AI Briefing#post-training
#post-training와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
#post-training와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
AI21과 Deel이 Nemotron 3.5 Super VL을 후학습해 경쟁 모델보다 품질을 8점 높였다.
Figma의 Qwen 3.8 27B 기반 후학습 모델이 내부 평가에서 Sol 6.1을 추월했다
외부 교사 없이 자체 생성 데이터로 LLM 성능을 향상시키는 온폴리시 셀프트레이닝을 입증했다
JOLT가 단일 모델로 교사와 학생을 공동 학습해 GRPO보다 정확도와 샘플 효율을 높였다
Qwopus3.8-27B-Flash-V2가 MMLU-Pro 92.33% 정확도와 추론 효율성 향상을 달성했다.
AI21이 3개 파트너와 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL을 3주 만에 포스트 트레이닝해 저비용 프론티어 성능을 확보했다.
Epoch AI가 AI의 알고리즘 혁신 능력을 평가하는 InnovationEval 벤치마크를 공개했다.
Stanford 연구진이 로봇 범용 포스트 트레이닝 알고리즘 EXPO-FT를 제안해 물리적 작업에서 100% 성공률을 달성했다.
GLM 5.2가 실제 사용자 세션 데이터를 활용한 RFT와 Hint-guided Self-distillation 결합 학습으로 Tool-call 실패율을 21.2% 낮췄다.
Xiaomi가 Mimo 2.6의 실시간 사후 학습 대시보드를 공개했으며, DeepSWE v1.1 기준 Pro 모델은 65.78점을 기록했다.
Apple 연구진이 LLM에 특정 가치를 주입하면 안전성은 향상되지만 아첨성도 함께 증가함을 확인했다.
프런티어 랩 의존도를 낮추고 자체 지능을 소유하기 위한 평가, 하네스, 후학습, 온라인 학습 중심의 실전 가이드다.
Mercor와 SkyRL이 397B 파라미터 모델의 지식 업무 에이전트 RL 훈련 전 과정을 공개했다.
Apple이 검색 증류 기반 Rubric-Reward로 오픈도메인 QA 정렬을 개선해 성능을 높였다.
RadixArk, 프론티어 규모 RL 학습을 위한 풀스택 시스템 Miles v0.1을 공개했다.
단일 노드에서 LLM의 RL, SFT/DPO 학습 및 에이전트 RL을 지원하는 툴킷 AReno가 공개되었다.
Z.ai가 사이버 보안 역량이 강화된 GLM-5.3을 출시했으나, 안전성 검토를 위해 오픈 웨이트 공개를 2주간 유예했다.
Mirendil이 Google Cloud의 TPU와 NVIDIA GPU로 AI 모델 사전·사후 학습을 진행한다.
Mind Lab이 LoRA 기반 Macaron-V1을 공개하며 continual learning 가능성을 입증했다.
Ascend NPU 기반 SLAI T-Rex 프레임워크가 DeepSeek-V4 조 단위 MoE 모델 포스트트레이닝에서 MFU 34.22%를 달성했다.