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발행 시간순

추론을 위한 대규모 언어 모델의 지도학습微調: 종합적 조사

arXiv:2610.37681v1 발표 유형: 신규 요약: 최근 대규모 추론 모델들은 복잡한 과제를 해결하는 데 있어 뛰어난 성능을 보여왔으며, 이는 긴 사고 체인 데이터에 대한 지도학습微調(SFT)이 그들의 추론 능력을 발현하고 향상시키는 데 핵심적인 기반이 되었기 때문입니다. 추론 중심의 SFT를 개선하고 분석하는 데 있어 빠른 진전에도 불구하고, 이 분야에는 아직도 급속히 증가하는 관련 문헌을 통합적으로 정리한 체계적인 조사가 부족한 실정입니다. 이러한 공백을 메우기 위해 우리는 추론을 위한 SFT의 최근 발전상을 포괄적으로 검토하며, 방법론적 설계와 분석적 탐구라는 두 가지 관점에서 문헌을 살펴봅니다. 먼저, SFT 전반에 걸친 방법론적 개선 사항들을 검토하고 이를 데이터 중심 접근과 알고리즘 중심 접근으로 구분합니다.

진행 상황 및 관련 보도

퀀텀 캐던스: 다수의 동시 제안자를 갖춘 포스트-양자 합의

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,

진행 상황 및 관련 보도

LaTeX 렌더러

도구: LaTeX 렌더러 폴 포드와 Aboard Foundry의 새로운 웹 앱인 Tiny Little Office에서 영감을 받았으며, 이 앱은 워드 프로세서, 아웃라이너, 프레젠테이션 빌더, 스프레드시트, 계산기, 드로잉 도구, 다이어그램 메이커, 애니메이터, 캘린더, 여행 플래너 등 다양한 웹 앱 콘텐츠 편집기를 제공합니다. Tiny Little Office의 특징적인 기술은 문서 데이터를 모두 URL의 #fragment 섹션에 저장한다는 점으로, 이를 통해 이 앱으로 만든 모든 문서는 북마크 가능하고 공유 가능한 링크가 됩니다. 또한 llms.txt 파일을 통해 에이전트들에게 문서로 렌더링될 URL을 생성하는 방법을 알려줍니다. Claude는 이 파일을 활용해 URL 형식이 어떻게 작동하는지 설명하는 슬라이드덱에 대한 링크를 생성했습니다: Tiny Little Office의 영향을 받아 저는 Claude Code(Opus 5.5 Extra)에게 LaTeX과 함께 작동하는 유사한 도구를 개발하도록 요청했습니다. 다음은 그 과정입니다

진행 상황 및 관련 보도