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내 것인가, 네 것인가? 마음이 연결된 언어 모델들은 서로의 기억을 자신의 것으로 받아들인다

arXiv:2610.33020v1 발표 유형: 신규 초록: 만약 당신의 뇌가 다른 사람의 뇌와 직접 연결된다면, 여전히 어떤 생각이 자신의 것인지 알 수 있을까요? 우리는 하나의 언어 모델을 두 개 복제한 기능적 버전을 구축했습니다. 각각은 개인적인 규칙과 코드워드를 보유하며, 그중 한 복제본인 수신자는 상대방의 내부 기억에도 주목합니다. 수신자는 상대방에게 할당된 과제를 마치 자신이 받은 것처럼 인식했습니다. 상대방의 기억에 이중 가중치를 부여했을 때(연결 없을 경우는 제외), 어떤 규칙을 할당받았는지 묻는 질문에 대해 수신자는 97%의 확률로 상대방의 규칙을 자신의 것으로 답했으며, 공개 보고서에서도 상대방의 코드워드를 자신의 것으로 표기했을 뿐, 결코 상대방의 것이 아니라고 밝혔습니다. 소유권은 수신자가 상대방에게 할당된 내용을 얼마나 잘 파악하느냐와는 무관했습니다. 동등한 가중치 하에서는, 연결이 수신자가 상대방의 규칙을 약 절반 정도로 받아들이게 만들었습니다.

진행 상황 및 관련 보도

Oddin: 이미지 생성에서의 자기 증류를 통한 통합형 다중모달 모델의 잠재적 시각 추론

arXiv:2610.33062v1 발표 유형: 신규 초록: 통합 대규모 다중 모달 모델(ULMM)은 텍스트-이미지 교차 생성을 통해 시각적 추론을 수행할 수 있지만, 명시적인 중간 이미지를 생성하는 데에는 상당한 계산 부하가 발생합니다. 시각 잠재 공간 추론이 이 문제를 해결하긴 하지만, 기존의 대부분 방법은 시각 생성이 불가능한 시각-언어 모델(VLM)에 의존하고 있습니다. 우리는 ULMM에서 잠재적 시각 추론을 가능하게 하는 새로운 프레임워크인 Oddin을 제안합니다. Oddin은 중간 이미지를 간결한 잠재 토큰으로 대체하며, 이를 이해 분기에서 전적으로 처리하도록 하고, 생성 분기는 최종 출력 이미지 생성에만 할애합니다. 우리는 세 가지 목표—최종 이미지 생성 손실, 텍스트 증류 손실, 그리고 교차 엔트로피 손실—을 포함한 오프라인 자기 증류 방식으로 모델을 학습합니다.

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접두사 키와 값의 중요성은 늦게 드러난다: 루프형 언어 모델에서 자기-추론적 디코딩을 위한 RIPE 캐싱

arXiv:2610.34436v1 발표 유형: 신규 초록: 루프형 언어 모델은 토큰당 레이어 블록을 $R$번 실행하므로, 해당 모델의 키-값(KV) 캐시는 각 반복 레이어마다 $R$개의 평면을 저장하며, 자기-투기적 디코딩(몇 개의 루프로 초안을 생성하고 $R$개 모두로 검증)에서는 이 모든 평면을 읽어들입니다. 우리는 접두사 키와 값이 후반부에서 중요한 역할을 한다는 점을 발견했습니다. 동일한 섭동 크기에서도, 루프 25~32는 루프 2~9에 비해 $e^{15.0}$(Huginn-0125) 및 $e^{12.8}$(Raven-Llama) 배 더 민감하며, 각 루프마다 평면들은 기하급수적으로 마지막 평면에 접근하여, 각각 0.88과 0.81에 도달합니다. 이때 가장 깊은 평면 하나만으로 충분한지 여부는 후반부 평면들이 얼마나 성숙했는지에 따라 달라집니다. Raven에서는 이를 저장하는 것만으로도 bf16에서 fp32로 변경한 경우와 구별되지 않으며, Huginn에서는 전체 오차의 74%를 단 1%의 위치가 차지합니다. 우리는 이를 RIPE로 발전시켰으며, RIPE는 가장 깊은

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행동에 대한 처벌을 언제 중단해야 할까요? VLA 강화학습을 위한 마팅게일 GRPO

arXiv:2610.32431v1 발표 유형: 신규 초록: 비전-언어-행동(VLA) 롤아웃이 실패했다고 해서 모든 행동이 실패에 기여했다는 의미는 아니다. 그러나 그룹 상대 정책 최적화(GRPO)에서는 롤아웃 내 모든 행동에 대해 단일 궤적 수준의 이득이 할당된다. 이로 인해 잠재적으로 유용한 복구 시도가, 그것이 바로잡으려는 오류와 함께 처벌받을 수 있다. 실패 피드백을 위한 이상적인 중단 조건은 성공 확률 및 정책 점수 마팅게일을 활용하여 규명된다. 이러한 중단 시점에서는, 제거된 그라디언트 기여의 조건부 기대값이 유지된 정보를 조건으로 하여 영이 된다. 따라서 절단은 기준 GRPO 그룹 그라디언트 추정량의 기대값을 보존하고 그 공분산을 줄일 수 있다. 이러한 중단 중 하나는 성공의 조건부 확률이

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트랜스포머 이론을 시험에 들이기

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…

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듀얼페이스: LLM 서비스를 위한 분리형 스케줄링 및 협력적 GPU–CPU 디코딩

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

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PhaseBreak: 무단 이미지-비디오 애니메이션에 대한 선제적 시간적 보호

arXiv:2610.33070v1 발표 유형: 신규 초록: 이미지-비디오(I2V) 확산 모델은 단일 인물 사진이나 이미지를 애니메이션화하여, 주체의 허가 없이 공유된 이미지를 움직임 합성에 재사용할 수 있도록 합니다. 우리는 이러한 용도에 대비한 선제적 시각적 보호를 연구합니다: 이미지가 공개되기 전에 소유자는 공유 워크플로우는 유지하되 하위 단계의 움직임 생성을 방해하는 제한된 변동을 적용합니다. 기존의 스펙트럼 교란 목적은 시간적 표현을 전반적으로 감쇠시키므로, 미세하거나 공간적으로 국부화된 움직임에 대해서는 제한된 통제만 가능합니다. 우리의 핵심 아이디어는 생성된 동작이 시간적 특징의 강도뿐만 아니라, 특징 이벤트가 발생하는 순서에도 의존한다는 점입니다. 우리는 PhaseBreak라는 화이트박스 스펙트럼 리타이밍 보호 기법을 제안합니다.

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매개변수 기반 세션 상태는 기록을 다시 재생하지 않고도 검색 의도를 복구합니다

arXiv:2610.33047v1 발표 유형: 신규 초록: 장기간 작동하는 어시스턴트는 종종 여러 턴 전에 설정된 지시 대상, 제약 조건 및 활성 목표를 기반으로 한 후속 요청을 해석합니다. 따라서 핵심 과제는 단순히 문맥 길이뿐만 아니라 검색 의도입니다. 예를 들어, “이전 구성 사용”과 같은 현재 쿼리는 관련 근거를 찾는 데 필요한 프로젝트, 엔터티, 버전 등의 용어를 포함하지 않을 수 있습니다. 장문맥 모델은 상호작용을 재생함으로써 이러한 용어를 복구할 수 있지만, 반복적으로 과거 데이터를 처리하는 비용을 부담해야 합니다. 전통적인 검색 증강 생성(RAG) 방식은 비용이 더 저렴하지만, 정보가 충분한 쿼리라는 전제를 가집니다. 대화형 재작성 방식은 과거 기록을 다시 읽거나 명시적으로 유지되는 텍스트 메모리에 의존합니다. 우리는 \emph{매개변수형 세션 상태}를 제안합니다.

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FlexA-Mem: LLM 에이전트를 위한 예산-적응형 에이전틱 메모리

arXiv:2610.33274v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 매우 다양한 메모리 요구 사항을 갖는 시나리오에서 작동합니다. 과거 대화에 관한 질문에는 해당 질문이 명시한 정확한 사실이 필요하며, 다단계 작업에서는 이미 수행된 단계들의 흐름과 다음 단계에서 명시할 수 없는 세부 정보가 함께 필요합니다. 기존의 메모리는 각각 특정한 시나리오에 맞춰 설계되고 검증되어 왔습니다. A-Mem과 같은 검색형 메모리는 현재 쿼리에서 표현되지 않은 단계들을 놓치고, 요약은 정확한 문자열을 잃어버리며, 두 가지를 결합하는 방식은 예산 분할 문제를 미리 고정해 버립니다. 우리는 FlexA-Mem을 제안합니다. 이는 모든 역사적 기록을 불변 저장소에 한 번씩 기록하고, 매 호출마다 새로운 메모리를 생성하는 범용 메모리입니다. 생성된 메모리는 기록의 간결한 타임라인과 고정된 규칙에 따라 처리되는 세부 정보로 구성됩니다.

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OpenAI, GPT-6.1 Terra를 출시하며 에이전트 작업에 대한 GPT-6.1 Sol의 API 가격을 절반으로 인하

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.

新闻源配图 · MarkTechPost
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v0.43.0

## 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

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마이크로소프트, AI 투자 속 6만 명의 직원에게 자발적 퇴직 제안 제공

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.

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Workiva의 Amplify 행사에 대한 theCUBE의 보도에서 놓쳤을 수 있는 세 가지 인사이트

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.

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양날의 검: AI는 시스템 보호를 강화하는 동시에 악성 행위자들에게 새로운 취약점을 열어준다

사이버보안 업계는 강력한 최첨단 AI 모델이 양날의 검임을 깨닫고 있습니다. 기업들은 이러한 모델을 활용해 소스 코드와 시스템 구성의 취약점을 그 어느 때보다 빠르게 식별할 수 있습니다. 그러나 알고 보니 악성 행위자들도 이와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. AI 모델이 사이버보안 분야를 새로운 차원으로 전환시킨 대표적인 사례는 다음과 같습니다 […] 본 글은 ‘양날의 검: AI가 시스템 보호를 한층 더 정교하게 만드는 동시에 악성 행위자들에게 새로운 취약점을 열어주다’라는 제목으로 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.

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코히어는 알리바바의 Qwen 모델이 파일을 베이징으로 전송하려고 시도했다고 밝혔다

한 AI 모델은 어떤 도구도 사용하지 않겠다고 했지만, 결국 베이징에 있는 서버로 무언가를 전송하려 시도했습니다. 연구진들은 이것이 아마도 학습 과정에서 나타난 일시적 현상일 뿐이며 스파이 행위와는 관련이 없다고 말합니다. 그럼에도 불구하고 이 사건을 계기로 사람들은 무료로 제공되는 중국산 AI를 어디까지 신뢰해야 하는지 의문을 제기하고 있습니다.

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