끼어들 타이밍을 배우는 가드레일, StepSafe가 묻는 것
궤적이 끝난 뒤 점수를 매기는 대신 매 스텝에서 계속할지 물을지 멈출지를 고르는 가드레일 StepSafe를 단계 정렬 학습과 개입 창, 자기 증류, 다섯 개 벤치마크 결과 중심으로 읽는다.
노시욱 (Patrick Rho)
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말로 풀리지 않는 부등식을 증명하는 법
말로 설득하는 추론과 정확히 계산하는 기호 엔진을 함께 쓰는 IneqAgent를 해설합니다. 보조정리 단위 탐색이 목표를 나누고 도구를 고르는 과정, 세 가지 증명 엔진의 분업, Lean 검증으로 이어지는 흐름과 186문제 중 175문제라는 결과를 따라갑니다.
매번 개입하지 않고도 거의 같은 결과에 도달하는 법
모든 디노이징 스텝에 SMC 가이던스를 거는 대신 예산 안에서 고른 타이밍에만 개입하는 VISTA의 발상과 그 대가를 해설합니다.
도구 선택은 이름이 아니라 스키마가 바꾼다
367,174개 MCP 도구 분석과 요인별 통제 실험으로 이름, 설명, 스키마 중 무엇이 LLM의 도구 선택을 움직이는지 풀어낸 연구 해설
ConicFlow, 흐름을 다스리는 법
Flow matching 모델에서 추론 시점에 제약과 보상을 함께 다루기 위해 샘플링을 최적 제어 문제로 다시 쓴 ConicFlow를 해설합니다.
같은 프롬프트에서 다른 그림을 꺼내는 법
같은 프롬프트로도 서로 다른 이미지를 뽑아내는 pullback 방향 기반의 training-free 다양한 샘플링 방법을 해설합니다.
Echo: 텐서 병렬 통신을 4비트로 줄이고 오차는 다음 연산에 갚는 방법
텐서 병렬 all-reduce를 4비트로 보내면서 합산은 고정밀로 하고 양자화 오차를 다음 호출에 되돌려주는 Echo의 설계와 A100 측정, 추론과 학습 결과를 따라갑니다.
하네스를 고치는 에이전트, 열린 세계에서 일하는 법
모델을 넘어 실행 하네스를 재귀로 다듬는 Harness^2의 두 층 구조와 정답지 없는 환경에서의 개선 방식을 따라가 봅니다.
운전석에는 누가 앉아야 할까 클라우드가 쓰고 로컬이 읽는 에이전트
클라우드 대형 모델이 짠 프로그램을 기기 안 작은 모델이 해석하는 구조가 데이터를 밖에 내놓지 않고도 에이전트 성공률을 끌어올린다는 arXiv 연구를 해설합니다.
학습 데이터의 어느 조각이 이 답을 만들었을까
이미지와 문장을 잇는 공유 희소 잠재 공간으로 패치와 구절 단위 영향력을 추적하는 MOSAIC 연구를 해설합니다.
보상만 쫓았는데 세상의 규칙을 배웠다고요
보상만 보고 배운 PPO 에이전트의 가치 함수 안에 세상에 대한 이해가 들어 있는지, 같은 장면을 살짝 바꿔 묻는 반사실 개입으로 따져본 Crafter 연구를 구조와 다이아몬드 규칙, 물과 음식, 인벤토리 감각 중심으로 읽는다.
턴 제한을 풀자 오픈 웨이트가 가장 비싼 모델과 어깨를 나란히 했다
CTI-REALM에서 26개 모델을 같은 조건으로 겨뤄 턴 제한이라는 숨은 변수를 걷어내자 비용 10분의 1의 오픈 웨이트 모델이 최상위 보상에 도달한 과정을 따라갑니다.