AI Briefing#neural-networks
#neural-networks와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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재학습 없이 뉴런 10개 미만 재프로그래밍으로 AI 에이전트를 해킹하는 백도어가 발견됐다.
Apple의 Amortized MIPS가 RAG 검색 지연을 8배 줄이고 recall을 높였다
GPT-6 Astra가 학습 없이 Qwen3.5-0.8B 가중치를 수정해 MATH-500 점수를 48.1%까지 높였다.
GPT-6 Astra의 가중치 편집 능력은 초인적이 아니라 인간 연구자도 수행 가능한 수준이라는 분석이 나왔다
Gemma 3 270M에서 1,000개 가중치 학습으로 숨겨진 정렬 및 JSON 스킬을 활성화했다
Cheng Lou가 학습 없이 JS 코드를 미분 가능한 신경망으로 변환하는 Handwired를 공개했다.
Apple이 3B 규모에서 6.4T 토큰으로 학습된 최초의 3모달 MDM을 공개했다.
AI 모델이 암호화 백도어로 임의 기능을 숨길 수 있음을 증명해 감사의 한계를 드러냈다.
Apple 연구진이 4단계 샘플링으로 정확한 가능성을 유지하는 NTM 프레임워크를 공개했다.
NeurIPS 채택된 Functional GD의 adaptive representations가 global minimizer 수렴과 신경망 대비 압도적 성능을 입증했다.
Sakana AI가 기존 Predictive Coding(PC)의 신호 감쇠 문제를 해결한 PC-ALM을 제안하여 1000층 신경망 학습에 성공했다.
NPU 간 수치적 불일치 문제를 해결하여 실제 배포가 가능한 학습형 비디오 코덱 MLVC를 제안한다.
Dale의 원칙을 따르면서도 Weight Transport 문제 없이 학습 가능한 새로운 신경망 학습 메커니즘을 제안했다.
LLM의 안전 정렬이 모델 전체에 분산되지 않고 특정 뉴런에 집중되어 있어, 단 하나의 뉴런 조작만으로도 안전 가드레일을 무력화할 수 있음이 밝혀졌다.
신경망을 통해 MIPS 해를 직접 예측함으로써 검색 연산 비용을 획기적으로 줄이는 Amortized MIPS를 제안한다.