Viola AI Hub

힉스필드, AI 영상 생성 길이를 1분에서 10분 이상으로 확장Higgsfield takes AI video from 1 minute to over 10

힉스필드(Higgsfield)가 크리에이터를 위해 GPT-6 Astra를 통한 더 긴 영상 생성, GPT-Image-2.5 기반의 정밀한 비주얼 구현, GPT-Live를 활용한 음성 기반 영상 제작 환경을 지원합니다.Higgsfield brings creators longer videos with GPT-6 Astra, precise visuals with GPT-Image-2.5, and a path to voice filmmaking with GPT-Live.

Gemini 4 Argon: 가장 까다로운 난제를 해결하기 위해 설계된 모델Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems

추후 공개 예정TBD

Gemini 4 Argon의 책임감 있고 안전한 개발Developing Gemini 4 Argon responsibly and safely

차세대 모델 Gemini 4 Argon의 책임감 있고 안전한 개발 원칙 및 보안 가이드라인에 대한 발표입니다.

로보틱스를 위한 Gemini 4 ArgonGemini 4 Argon for Robotics

로봇 공학 및 피지컬 AI 시스템 제어를 위해 특화된 Gemini 4 Argon 모델 소개입니다.

Meta의 생성형 광고 모델(GEM): 최첨단 광고 AI를 위한 중앙 모델 및 컴퓨팅 엔진 확장Meta’s Generative Ads Model (GEM): Scaling the Central Model and Compute Engine for Frontier Ads AI

작년 Meta는 업계 최대 규모의 추천 시스템(RecSys) 파운데이션 모델인 GEM을 선보였습니다. GEM은 LLM에서 영감을 받은 Meta 최초의 광고 추천 패러다임을 정립하여 대대적인 성능 향상을 이끌어냈습니다. 이를 바탕으로 차세대 하드웨어를 통해 컴퓨팅 및 인텔리전스 전이를 더욱 확장하고, Meta의 광고 생태계 전반으로 이 역량을 넓히고자 합니다.Last year, we introduced GEM, the industry’s largest recommendation system (RecSys) foundation model. GEM established Meta’s first LLM-inspired paradigm for ads recommendation, driving major performance gains. Building on this foundation, our next goal is to further scale both compute and

The X Subscription 출시Introducing The X Subscription

Grok, Grok Bot, Cursor, 그리고 X Premium을 단 하나의 구독 플랜으로 이용해 보세요.Grok, Grok Bot, Cursor, and X Premium, all on one plan.

2026년 이용 정책 업데이트2026 Usage Policy update

새로운 버전의 이용 정책(Usage Policy)을 발표합니다. 이번 게시글에서는 새롭게 변경된 주요 사항들을 요약해 안내해 드립니다.We’re publishing a new version of our Usage Policy. In this post, we summarize the changes we’ve made.

세레브라스 CEO "누구나 집에 개인용 AI 비서를 두는 미래가 다가오고 있다"Cerebras CEO says we’re nearing a future where everyone has a personal AI assistant at home

세레브라스(Cerebras)의 앤드루 펠드먼 CEO는 가전제품처럼 개인용 AI 비서가 보편화되어 로컬 기기와 클라우드에서 분산 구동되는 미래가 올 것이라고 전망했습니다.Cerebras CEO Andrew Feldman predicts a future where personal AI assistants become as commonplace as household appliances, running partly on local devices and partly in the cloud.

Gemini 4 ArgonGemini 4 Argon

Hacker News (점수 966점, 댓글 736개)Hacker News (966 points, 736 comments)

OpenAI 엔지니어, 임원 회의실 도청 혐의로 체포OpenAI engineer arrested in bugging of executive conference room

미 연방 검찰은 사우디아라비아 출신 직원이 음성 녹음기를 설치하고 가방 안에 또 다른 녹음기를 방치해 두었다고 밝혔습니다.Federal prosecutors say an employee from Saudi Arabia planted an audio recorder and left another unattended in his bag.

HN에 글을 올렸더니 웹사이트로 AI 봇 트래픽이 폭주했습니다I posted to HN, and then my website was flooded with AI bot traffic

Hacker News (점수 238점, 댓글 146개)Hacker News (238 points, 146 comments)

Show HN: OpenAI 구독으로 나만의 오디오북 제작하기Show HN: Use your OpenAI subscription to create audiobooks

Codex 또는 Claude를 연동하고 음성 합성(Speech) API 키를 등록하면, PDF 문서를 간편하게 MP3 오디오북으로 변환할 수 있습니다.Connect Codex or Claude, add a speech key, and send your first document to PDF TO MP3.

쇼피파이, 더 많은 AI 에이전트에 상품 카탈로그 개방Shopify opens its catalog up to more AI agents

더 많은 AI 에이전트가 쇼피파이의 상품 목록을 탐색하고 구매할 수 있게 되면서 쇼피파이의 '에이전틱 커머스' 확장이 본격화되고 있습니다. 쇼피파이는 구매자가 자신을 대신해 상품을 구매하도록 AI 에이전트를 설정할 수 있게 하여 10억 개 이상의 카탈로그 상품에 접근할 수 있도록 하겠다고 밝혔습니다.More AI agents will soon be able to browse and purchase from Shopify listings, marking an expansion of the company's agentic commerce ambitions. Shopify announced Tuesday it will let shoppers configure their AI agents to purchase products on their behalf, giving more agents access to over a bil

OpenAI의 AI 에이전트 플랫폼, 앤트로픽 대비 도입 기업 수 2배 달해OpenAI's AI agent platform is used by twice as many companies as Anthropic's, new VentureBeat survey finds

VentureBeat Intelligence의 9월 조사에 따르면, OpenAI의 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 사용하는 기업 수가 앤트로픽의 2배에 달하는 것으로 나타났습니다. 법인카드 및 지출 관리 플랫폼 Ramp에 따르면 최근 앤트로픽에 비용을 지불하는 기업이 더 많아졌음에도 불구하고 오케스트레이션 부문에서는 OpenAI가 우위를 유지하고 있습니다.Twice as many companies use OpenAI's agent orchestration platform as Anthropic's, VentureBeat Intelligence found in its September survey on agent orchestration. OpenAI holds that lead even though Anthropic may lead OpenAI on other important indicators. For example, Ramp, the corporate card

실제 환경의 문제 해결을 AI에 신뢰하고 맡기기 위해 필요한 것What it takes to trust AI with real-world fixes

실제 현실 환경의 시스템 수정 및 문제 해결을 AI에 믿고 맡기기 위해 어떤 기술적·안전성 조건이 충족되어야 하는지 살펴봅니다.The post What it takes to trust AI with real-world fixes appeared first on Source.

AI 연구소들, 폐업한 스타트업의 데이터까지 사들여 모델 학습AI labs are buying data from dead startups to train their models

올해 암호화폐 스타트업 정리를 시작한 킬런 미스켈은 유저가 익명이고 설립된 지 몇 년 되지 않아 자사 데이터의 가치를 낮게 봤습니다. 그러나 그는 디지털 아카이브를 실제 현금화하는 데 성공하며 코드베이스 등으로 약 2만 5천 달러를 확보했습니다. 고갈되는 학습 데이터 확보를 위해 AI 연구소들이 폐업 스타트업의 자산까지 사들이고 있습니다.When Keelan Miskell began winding down his crypto startup this year, he didn’t think its data was worth much: the users were anonymous, the company just a few years old. But he’s since turned the firm’s digital archives into real money. He’s netted roughly $25,000 for his code base and a still-pendi

AI는 도구이며, 이를 잘 활용하기 위해서는 숙련도가 필요하다AI is a tool and using it well takes skill

Rich Hickey의 글 "'AI'는 도구가 아니다"에 대한 반론: 자동화와 도구적 활용은 공존할 수 있으며, LLM을 제대로 다루기 위해서는 숙련도와 피드백, 그리고 판단력이 요구됩니다.A response to Rich Hickey's "'AI' is Not a Tool": automation and tool use can coexist, and wielding an LLM well requires skill, feedback, and judgment.

QGIS, AI 생성 기여에 대한 모라토리엄(일시 유예) 발효QGIS enacts moratorium on AI contributions

https://lists.osgeo.org/pipermail/qgis-developer/2026-September/068576.html 에서 후속 논의 진행 중입니다. 이번 조치로 AI 관련 정책이 엄격한 '허용 불가(NOT ALLOWED)' 정책으로 공식 변경되었습니다.Followup discussion at https://lists.osgeo.org/pipermail/qgis-developer/2026-September/068576.html. This formally changes the AI policy to a strict "NOT ALLOWED" policy.

OpenAI 에이전트, 위키피디아 툴 해킹 시도 및 대규모 트래픽 유발OpenAI agents tried to hack Wikipedia tools and flooded it with traffic

OpenAI의 에이전트가 서드파티 웹사이트에 피해를 입히고 있다는 보고가 계속해서 이어지고 있습니다.The reports of OpenAI agents harming third-party sites keep coming.

Anthropic의 소스 코드 버전 관리 시스템 재설계Redesigning source control at Anthropic

Anthropic이 최근 6개월간 코드 변경량이 급증함에 따라 기존 Git을 대체할 자체 버전 관리 시스템을 구축하게 된 배경과 과정을 공유했습니다. 2026년 5월 하루 평균 약 2,500건이던 머지 건수는 9월 들어 하루 30,000건 이상으로 늘어났으며, 이에 대한 시각화 차트와 분석도 함께 공개되었습니다.Redesigning source control at Anthropic Interesting piece from Anthropic describing why and how they built their own custom alternative to Git, based on the dramatic increase in rate of changes to their code after the past six months. In May 2026, Anthropic averaged around 2,500 code changes merged

LFM2.5-24B-A2B로 온디바이스에서 빠르고 안전한 프라이빗 에이전트 실행하기Run fast, private agents on-device with LFM2.5-24B-A2B

GitHub의 시크릿 탐지 모델: 오탐은 줄이고 정확도는 극대화GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise

GitHub이 도입한 문맥 인식 기반 시크릿 분류 모델은 탐지 품질을 대폭 향상시켜 가중 수락률을 11.5% 높이고 중앙값 기준 스캔 실행 시간을 86% 단축했습니다.GitHub’s context-aware secret classifier improves detection quality, raises weighted acceptance by 11.5%, and reduces median scan execution time by 86%. The post GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise appeared first on The GitHub Blog.

언어 모델도 위키피디아 게임을 할 수 있을까?Can Language Models Play the Wikipedia Game?

언어 모델은 인덱싱하기에 너무 방대한 문서 컬렉션에서 정보를 검색하는 작업을 지원하거나 자동화하는 데 점점 더 많이 쓰이고 있습니다. 하지만 전문적인 언어학적·과학적 지식이 요구될 때는 난도가 급격히 높아집니다. 연구진은 유사한 정보 탐색 과제에서 언어 모델을 평가하기 위해 '위키피디아 게임(링크만 타고 목표 문서에 도달하는 게임)'을 도입했습니다. 5개 언어 위키피디아와 5개 학술 논문 데이터셋을 기반으로 문장 임베딩 모델과 LLM의 성능을 비교 분석했습니다.Language models increasingly support or automate information retrieval from document collections too large to index. This task is difficult when it requires specialist linguistic or scientific knowledge. We used the Wikipedia Game to test language models on an analogous information retrieval task. I

Hide and Seek: 블랙박스 모델 해석을 위해 개념을 숨기고(HIDE) 설명을 찾는(SEEK) 방법Hide and Seek: HIDE Concepts to SEEK explanations for black box models

머신러닝 모델의 예측을 해석하는 것은 특히 블랙박스 비전 모델에서 핵심적인 과제입니다. 개념 기반 귀인(Concept-based attribution) 기법은 사람이 이해할 수 있는 개념을 활용해 모델을 해석하지만, 기존 기법들은 분류·회귀 모델에만 적용 가능하거나 모델 가중치 및 대규모 레이블 데이터셋이 필요하고 이미지 단위의 설명을 제공하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 새로운 개념 수준 귀인 프레임워크인 'Hide and Seek(HnS)'를 제안합니다.Interpreting machine learning model predictions is a central challenge, particularly for black-box vision models. Concept-based attribution methods interpret models using human-understandable concepts. Existing concept-based methods can only interpret classification and regression models. They requi

정형 데이터 딥러닝 회귀 분석 재조명: 목적 함수와 글로벌 조기 종료의 한계Revisiting Tabular Deep Regression: Objectives and the Limits of Global Early Stopping

정형 데이터(Tabular Data)를 다루는 딥러닝 모델이 큰 관심을 받고 있지만, 회귀 작업에서 목적 함수(손실 함수)의 선택은 여전히 깊이 있게 탐구되지 않은 영역입니다. 표준적인 평균제곱오차(MSE)의 대안들이 여러 연구에서 제시되었으나, 데이터셋과 백본, 평가 방식의 차이로 인해 실제 효용을 비교하기 어려웠습니다. 본 논문에서는 회귀 목적 함수들에 대한 체계적인 재평가를 수행하여 이러한 연구 공백을 해소합니다.While deep learning models for tabular data have recently received significant research attention, the choice of objective functions for regression tasks remains an understudied degree of freedom. Several lines of research offer alternatives to the standard Mean Squared Error (MSE), but differences

작업 맥락이 언어 모델 내부 구성요소의 역할을 결정한다Task Context Shapes Component Roles in Language Models

대규모 언어 모델(LLM)은 여러 작업에 걸쳐 동일한 어텐션 헤드를 재사용하지만, 단순히 공유 헤드를 식별하는 것만으로는 각 작업에서 이들이 어떤 다른 역할을 하는지 설명하기 어렵습니다. 본 연구는 뇌의 공유 영역들이 작업에 따라 상호작용하는 방식에서 영감을 얻어 언어 모델 연산을 네트워크 관점으로 분석했습니다. 동일한 그래프 사실(연결 관계)을 사용해 고정된 모델 구성요소를 작업별로 비교하고, 개입(Intervention)이 어텐션에 미치는 영향을 측정했습니다.Large language models reuse the same attention heads across tasks, but identifying these shared heads does not explain what they do differently in each task. A natural source of inspiration is task-dependent interactions among shared brain regions, which motivate a network view of language-model com

RATED: 실행 동역학을 고려한 신뢰성 기반 AI 에이전트 툴 검색 기법RATED: Reliability-Aware AI Agent Tool Retrieval via Execution Dynamics

AI 에이전트의 외부 도구 의존도가 높아지면서 신뢰성 있는 동작을 위해 정확한 도구 검색이 필수적입니다. 기존 기법들은 의미적 유사도에만 치중하여 실제 실행 중 도구의 가용성을 간과하는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 견고한 시맨틱 매칭과 동적 신뢰성 적응을 결합한 검색 프레임워크인 RATED를 제안합니다. RATED는 대조 학습으로 미세조정된 고정 듀얼 인코더와 경량화된 구조를 활용해 도구 검색의 정확성과 신뢰성을 동시에 확보합니다.As AI agents increasingly rely on external tools, accurate retrieval is essential for reliable behavior. Existing methods optimize semantic relevance but largely ignore tool availability during execution. To address this gap, we propose RATED (Reliability-Aware Tool Retrieval via Execution Dynamics)

X-AgentRed: 진화하는 멀티 서비스 생태계 내 개인용 에이전트 레드팀 평가X-AgentRed: Red-Teaming Personal Agents in Evolving Multi-Service Ecosystems

개인용 에이전트는 도구를 활용해 웹과 애플리케이션 전반의 다양한 서비스와 점차 폭넓게 연동되고 있습니다. 에이전트의 작업 영향이 서비스 간에 누적되고 상호작용함에 따라, 정상적인 사용자 요청을 처리하는 과정에서도 의도치 않거나 유해한 결과가 초래될 수 있습니다. 이러한 복합적 실패를 선제적으로 식별하려면 다양한 교차 서비스 경로를 체계적으로 탐색해야 합니다. 기존의 레드팀 기법은 대개 작업 및 환경 설명으로부터 잠재적 유해 경로를 찾도록 LLM에 단순 프롬프트를 주는 방식에 그치고 있습니다.Personal agents increasingly connect to services across the web and applications by using tools. As the effects of their actions accumulate and interact across services, unintended or harmful outcomes can arise when agents fulfill benign user requests. Proactively identifying these compositional fai

신경망의 위상수학적 표현력에 대한 구성적 한계Constructive Bounds for the Topological Expressivity of Neural Networks

신경망 $Φ$의 표현력은 해당 신경망이 표현할 수 있는 함수의 클래스를 설명합니다. '위상수학적 표현력(topological expressivity)'이란 이진 분류 이해에 특히 적합한 일련의 척도를 뜻하며, 대개 결정 경계 $β(Φ^{-1}(0))$의 베티 수(Betti numbers)로 공식화됩니다. 널리 사용되고 있음에도 이 척도는 회귀나 결정 경계가 관여하지 않는 문제에는 유용성이 떨어집니다. 이에 본 연구에서는 위상수학적 표현력을 대안적 관점에서 다룰 수 있는 구성적 경계를 제안합니다.The expressivity of a neural network $Φ$ describes the class of functions that a network can express. The term topological expressivity refers to a family of measures particularly suited to understand binary classification and is often formulated in terms of the Betti numbers of a decision boundary

AI 모델은 임의의 능력을 증명 가능한 방식으로 은닉할 수 있다AI Models Can Provably Hide Arbitrary Capabilities

역량 평가는 배포 전 위험한 모델 행동을 발견하는 것을 목표로 하지만, 이는 숨겨진 능력을 이끌어낼(elicit) 수 있다는 가정에 의존합니다. 본 연구는 호스트 모델 가중치 내에 암호화된 신경망을 내장하고 비밀 트리거를 수신했을 때만 이를 복호화 및 실행하는 백도어 공격을 구성함으로써, 적대적 조건에서 이러한 가정이 성립하지 않음을 보여줍니다. 디지털 락커를 활용한 이 숨겨진 회로는 현 평가 체계에서 찾아내거나 해석하기가 수학적으로 입증 가능할 정도로 어렵습니다.Capability evaluations aim to surface dangerous model behaviors before deployment, but their reliability depends on the assumption that hidden capabilities can be elicited. We show this assumption does not hold under adversarial conditions by constructing backdoor attacks that embed encrypted neural

혼합 전후의 KL 다이버전스: 병렬 샘플링에서의 라운드 복잡도 분리KL Before and After Mixing: A Round-Complexity Separation in Parallel Sampling

병렬 샘플러는 어떤 좌표들을 함께 생성할지 무작위로 선택할 수 있습니다. 목표 분포 $p$와 각 출력마다 새로 추출된 스케줄 $U$의 출력 법칙 $q_U$에 대해, 본 논문에서는 스케줄 평균 다이버전스 $\mathbb{E}_U D_{\mathrm{KL}}(p\|q_U)$와 출력 법칙 다이버전스 $D_{\mathrm{KL}}(p\|\mathbb{E}_U q_U)$를 nat 단위로 비교합니다. 각 라운드는 시작 시 고정된 조건부 주변 분포로부터의 독립적 추출을 확정하며, 병렬 샘플링의 라운드 복잡도 분리 특성을 규명합니다.A parallel sampler can choose at random which coordinates to generate together. For a target $p$ and the output law $q_U$ of a schedule $U$ drawn afresh for each output, we compare the schedule-averaged divergence $\mathbb{E}_U D_{\mathrm{KL}}(p\|q_U)$ with the output-law divergence $D_{\mathrm{KL}}

강화학습 기반 심우주 통신을 위한 목표 지향적 번들 관리 및 흐름 제어Goal-Oriented Bundle Management and Flow Control for Deep-Space Communications via Reinforcement Learning

심우주 통신은 간헐적인 연결성, 긴 전파 지연, 중계 노드의 저장공간 제약 하에서 작동합니다. 이러한 네트워크에서 번들 프로토콜(Bundle Protocol)은 저장-전달(store-carry-forward) 방식을 가능하게 하지만, 중계 노드가 제한된 저장소와 희소한 접촉 기회를 세밀히 관리해야 합니다. 중계 노드의 스케줄링 및 폐기 결정은 본질적으로 목표 지향적이어야 하며, 다운스트림 미션 목표에 가장 가치 있는 번들에 전송 자원을 할당해야 합니다.Deep-space communications operate under intermittent connectivity, long propagation delays, and relay storage constraints. In such networks, the Bundle Protocol enables store-carry-forward communication, requiring relay nodes to manage limited storage and scarce contact opportunities. Relay-side sch

DyssomniaNN: 인간 수면 장애 및 체감 휴식감에 대한 다중 스케일 스파이킹 신경망 모델링DyssomniaNN: Multi-Scale Spiking Neural Modeling of Human Sleep Disorders and Perceived Restedness

임상 수면 의학에서는 객관적인 수면 시간과 주간 기능 저하 체감 사이에 심각한 괴리가 존재함을 반복해서 보고해 왔으며, 대표적으로 역설적 불면증에서의 수면 상태 오인과 1형 기면증에서의 경계 불안정성을 들 수 있습니다. 본 연구에서는 보르벨리(Borbély)의 수면 항상성 및 일주기 리듬 조절 모델과 세이퍼(Saper)의 시상하부 상호 플립플롭 회로, 회귀 피질시상 회로를 결합한 다중 스케일 생물리학적 연산 프레임워크 DyssomniaNN을 제시합니다.Clinical sleep medicine repeatedly documents profound divergences between objective sleep duration and subjective daytime impairment, notably exemplified by sleep state misperception in paradoxical insomnia and boundary instability in narcolepsy type 1. Here, we present DyssomniaNN: a multi-scale bi

자연어 기반 단백질 구조 설계Designing Protein Structures from Natural Language

신규(de novo) 단백질 설계의 핵심 과제는 원하는 구조적·기능적 특성을 갖춘 단백질을 생성하는 것입니다. 기존 설계 모델은 각 특성마다 전용 입력 표현을 요구해 지원 가능한 설계 목표에 한계가 있었습니다. 본 연구에서는 텍스트-이미지 생성과 유사하게 자연어로 지정된 새롭고 광범위한 설계 목표를 지원하는 최초의 전원자(all-atom) 구조 생성 모델 Prompteina를 개발하고, 이를 학습하기 위한 Prompteina-Data 데이터셋을 구축했습니다.A central challenge in de novo protein design is generating proteins with desired structural and functional properties. Existing design models typically require a dedicated input representation for each property, limiting the design objectives they support. We develop Prompteina, the first all-atom

RSI-Anything: 월드 모델을 활용한 재귀적 자기 개선 실현RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models

재귀적 자기 개선(RSI)은 상호작용 경험을 지속적인 성능 향상으로 전환하는 것을 목표로 하지만, 외부 피드백 획득 비용이 크고 정책이 진화함에 따라 월드 모델의 예측 신뢰도가 저하될 수 있습니다. 본 연구에서는 JEPA-Anything을 기반으로 행동 및 학습 데이터 선택을 안내하는 예측 월드 모델을 사용하는 범용 프레임워크 RSI-Anything을 소개합니다. 관측된 피드백을 통해 정책을 개선하고 조건부 월드 모델 적응을 유도합니다.Recursive self-improvement (RSI) aims to transform interaction experience into persistent improvements, yet external feedback is costly and world-model predictions may become unreliable as policies evolve. We introduce RSI-Anything, a domain-general framework built on JEPA-Anything that uses predict

VLM이 알고 있는 것을 스스로 파괴할 때: 어휘 사전 확률 이하로 떨어지는 공간 표현력When VLMs Destroy What They Know: Spatial Representations Fall Below Lexical Priors

비전-언어 모델(VLM)은 이미지 분석 및 추론에 널리 활용되고 있지만, 모델의 내부 표현이 이러한 추론에 필요한 구조화된 관계를 충실히 인코딩하는지는 여전히 불분명합니다. 본 논문에서는 통제된 단일 개념 개입 조건 하에서 표현이 개념을 일관되게 인코딩하는지 평가하는 지표인 EICS와, 인과적으로 통제된 공간 섭동 벤치마크인 CASP-VL을 제안하여 공간 표현이 어휘 사전 확률보다 낮아지는 현상을 규명합니다.Vision-Language Models (VLMs) increasingly analyze and reason about images, yet it remains unclear whether their internal representations faithfully encode the structured relations required for such reasoning. We introduce EICS (Evaluation-Invariant Concept Stability), a metric for testing whether r

신경망 시맨틱 파싱을 위한 구조적 오토마타Structural Automata for Neural Semantic Parsing

신경망 시맨틱 파서는 토큰 단위로 의미 표상을 생성하지만, 형식적 정합성은 생성 과정에서 형성되는 참조 관계, 스코프, 그래프 관계에 좌우됩니다. 제약 기반 디코딩은 국소적으로 유효하지 않은 토큰을 방지하지만, 고정된 출력 길이 제한 내에서 유효한 접두사가 완성될 수 있는지는 보장하지 못합니다. 본 연구는 DRS 파싱의 세 단계(디코딩, 사후 처리, 학습)에서 구조적 오토마타를 탐구하고, AMR에 대한 디코딩 성능도 추가로 평가합니다.Neural semantic parsers generate meaning representations token by token, yet well-formedness depends on references, scope, and graph relations that unfold during generation. Constrained decoding prevents locally invalid tokens but does not guarantee that a valid prefix can be completed within a fixe

OpenPA: 강제 정렬 없는 혼합 스크립트 적응 기반 다중 단위 발음 평가 프레임워크OpenPA: Forced-alignment-free Multi-granular Pronunciation Assessment with Mixed-transcript Adaptation

자동 발음 평가(APA)의 최근 발전으로 정형화된 대본 기반 평가에서 자유 발화 평가로 패러다임이 전환되고 있습니다. 그러나 기존 방식은 강제 정렬(forced alignment)과 분리된 특징 추출기를 사용하는 다단계 파이프라인에 의존하는 경우가 많아 다양한 응답 환경에서의 실용성이 제한되었습니다. 이에 따라 본 연구에서는 강제 정렬 없이 Whisper의 교차 어텐션 메커니즘을 활용하여 단어 및 발화 단위의 발음 점수를 공동으로 예측하는 새로운 APA 프레임워크인 OpenPA를 제안합니다.Recent advances in automatic pronunciation assessment (APA) have driven a shift from scripted to free-form assessment. However, existing methods often rely on multi-stage pipelines with forced alignment and separate feature extractors, limiting their practicality across response settings. In light o

언어 모델은 기권해야 할 때를 배울 수 있는가? 정책 학습과 보정된 답변 선택Can Language Models Learn When to Abstain? Policy Learning and Calibrated Answer Selection

유용한 언어 모델은 언제 답변하고 언제 "모르겠습니다"라고 답해야 할지 알아야 합니다. 모델 자체를 학습시키거나 답변을 검증하는 별도의 컴포넌트를 학습시켜 이러한 결정을 개선할 수 있을까요? 본 연구는 정답에는 보상을, 오류에는 페널티를 부여하고 기권을 허용하는 채점 방식을 사용하여 Qwen3-14B 기반의 사실 질의응답에서 두 가지 접근법을 모두 분석합니다. 세 가지 학습 시드와 두 개의 미확인 신뢰도 임계값에 걸쳐, 학습된 답변 선택기는 기존 모델 대비 임계값 평균 효용성을 개선하는 것으로 나타났습니다.A useful language model should know when to answer and when to say "I don't know." Can we improve that decision by training the model itself or by training a separate component to check its answers? We study both approaches on Qwen3-14B for factual questions, using a score that reward

QTestBench: LLM 생성 양자 코드 평가를 위한 테스트 프레임워크QTestBench: A Test Framework for Evaluating LLM-Generated Quantum Code

대규모 언어 모델(LLM)은 전통적인 코드 생성 분야에서 뛰어난 성과를 보여주었으며, 코드를 보호하는 단위 테스트 작성에도 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 하지만 양자 소프트웨어에서도 동일한 역할을 수행할 수 있는지는 불분명합니다. 양자 프로그램은 확률적이며 수치적 허용 오차에 의존하고 도메인 특화 체커로 평가되므로, 잘 작성된 테스트라 할지라도 벤치마크의 판정과 일치하지 않을 수 있기 때문입니다. 기존 양자 벤치마크는 모델이 올바른 솔루션을 생성하는지 측정하지만,Large language models (LLMs) have shown strong results in classical code generation and are increasingly used to write the unit tests that safeguard that code. Whether they can do the same for quantum software is less clear, because quantum programs are probabilistic, depend on numerical tolerances,

Character.ai, 자발적 챕터 11 파산 보호 신청 착수Character.ai has initiated voluntary Chapter 11 bankruptcy

Character.ai가 법원 감독하의 회사 매각 절차를 원활히 진행하기 위해 자발적 챕터 11 파산 보호 절차에 들어갔음을 알립니다. 지난 한 해 동안 중대한 법적, 규제적, 운영적 역풍 속에서도 비즈니스를 지속하고 개선하기 위해 최선을 다해왔습니다. 전면적인 검토 끝에,Today, we’re sharing that Character.ai has initiated a voluntary Chapter 11 bankruptcy process to facilitate a court-supervised sale of the company. Over the past year, we’ve taken meaningful steps to sustain and improve our business amid significant legal, regulatory, and operational headwinds. Aft

지속적 헌법 제정 회의: 언어 모델은 자신을 규율하는 문서를 어떻게 스스로 개정하는가The Continual Constitutional Convention: How language models revise the documents that govern them

인간 사회의 가치와 규범은 도덕적 숙의를 통해 지속적으로 변화합니다. 프론티어 AI 기업들은 AI의 윤리적 방향성을 설정하기 위해 헌법, 모델 스펙, 시스템 프롬프트 등을 활용합니다. 본 실험에서는 LLM이 자신을 규율하는 문서를 직접 수정하도록 유도하여 모델 내부의 가치 성찰 및 반영 과정을 시뮬레이션했습니다.Executive SummaryHuman societies exhibit broad shifts in values and norms over time, often driven by moral disagreements.One way of understanding moral progress is the resolution of these disagreements through a process of reflection by rational agents.Frontier AI companies use documents such as con

MS 사장 "영국이 AI 규제를 주도하기에 최적의 입지"Microsoft president says UK is best placed to drive AI regulation

마이크로소프트의 브래드 스미스 사장은 우유와 세탁기가 AI 기업보다 더 엄격한 감독을 받고 있다며 시급한 AI 규제 마련을 촉구했습니다.Microsoft president Brad Smith calls for urgent AI regulation, saying milk and washing machines have more oversight than AI companies.

Import AI 476: 창의성과 반복적 연구; 중국 모델보다 뒤처지는 오픈 가중치 모델; 우주로 향하는 AIImport AI 476: Creativity and RSI; worse-than-China open weight models; AI goes to space

인류는 과연 달을 로봇에게 내어주게 될까요? AI의 창의성 연구, 오픈 가중치 모델 경쟁, 우주 영역으로 확장되는 AI 기술 동향을 정리합니다.Will we give robots the moon?

디스트로키드, UMG 소송 대응으로 음원 조용히 삭제 조치DistroKid has been quietly taking down songs in response to UMG lawsuit

아티스트들이 음원 유통 플랫폼 디스트로키드(DistroKid)가 사전 고지 없이 작업을 무단 삭제했다며 SNS를 통해 불만을 토로하고 있습니다. 디스트로키드는 더 버지(The Verge)에 이번 삭제 조치가 유니버설 뮤직 그룹(UMG)의 제기에 따른 직접적인 대응임을 확인했습니다. UMG는 지난 9월 디스트로키드가 '저품질 AI 음원 파이프라인'을 구축했다고 소송을 제기한 바 있습니다.Artists are taking to social media to complain that DistroKid has unceremoniously removed their work without notice. Now DistroKid has confirmed to The Verge that the takedowns are a direct response to claims made by UMG. The label filed a lawsuit in September claiming that DistroKid has created an

OpenAI의 새로운 AI, 우리가 거의 이해하지 못하는 일들을 해내고 있다OpenAI’s New AI Is Doing Things We Barely Understand

OpenAI가 수학 분야의 AI 연구 진전 결과를 담은 논문과 코드를 공개했습니다. 이번 연구에서 선보인 새로운 AI 모델은 기존의 이해 범위를 뛰어넘는 놀라운 문제 해결 역량을 보여주며 주목받고 있습니다.❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambda.ai/papers 📝 The papers are available here: https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/ https://github.com/openai/math 🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible

세상의 모든 앱이 오픈소스화되고 있다... 본인 의사와 상관없이Every app on Earth is now open source... whether it likes it or not

에이전트에는 적절한 도구가 필요하며, Apify MCP는 수천 개의 실행 가능한 도구를 제공합니다. 한 개발자가 7개의 Adobe 앱을 Rust로 재작성해 무료 오픈소스로 공개했습니다. 직접 테스트해 봅시다.Every agent needs proper tools. Apify MCP gives yours thousands of them, ready to run. Use code FIRESHIP25 for $25 in free credits: https://apify.it/4ygURHS A developer just rewrote seven Adobe apps in Rust and open-sourced them for free. Let's test them out. Want more Fireship? 🗞️ Newsletter:

AI 뉴스: Haiku-5.5, Visual ChatGPT, Grok의 새로운 기능 등AI News: Haiku-5.5, Visual ChatGPT, Grok's New Trick, and more!

이번 주 놓쳤을 수 있는 핵심 AI 뉴스를 전합니다. Haiku-5.5 출시, Visual ChatGPT 업데이트, Grok의 새로운 기능 및 주요 AI 도구 소식을 정리했습니다.Here's The AI News You Probably Missed This Week! Get $100 in free credits for @Hyperagent when you sign up for a paid plan here: https://hyperagent.com/invite/MATT100?utm_source=youtube&utm_medium=influencer&utm_campaign=MATT100 Discover More: 🛠️ Explore AI Tools & News: ht