구글 딥마인드는 복잡한 3D 게임 세계 안에서 얼마나 멀리 진화한 에이전트가 갈 수 있는지 테스트하기 위해 SIMA 2를 출시했다. SIMA 2는 이전의 명령 따르기 에이전트를 업그레이드하여 목표에 대한 추론, 계획 설명, 다양한 환경에서의 자가 플레이로부터 개선하는 제네시스 시스템을 도입했다.
MCP에서 발생하는 일반적인 보안 취약점에 대해 살펴보는 인터뷰 시리즈. MCP는 LLM이 외부 도구 및 데이터 소스와 안전하게 상호 작용할 수 있도록 설계된 프레임워크인데, 모델이 컨텍스트에 액세스하는 방법에 구조와 투명성을 제공하지만 동시에 새로운 보안 위험을 도입한다.
2025년에는 OpenAI의 ChatGPT Atlas, Microsoft Edge의 Copilot Mode, The Browser Company의 Dia, Perplexity의 Comet이 에이전틱 AI 브라우저 시장을 주도하고 있습니다. 각각이 자율성, 기억, 개인 정보 보호 등 다른 디자인 선택을 하고 있습니다. 이 기사는 그들의 아키텍처를 비교합니다.
이 튜토리얼에서는 메모리를 핵심 능력으로 활용하여 단일 상호작용을 넘어선 에이전틱 시스템을 구축하는 방법을 탐색합니다. 에피소딕 메모리를 설계하고 경험을 저장하며 의미론적 메모리를 활용하여 장기적인 패턴을 파악함으로써 에이전트가 여러 세션을 통해 행동을 발전시킬 수 있습니다.
Cerebras가 MiniMax-M2-REAP-162B-A10B를 발표했다. 이 모델은 MiniMax-M2에서 파생된 압축된 희소 Mixture-of-Experts (SMoE) 인과 언어 모델로, Router 가중 전문가 활성화 가지치기(REAP) 방법을 사용하여 전문가를 가지치기하고 코딩 에이전트 및 도구와 같은 배포 중심 워크로드의 메모리를 줄였다.
MBZUAI의 연구진이 PAN이라는 새로운 모델을 소개했다. 이 모델은 시간이 지남에 따라 도착하는 작업에 따라 지속되는 내부 세계 상태를 유지하지 않는 대부분의 텍스트에서 비디오 모델과는 달리, 상호작용 가능한 일반적인 세계 모델로 작용하도록 설계되었다.
이 튜토리얼에서는 Textual을 사용하여 고급 대화형 대시보드를 구축하며 터미널 우선 UI 프레임워크가 현대적인 웹 대시보드와 같이 표현력이 풍부하고 동적일 수 있는 방법을 탐색합니다. 각 스니펫을 작성하고 실행하면서 인터페이스를 조각조각 조립하고 위젯, 레이아웃, 반응 상태 및 이벤트 흐름을 활성화하여 볼 수 있습니다.
2025년에는 AI 에이전트를 구축하는 것은 대부분 에이전트 아키텍처를 선택하는 것을 의미하며, 인식, 기억, 학습, 계획 및 행동이 어떻게 구성되고 조정되는지에 대한 것이다. 이 비교 기사는 계층적, 스왐, 메타 러닝, 모듈러, 진화적인 5가지 구조를 살펴본다.
OpenAI가 새로운 기계적 해석 가능성 연구를 소개했는데, 언어 모델을 희소 내부 배선을 사용하도록 훈련시켜 각 행동을 구동하는 특정 회로를 볼 수 있게 했다.
본 튜토리얼에서는 spaCy를 사용하여 고급 에이전트 AI 시스템을 구축하는 방법을 소개하며, 여러 지능적인 에이전트가 추론, 협업, 반성 및 경험으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 각 에이전트가 계획, 메모리, 통신 및 의미적 추론을 사용하여 작업을 처리하는 과정을 단계별로 살펴보며, 최종적으로 어떻게 작동하는지 확인합니다.
Meta AI가 Omnilingual ASR을 발표했다. 이는 1600개 이상의 언어를 이해할 수 있는 오픈 소스 음성 인식 스위트로, 이전에 작동되지 않았던 많은 언어에도 적용 가능하다.
이 튜토리얼에서는 JAX, Flax, 및 Optax를 사용하여 효율적이고 모듈화된 방식으로 고급 신경망을 구축하고 훈련하는 방법을 탐구합니다. 잔여 연결 및 Self-Attention 메커니즘을 통합한 심층 아키텍처를 설계한 후 학습률 스케줄링과 같은 정교한 최적화 전략을 구현합니다.
Moonshot AI의 Kosong은 에이전트 애플리케이션을 위한 LLM 추상화 계층으로, 메시지 구조, 비동기 도구 조정, 플러그인형 채팅을 통합해 유지보수 가능한 스택을 제공한다.
ML Foundations 연구팀이 소개한 Gelato-30B-A3B는 그래픽 사용자 인터페이스를 위한 최첨단 그라운딩 모델로, AI 에이전트에게 명확한 화면 요소를 찾아 클릭하도록 가르치는 것에 대한 문제를 해결한다.
신뢰할 수 있는 다중 에이전트 시스템은 대부분 메모리 설계 문제이다. 에이전트들이 도구를 호출하고 협업하며 긴 워크플로우를 실행할 때, 저장되는 내용, 검색 방법, 메모리가 잘못되거나 누락된 경우 시스템이 어떻게 동작하는지에 대한 명시적 메커니즘이 필요하다. 이 기사는 에이전트 스택에서 일반적으로 사용되는 6가지 메모리 시스템 패턴을 비교한다.
Edison Scientific이 만든 Kosmos는 데이터세트와 자연어 목표를 받아들여 반복적인 데이터 분석, 문헌 검색, 가설 생성을 수행하고 결과를 완전히 인용된 과학 보고서로 합성하는 자율 발견 시스템이다.
이 튜토리얼에서는 신경 메모리 에이전트가 과거 경험을 잊지 않고 계속 학습하는 방법을 탐구합니다. 우리는 경험 재생과 메타-러닝을 통합한 메모리 보강 신경망을 설계하여 새로운 작업에 빠르게 적응하면서 이전 지식을 유지하는 방법을 보여줍니다. PyTorch에서 이 방법을 구현함으로써 콘텐츠 기반 메모리를 어떻게 활용하는지를 시연합니다.
LLM은 한 번에 완전한 답변을 생성하는 것이 아니라 한 번에 한 단어(또는 토큰)씩 응답을 구축합니다. 각 단계에서 모델은 지금까지 쓰여진 모든 것을 기반으로 다음 토큰이 될 확률을 예측합니다. 하지만 확률만 알아서는 충분하지 않습니다.
StepFun AI가 공개한 Step-Audio-EditX는 3B 파라미터 LLM 기반 오디오 모델로, 표현력 있는 음성 편집을 파형 수준 신호 처리 작업이 아닌 토큰 수준 텍스트 작업으로 변환시킴. 개발자들이 제어 가능한 TTS에 관심을 갖는 이유에 대해 설명.
이 튜토리얼에서는 실시간으로 자연어를 통해 이해, 추론 및 응답이 가능한 의지를 갖춘 음성 AI 어시스턴트를 구축하는 방법을 탐구합니다. 음성 인식, 의도 감지, 다단계 추론 및 텍스트 음성 합성을 통합하는 자체 음성 인텔리전스 파이프라인을 설정하는 것부터 시작하여, 우리는 듣고 반응하며 디자인합니다.
구글 연구자들이 소개한 Nested Learning은 모델을 하나의 외부 루프로 훈련된 단일 네트워크가 아닌 작은 중첩 최적화 문제의 모음으로 처리하는 기계 학습 접근 방식으로, 이전에 학습한 내용을 잊지 않고 새로운 정보를 계속 학습할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 방법을 모색한다.
Prior Labs가 TabPFN-2.5를 발표했다. 이는 탭피에프엔의 규모와 속도를 높여준다. 금융, 의료, 에너지 및 산업팀은 행과 열의 테이블로 작업하며, 이 모델은 50,000개 샘플과 2,000개 피처로 학습 범위를 확장한다.
Anthropic의 ‘code execution with MCP’ 패턴은 MCP 도구를 코드 수준 시스템으로 전환하여 대규모 워크플로우의 토큰 소모, 지연 및 비용 한계를 개선한다.
이 튜토리얼에서는 Colab 내에서 완벽하게 실행되는 고급 Reflex 웹 애플리케이션을 파이썬으로 구축합니다. Reflex를 사용하면 JavaScript 없이 반응형 파이썬 코드만으로 풀스택 개발이 가능합니다. 두 개의 페이지, 실시간 데이터베이스 상호작용, 필터링, 정렬, 분석, 사용자 맞춤 설정을 갖춘 노트 관리 대시보드를 만듭니다.
구글이 Go용 에이전트 개발 킷인 ADK Go를 출시했다. Go 개발자들은 기존의 Python과 Java를 지원하는 프레임워크로 AI 에이전트를 구축할 수 있게 되었으며, 익숙한 Go 도구 체인 내에서 모든 것을 유지할 수 있다.
다중 모달 AI 시스템에서 공간 초감지가 중요한 이유는 강력한 ‘장기적 맥락’ AI 모델조차 오랜 메시 비디오 스트림에서 객체 및 수를 추적할 때 실패하기 때문이다. 이에, 다음에 오는 것을 예측하고 놀라운 중요한 사건만 선택적으로 기억하는 모델들이 다음 경쟁 우위를 확보할 것으로 전망된다.
대형 언어 모델은 훈련보다는 실제 트래픽 하에서 토큰을 빠르고 저렴하게 제공하는 방법에 더 많은 제약을 받는다. 이는 런타임이 요청을 일괄 처리하는 방식, 프리필과 디코드를 어떻게 중첩시키는지, KV 캐시를 어떻게 저장하고 재사용하는지에 달려 있다. 서로 다른 엔진들은 서로 다른 절충안을 제공한다.
이 튜토리얼에서는 전사체, 단백체, 대사체를 포함한 통합 옴익스 데이터를 해석하여 주요 생물학적 통찰을 발견하는 고급 다중 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 실제 생물학적 추세를 모방하는 일관된 합성 데이터 세트를 생성하고, 통계 분석, 네트워크 추론, 경로 풍부화, 약물 재활용을 위해 설계된 에이전트를 단계별로 진행합니다.
Moonshot AI사가 Kimi K2 Thinking을 공개했다. 이 모델은 Kimi K2 Mixture of Experts 아키텍처의 전체 추론 스트림을 노출하는 오픈 소스 사고 에이전트 모델로, 깊은 추론이 필요한 작업을 대상으로 한다.
Python을 사용하여 실험 설계 및 실행을 위한 지능적 에이전트인 Wet-Lab 프로토콜 플래너 및 검증기를 구축하는 튜토리얼. Salesforce의 CodeGen-350M-mono 모델을 자연어 추론에 통합하고 ProtocolParser를 사용하여 구조화된 데이터 추출.
구글 연구원들이 DS STAR(Data Science Agent via Iterative Planning and Verification)를 소개했다. 이는 엔드 투 엔드 데이터 과학 질문을 실행 가능한 Python 코드로 변환하는 멀티 에이전트 프레임워크이다.
CMU 연구진은 프로액티브 및 개인화된 LLM 에이전트를 훈련시키기 위해 PPP와 UserVille을 소개했다. 기존 LLM 에이전트들은 과제 성공을 극대화하기 위해 조정되어 있지만 사용자에게 언제 질문할지, 상호작용 선호도를 어떻게 존중할지 신중하게 이유를 생각하지 않는다. 이에 대한 해결책을 모색하고 있다.
Generalist AI가 GEN-θ를 공개했습니다. 이 모델은 시뮬레이션에 의존하지 않고 혼돈스러운 로봇 데이터로부터 물리적 기술을 학습할 수 있는 싱글 모델을 어떻게 구축할 수 있는지 보여줍니다. GEN-θ는 인터넷 비디오나 시뮬레이션 대신에 고품질 원시 물리적 상호작용 데이터로 직접 훈련된 신체 기반 모델의 가족입니다.
이 튜토리얼에서는 외부 조율이 아닌 에이전트가 단일 신경 모델 내에서 계획, 메모리 및 도구 사용을 내재화하는 방법을 탐색한다. 우리는 콤팩트한 모델 내이티브 에이전트를 디자인하여 산술 추론 작업을 강화 학습을 통해 수행하는 방법을 학습한다.
OpenAI가 인도어 언어와 문화를 실제 상황에서 얼마나 이해하는지 테스트하는 벤치마크 ‘IndQA’를 발표했다. 이는 AI 모델이 인도어 언어의 문화적 영역에 관한 질문을 얼마나 잘 이해하고 추론하는지를 평가한다. OpenAI는 전 세계 인구의 약 80%가 인도어 언어를 사용한다고 밝혔다.
구글 AI가 일관성 훈련을 도입하여 언어 모델이 아부지파 프롬프트와 탈옥 스타일 공격에 저항하면서 능력을 유지하는 방법. 대형 언어 모델은 종종 칭찬이나 롤플레이로 둘러싸인 동일한 작업에 대해 안전하게 응답한 뒤 행동을 바꿀 수 있다. DeepMind 연구원들은 이를 위해 간단한 훈련 렌즈에서 일관성 훈련을 제안한다.
이 튜토리얼에서는 Meta Research가 개발하고 오픈 소스로 공개한 고급 구성 관리 프레임워크 인 하이드라를 탐색합니다. Python 데이터 클래스를 사용하여 구조화된 구성을 정의하여 실험 매개변수를 깔끔하고 모듈식으로 관리하고 재현 가능하게 합니다. 튜토리얼을 진행하면서 구성을 구성하고 런타임 오버라이드를 적용하고 시뮬레이션합니다.
2025년, 주요 모델은 실제 GitHub 문제를 해결하고 다중 저장소 백엔드를 리팩터링하며 테스트를 작성하고 긴 컨텍스트 창 위에서 에이전트로 실행해야 합니다. 팀들에게 중요한 질문은 “코딩이 가능한가”가 아니라 어떤 모델이 어떤 제약 조건에 적합한가입니다.
대규모 언어 모델이 텍스트 토큰을 보내지 않고 협업할 수 있는지 연구팀이 증명했다. 캐시-투-캐시(C2C)는 대규모 언어 모델이 KV-Cache를 통해 정보를 교환하는 새로운 통신 패러다임이다.
실제 기계 학습에서 가장 큰 어려움은 지도 모델이 레이블이 달린 데이터를 필요로 한다는 것인데, 많은 실전 시나리오에서 시작하는 데이터는 대부분 레이블이 없습니다. 수천 개의 샘플을 수동으로 주석을 다는 것은 느리고 비용이 많이 들며 지루하고 종종 실용적이지 않습니다. 이때 액티브 러닝이 게임 체인저가 됩니다.
Anyscale과 NovaSky 팀이 SkyRL tx v0.1.0을 출시했다. 이 엔진은 AI 팀이 자체 인프라에서 대형 언어 모델에 대한 Tinker 스타일 강화 학습을 단일 통합 엔진을 사용하여 실행할 수 있게 해준다.
이 튜토리얼에서는 우리에게 기억하고 배우며 시간이 지남에 따라 적응하는 지능적 에이전트를 구축하는 방법을 탐구합니다. 우리는 단순한 규칙 기반 논리를 사용하여 지속 메모리 및 개인화 시스템을 구현하고, 현대적인 에이전틱 AI 프레임워크가 맥락 정보를 저장하고 호출하는 방식을 시뮬레이션합니다.
Postman이 AI-ready API를 구축하기 위한 포괄적인 체크리스트와 개발자 가이드를 발표했는데, 가장 간단한 진실을 강조했다: 가장 강력한 AI 모델조차도 받는 데이터만큼 좋다. 엔드포인트가 일관성 없거나 명확하지 않거나 신뢰할 수 없으면 모델은 나쁜 입력을 수정하는 데 시간을 낭비한다.
Meituan의 LongCat 팀이 LongCat Flash Omni를 발표했다. 이 모델은 5600억 개 매개변수와 토큰 당 약 27억 개 활성화를 갖춘 오픈소스 옴니 모달 모델로, 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 실시간으로 듣고 보고 읽고 응답할 수 있는 효율적인 단일 모델을 설계하는 방법이다.
2025년 현대 시스템은 스캔 및 디지털 PDF를 한 번에 읽고 레이아웃을 보존하며 표를 감지하고 키-값 쌍을 추출하고 여러 언어를 처리해야 합니다. 많은 팀들은 이제 OCR이 RAG 및 에이전트 파이프라인에 직접 공급되는 것을 원합니다.
이 튜토리얼에서는 다양한 종류의 에이전트 AI 시스템을 실제 기업 소프트웨어 과제에서 평가하기 위한 포괄적인 벤치마킹 프레임워크를 개발한다. 데이터 변환, API 통합, 워크플로 자동화, 성능 최적화 등 다양한 도전 과제를 설계하고, 규칙 기반, LLM 기반, 하이브리드 에이전트를 포함한 다양한 에이전트가 이러한 작업들에서 어떻게 수행되는지 평가한다.
DeepAgent는 사전 정의된 Reason, Act, Observe 루프를 실행하는 대부분의 에이전트 프레임워크와는 달리, 에이전트는 프롬프트에 주입된 도구만 사용할 수 있습니다. 이는 작은 작업에는 작동하지만, 도구 세트가 크거나 작업이 길거나, 추론 중에 전략을 변경해야 하는 경우 실패합니다.
Anthropics의 새 연구는 대형 언어 모델인 Claude가 자체 내부 상태를 인지하는지 아니면 훈련 데이터에서 반복하는지 구별하는 방법을 살펴봅니다. 현재 Claude 모델이 자신의 능력에 대해 이야기하는 것 이상을 할 수 있는지 살펴보며, 주입된 개념을 감지할 수 있는지에 대해 질문을 제기합니다.
이 튜토리얼에서는 Apache Spark의 기술을 Google Colab에서 PySpark를 사용하여 직접 활용하는 방법을 탐구합니다. 로컬 Spark 세션 설정부터 변환, SQL 쿼리, 조인, 창 함수까지 단계적으로 진행하며 사용자 구독 유형을 예측하는 간단한 머신 러닝 모델을 구축하고 평가합니다.
구글 클라우드 AI 연구팀과 UCLA 연구원들이 ‘지도 강화 학습’ (SRL) 프레임워크를 발표했습니다. 이를 통해 7B 규모의 모델이 어려운 수학 및 에이전트 작업에서 학습할 수 있게 되었습니다.
OpenAI가 gpt-oss-safeguard의 연구 미리보기를 공개했습니다. 두 개의 오픈 웨이트 안전 추론 모델은 사용자가 추론 시 사용자 정의 안전 정책을 적용할 수 있도록 합니다. 모델은 gpt-oss에서 파인 튜닝된 gpt-oss-safeguard-120b와 gpt-oss-safeguard-20b 두 가지 크기로 제공되며 Apache 2.0 라이선스로 배포되었으며 Hugging Face에서 로컬 사용을 위해 제공됩니다.
Qwen2.5-0.5B-Instruct 모델을 활용해 자율 다중 에이전트 데이터 및 인프라 전략 시스템을 설계하는 방법에 대한 튜토리얼. 유연한 LLM 에이전트 프레임워크를 만들고 데이터 관리의 다양한 레이어를 처리하는 특수 에이전트를 개발하여 효율적인 실행을 달성함.
Ant Group의 Inclusion AI 팀이 Ling 2.0을 출시했다. 이 모델은 각 토큰의 계산을 거의 바꾸지 않으면서 용량이 증가하는 언어 모델로, 추론 능력을 향상시키는 원리에 기반한다.
이 튜토리얼에서는 윤리적 및 조직적 가치와 일치하는 자율 에이전트를 구축하는 방법을 탐구합니다. Colab에서 로컬로 실행되는 오픈 소스 Hugging Face 모델을 사용하여 목표 달성과 도덕적 추론을 균형있게 고려하는 의사 결정 과정을 시뮬레이션합니다. 이 구현을 통해 “정책” 모델을 통합하는 방법을 보여줍니다.
IBM AI 팀이 Granite 4.0 Nano를 출시했다. 이 모델은 로컬 및 엣지 추론을 대상으로 하는 소형 모델로, 기업 제어 및 오픈 라이선스를 갖추고 있으며, 350M과 1B 정도의 두 가지 크기의 8개 모델로 구성되어 있다.
Microsoft AI 팀이 출시한 ‘에이전트 라이트닝’은 기존 AI 에이전트 스택을 변경하지 않고도 강화 학습을 통해 정책 LLM을 개선하는 데 도와주는 오픈소스 프레임워크이다. 훈련과 실행을 분리하여 강화 학습을 모든 AI 에이전트에 대해 가능케 한다.
Liquid AI사가 LFM2-ColBERT-350M을 출시했다. 이 모델은 다국어 및 교차언어 검색을 위한 소형 late interaction retriever로, 한 언어로 문서를 색인하고 다른 언어로 쿼리를 작성해도 높은 정확도로 검색 결과를 반환한다.
Q-Learning, UCB 및 MCTS와 같은 탐사 전략이 지능적 의사 결정 형성에 어떻게 영향을 미치는지 탐구합니다. 세 가지 에이전트를 구축하고 훈련하여 그리드 세계를 탐색하고 장애물을 피하면서 효율적으로 목표지에 도달하도록 합니다.
미니맥스팀이 코딩과 에이전트 워크플로에 최적화된 전문가 모델인 MiniMax-M2를 공개했다. 이 모델은 최대 모델 비용의 일부분으로 오랜 기간 동안 MCP, 쉘, 브라우저, 검색 및 코드 작업을 지원한다.
Zhipu AI 연구진은 ‘Glyph’를 발표했다. 긴 텍스트를 이미지로 렌더링하고 VLM을 사용하여 128K 컨텍스트를 1백만 토큰 워크로드로 확장하는 AI 프레임워크로, 3-4배의 토큰 압축을 달성함.
Pyversity는 결과의 다양성을 향상시키기 위해 설계된 빠르고 가벼운 Python 라이브러리이다. 검색 시스템에서 자주 유사한 항목을 반환하는 문제를 해결하기 위해 Pyversity는 결과를 효율적으로 재랭킹하여 중복성이 적은 항목을 노출시킨다. Maximal Marginal Relevance를 포함한 인기 있는 다양화 전략에 대한 명확하고 통일된 API를 제공한다.
이 튜토리얼에서는 Bokeh를 사용하여 완전히 대화형이고 시각적으로 매력적인 데이터 시각화 대시보드를 만드는 방법을 안내합니다. 원시 데이터를 통찰력있는 플롯으로 변환한 다음 링크된 브러싱, 색상 그라데이션, 드롭다운 및 슬라이더를 통한 실시간 필터 기능과 같은 기능으로 향상시킵니다. 진행하면서 사용자 정의 JavaScript로 대시보드에 생명을 불어넣습니다.
이 튜토리얼에서 우리는 단순한 질문 응답을 넘어선 고급 에이전트 검색-증강 생성(RAG) 시스템을 구축한다. 이 시스템은 올바른 지식 소스로 쿼리를 지능적으로 라우팅하고, 답변 품질을 평가하기 위해 자가 점검을 수행하며, 향상된 정확도를 위해 응답을 반복적으로 개선한다. FAISS, SentenceTransformers 등의 오픈 소스 도구를 사용하여 전체 시스템을 구현한다.
‘kvcached’는 공유 GPU에서 LLM 서빙을 위해 가상화된 탄력있는 KV 캐시를 가능하게 하는 머신러닝 라이브러리입니다. 기존에는 모델당 큰 정적 KV 캐시 영역을 미리 예약하여 GPU 메모리를 낭비했지만, kvcached를 사용하면 이를 최적화할 수 있습니다.
대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 여러 매개변수를 제공하여 행동을 세밀하게 조정하고 응답 생성 방식을 제어할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 max_completion_tokens, temperature, top_p, presence_penalty 등 일반적으로 사용되는 몇 가지 매개변수를 살펴봅니다.
이 튜토리얼에서는 Stable-Baselines3를 사용하여 강화 학습의 고급 응용 프로그램을 탐색합니다. 완전히 기능하는 사용자 지정 거래 환경을 설계하고, PPO 및 A2C와 같은 여러 알고리즘을 통합하며, 성능 추적을 위해 자체 훈련 콜백을 개발합니다. 에이전트 성능을 훈련, 평가 및 시각화하여 알고리즘 효율성, 학습 곡선 및 의사 결정을 비교합니다.
Anthropic, Thinking Machines Lab, Constellation의 연구팀은 모델 사양을 스트레스 테스트하여 최신 모델이 동일한 사양 하에 서로 다른 행동 프로필을 나타내는지 확인하는 방법을 제시했다.
이 튜토리얼에서는 로컬 오픈웨이트 모델을 사용하여 추론, 계획 및 가상 작업을 수행할 수 있는 고급 컴퓨터 사용 에이전트를 처음부터 구축합니다. 미니어처 시뮬레이션 데스크톱을 만들고 도구 인터페이스를 갖추며 환경을 분석하고 클릭 또는 타이핑과 같은 작업을 결정하고 실행할 수 있는 지능적인 에이전트를 설계합니다.
Google, OpenAI 및 Anthropic이 ‘에이전틱’ 능력을 컴퓨터 사용 제어, 도구/기능 호출, 오케스트레이션, 지배 및 기업 패키징 영역에서 어떻게 제품화하는지 분석합니다. 에이전트 플랫폼은 이제 모델뿐만 아니라 경쟁 우위를 정의합니다.
Liquid AI가 이미지 텍스트를 텍스트로 변환하는 작업을 위한 3B 파라미터 비전 언어 모델인 LFM2-VL-3B를 출시했습니다. 450M 및 1.6B 변형을 넘어 LFM2-VL 패밀리를 확장했으며, 정확도를 높이면서 LFM2 아키텍처의 속도 프로필을 유지합니다.
LitServe를 사용하여 기계 학습 모델을 최소한의 노력으로 API로 배포하는 강력하고 가벼운 서빙 프레임워크를 탐구하는 튜토리얼. 텍스트 생성, 배치, 스트리밍, 멀티 태스크 처리, 캐싱 등의 실제 기능을 보여주는 여러 엔드포인트를 로컬에서 실행하여 외부 API에 의존하지 않는다.
Salesforce AI 연구팀이 WALT(웹 에이전트가 배우는 도구) 프레임워크를 소개했다. 이 프레임워크는 웹사이트의 잠재적 기능을 재사용 가능한 호출 가능한 도구로 역공학화한다. 이를 통해 브라우저 자동화를 클릭 체인이 아닌 호출 가능한 도구 중심으로 재구성하며, 에이전트는 검색, 필터링, 정렬, 댓글 작성, 목록 생성과 같은 작업을 호출한다.
구글 연구팀이 FLAME을 제안했는데, 이는 강력한 오픈 어휘 탐지기를 기반으로 한 단일 단계의 액티브 러닝 전략으로, 훈련할 수 있는 작은 정교화기를 추가하여 가장 정보가 풍부한 샘플을 선택하고 모델 전문화를 빠르게 만드는 방법이다.
Apple 연구자들이 소개한 UltraCUA는 기존 컴퓨터 사용 에이전트의 한계를 극복하는 모델로, 저수준 GUI 동작을 고수준 프로그램 호출과 결합하여 보다 효율적으로 작업을 수행할 수 있게 해준다.
이 튜토리얼에서는 uAgents 프레임워크를 사용하여 작은 기능의 다중 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 탐구합니다. 디렉토리, 판매자 및 구매자 세 가지 에이전트를 설정하여 실제 마켓플레이스 상호 작용을 시뮬레이션하도록 잘 정의된 메시지 프로토콜을 통해 통신합니다.
Anthrogen은 Odyssey를 소개했는데, 이는 시퀀스 및 구조 생성, 단백질 편집, 조건부 설계를 위한 단백질 언어 모델로 1.2B에서 102B 파라미터의 범위를 갖추고 있다. 이 모델을 실제 단백질 설계 작업을 위한 전방향, 멀티모달 모델로 소개하며 API가 조기 액세스 중이라고 밝혔다.
PokeeResearch-7B는 7B 파라미터 딥 리서치 에이전트로, 쿼리를 분해하고 검색 및 읽기 호출을 실행하며 후보 답변을 확인한 후 여러 리서치 스레드를 최종 응답으로 합성하는 기능을 제공한다. 에이전트는 연구 및 검증 루프를 실행한다.
본 튜토리얼에서는 Colab에서 손쉽게 실행되는 강력한 기업용 AI 어시스턴트를 구축하는 방법을 살펴봅니다. FAISS를 사용하여 문서 검색 및 FLAN-T5를 사용하여 텍스트 생성을 위해 검색 보강 생성 (RAG)을 통합하는 것으로 시작하며, 기업 정책인 데이터 마스킹, 접근 제한 등을 포함시킵니다.
VISTA는 추론 중에 텍스트에서 비디오 생성을 개선하는 다중 에이전트 프레임워크로, 구조화된 프롬프트를 장면으로 계획하고 최고의 후보를 선택하기 위해 페어와이즈 토너먼트를 실행하며 시각, 음향, 문맥에 걸쳐 특화된 심사위원을 활용하고 깊은 사고 프롬프팅 에이전트로 프롬프트를 다시 작성합니다.
OpenAI가 ChatGPT Atlas를 출시했는데, 이는 내장된 ChatGPT를 기반으로 한 브라우저로, 내비게이션, 검색 및 페이지 지원 기능을 제공한다. Windows, iOS 및 Android 빌드는 곧 출시될 예정이다.
이 튜토리얼에서는 LangChain, AutoGen 및 Hugging Face를 결합하여 유료 API 없이 실행되는 완전한 프레임워크를 구축하여 Agentic AI의 본질에 대해 탐구합니다. 가벼운 오픈 소스 파이프라인을 설정한 다음 구조화된 추론, 다단계 워크플로우 및 협력적인 에이전트 상호작용을 진행합니다.
구글 연구팀과 UC Santa Cruz의 연구자들이 암 세포의 유전적 변이를 식별하는 AI 모델 ‘DeepSomatic’을 발표했다. Children’s Mercy와의 연구에서, 다른 도구에서 놓친 소아 백혈병 세포의 10가지 변이를 찾아내었다. DeepSomatic은 암 유전체를 위한 체세포 소규모 변이 콜러로, Illumina 단독 독립적으로 작동한다.
DeepSeek-AI가 3B DeepSeek-OCR을 출시했다. 이는 텍스트를 작은 집합의 시각 토큰으로 압축한 뒤 언어 모델로 해당 토큰을 디코딩하는 OCR 및 문서 구문 분석 Vision-Language Model(VLM) 시스템이다. 이미지는 텍스트의 간략한 표현을 갖고 있어 디코더의 시퀀스 길이를 줄인다.
AI 분야의 풍경이 확장되고 있다. 최강의 LLMs(대형 언어 모델) 중 많은 것들이 클라우드에 주로 위치하고 있지만, 이제 강력한 새로운 패러다임이 등장하고 있다. 개인의 프라이버시 문제와 업로드 파일 수나 로딩 기간 제한에 대한 우려도 존재한다.
DeepAgents 라이브러리는 계획을 세우고 시간에 걸쳐 작업을 관리할 수 있는 능력이 없는 기본 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 에이전트를 극복하기 위해 설계되었습니다. 이 라이브러리는 “깊이” 있게 실행될 수 있도록 설계되어 있습니다.
컨텍스트는 중요하지만 제한적인 자원임을 강조하는 안토픽의 효과적인 컨텍스트 엔지니어링 가이드 출시. 에이전트의 품질은 모델 자체보다는 컨텍스트의 구조화와 관리에 더 의존함. 올바른 컨텍스트로 구성된 약한 LLM도 잘 수행할 수 있음.
MCP를 활용하여 현대 AI 시스템에서의 독특한 도전 과제 중 하나인 AI 모델과 외부 데이터 또는 도구 간 실시간 상호 작용을 가능하게 하는 방법을 살펴봄. 전통적인 모델은 훈련 데이터에만 제한되지만 MCP를 통해 외부 자원 및 도구와의 실시간 상호 작용이 가능해짐.
스탠포드, EPFL, UNC의 연구진은 약한 메타 에이전트가 강한 실행 모델을 부르는 코드 워크플로를 설계하고 개선하는 새로운 강화 학습 프레임워크인 Weak-for-Strong Harnessing, W4S를 소개했다. 이 메타 에이전트는 강한 모델을 세밀하게 조정하는 것이 아니라 조정하는 방법을 학습한다. W4S는 워크플로 디자인을 다중 턴으로 형식화한다.
Microsoft Research는 BitNet Distillation을 제안하여 기존의 완전 정밀한 LLM을 특정 작업을 위해 1.58비트의 BitNet 학생으로 변환하고, 정확도를 FP16 교사에 가깝게 유지하면서 CPU 효율성을 향상시킵니다. 이 방법은 SubLN 기반의 구조적 개선, 지속적인 사전 훈련 및 로짓 및 멀티 헤드 어텐션 관계로부터의 이중 신호 증류를 결합합니다.
Kong이 Volcano를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 TypeScript SDK로, LLM 고찰 및 실제 활동을 통해 여러 LLM 제공업체 간에 다단계 에이전트 워크플로를 구성하며 MCP 도구 사용이 가능합니다.
AutoCode는 LLM이 경쟁 프로그래밍 문제를 만들고 검증할 수 있는 새로운 AI 프레임워크로, UCSD, NYU, University of Washington, 등 다수의 연구진이 개발했다. 이 프레임워크는 인간의 문제 제작자의 작업 흐름을 본떠 LLM이 문제를 생성하고 검증할 수 있게 한다.
강화 학습 RL 후 훈련은 이제 추론 중심 LLMs에 대한 주요 수단이지만, 사전 훈련과 달리 예측 가능한 스케일링 규칙이 없었습니다. Meta, UT Austin, UCL, Berkeley, Harvard 등의 연구진이 시그모이드 스케일링 곡선을 도입하여 이 문제를 해결했습니다.
이 튜토리얼에서는 도구 문서를 표준화된 호출 인터페이스로 변환하고 중앙 시스템에 등록한 후 자동화된 파이프라인의 일부로 실행하는 효율적인 프레임워크를 구축하는 방법을 보여줍니다.
바이두의 PaddlePaddle 팀이 PaddleOCR-VL을 출시했습니다. 이 모델은 다국어 문서를 Markdown/JSON으로 변환하는데 사용되며, 텍스트, 표, 수식, 차트, 필기체 등을 구문 분석하는 데 적합합니다.
구글 AI 팀이 C2S-Scale 27B 모델을 발표했다. 이 모델은 270억 개의 매개변수를 갖춘 단일 세포 분석을 위한 모델로, 단일 세포 RNA-seq(scRNA-seq) 프로필을 ‘셀 문장’으로 형식화하여 언어 모델이 세포 상태를 자연스럽게 분석할 수 있게 했다.
Qualifire AI가 Rogue를 공개했는데, 이는 AI 에이전트의 성능을 평가하는 파이썬 프레임워크로, 기존 QA 방법론의 한계를 극복하고 개발팀이 믿고 릴리스를 관리할 수 있도록 도와준다.
이 튜토리얼에서는 고전적인 암호화의 강도와 적응적 인텔리전스를 결합한 AI-파워드 암호화 에이전트 시스템을 구축한다. RSA 및 AES를 사용한 하이브리드 암호화, 디지털 서명 생성, 메시지 패턴의 이상 감지, 키 회전 권장 등이 가능한 에이전트를 설계한다.
Qualifire AI가 Rogue를 오픈소스화했습니다. 이 프레임워크는 AI 에이전트를 평가하기 위해 설계되었으며 프로토콜 정확한 대화, 명시적 정책 확인, 기계 판독 가능한 증거를 제공하여 릴리스를 자신 있게 관리할 수 있습니다.
NVIDIA 연구진은 MIT, HKU, Tsinghua과 협력하여 오픈소스 QeRL(Quantization-enhanced Reinforcement Learning)을 소개했다. 이 프레임워크는 4비트 FP4로 강화 학습(Reinforcement Learning) 후 훈련을 밀어넣는다.
이 튜토리얼에서는 제한된 컨텍스트를 지능적으로 관리하여 복잡한 장기 과제를 효율적으로 해결하는 컨텍스트-폴딩 LLM 에이전트를 구축하는 방법을 탐구합니다. 큰 과제를 작은 하위 과제로 분해하고 필요할 때 추론 또는 계산을 수행한 다음 각 완료된 하위 궤적을 간결한 요약으로 접어 넣는 방식으로 에이전트를 설계합니다.
