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arXiv:2610.35869v1 발표 유형: 신규 초록: AI 애플리케이션은 종종 추론이 필요한지 여부를 판단하기 전에 모델을 호출합니다. 이러한 기본 설정은 모호한 생성 작업에는 유용하지만, 구조화되고 결정론적이며 정책 기반, 조회 지향적이거나 직접 검증 가능한 작업에는 적합하지 않습니다. KORA는 결정론 우선 실행 제어를 도입합니다: 요청을 작업 경로로 표현하고, 먼저 결정론적 또는 구조화된 경로를 시도하며, 경로 결과를 검증하고, 텔레메트리를 기록한 뒤, 결정론적 처리로 해결되지 않을 경우에만 모델 후보 경로로 에스컬레이션하는 사전 추론 제어 계층입니다. 본 논문에서는 KORA를 결정론 우선 실행 제어 아키텍처로 소개하고, 재현 가능한 벤치마크 및 검증 워크로드에서 얻은 제한된 증거를 보고합니다. 재
arXiv:2610.32412v1 발표 유형: 신규 초록: 재귀적 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 분해, 실행 및 환경 피드백을 통해 장기적인 목표를 달성하는 과제를 해결한다. 그러나 원자적 하위 작업을 생성한 뒤에는, 익숙한 명령어를 실행 가능한 행동으로 변환하기 위해 다시 동일한 대규모 모델을 호출하는 경우가 많다. 우리는 고수준 계획은 과제마다 특화되어 있는 반면, 최하위 수준의 행동 구체화는 과제 간에 반복적으로 사용되며 환경에서 허용된 행동들과 비교·검증할 수 있다는 점을 관찰하였다. 이에 우리는 리프스킬(LeafSkill)을 제안한다. 이는 의미적으로 관련된 구체화 경험을 검색하고, 행동 템플릿을 현재 객체와 허용 가능한 행동에 결합하며, 경량형 1.7B 선택기를 활용해 결합된 행동을 선택하거나 변경되지 않은 하위 작업을 원래 에이전트에게 위임하는 외부 재사용 계층이다. 기술들은 외부에 남아 있다…
아마존 웹 서비스는 캐나다 고객들이 Amazon Bedrock을 통해 ca-central-1(캐나다 중부) 및 ca-west-1(캐나다 서부/캘거리) 리전에서 OpenAI GPT-5.6, GPT-6 및 GPT-6.1 모델을 크로스리전 추론(CRIS) 방식으로 호출할 수 있다고 발표했습니다. 실제 추론은 북미 또는 전 세계 AWS 상용 리전에서 이루어지며, 데이터는 캐나다 원본 리전에 정적 상태로 저장됩니다.
