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arXiv:2610.31803v1 발표 유형: 신규 초록: 시각적 사양을 기반으로 물리적으로 안정적인 3D 구조를 생성하려면, 객체 간의 물리적 상호작용을 고려하면서도 기하학적 모호성을 해결해야 합니다. 우리는 주어진 블록 재고와 세 개의 직교 투영 실루엣을 조건으로 하여 안정적인 블록 조립체를 생성하는 프레임워크인 StackGen3D를 제안합니다. 우리의 접근법은 두 단계로 구성됩니다. 첫째, 블록 간의 지지 관계를 모델링하고, 다양한 안정 구조의 데이터셋을 선별하기 위한 빠른 안정성 예측기로 작용하는 물리 기반 그래프 신경망(PI-GNN)을 개발합니다. 둘째, 이 데이터셋을 바탕으로 조건부 흐름 일치 모델을 학습하여, 목표 실루엣과 일치하는 블록 배치의 다모드 분포를 포착합니다. 추론 시에는 가벼운
arXiv:2610.32215v1 발표 유형: 신규 초록: 현대 GPU 데이터 센터의 컴퓨팅 파워 증가로 인해 일부 산업 거대 기업들이 대규모 데이터를 활용하여 대형 언어 모델(LLM)을 훈련하고 배포할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 모델과 그 학습 데이터의 엄청난 규모는 중앙 집중식 개발을 점점 더 지속하기 어렵게 만들고 있으며, 동시에 관련된 개인 데이터를 보유하되 이에 상응하는 인프라를 갖추지 못한 소규모 기관들을 배제하고 있습니다. 본 논문에서는 분산형 LLM 훈련에 관한 우리의 입장을 사전 학습 및 미세 조정 패러다임을 중심으로 정리하고, 연합 학습, 분할 학습 및 탈중앙화 접근법을 다루며, 이들 방법이 이질적인 하드웨어와 신뢰성 낮은 연결성을 가진 지리적으로 분산된 환경에서 어느 정도 준비되어 있는지 평가합니다. 이어서 우리는 {\em 통합}된 시스템을 제시합니다
arXiv:2610.32803v1 발표 유형: 신규 초록: 대부분의 고성능 블록체인에서 사용되는 합의 프로토콜은, 검증자 구성원들의 서명을 하나로 묶는 쿼럼 인증서를 활용합니다. BLS와 같은 서명 체계는 전체 쿼럼의 서명을 단일한 짧은 서명으로 집약할 수 있어, 이러한 인증서의 크기를 작게 유지합니다. 그러나 대규모 양자 컴퓨터가 등장하면 이러한 체계는 무력화되며, 현재까지는 동등한 집약 크기와 집약 시간을 갖는 포스트-양자 체계는 알려져 있지 않습니다. 집약이 없을 경우, 각 인증서에는 쿼럼 구성원 한 명당 하나의 대형 포스트-양자 서명이 포함되므로, 현대의 합의 프로토콜들이 종종 요구하는 바와 같이 각 검증자가 인증서를 네트워크에 전송하는 것은 사실상 불가능해집니다. 이에 우리는 다수의 동시 제안자를 갖춘 포스트-양자 합의 프로토콜인 퀀텀 캐던스를 제안하며,
arXiv:2610.31722v1 발표 유형: 신규 초록: 마이크로서비스 시스템은 대규모 클라우드 애플리케이션의 주류 아키텍처로 자리잡아 빠른 배포와 탄력적 확장을 가능하게 합니다. 그러나 마이크로서비스 시스템의 신뢰성과 가용성을 보장하는 데는 효과적인 이상 탐지가 매우 중요하며, 장애나 성능 이상이 서비스 간에 빠르게 전파되어 종단 간 시스템 동작에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 기존의 마이크로서비스 시스템용 다중모달 이상 탐지 방법들은 두 가지 근본적인 한계로 인해 어려움을 겪습니다: (i) 모달별 특성을 무시하고 교차 모달 융합에 치중하는 점과, (ii) 특징 재구성 과정에 영향을 미치는 ‘정체성 단축’ 문제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 자동회귀형
arXiv:2610.31797v1 발표 유형: 신규 초록: 3D-2D 대응 관계로부터 카메라 자세를 추정하는 문제, 즉 퍼스펙티브-n-포인트는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 근본적인 문제 중 하나입니다. 기존 방법들은 대부분 최소 문제를 해결하거나 목적함수를 보다 간단한 형태로 대체해 왔습니다. 놀랍게도, 실제 최대우도추정(MLE)을 위한 확장성이 있는 인증 가능한 해법은 아직 존재하지 않습니다. 우리는 효율적인 계산을 보장하고 인증 가능한 전역 최적해를 제공하는 최초의 실용적 해법인 PnP*를 제안합니다. 또한, 우리 연구에 따르면 중간 정도의 노이즈 하에서도 기본적인 볼록 완화가 정확하다는 것을 증명했으며, 이는 현재까지 알려진 바에 따르면 PnP의 MLE를 위한 어떠한 완화 방식에 대해서도 적용된 최초의 안정성 보장입니다. 더 나아가, 우리는 화순 구조의 특성을 활용하고 몫환 축약 등을 통해 완화 과정을 더욱 단순화했습니다.
arXiv:2610.31747v1 발표 유형: 신규 초록: 기존의 3D 말하는 아바타 방법들은 주로 3DMM이나 FLAME와 같은 파라메트릭 얼굴 모델에 의존하며, 이들 모델의 컴팩트한 움직임 표현 방식은 극단적인 표정을 합성하거나 헤드웨어와 같은 액세서리를 모델링하는 데 한계가 있습니다. 우리는 파라메트릭 얼굴 모델이나 개별 인스턴스 최적화 없이, 생성된 멀티뷰 비디오를 오디오 기반 아바타 생성을 위한 중간 표현으로 활용하는 두 단계 프레임워크인 AudioLift를 제안합니다. 본 프레임워크는 동기화된 멀티뷰 비디오 생성 단계와 불일치에 강한 가우시안 재구성 단계를 결합하여, 단일 인물 사진 이미지로부터 일관된 풀헤드 지오메트리를 복원합니다. 광범위한 실험 결과, AudioLift는 더 많은 표현을 포착할 수 있는 3D 말하는 아바타를 생성함을 보여줍니다.
출시: battledrones v14: 컴퍼스 로즈, 4인용 맵 저는 Battledrones에 4인 온라인 모드를 추가했습니다—기존 맵들은 2인 전용이었습니다. 처음 사용한 프롬프트는 다음과 같습니다: 4인 전투를 위한 새 맵을 추가하십시오—4방향 회전 대칭, 최대 4명의 AI 플레이어 지원, WebSocket 기반 비음성 멀티플레이 모드와 호환되므로 최대 4명의 인간 플레이어가 참여할 수 있습니다(여유 슬롯은 AI로 채워집니다). Claude Opus 4.5에서는 “컴퍼스 로즈”라는 새 맵을 추가하고, 해당 맵에서 최대 4명의 플레이어를 지원하도록 WebSocket 멀티플레이 네트워크 코드를 수정했습니다. 공유 링크나 QR 코드를 통해 접속할 수 있습니다. 새로운 팀은 보라색과 초록색을 테마로 한 로봇을 사용하며, 기존의 파란색과 빨간색 디자인과도 조화를 이룹니다. 업데이트된 모델 브라우저에서 이러한 색상을 미리 확인하실 수 있습니다. 태그: 게임 디자인, 프로젝트, Claude
릴리스: web-edit 0.1a2 web-edit(이전 버전)는 폴더 내 파일을 브라우징하고 편집하기 위한 작은 웹 앱입니다. 주로 Tailscale를 통해 서로 다른 기기에서 파일을 편집하기 위해 만들었습니다. 텍스트와 이미지 데이터 모두에 대해 '클립보드에 복사' 옵션을 추가했습니다. 이는 제가 휴대폰에서 노트북으로 pelican 프롬프트를 실행했을 때(여기에 DeepSeek 4.1 Flash 1017이 있습니다) 결과 로그를 Gist에 손쉽게 복사할 수 있는 방법이 필요했기 때문입니다. 태그: 프로젝트, pelican-자전거타기, deepseek
연구: sparqlite: SQLite 내부의 SPARQL 1.1, Rust로 작성 이 연구 과제는 사실 클라우드 코드 문서의 ‘동적 워크플로를 활용한 대규모 서브에이전트 오케스트레이션’에서 설명된 대로, ‘Ultracode’ 모드에서 클라우드 코드 웹을 실행하는 실험이다. Ultracode가 활성화되면 클라우드 코드는 동적 워크플로를 적극적으로 활용하여, 복잡한 문제를 해결하기 위해 서브에이전트 네트워크를 정의하고 조율하는 JavaScript를 생성한다. 초기 프롬프트는 다음과 같았다—‘행들을 직접 처리하라’는 뜻이었고, ‘delete’라는 단어는 휴대폰 자판에서 실수로 입력된 오타였다: Rust로 SQLite 확장 기능을 작성하여 SPARQL을 내장하고, delete 행을 직접 처리할 수 있어 매우 빠르게 작동하도록 만드세요. 이로 인해 클라우드 코드 웹은 12시간 넘게 연속으로 작동했다. 다음 날 진행 상황을 확인하고, 한 줄의 메시지를 보냈다.
AI가 게임을 대량으로 디컴파일하고 있습니다. 이는 놀랍기도 하지만 두려운 일이기도 합니다. 인디게임 개발사인 팝카는 최근 AI 기반으로 기존 게임들을 디컴파일하는 움직임이 확산되면서, 기존 게임들 간의 독특한 매시업이 가능해지고, 오래된 게임들을 새로운 하드웨어에서 구동할 수 있도록 하는 게임 보존 프로젝트들이 활발히 진행되고 있다고 설명합니다(대개는 WebAssembly를 활용해 브라우저에서 실행됩니다). 저는 이 기사가 이러한 새로운 현상의 긍정적 측면과 부정적 측면을 모두 잘 포착하고 있다는 점이 마음에 듭니다: 대부분의 사람들은 이미 지금쯤 그 두려운 부분을 깨닫고 있을 것입니다. 만약 AI가 게임과 소프트웨어를 디컴파일할 수 있다면, 전체 기술 산업은 곧 폭발적으로 변화하게 될 것입니다. 누구나 다른 소프트웨어를 디컴파일하여 원하는 방식으로 사용할 수 있게 되고, 이를 막을 방법도 없어집니다. 기업들은 경쟁사를 상대로 저작권을 침해할 수 있게 됩니다. 당신이 유료로 구매한 게임이나 앱이 당신의 의지와 관계없이 오픈소스화될 수도 있습니다. 이는 비단 오래된
릴리스: web-edit 0.1a0 저는 Codex Remote를 사용해 휴대폰에서 프로젝트를 진행하던 중, LLM 자체를 통해 자격 증명을 주고받지 않고도 자격 증명 파일을 편집하고 싶다는 생각이 들었습니다. 그래서… Codex와 GPT-6 Astra Extra High를 활용해 폴더 내 파일을 조회하고 편집할 수 있는 웹 UI를 제공하는 Python 웹 애플리케이션을 만들었습니다. 이 애플리케이션은 Tailscale을 통해 실행되도록 설계되어 있어, 에이전트가 이를 시작한 뒤 휴대폰에서 바로 Tailscale 네트워크를 통해 파일을 편집할 수 있습니다. 아래는 폴더 내 파일을 탐색하는 인터페이스입니다. 편집 기능에는 CodeMirror 6을 사용했습니다—원래는 Monaco를 사용하려 했지만, 아직 모바일 환경에서의 사용성은 그리 좋지 않습니다. 태그: 프로젝트, 파이썬, AI, Tailscale, 생성형 AI, LLM, Codex
Codex에 있는 GPT-6 Astra를 사용하여, Asana는 그것의 브라우저 대리인 76x를 더 싸고 5x를 시험에서 고객에게 더 가능한 모형을 제안하기 위하여 빨리 만들었습니다.
OpenAI는 Lenfest AI Collaborative 및 Fellowship Program을 확대하여 5백만 달러의 자금 조달 및 최대 $ 5 백만의 소프트웨어 크레딧 및 엔지니어링 지원.
