AI가 학습 데이터 컷오프 이후의 과학적 발견을 예측할 수 있는지 테스트하는 벤치마크가 공개되었습니다.
METR의 AI 타임 호라이즌 그래프가 데이터 편향 및 측정 오류 등 심각한 결함을 가지고 있다는 비판이 제기되었다.
512KB SRAM의 RISC-V 마이크로컨트롤러에서 12.6M 파라미터 규모의 DCGAN을 순수 C로 구현했다.
llama.cpp에 CUDA 기반 FWHT가 추가되어 KV-cache 양자화 시 추론 속도가 향상되었습니다.
Anthropic의 신규 모델 'Mythos 1'이 Claude Code 및 Claude Security에 도입될 것으로 보입니다.
llama.cpp에서 멀티 GPU 사용 시 발생하는 Split Mode Tensor의 VRAM 고갈 및 충돌 문제를 해결하는 패치가 준비 중이다.
기존 잔차 연결의 라우팅 붕괴 문제를 해결하여 LLM 성능을 높이는 Delta Attention Residuals가 공개되었다.
Claude, ChatGPT 등 주요 AI 엔진의 인용 URL을 추적하고 Google Search Console 데이터와 비교할 수 있는 오픈소스 MCP 서버가 공개되었습니다.
수백 번의 짧은 학습만으로 Full Attention LLM을 고효율 Sparse 모델로 변환하는 RTPurbo 기술이 공개되었다.
Financial Times가 Llama 3.3의 가드레일을 10분 만에 제거할 수 있는 도구 'Heretic'을 보도했다.
Qwen3.5-4B 기반의 문서 데이터 추출 및 Markdown 변환 특화 VLM인 NuExtract3가 공개되었습니다.
문서 이해와 구조화된 정보 추출에 특화된 4B 규모의 비전-언어 모델 NuExtract3가 공개되었습니다.
MLX의 한계를 보완하여 Apple Silicon에서 W8A8 활성화 양자화를 지원하는 SDK 'Cider'가 공개되었다.
llama.cpp에서 컨텍스트 변경 시 전체 프롬프트를 다시 처리하는 문제를 해결하기 위한 체크포인트 기능이 제안되었습니다.
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