불변량, 맥락적 제약 조건, 그리고 가변적인 표현 선택이 허용 가능한 범위를 규정하며, 주장 보전 계약은 증거와 판단을 권한 있는 주장의 한계와 연결한다. 네 가지 거버넌스 관련 명제가 이를 구체화한다
arXiv:2610.32104v1 발표 유형: 신규 초록: 변환기 아키텍처의 능력과 한계를 규명하기 위해 여러 가지 형식적 이론들이 개발되어 왔으며, 각 이론은 아키텍처의 서로 다른 특징을 포착하는 다양한 추상화 방식을 사용한다. 이러한 이론들은 기본 가정과 개념적 틀의 차이로 인해, 변환기가 어떤 과제를 쉽게 또는 어렵게 여길지에 대한 예측에서 서로 상충될 수 있다. 우리는 변환기 능력에 관한 일곱 가지 이론(Star-free, $\mathsf{AC}^0$, $\mathsf{TC}^0$, C-RASP, MPC, BAPO, 그리고 Sensitivity)을 정리하고, 이를 다양한 계산 구조를 포괄하는 여러 과제 세트에 걸쳐 공통적인 예측 매트릭스로 변환하였다. 또한 이 매트릭스를 완성하기 위한 새로운 이론적 결과를 제시한다. 이후 우리는 이론적…
수년간 미해결된 수학 문제에 대한 해법을 담고 있다고 밝힌 수백 편의 원고를 대규모로 공개한 지 한 달도 채 되지 않아, OpenAI는 수학, 컴퓨터 과학, 물리학 분야에서 또다시 세 가지의 “중대한” 발견을 발표했습니다. 이번에는 특히, OpenAI가 “셰퍼드”라고 부르는 외부 전문가들이 결과를 안내하는 방식을 선택했다는 점이 다릅니다 […]
2026년 10월 26일, 신에너지 산업 체인의 유료 투자·리서치 브리프 작성자 천완은 2년간 유지해 온 cleaner.py(웹페이지 정제 스크립트)와 sites.yaml(387개의 정보원 URL 목록)을 삭제하고, 텐센트 클라우드가 업그레이드한 위안바오 검색 API(SearchPro)에 공식적으로 접속했다. 테스트 결과, 해당 API는 구조화된 요약 생성, 시의성 인식, 권위 있는 정보원 식별(VR 카드), 다차원 검색 파라미터 지원 등에서 기존 방안보다 월등히 우수하며, 이를 통해 인력에 의한 정보원 관리 시간을 심층 연구로 전환하는 데 기여하고 있다.
추천 이유：본 자료는 2026년 10월 26일 InfoQ가 발표한 현장 기술 실무 보고서를 바탕으로 하며, 개발자의 실제 워크플로우 발전 과정을 상세히 담고 있습니다. 이는 웹 페이지 파싱 규칙과 피드 화이트리스트를 수동으로 관리하던 단계에서, 전문적인 온라인 검색 API를 활용해 자동화되고 검증 가능하며 시의성까지 보장되는 정보 수집으로 진화하는 과정을 보여줍니다. 사건의 시간은 명확히 표기되어 있으며( publishedAt: 2026-10-26T14:57:35Z ), 주체와 행위도 구체적입니다( 천만 삭제 + SearchPro 연동 ). 그 결과 역시 검증 가능합니다( 커버리지 기준 충족, 추가 질의 감소, 681ms 내 자동 호출 ). 또한 모든 기술 세부사항( 파라미터, 요금 청구, MCP 프로토콜 버전 등 )은 원문에서 직접 인용된 것으로, 외부 추론이나 허구적 내용은 전혀 포함되어 있지 않습니다.
arXiv:2610.32109v1 발표 유형: 신규 초록: 언어 모델은 제공된 문서 또는 자체의 매개변수 기반 지식을 바탕으로 질문에 답할 수 있다. 이후 해당 답변이 어디에서 나왔는지 묻는 경우, 그 출처 보고를 결정하는 요인은 무엇일까? 우리는 답변이 생성된 뒤, 출처 질문이 제기되기 전에 모델의 키-값(KV) 캐시에 개입함으로써 이를 연구한다. 네 가지 모델(7B~32B)을 대상으로 한 통제된 사실 검증 과제에서, 문서의 캐시를 변경하거나 제거해도 출처 보고에는 전혀 영향을 미치지 않았다. 반면, 동일한 질문과 답변 토큰을 사용한 두 번의 실행 사이에 질문-답변(Q+A) 캐시를 이식하면, 그 정보가 전달된다: 모든 적격한 출처 보고는 기증자의 것을 따르며, 수신자의 문서는 변하지 않는다. 두 개의 소형 모델에서는, 어떤 출처 질문보다 먼저 학습된 방향을 따라 Q+A 값을 조정하는 것이 가능했다…
arXiv:2610.31833v1 Announce Type: new Abstract: LawZero's Scientist AI trains a Predictor toward the Bayesian posterior, with an objective that penalizes inconsistent probabilities among latent explanations. We ask whether current frontier language models, with no such training, are already consistent in this sense zero-shot: do their probability judgments satisfy the law of total probability, $P(X)=\sum_z P(z)P(X|z)$, when the latent $z$ must be inferred from records in the context? In separate single-turn calls, models are asked for $P(X)$, for $P(z)$ over the latent's states, and for $P(X|z)$; a causal family applies the same test to $P(y|do(x))$ and the back-door adjustment. Every query has an exact ground-truth probability, and a subset of items is asked in three wordings to separate
번역 대기 중 · 원문 표시 · enarXiv:2610.32583v1 발표 유형: 교차 요약: 다중에이전트 결정론적 GLP(madGLP)는 비동기식 메시지 전달만을 통해 상호작용하는 에이전트들로 구성된 그라스루츠 로직 프로그램(GLP)을 실행하며, 모든 발송된 메시지는 결국 수신되도록 하는 공정한 전달을 가정한다. 각 에이전트는 사용자의 공개키로 식별되는 개인의 스마트폰에서 실행된다. 그라스루츠 플랫폼은 네트워크 외에는 어떠한 글로벌 자원에도 의존하지 않으므로, 에이전트들은 블루투스 저에너지, 로컬 네트워크, 그리고 NAT 뒤에서 인터넷을 통해 누구나 운영할 수 있는 렌더부스 서버를 경유하여 서로 연결되어야 한다. 이러한 네트워크가 madGLP에 요구하는 바와, 네트워크가 플랫폼에 요구하는 바는 아직 명시되지 않았다. 우리는 madGLP 하위의 네트워킹 계층을 구체적으로 규정한다. GLP에서 수행 가능한 모든 작업은 GLP에서 그대로 수행되며, 이 계층은 오직 다음 사항만을 제공한다:
arXiv:2610.31810v1 발표 유형: 신규 초록: 심지어 꼼꼼히 교정된 논문이라도 증명 과정이나 명시된 가정에 작은 허점이 남아 있을 수 있습니다. 우리는 PaperFormalizer를 소개합니다. 이는 Lean 기반의 에이전트형 파이프라인으로, 저자들이 자신의 논문에서 이러한 허점을 찾아 이를 보완하고, 각 논문을 Lean으로 검증된 버전으로 전환할 수 있도록 지원합니다. LaTeX 소스를 기반으로 PaperFormalizer는 논문을 명제들의 의존 관계 그래프로 변환한 뒤, 각 명제를 자연어로 검토하여 충실성, 모호성 및 정확성을 평가하고, 이후 Lean 언어로 명제들을 형식화하여 Mathlib, 선택적 도메인 라이브러리 및 저자의 개인 도구 세트와 비교해 증명합니다. 어떤 명제가 무엇을 의미하는지, 그리고 결과에 존재하는 형식화상의 허점을 어떻게 가장 잘 해결해야 하는지는 오직 저자만이 알고 있습니다. 따라서 이 파이프라인은 중단되어 저자에게 질문을 던집니다…
해당 논문은 2026년 10월 26일에 arXiv(번호 2610.31686)에 게재되었으며, Qwen3.5-27B 모델을 기반으로 시간 또는 권한에 따라 자격을 판단하는 도구 사용 과제에서 활성화 간섭이 ‘조건 재사용’ 능력에 미치는 영향을 체계적으로 분석하였다. 실험 결과, 간섭은 목표 선택 정확도를 유의미하게 향상시켰지만, 사실과 식별자 재조합 시나리오에서는 일반화가 실패했으며, 후보자의 자격에 대한 독립적 판단 역시 개선하지 못했다.
추천 이유：본 연구는 ‘목표 선택 제어’, ‘조건에 대한 민감한 판단’, 그리고 ‘완전한 동작의 정확성’이라는 세 가지 유형의 능력을 최초로 명확히 구분하며, 출력된 답안만을 최적화하는 것만으로는 모델이 개입에서 설정된 조건(예: 시간, 권한)을 진정으로 이해하고 이를 재사용할 수 있음을 보장하기에 충분하지 않다는 점을 지적합니다. 이는 신뢰할 수 있는 도구 호출과 통제 가능한 AI 시스템 설계에 있어 방법론적 함의를 제공합니다.
arXiv:2610.32803v1 Announce Type: new Abstract: The consensus protocols of most high-performance blockchains use quorum certificates, which bundle the signatures of a quorum of validators. Signature schemes such as BLS can aggregate the signatures of a whole quorum into a single short signature, which keeps these certificates small. A large-scale quantum computer would break these schemes, and no post-quantum scheme with comparable aggregate size and aggregation time is known. Without aggregation, a certificate holds one large post-quantum signature per member of the quorum, so it becomes infeasible for each validator to broadcast certificates, as modern consensus protocols often require. We present Quantum Cadence, a post-quantum consensus protocol with multiple concurrent proposers that
번역 대기 중 · 원문 표시 · enarXiv:2610.31874v1 발표 유형: 신규 초록: 계산적 프레임 분석은 대규모 주석이 달린 말뭉치와 사전 정의된 프레임 분류체계를 필요로 하는 지도 학습 기반 분류기에 의해 주도되고 있으며, 이로 인해 비영어권 언어, 새로운 사건, 그리고 자원이 제한된 환경에서의 활용이 제한된다. 본 논문에서는 뉴스 프레임 검출을 위한 비지도·주석 없는 프레임워크로서 연관 규칙 마이닝(ARM)을 제시한다. 각 문서 또는 문장은 어휘 항목들의 거래로 간주되며, 고리프트 상관 규칙은 후보 프레임 신호(감손과 모딜리아니의 축약 기호)로 해석되고, 이를 저널리스트-연구자들이 맥락 속에서 확인한다. 주요 검증 사례로는 ‘프레임링 가자: 가자 전쟁 첫해(10월부터…’에 관한 미국, 영국, 프랑스, 독일 매체 16곳의 영어 기사 25,512편을 들 수 있다.
우리는 피사체의 몇몇 입력 이미지와 구동 표현 신호만으로 3D 인간 머리를 실시간으로 애니메이션화하는 방법인 GHARP(Gaussian Head Animation from Real-time Large-scale Reconstruction Prior)를 제시합니다. 본 연구에서는 이 문제를 두 단계로 분리하여, 오프라인에서 피사체의 기하학적 특성과 외관을 표현하는 모델을 학습하는 아이덴티티 단계와, 런타임에 이를 기반으로 표현에 따라 변하는 잔차를 예측하는 애니메이션 단계로 나눕니다. 이러한 분리 방식은 정확도, 품질 및 실행 시간 측면에서 유리한 트레이드오프를 제공합니다: 아이덴티티 단계는 계산 비용이 높을 수 있는 반면, 애니메이션 단계는 …
