이 튜토리얼에서는 MLflow를 사용하여 대형 언어 모델의 행동에 대해 프롬프트를 첫 번째로 클래스화된 버전화된 아티팩트로 취급하고 엄격한 회귀 테스트를 적용하는 방법을 보여줍니다. 프롬프트 버전, 차이, 모델 출력 및 여러 품질 메트릭을 완전히 재현 가능한 방식으로 로깅하는 평가 파이프라인을 설계합니다.
바이트댄스가 Protenix-v1을 출시했다. 이 모델은 AF3 수준의 성능을 생체 분자 구조 예측에서 달성하며 코드와 모델 매개변수를 Apache 2.0 하에 공개했다.
이 튜토리얼에서는 Polyfactory를 사용하여 Python 타입 힌트에서 풍부하고 현실적인 목 데이터를 생성하는 방법을 상세히 살펴봅니다. 환경 설정부터 시작하여 데이터 클래스, Pydantic 모델, attrs 기반 클래스에 대한 팩토리를 점진적으로 구축하면서 사용자 정의, 오버라이드, 계산 필드 및 생성을 설명합니다.
구글과 북경대학이 공동으로 연구한 팀이 ‘PaperBanana’라는 새로운 프레임워크를 소개했다. 이 프레임워크는 멀티 에이전트 시스템을 활용하여 고품질의 학술 다이어그램을 자동화함으로써 연구자들이 복잡한 발견을 시각적으로 전달하는 과정을 개선했다.
이 튜토리얼에서는 단일 프롬프트 호출이 아닌 프로덕션급 연구 및 추론 시스템처럼 행동하는 고급 에이전틱 AI 워크플로우를 구축한다. 웹 소스를 비동기적으로 수집하여 출처 추적 청크로 분할한 후 TF-IDF(희소)와 OpenAI 임베딩(밀집)을 활용한 하이브리드 검색을 수행하고 결과를 퓨전시켜 더 높은 검색률을 달성한다.
NVIDIA의 C-RADIOv4는 SigLIP2, DINOv3, SAM3을 하나의 비전 백본으로 통합하여 밀집 또는 세분화 성능을 희생하지 않고 결합하는 방법에 대해 소개합니다. 이 모델은 세 강력한 선생님 모델을 학생 인코더로 결합하여 AM-RADIO 및 RADIOv2.5 라인을 확장하며 계산 비용을 유지하면서 성능을 향상시킵니다.
complexipy를 사용하여 Python 프로젝트의 인지 복잡성을 측정하고 시각화하는 튜토리얼. 원시 코드 문자열부터 복잡성을 측정하여 프로젝트 디렉토리 전체까지 확장하며, 기계 판독 가능한 보고서를 생성하고 데이터프레임으로 정규화하여 복잡성 분포를 시각화함.
Waymo가 Waymo World 모델을 소개했다. 이는 Genie 3 기반으로 구축된 자율 주행 시뮬레이션을 위한 새로운 생성 모델로, 사실적이고 제어 가능한 다중 센서 주행 장면을 대규모로 제공한다. Waymo는 이미 거의 2억 마일의 완전 자율 주행을 보고하고 있다.
Anthropic사는 Claude Opus 4.6을 출시했다. 이 모델은 장기적인 콘텍스트 추론, 에이전트식 코딩 및 고가치 지식 작업에 중점을 둔 최신 모델이다. 이 모델은 클로드 API 및 주요 클라우드 제공업체에서 이용 가능하다.
오픈에이아이가 GPT-5.3-Codex를 소개했다. 이 모델은 코딩 및 컴퓨터 작업을 다루는 새로운 코딩 모델로, GPT-5.2-Codex의 코딩 성능과 GPT-5.2의 추론 및 전문 지식 능력을 결합하여 단일 시스템으로 운영되며 25% 빠르다.
이 튜토리얼에서는 Pandera를 사용하여 강력하고 생산용 데이터 유효성 검사 파이프라인을 구축하는 방법을 보여줍니다. 실제적이고 불완전한 거래 데이터를 시뮬레이션하고 선언적 체크를 사용하여 엄격한 스키마 제약, 열 수준 규칙 및 교차 열 비즈니스 로직을 점진적으로 적용합니다. 게으른 유효성 검사가 어떻게 여러 문제를 도출하는 데 도움이 되는지 보여줍니다.
Mistral AI가 새로운 Voxtral Transcribe 2 패밀리를 출시했다. 이 제품은 일괄 및 실시간 사용 사례로 깔끔하게 분리되는 2개 모델을 제공하며 비용, 지연 시간 및 배포 제약 조건을 고려하고 있다.
NVIDIA가 VibeTensor를 공개했는데, 이는 딥러닝을 위한 오픈소스 연구 시스템 소프트웨어 스택이다. VibeTensor는 LLM 기반 코딩 에이전트에 의해 고수준의 인간 안내 아래 생성되었다. 이 시스템은 코딩 에이전트가 Python과 JavaScript API에서 C++ 런타임 구성 요소 및 CUDA 메모리 관리까지 포괄하는 일관된 딥러닝 런타임을 생성할 수 있는지에 대한 구체적인 질문을 제기한다.
본 튜토리얼에서는 에이전틱 사고 체인 가지치기 프레임워크를 구현하여 병렬로 다중 추론 경로를 생성하고 합의 신호 및 조기 중지를 사용하여 동적으로 줄입니다. 불필요한 토큰 사용을 줄이고 답변 정확도를 유지하면서 추론 효율성을 향상시키는 데 초점을 맞추며, 자기 일관성 및 가벼운 그래프 기반 합의가 효율적인 프록시 역할을 할 수 있다는 것을 입증합니다.
구글의 Gemini 3 플래시에서 새로운 에이전틱 비전 기능인 Agentic Vision이 소개되었습니다. 기존의 이미지 처리 모델들과는 달리 이 기능은 이미지 이해를 더 활발하게 수행하며 시각적 기반의 액티브 루프로 작동합니다.
이 튜토리얼에서는 고정된 오프라인 데이터로만 학습하는 안전 중요한 강화 학습 파이프라인을 구축한다. 사용자 정책에서 행동 데이터셋을 생성하고, d3rlpy를 사용하여 행동 복제 기준선과 보수적인 Q-Learning 에이전트를 모두 훈련시킨다.
Qwen 팀이 코딩 에이전트와 로컬 개발을 위해 디자인된 오픈 웨이트 언어 모델인 Qwen3-Coder-Next를 출시했다. 모델은 80B의 총 파라미터를 가지고 있지만 각 토큰 당 활성화되는 파라미터는 3B뿐이다.
이 튜토리얼에서는 Qrisp를 사용하여 어떻게 비트를 활용하여 양자 알고리즘을 구축하고 실행하는지 보여줍니다. 그로버 서치, 양자 위상 추정, MaxCut 문제를 위한 완전한 QAOA 워크플로우를 순차적으로 구현하는 방법을 안내합니다.
이 튜토리얼에서는 대형 언어 모델을 적응적 및 어조 변형 공격으로부터 방어하기 위해 설계된 견고한 다층 안전 필터를 구축하는 방법에 대해 알아본다. 의미론적 유사성 분석, 규칙 기반 패턴 탐지, LLM 주도 의도 분류, 이상 징후 감지를 결합하여 단일 장애점에 의존하지 않는 방어 시스템을 만든다.
구글이 Conductor를 소개했다. 이는 AI 코드 생성을 구조화된 컨텍스트 중심 워크플로로 변환하는 Gemini CLI용 오픈 소스 미리보기 확장판이다. Conductor는 제품 지식, 기술 결정 및 작업 계획을 저장하고, 이를 레포지토리 내부의 버전 관리된 Markdown으로 관리한 후, Gemini 에이전트를 이러한 파일에서 구동시킨다.
Zero padding은 CNNs에서 사용되는 기법으로, 이미지의 가장자리 주변에 0 값을 가진 추가적인 픽셀을 추가하는 것이다. 이는 합성곱 커널이 가장자리 픽셀 위를 이동할 수 있게 하고, 합성곱 후 특징 맵의 공간적 차원이 얼마나 축소되는지를 제어하는 데 도움을 준다.
NVIDIA는 NVFP4 형식의 4비트에서 30B 매개변수 추론 모델을 실행하는 Nemotron-Nano-3-30B-A3B-NVFP4를 출시했다. 이 모델은 NVFP4 배포를 위해 특별히 설계된 Quantization Aware Distillation(QAD)과 혼합 Mamba2 Transformer Mixture of Experts 아키텍처를 결합하며 BF16 기준과 정확도를 유지한다.
AI 에이전트를 위한 메모리 엔지니어링 레이어를 구축하는 튜토리얼. 단기 작업 컨텍스트를 장기 벡터 메모리와 서사적 추적으로 분리하고, 임베딩 및 FAISS를 사용하여 의미론적 저장을 구현하며 성공적인 경험을 재사용할 수 있도록 왜 실패했는지를 기록하는 서사 기억을 추가한다.
이 튜토리얼에서는 전통적인 중앙 집계 서버가 제거되고 완전히 분산된 P2P 고시 메커니즘으로 대체될 때 페더레이티드 러닝이 어떻게 작동하는지 탐색한다. 중앙화된 FedAvg와 분산된 Gossip 페더레이티드 러닝을 구현하고 로컬 모델 업데이트에 보정된 노이즈를 주입하여 클라이언트 측 차별화된 프라이버시를 소개한다. 제어된 실험을 통해 결과를 분석한다.
Robbyant은 LingBot-World를 공개했는데, 이는 영상 생성을 상호작용 시뮬레이터로 변환하는 대규모 세계 모델로, 총체 AI, 자율 주행, 게임 등을 위한 환경을 렌더링하며 시각적으로 뛰어나고 반응성이 뛰어난 특징을 갖추고 있다.
AI2가 SERA(Soft Verified Efficient Repository Agents)를 소개했다. SERA는 감독 학습과 합성 경로만 사용하여 훨씬 큰 폐쇄 시스템과 맞추기 위해 개발된 코딩 에이전트 패밀리다. SERA는 AI2의 오픈 코딩 에이전트 시리즈의 첫 번째 릴리스이며, 주요 모델인 SERA-32B는…
이 튜토리얼에서는 PyKEEN을 사용하여 지식 그래프 임베딩에 대한 고급 워크플로우를 살펴보며 현대적인 임베딩 모델이 어떻게 실제로 훈련, 평가, 최적화 및 해석되는지를 탐색합니다. 실제 지식 그래프 데이터셋의 구조를 이해한 후 여러 임베딩 모델을 체계적으로 훈련하고 비교하며 하이퍼파라미터를 조정하고 분석합니다.
Microsoft의 Maia 200은 Azure 데이터센터에서 사용되는 새로운 AI 가속기로, 좁은 정밀도 컴퓨팅, 밀도 높은 칩 내 메모리 계층, 이더넷 기반 확장 패브릭을 결합하여 대형 언어 모델 및 추론 워크로드의 토큰 생성 비용을 타겟팅한다. Microsoft이 전용 추론 칩을 만든 이유는 무엇인가?
DeepSeek AI가 DeepSeek-OCR 2를 공개했습니다. 이는 레이아웃을 고려한 문서 이해 시스템으로, 인간이 복잡한 문서를 스캔하는 방식과 유사하게 페이지를 읽을 수 있도록 구조화합니다. 핵심 구성 요소는 DeepEncoder V2로, 2D 페이지를 1D 시퀀스로 변환하는 언어 모델 스타일의 트랜스포머입니다.
PyTorch를 이용해 현대적이고 미분 가능한 컴퓨터 비전을 구축하는 방법을 보여주는 Kornia 튜토리얼을 구현하고, GPU 가속화된 동기화된 이미지, 마스크, 키포인트 증강 파이프라인을 구축한 후 그래디언트 하강을 통해 직접 호모그래피를 최적화하는 미분 가능한 기하와 LoFTR을 통한 특징 매칭을 소개합니다.
안트 그룹의 LingBot-VLA는 현실 세계에서 실제 로봇 조작을 대상으로 하는 비전 언어 액션 기반 모델이다. 9개의 듀얼 암 로봇을 제어할 수 있는 단일 비전 언어 액션 모델을 구축하는 방법에 대한 연구 결과이며, 약 20,000 시간의 텔레오퍼레이션 양쪽 손 데이터로 학습되었다.
대부분의 AI 응용 프로그램은 여전히 모델을 챗박스로 보여줍니다. 그 인터페이스는 단순하지만, 에이전트가 실제로 하는 작업을 숨깁니다. 생성 UI는 채팅 상자뿐만 아니라 테이블, 차트, 양식 및 진행 표시기와 같은 실제 인터페이스 요소를 에이전트가 제어하도록 하는 것입니다.
구글 딥마인드가 알파지놈을 소개했다. 이는 시퀀스에서 기능으로의 모델링을 위해 디자인된 통합 딥러닝 모델로, 인간 게놈 모델링 방식의 중대한 변화를 나타낸다.
알리바바의 Qwen3-Max-Thinking은 파라미터 규모를 확장하는 것뿐만 아니라, 추론 방식을 변화시키며 생각의 깊이에 대한 명시적 제어와 검색, 메모리, 코드 실행을 위한 내장 도구를 갖추고 있습니다. 이 모델은 36조 토큰에 사전 훈련된 1조 파라미터 MoE 플래그십 LLM으로, 데이터 및 배포 측면에서 Qwen3-Max-Thinking은 […]
이 자습서에서는 금융 운영에 헌법 AI 원칙을 적용하는 이중 에이전트 지배 시스템을 구현한다. Worker Agent가 금융 작업을 수행하고 Auditor Agent가 정책, 안전 및 규정을 강제함으로써 실행과 감독을 분리하는 방법을 보여준다. 지배 규칙을 형식적 헌법에 직접 인코딩하고 결합함으로써 […]
MBZUAI 연구진이 K2 Think V2를 발표했다. 이는 완전한 주권을 갖춘 추론 모델로, 투명한 훈련 파이프라인을 통해 최신 시스템과 경쟁하는 것을 목표로 한다.
텐센트 훈원이 HPC-Ops를 공개했다. 이는 대규모 언어 모델 추론 아키텍처 장치를 위한 제작용 오퍼레이터 라이브러리로, Attention, Grouped GEMM, Fused MoE와 같은 핵심 오퍼레이터를 위한 낮은 수준의 CUDA 커널에 초점을 맞추고 있다. HPC-Ops는 기존 추론 스택에 통합할 수 있도록 간결한 C 및 Python API를 통해 이러한 오퍼레이터를 노출시킨다.
Moonshot AI가 Kimi K2.5를 공개했다. 이 모델은 큰 Mixture of Experts 언어 기반, 네이티브 비전 인코더, 그리고 에이전트 스왐이라는 병렬 멀티 에이전트 시스템을 결합하였다. 이 모델은 코딩, 멀티모달 추론, 그리고 깊은 웹 연구에 초점을 맞추고 있으며 에이전트, 비전, 코딩 분야에서 강력한 성능을 보여준다.
DSGym은 스탠퍼드 대학, Together AI, 더크 대학, 하버드 대학의 연구진들이 소개한 프레임워크로, 1,000개 이상의 데이터 과학 과제를 전문가가 선별한 정답과 함께 평가하고 훈련합니다.
Tree-KG는 의미 임베딩과 명시적 그래프 구조를 결합하여 전통적 검색 보강 생성을 넘어선 고급 계층적 지식 그래프 시스템이다. 이를 통해 우리는 넓은 도메인에서 세부 개념까지 인간이 학습하는 방식을 모방하는 트리 구조로 지식을 구성하고, 이 구조를 통해 추론할 수 있다.
이 튜토리얼에서는 Haystack이 고급, 에이전트형 AI 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 완전히 실행 가능한 상태에서 장난감 예제를 훨씬 뛰어넘는 시스템을 설계하는 방법을 설명하며, 오케스트레이션, 상태 기반 의사 결정, 도구 실행 및 구조화된 제어 흐름을 강조하는 일관된, 끝까지 완성된 설정에 초점을 맞춥니다.
NVIDIA가 ‘Earth-2’ 패밀리를 출시하여 누구에게나 접근 가능한 AI 기상 및 기후 예측을 위한 오픈 모델과 도구를 제공함. 정부 수퍼컴퓨터에만 가능했던 날씨 예측이 이제 기술 스타트업부터 국가 기상 기관까지 모두 이용 가능해졌다.
Clawdbot은 오픈 소스 개인용 AI 어시스턴트로, 대규모 언어 모델을 Anthropic 및 OpenAI와 연결하여 메시징 앱, 파일, 쉘, 브라우저, 스마트 홈 기기와 연동하면서 조정 계층을 사용자가 제어합니다.
StepFun은 웹 검색을 실제 연구 워크플로우로 변환하는데 목표를 둔 32B 파라미터 엔드 투 엔드 심층 연구 에이전트 Step-DeepResearch를 소개했다. 모델은 Qwen2.5 32B-Base 위에 구축되었으며 장기적인 추론, 도구 사용 및 구조화된 보고를 통한 웹 검색을 연구로 전환한다.
이 튜토리얼은 DeepEval 프레임워크를 사용하여 LLM 애플리케이션에 단위 테스트 엄격성을 더하는 것에 초점을 맞춘 고성능 평가 환경을 구성함으로써 시작된다. 원시 검색과 최종 생성물 간의 간극을 메우면서 모델 출력을 테스트 가능한 코드로 취급하고 LLM-as-a-judge 메트릭을 사용하여 성능을 측정하는 시스템을 구현한다.
이 튜토리얼에서는 정적 CVSS 점수 이상의 취약점을 우선순위를 지정하기 위해 의미 이해와 기계 학습을 사용하는 AI 보조 취약점 스캐너를 구축합니다. 취약점 설명을 풍부한 언어적 자산으로 취급하고 현대적인 문장 변환기를 사용하여 그것들을 임베딩하며 이러한 표현을 구조 메타데이터와 결합하여 데이터 주도형 우선순위 점수를 생성합니다.
GitHub이 Copilot CLI를 구동하는 내부 에이전트 실행 환경을 공개하고 프로그래밍 가능한 SDK로 제공했다. Copilot-SDK를 통해 다른 앱에도 동일한 실행 환경을 임베드하여 에이전트가 도구를 실행하고 파일 편집, 명령 실행이 가능해졌다.
이 튜토리얼에서는 토큰 사용, 지연 및 도구 호출 예산과 같은 실제 제약 조건에 대해 결과 품질을 균형 있게 고려하는 비용 인식적인 계획 에이전트를 구축한다. 에이전트는 여러 후보 작업을 생성하고 예상 비용과 이익을 평가한 후, 엄격한 예산 내에서 가치를 극대화하는 실행 계획을 선택하도록 설계된다.
Microsoft이 VibeVoice-ASR을 발표했다. VibeVoice-ASR은 60분 긴 음성을 한 번에 처리하고 누가, 언제, 무엇을 하는지를 인코딩하는 구조화된 전사를 출력하는 통합 음성-텍스트 모델이다. 사용자 지정 핫워드를 지원한다.
알리바바 클라우드의 Qwen 팀이 Qwen3-TTS를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 음성 클론, 음성 디자인, 고품질 음성 생성이라는 세 가지 핵심 작업을 대상으로 하는 멀티링구얼 텍스트 음성 모델 패밀리입니다. Qwen3-TTS는 12Hz 음성 토크나이저와 2개의 언어 모델 크기(0.6B, 1.7B)를 사용하며, 실시간 세밀한 음성 제어 기능을 제공합니다.
Chroma 1.0은 스피커 식별을 유지하면서 오디오를 입력으로 받아들이고 출력으로 반환하는 실시간 음성-음성 대화 모델이다. 낮은 대기 시간 상호작용과 높은 품질의 개인화된 음성 클로닝을 결합한 최초의 오픈 소스 음성 대화 시스템으로 소개된다.
Inworld AI가 실시간 음성 에이전트에 대한 업그레이드 된 Inworld TTS-1.5를 출시했다. TTS-1.5는 지연 시간, 품질 및 비용에 엄격한 제약 조건을 가진 음성 에이전트를 대상으로 하며, 인공 분석에서 최고 순위의 텍스트 음성 변환 시스템으로 소개되었다. 이전 세대보다 표현이 풍부하고 안정적이며, 더욱 향상된 디자인을 가지고 있다.
Salesforce AI 연구팀이 FOFPred를 소개했다. FOFPred는 대형 비전 언어 모델과 확산 트랜스포머를 연결하여 제어 및 비디오 생성 환경에서 밀도 높은 움직임 예측을 위한 언어 주도형 광학 흐름 예측 프레임워크이다.
AutoGluon을 사용하여 현대적인 AutoML 파이프라인을 구축하고 고급 타블러 머신러닝 모델을 생성하는 튜토리얼. 다양한 유형의 데이터셋을 활용하여 앙상블 모델을 훈련하고 성능을 평가하며 실시간 추론을 위해 모델을 최적화하는 방법을 소개.
Liquid AI가 1.2B 파라미터 추론 모델 ‘LFM2.5-1.2B-Thinking’을 출시했다. 최신 폰에서 약 900MB 용량으로 완전히 기기 내에서 실행되며, 구조화된 추론 트레이스, 도구 사용, 수학에 중점을 둔다.
AI 응용 프로그램의 급속한 성장으로 인해, 지식 그래프(KGs)가 기계가 읽을 수 있는 형식으로 지식을 표현하는 데 중요한 구조로 등장했다. 지식 그래프는 머리 엔티티, 관계 및 꼬리 엔티티로 정보를 조직화하여 엔티티를 노드로, 관계를 엣지로 형성하는 그래프와 유사한 구조로 표현된다.
이 튜토리얼에서는 매니저나 감독 없이 두 피어 에이전트가 직접 협상하여 작동하는 반중앙집중형 Anemoi-스타일 다중 에이전트 시스템이 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 우리는 드래프터와 크리틱이 피어 투 피어 피드백을 통해 출력물을 반복적으로 개선하고, 조정 오버헤드를 줄이면서 품질을 유지하는 방법을 보여줍니다. 우리는 이 패턴을 Colab에서 LangGraph를 사용해 끝에서 끝으로 구현합니다.
Zhipu AI가 GLM-4.7-Flash를 발표했다. 이 모델은 로컬에서 실행하기에 실용적이며 강력한 코딩 및 추론 성능을 원하는 개발자들을 대상으로 한다. 30B-A3B MoE 모델로, 30B 클래스에서 가장 강력한 모델로 경량 배포를 위해 설계되었다.
이 튜토리얼에서는 현대적인 저지연 대화 시스템이 실시간으로 작동하는 방식을 모방하는 완전한 스트리밍 음성 에이전트를 구축합니다. 청크화된 오디오 입력 및 스트리밍 음성 인식부터 점진적 언어 모델 추론 및 스트리밍된 텍스트 음성 출력까지의 파이프라인을 시뮬레이션하며 각 단계에서 명시적으로 지연 시간을 추적합니다.
Microsoft Research가 OptiMind를 출시했다. 이는 자연어로 된 복잡한 의사결정 문제를 최적화 솔버가 실행할 수 있는 수학적 공식으로 변환하는 AI 기반 시스템이다. 이는 전문가 모델러와 수일간의 작업이 필요했던 오퍼레이션 리서치의 병목 현상을 해결한다.
Nous Research는 NousCoder-14B를 소개했는데, 이는 Qwen3-14B에서 강화학습을 통해 후훈련된 경쟁 프로그래밍 모델이다. LiveCodeBench v6 벤치마크에서 Pass@1 정확도가 67.87%로, Qwen3-14B의 7.08% 높았다.
본 튜토리얼에서는 동기식 RPC 기반 시스템과 비동기식 이벤트 주도 아키텍처를 비교하여 실제 분산 시스템이 부하와 장애 상황에서 어떻게 행동하는지 이해합니다. 다운스트림 서비스를 가변 지연, 과부하 조건 및 일시적 오류로 시뮬레이션한 후 버스티 트래픽 패턴을 사용하여 두 아키텍처를 구동합니다. 메트릭을 관찰함으로써 […]
Vercel이 AI 코딩 에이전트를 위한 패키지 매니저 ‘Agent Skills’를 출시했다. React와 Next.js 성능, 웹 디자인 검토, Vercel에서 배포 가능한 기능을 중점으로 하며, npm과 유사한 명령어로 스킬을 설치할 수 있다.
NVIDIA의 연구진이 PersonaPlex-7B-v1을 발표했는데, 이는 자연스러운 음성 상호작용을 위한 풀 더플렉스 대화 모델로, 정확한 페르소나 제어를 목표로 한다. ASR→LLM→TTS에서 단일 풀 더플렉스 모델로 진화했다. 기존 음성 어시스턴트는 ASR이 음성을 텍스트로 변환하고, 언어 모델이 텍스트 답변을 생성한 후, 텍스트를 음성으로 변환한다.
LlamaIndex와 OpenAI 모델을 사용하여 신뢰할 수 있는 검색 보강 생성(RAG) 에이전트를 설계하여 증거를 추론하고 도구를 의도적으로 사용하며 자체 출력물을 품질 평가하는 고급 AI 워크플로우를 구축하는 튜토리얼입니다.
Black Forest Labs가 FLUX.2 [klein]을 출시했다. 이 모델은 대화형 시각 인텔리전스에 초점을 맞춘 소형 이미지 모델로, 텍스트에서 이미지로, 이미지에서 이미지로의 통합 아키텍처와 로컬 GPU부터 클라우드 API까지의 배포 옵션을 제공한다.
이 튜토리얼에서는 자율적이고 요원형 AI 시스템이 의료 수익주기 관리(RCM) 내에서 미리 승인 워크플로우를 시뮬레이션하는 방법을 보여줍니다. 에이전트가 수술 주문을 지속적으로 모니터링하고 필요한 임상 문서를 수집하며, 사전 승인 요청을 지불자 시스템에 제출하고, 상태를 추적하며 거부에 지능적으로 응답하는 방법을 보여줍니다.
Google AI가 Gemma 3 기반의 55개 언어를 지원하는 오픈 기계 번역 모델인 TranslateGemma를 출시했다. 4B, 12B, 27B 파라미터 크기로 출시되었으며, 모바일부터 노트북, 단일 H100 GPU나 TPU 인스턴스까지 다양한 디바이스에서 동작 가능하다.
NVIDIA가 개발한 KVzap은 트랜스포머 디코더의 캐시 문제를 해결하는 방법으로, 거의 손실이 없는 2배-4배의 데이터 압축을 제공한다.
Transformers는 주의와 전문가 혼합을 사용하여 연산을 확장하지만, 지식 조회를 수행할 수 있는 기본 방법이 부족하다. DeepSeek의 새로운 Engram 모듈은 MoE와 함께 작동하는 조건부 메모리 축을 추가하여 이 간극을 정확히 겨냥한다.
이 튜토리얼에서는 상태 없는 통신, 엄격한 SDK 수준의 유효성 검사, 비동기적인 장기 실행 작업에 초점을 맞춘 현대적인 MCP 디자인의 고급 데모를 구축한다. 구조화된 봉투, 서명된 요청 및 Pydantic으로 유효성을 검사하는 도구를 사용하여 에이전트와 서비스가 지속적인 의존 없이 안전하게 상호 작용하는 방법을 보여준다.
구글 AI 연구팀이 MedGemma-1.5를 발표했다. 이 모델은 의료 영상, 텍스트 및 음성 시스템을 구축하고 지역 워크플로와 규정에 적응하려는 개발자들을 위한 오픈 출발점으로 제공된다.
Anthropic사가 클로드 macOS 데스크톱 앱 내에서 연구 미리보기로 이용 가능한 Cowork를 출시했다. Cowork는 코딩이 필요 없는 작업을 위해 로컬 파일에서 에이전트 워크플로를 실행하는 기능이다. Cowork는 클로드 데스크톱 앱의 전용 모드로 작동하며 파일 시스템 수준에서 실행된다.
AI 관측성은 AI 시스템을 이해하고 모니터링하며 고유한 메트릭을 추적하여평가하는 능력을 의미합니다. 대형 언어 모델(LLMs) 및 다른 생성형 AI 응용 프로그램은 확률적이므로 고정된 투명한 실행 경로를 따르지 않습니다.
Garak를 사용하여 대화 압력을 점진적으로 가하면서 대형 언어 모델의 행동을 평가하는 멀티턴 크레센도 스타일의 레드팀 하네스를 구축하는 튜토리얼. 모델이 예민한 요청으로 천천히 전환되는 현실적인 에스컬레이션 패턴을 시뮬레이션하기 위해 사용자 정의 반복 프로브와 가벼운 탐지기를 구현하고 모델이 안정 유지하는지 평가.
구글의 Universal Commerce Protocol (UCP)는 AI 상거래 에이전트가 제품 링크를 보내는 것을 넘어 채팅 내에서 믿을 수 있는 구매를 완료할 수 있는 오픈 표준이다. 이는 AI 에이전트와 상인 시스템이 공유된 언어를 갖게 함으로써 쇼핑 질의가 제품 발견부터 구매까지 이동할 수 있게 한다.
이 연구는 LLM 에이전트를 위해 장기 기억에 저장할 내용, 단기 기억에 유지할 내용, 버릴 내용을 스스로 결정하는 방법을 설계하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 이 연구에서는 텍스트 생성과 동일한 액션 공간을 통해 두 유형의 기억을 관리하는 단일 정책을 학습할 수 있는지에 대해 탐구하고 있습니다.
CIFAR-10 데이터셋에서 레이블 조작을 통한 데이터 오염 공격을 시연하고 모델 동작에 미치는 영향을 살펴봄. 깨끗한 훈련과 오염된 훈련 파이프라인을 구축하고, ResNet 스타일의 컨볼루션 신경망을 사용하여 안정적이고 비교 가능한 학습 역학을 보장함.
SETA는 터미널 에이전트를 위한 강화 학습 툴킷 및 환경 스택으로, 400가지 태스크와 CAMEL 툴킷을 제공한다. CAMEL AI 및 Eigent AI 연구팀이 개발한 이 프로젝트는 구조화된 툴킷, 합성 RL 환경 및 평가에 초점을 맞추고 있다.
메타와 하버드 연구자들이 공개한 ‘컨퓨시우스 코드 에이전트’는 산업 규모 소프트웨어 저장소와 긴 코드베이스용으로 설계된 오픈 소스 AI 소프트웨어 엔지니어로, 중간 규모 언어 모델이 에이전트 구조와 도구 스택으로 이동함에 따라 혁신이 얼마나 발전할 수 있는지 보여줍니다.
이 튜토리얼에서는 Ibis를 사용하여 Pandas와 유사하지만 데이터베이스 내에서 완전히 실행되는 이식 가능한 인-데이터베이스 피처 엔지니어링 파이프라인을 구축하는 방법을 보여줍니다. DuckDB에 연결하고 데이터를 안전하게 백엔드에 등록하고 창 함수와 집계를 사용하여 복잡한 변환을 정의하는 방법을 소개합니다.
스탠포드 의학 연구진이 SleepFM Clinical을 소개했는데, 이는 임상 다중 모달 수면 기반 모델로, 임상 다중모달 다뇨종합검사로부터 학습하고 단 하룻밤의 수면으로 장기 질병 위험을 예측한다.
이 튜토리얼에서는 DirectRunner를 사용하여 배치 및 스트림 모드에서 원활하게 작동하는 통합 Apache Beam 파이프라인을 구축하는 방법을 보여줍니다. 이벤트 시간을 인식하는 가상 데이터를 생성하고 트리거 및 허용된 지연 시간을 적용하여 Apache Beam이 정시 및 지연된 이벤트를 일관되게 처리하는 방법을 보여줍니다.
TII 아부다비가 Falcon-H1R-7B를 발표했습니다. 이 모델은 7B 파라미터로 수학, 코딩 및 일반 벤치마크에서 많은 14B에서 47B 모델을 능가하면서도 효율적이고 효율적입니다.
Softmax는 신경망이 생성한 원시 점수를 확률 분포로 변환하여 각 출력을 특정 클래스의 가능성으로 해석할 수 있게 만드는 활성화 함수이다.
NVIDIA가 저지연 음성 에이전트와 라이브 자막을 위해 특별히 제작된 새로운 영어 전사 모델(Nemotron Speech ASR)을 공개했다. 이 모델은 FastConformer 인코더와 RNNT 디코더를 결합한 캐시 인식 아키텍처로 최적화되어 현대 NVIDIA GPU에서 스트리밍 및 배치 작업에 튜닝되었다.
LangGraph와 OpenAI 모델을 사용하여 간단한 계획자, 실행자 루프를 넘어진정한 고급 에이전틱 AI 시스템을 구축하는 튜토리얼. 에이전트가 빠른 논리와 심층적 추론 사이에 동적으로 선택하는 적응적 규의, 원자적 지식을 저장하고 관련 경험을 자동으로 연결하는 Zettelkasten 스타일의 에이전틱 메모리 그래프, 그리고 통제된 도구 사용을 구현.
Liquid AI가 LFM2.5를 소개했는데, LFM2 아키텍처를 기반으로 한 작은 foundation 모델 세대로, 장치 및 엣지 배포에 초점을 맞추고 있다. LFM2.5-1.2B-Base와 LFM2.5-1.2B-Instruct를 포함하며 일본어, 시각 언어, 음성 언어 변형도 제공한다. Hugging Face에서 오픈 웨이트로 출시되었다.
Marktechpost가 AI2025Dev를 출시했습니다. 이는 2025년 분석 플랫폼으로, AI 활동을 쿼리 가능한 데이터셋으로 변환하여 모델 출시, 공개 정도, 교육 규모, 벤치마크 성능, 생태계 참여자를 아우릅니다.
이 튜토리얼에서는 AgentScope를 사용하여 고급 Multi-Agent 사고 대응 시스템을 구축한다. 각각 라우팅, 진단, 분석, 작성 및 검토와 같이 명확히 정의된 역할을 가진 여러 ReAct 에이전트를 조율하고 구조화된 라우팅과 공유 메시지 허브를 통해 이들을 연결한다. OpenAI 모델 통합, 가벼운 도구 호출 및 간단한 내부 런북을 통합한다.
Zlab Princeton 연구진이 대형 언어 모델을 위한 주요 가지치기 알고리즘을 하나로 통합한 LLM-Pruning Collection을 발표했다. 이 프레임워크는 블록 수준, 레이어 수준 및 가중치 수준 가지치기 방법을 일관된 훈련 및 평가 스택에서 GPU 및 CPU에서 비교하기 쉽게 만든다.
텐센트 훈유안 연구원은 HY-MT1.5를 발표했는데, 모바일 기기와 클라우드 시스템을 대상으로 하는 다국어 기계 번역 모델로, 33개 언어 간 상호 번역을 지원하며 GitHub와 Hugging Face에서 이용 가능하다.
이 기사는 회사의 LLM API 비용이 갑자기 두 배로 늘어난 상황에서 유사 의미론적인 입력들을 식별하고 중복을 줄이는 방법에 대해 다룹니다. 이를 위해 프롬프트 캐싱이라는 최적화 기술을 소개합니다.
DeepSeek 연구자들은 대형 언어 모델 교육에서 발생하는 문제를 해결하려고 노력 중이다. 새로운 방법인 mHC(Manifold Constrained Hyper Connections)은 하이퍼 연결의 풍부한 토폴로지를 유지하면서 섞임 행동을 제한함으로써 안정성을 개선한다.
이 튜토리얼에서는 Colab에서 실행되는 OpenAI Swarm을 사용하여 고급이면서 실용적인 멀티 에이전트 시스템을 구축합니다. 트리아지 에이전트, SRE 에이전트, 통신 에이전트 및 비평가와 같은 전문 에이전트를 조율하여 실제 제품 사고 시나리오를 협력적으로 처리하는 방법을 설명합니다.
Recursive Language Models는 대규모 언어 모델에서 일반적으로 발생하는 문맥 길이, 정확도 및 비용 사이의 상충 관계를 깨려고 한다. RLM은 모델이 하나의 거대한 프롬프트를 한 번에 읽도록 강요하는 대신, 프롬프트를 외부 환경으로 취급하고 모델이 코드로 어떻게 조사할지 결정한 다음 재귀적으로 호출한다.
Strands 에이전트를 사용하여 공격 시나리오에 대비하고 안전성을 강화하기 위해 AI 시스템을 스트레스 테스트하는 레드팀 평가 하네스를 만든다. 다수의 에이전트를 조율하여 적대적 프롬프트를 생성하고 보호 대상 에이전트에 실행한 후 응답을 평가한다.
Cloudflare가 tokio-quiche를 오픈소스로 공개했다. 이는 Tokio 런타임과 결합된 비동기 QUIC 및 HTTP/3 Rust 라이브러리로, Apple iCloud Private Relay, Oxy 기반 프록시, WARP의 MASQUE 클라이언트 등에서 백만 개 이상의 HTTP/3 요청을 처리하는 데 사용되었다.
LangGraph를 사용하여 행동과 추론을 단일 결정이 아닌 트랜잭션 워크플로우로 다루는 에이전틱 AI 패턴을 구현하는 튜토리얼. 에이전트가 되돌릴 수 있는 변경 사항을 단계별로 모델링하고 엄격한 불변성을 검증하며 인간 승인을 위해 일시 중단하는 두 단계 커밋 시스템을 소개하고 커밋 또는 롤백합니다.
텐센트의 3D 디지털 휴먼 팀이 HY-Motion 1.0을 공개했다. 이 모델은 자연어 명령과 예상 기간을 3D 인간 동작 클립으로 변환하며, 10억 개의 파라미터를 활용하여 작동한다.
