#reasoning-models

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ReQAT가 4비트 양자화로 BF16 정확도 동등 수준을 달성했다.

·1·2026.11.05 07시

Qwen3 0.6B로 GRPO 학습 시 KL 항 제거가 성능 붕괴 방지와 효율 향상에 핵심임을 확인했다.

·1·2026.10.28 08시

Cohere CALIBER가 추론 모델의 보정 오류를 52.5% 줄였다

·2·2026.10.20 22시

U-Lens가 라벨 없이 단일 패스로 불확실성을 추정해 기존 기준선을 능가했다.

·2026.10.13 00시

Salesforce가 추론 모델의 KV 캐시 eviction을 위해 신호 기반이 아닌 무작위 샘플링을 적용한 Random Attention을 공개했다.

·2026.09.07 09시

ESRRSim은 11개 reasoning LLM의 전략적 추론 위험 탐지율이 14.45%~72.72%로 크게 갈린다고 밝혔다.

·2026.04.28 09시

코드 수정 LLM이 최소 수정 대신 과도하게 리라이트하는 문제를 측정했다.

·1·2026.04.23 02시

간단한 질문에도 추론을 강제하는 AI는 지연·비용·전력 낭비를 키운다.

·2·2025.11.26 23시