AI Briefing#research
#research와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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Baron et al.은 10^29 FLOPs에서 Chinchilla 대비 7,000배 큰 모델을 제안했다.
OPAL이 LLM 에이전트로 옵티마이저 코드를 재작성해 정적 베이스라인을 상회했다
Proof Before Reuse 기법으로 Claude Haiku 5.5와 Sonnet 5.5 테스트에서 오염 노출을 0/30으로 차단했다.
ORL과 dlmrt로 dLLM이 RTX 5090에서 2,788 tokens/s를 달성했다.
삼성전자 영국 연구소가 기기 내 LLM 추론 정확도를 높이는 CG-TTRL 프레임워크를 공개했다.
EngramEdit은 CoT 프롬프팅에서 최강 베이스라인 대비 3배 정확도로 LLM 지식 업데이트를 분리했다.
AkbasCore MAM은 Mistral-7B에 수치 카트리지를 주입해 봉인 벤치마크에서 72/72 정확도를 달성했다.
추가 학습 없이 루프 트랜스포머의 첫 반복 예측을 참조로 해 추론 정확도를 높이고 이론적 연산량을 최대 48.2%까지 줄이는 기법이다.
Claude Opus 5.5, 상온 LC 반도체 후보 YBaMnFeO₅와 KV[Cr(CN)₆] 확인했다.
DTOC 프레임워크가 도구 출력 동적 숨김으로 해결률을 높이고 토큰 비용을 줄였다.
FLEET은 보상 이력 기반 MCTS로 GSM8K 샘플링 반복을 절반, LiveCodeBench는 9회로 줄였다.
동일한 LLM과 시간 예산에서 복잡한 MLE 하네스는 최소 하네스 대비 성능 우위가 없는 것으로 나타났다.