제목, 요약, 본문을 검색해 흩어진 정보를 연결하세요.
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:2610.33017v1 발표 유형: 신규 요약: 영어 중심의 말뭉치로 학습된 다국어 토큰라이저는 종종 인도계 언어를 과도하게 세분화하여, 결과적으로 더 긴 토큰 시퀀스와 각 스크립트 간의 토큰화 격차를 초래합니다. 우리는 AdaptTok-Indic을 제안합니다. 이는 유니코드 정규화 전처리와 명시적인 인도계 결합 처리, 스크립트 인식형 라우팅, 그리고 소규모 트랜스포머 언어 모델과 함께 공동 학습된 학습 기반 바이트 수준 경계 예측을 결합한, 인도계에 특화된 적응형 토큰라이저 확장입니다. 벵골어와 힌디어를 대상으로 평가했으며, 구자라트어, 타밀어, 텔루구어에 대해서도 추가 평가를 수행한 결과, AdaptTok-Indic은 인도계 지향 토큰라이저 베이스라인인 SentencePiece BPE 및 독립적으로 구현된 MAGNET 방식 베이스라인보다 낮은 토큰 비율을 달성했습니다. 다섯 가지 기록된
arXiv:2610.32997v1 발표 유형: 신규 초록: OpenAI의 Whisper와 같은 자동 음성 인식(ASR) 모델은 음성 인식 품질을 크게 향상시켰지만, 특히 대량의 문자화된 오디오 데이터가 존재하는 경우에도 미세조정 비용이 여전히 높습니다. 이로 인해 많은 실무자들이 이러한 모델을 새로운 언어나 도메인에 맞게 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 본 연구에서는 ASR 미세조정을 위한 더 작은 교육 세트를 선택하기 위해 임베딩 기반 서브셋 선택 방법을 제안합니다. Whisper의 사전훈련된 인코더를 사용하여 각 오디오 샘플을 고정 차원의 임베딩 공간으로 매핑하고, 탐욕적 k-센터 알고리즘을 적용하여 교육 데이터에서 다양하고 대표적인 서브셋을 선별합니다. 우리는 이 접근법을 히브리어와 덴마크어 두 언어에 대해 평가한 결과, k-센터 선택 방식이 종종 …
arXiv:2610.32189v1 발표 유형: 신규 초록: 비지도형 다변량 시계열 이상 탐지(AP)는 현재 관측값을 바탕으로 향후 이상 위험을 추정하여, 복잡한 시스템에서 선제적 개입과 유지보수를 위한 조기 경고 신호를 제공하는 것을 목표로 합니다. 기존의 비지도형 AP 방법들은 정해진 또는 무작위적인 섭동을 과거 창에 주입하여 비정상적인 미래 진화를 시뮬레이션하는 방식의 섭동 기반 패러다임을 따릅니다. 그러나 이러한 방법들은 서로 다른 변수와 맥락 간에 동일한 섭동을 공유하며, 결정론적 방식으로 과거에서 미래로의 진화를 학습합니다. 실제로 이상 현상의 진화는 변수와 상황에 따라 달라지며, 동일한 섭동이 한 변수나 맥락에서는 비정상적인 미래 동역학으로 증폭될 수 있는 반면, 다른 경우에는 정상적인 변동으로 흡수되기도 합니다.
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:2610.33012v1 발표 유형: 신규 초록: 도구 사용 기능을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 동일한 초기 상태에서 독립적인 실행 간에 일관되지 않은 행동을 보이며, 서로 다른 도구를 호출하거나 상충되는 출력을 생성하거나 서로 다른 전략을 추구합니다. 이러한 변동성은 시간이 지나면서 누적되어 배포의 신뢰성을 저해합니다. 기존 평가 지표들은 주로 완료 기반 점수를 통해 작업 정확도를 측정할 뿐, 여러 실행에 걸친 에이전트 행동의 일관성을 포착하지 못합니다. 또한, 에이전트의 행동은 확률 분포를 이용한 토큰 수준 또는 의미 클러스터링을 활용한 단일 응답 수준에서 각각 분석되지만, 어느 방법도 궤적의 향후 단계들로 일관성 부족이 어떻게 전파되는지를 파악하지 못합니다. 우리는 재귀적 의미 발산(RSD)이라는 비정식
arXiv:2610.33007v1 발표 유형: 신규 초록: 통합 지상망 및 비지상망(TN/NTN) 6G 네트워크에서의 자연어 기반 서비스 의도는 불완전하거나 모호하거나 일관성이 없을 수 있어, 신뢰할 수 있는 네트워크 기반 오케스트레이션을 위해 제한 없는 LLM 생성이 어려운 상황을 야기합니다. 본 논문에서는 문법 제약을 적용한 의미 분석과 지식 그래프(KG) 기반 명확화 루프를 결합한 지식 기반 LLM 프레임워크를 제안하며, 대표적인 네 가지 서비스 클래스에 걸쳐 검증된 오케스트레이션 준비 완료 상태의 서비스 프로파일을 생성합니다. 200개의 샘플로 구성된 의도 데이터셋에서, 이 프레임워크는 요청당 평균 0.66회의 명확화 단계를 거쳐 분류 정확도 89%와 정책 타당성 95%를 달성합니다. 순수 LLM 기반 베이스라인과 비교했을 때, 제안된 프레임워크는 정책 타당성을 향상시키고 co
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:2610.33014v1 발표 유형: 신규 초록: 협상 어시스턴트는 상대방의 반응을 정확히 예측하지 않더라도 좋은 거래를 성사시킬 수 있다. 우리는 사회적 세계 모델에 대한 평가들이 이러한 예측을 직접적으로 검증하는지 여부를 묻는다. 1999년부터 2026년까지 발표된 113편의 연구를 검토한 결과, 9편의 주요 평가는 시스템이나 실험자가 선택한 행동에 대한 실제 사람의 반응을 측정한다. 이 중 단 2편만이 명시적인 반응 예측과 실제 반응을 비교하고 있다. 해당 연구들의 예측 모델은 행동이 선택될 때 이용 가능한 정보를 사용하며, 평가 대상 반응은 모델 학습 과정에서 제외되었다; 또한 두 연구 모두 개입 조건을 무작위화하였다. 언어 모델 관련 25편의 논문에 대한 별도의 전문 텍스트 검토에서는 이러한 조건을 충족하는 실험이 발견되지 않았다. 나머지 평가들은 현재 상태 추론, 과제 성공 또는 예측 f
arXiv:2610.32305v1 발표 유형: 신규 초록: 다단계 분석 작업에서는 LLM 에이전트가 계속 진행할지, 경로를 변경할지, 또는 중단할지를 결정하기 위해 중간 단계의 근거를 활용해야 합니다. 에이전트가 자신의 출력을 비판하는 자기반성은 널리 연구되어 왔지만, 이러한 비판만으로는 근거가 다음 행동에 영향을 미쳤는지 여부를 확인할 수 없습니다. 우리는 이러한 능력을 ‘자기제약’이라고 부릅니다. 기존의 에이전트 벤치마크는 대부분 과제 완수 여부나 출력 품질만을 측정하며, 이 능력에 대한 검증은 이루어지지 않았습니다. DMAIC-Bench는 린 식스 시그마의 명시적인 통계적 전제 조건을 바탕으로, 4개 산업 분야에서 15개의 산업 사례에 걸쳐 97개의 초기 설정된 과제를 통해 이를 평가합니다. 쌍으로 구성된 역설적 변형 과제들은 동일한 워크플로우 위치에서 서로 반대되는 행동을 요구함으로써, 정당화된 제약과 무분별한 중단을 구분합니다. 우리는 실행 추적 정보를 통해
arXiv:2610.33018v1 발표 유형: 신규 초록: 학술 지식 그래프(SKG)는 문헌 검색, 과학적 발견 및 에이전트 지원 연구를 지원합니다. 그러나 SKG 구축을 위한 대부분의 접근법은 일반적으로 학술 개체나 기여 수준의 진술로 명명되는 표현할 지식 단위를 사전에 규정하고, 해당 단위를 통해 표현 가능한 출판 내용만을 유지합니다. 이러한 선택은 두 가지 주요하면서도 서로 다른 패러다임을 낳습니다: 개체와 지역적 관계를 보존하는 개념 중심 SKG와 문장 단위의 고차원 담론을 포착하는 진술 중심 SKG입니다. 두 경우 모두, 그래프는 논문이 지식을 구성하고 전달하는 방식이 아니라 선택된 추출 목표를 반영합니다. 우리는 SUDO, 즉 학술 상위 담론 온톨로지를 제안하며, 이는 지식이 어떻게
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…
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…
arXiv:2610.33501v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM) 서비스는 추론 처리량을 높이기 위해 배치 처리에 의존하지만, 키-값(KV) 캐시는 시퀀스 길이와 함께 증가하여 GPU 상주 동시성을 제한한다. CPU 오프로드를 통해 호스트 메모리를 활용하면 KV 용량을 확장할 수 있지만, 기존 시스템은 여전히 대부분 GPU 중심으로 작동한다: CPU 상주 요청은 GPU 스케줄러가 적절한 겹침 기회를 제공할 때에만 진행된다. 그 결과, 호스트 메모리와 CPU 연산은 독립적인 서비스 자원으로 작용하지 못하며, 이로 인해 부하 하에서 CPU 측 진행이 간헐적으로 발생하고 꼬리 부분의 토큰 간 지연(ITL)이 부풀어 오르게 된다. 우리는 호스트를 독립적으로 스케줄링되는 디코딩 엔진으로 전환하는 LLM 서비스 런타임인 DualPace를 제안한다. DualPace는 두 개의 엔진 간에 스케줄링 권한을 분리한다: GPU 엔진
OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 출시했으며, 이 모델은 매 백만 토큰당 1달러/5달러의 가격으로 제공되는 고속 컴퓨터 사용 및 비전 모델입니다. 이 모델은 GPT-6 Astra의 중간 수준 노력 기반 에이전트들의 최종 시험 점수를 달성하며, 작업당 비용은 0.29달러로, 기존의 4.82달러에 비해 크게 낮아졌습니다. 해당 게시물인 “OpenAI, GPT-6.1 Terra 출시… 에이전트 작업 시 GPT-6.1 Sol의 API 가격 절반”은 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
## 변경된 내용 * model_prefetch: https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/17178에서 @rattus128이 모든 그래프 정리 작업을 동기화했습니다 * https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/17172에서 @kijai가 MOSS-image에 로프 스케일링 지원 기능을 추가했습니다 * [파트너 노드] https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/16943에서 @dante01yoon이 API 노드의 파트너 노드 로그인 토큰을 갱신했습니다 * [파트너 노드] feat(HeyGen): https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/17043에서 @bigcat88이 HeyGen Voice 즉석 클론 및 텍스트 음성 변환 기능을 추가했습니다 * [파트너 노드] feat(ClarityAI): https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/17192에서 @bigcat88이 Crystal Video Upscaler 노드를 추가했습니다 * [파트너 노드] feat(BFL): https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/17200에서 @bigcat88이 FLUX 3 비디오 노드에 2K/4K 해상도 옵션을 추가했습니다 * MOSS-image 지원
OpenAI의 도트 담당 임원인 알렉산더 엠비리코스는 결코 다른 사람의 AI 에이전트와 회의를 하고 싶어 하지 않습니다.
마이크로소프트사는 오늘 자사 직원의 약 4분의 1에게 자발적 퇴직 제안을 내놓았습니다. 이번 조치의 대상이 된 약 6만 명의 직원들은 미국, 캐나다, 인도 및 영국에 소재해 있습니다. 이들 모두는 회사 내부 경험 평가 척도에서 70점 이하를 기록한 것으로 전해집니다. 이는 가장 고위급 임직원들도 해당된다는 것을 의미합니다 […] 본 글은 ‘마이크로소프트, AI 투자 속 6만 명 직원에 자발적 퇴직 제안’이라는 제목으로 실리콘앵글에 처음 게재되었습니다.
기업용 AI 거버넌스는 이제 자동화 시스템이 무엇을 할 수 있는지를 결정하는 데이터, 워크플로우 및 제어 체계로 확장되고 있습니다. 에이전트가 금융, 감사, 규정 준수 및 지속 가능성 분야에서 중요한 업무를 맡게 되면서, 조직들은 비즈니스 맥락에 기반하고 출처를 추적할 수 있으며 명확한 책임 체계로 관리되는 결과를 필요로 합니다. TheCUBE의 Workiva Amplify 행사 미리보기는 […]를 강조했습니다. TheCUBE의 Workiva Amplify 행사 보도에서 놓쳤을 수 있는 세 가지 인사이트는 처음으로 SiliconANGLE에 게재되었습니다.
Data Culture는 AI 분석 도입 초기의 정확도를 0%에서 94.7%로 끌어올린 3단계 평가 프레임워크를 구축했습니다.
