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[논문 리뷰] Accurate Decoding of Natural Sentences from Non-Invasive Brain Recordings
9명에게서 90시간·2,724 문장의 MEG 를 모으고, CTC 인코더 · 단어 정렬기 · LoRA LLM 을 한 파이프라인으로 묶어 비침습 뇌 신호에서 자연 문장을 WER 39% 로 디코딩한 Meta AI 의 Brain2Qwerty v2
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[논문 리뷰] Agentic Method for Deterministic Validation of Legacy Code Migration
COBOL→Java 마이그레이션 검증에서 입력 탐색이 막히면 하네스 자체를 변형해 새 실행 영역을 열고, 그 변형을 두 언어에 대칭 적용한 뒤 결정론적 parity 오라클로 판정하는 American Express 의 Locksmith Loop
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[논문 리뷰] RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM
단일 패스 추출 대신 추출과 통합을 분리한 GraphRAG 엔진, 그리고 RAG 파이프라인 안의 LLM 에는 세계 지식이 아니라 언어 능력이 필요하다는 가설로 7B 추출기를 정당화한 시스템 논문
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[논문 리뷰] Hierarchical Self-Improvement: A Framework for Task-Specific Evolvable Agent Harnesses
모델을 얼려둔 채 에이전트 하네스만 3계층으로 진화시켜 BALROG 에서 BabyAI +39.3, Crafter +33.0 을 얻고, 그 개선이 어디서 멈추는지까지 실증한 프레임워크
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[논문 리뷰] NVIDIA-labs OO Agents: Native Python Object-Oriented Agents
에이전트를 프롬프트 템플릿·툴 스키마·워크플로 그래프의 조합이 아니라 그냥 Python 객체로 만든다. 메서드가 행동, 필드가 상태, docstring 이 프롬프트, 타입 어노테이션이 계약이다.
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[논문 리뷰] Skaling: Chinchilla's Exponents Meet Kaplan's Coupling
Chinchilla 의 가법형 scaling law 가 강제하는 '모델 크기와 데이터는 독립'이라는 가정을 실측 혼합 편미분으로 반증하고, 외부 지수 하나로 두 축을 결합해 경계 외삽 오차를 10배 넘게 줄인 연구
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[논문 리뷰] ScientistOne: Towards Human-Level Autonomous Research via Chain-of-Evidence
자율 연구 에이전트의 논문은 잘 읽히지만 근거가 끊겨 있다. 논문 75편을 감사해 baseline 전원의 체계적 실패를 드러내고, 모든 claim 을 근거에 묶은 채로 논문을 쓰는 시스템을 제시한 Google Cloud AI Research 의 작업.
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[논문 리뷰] Frontis-MA1: Training an AI4AI Model towards Recursive Self-Improvement in Machine Learning Engineering
Draft·Improve·Debug·Crossover 네 개의 원자 operator 를 post-training 과 진화 탐색이 공유하게 만든 오픈 풀스택. 35B 모델이 RTX 4090 한 장·12시간 예산에서 MLE-Bench Lite 71.21% 를 찍는다.
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[논문 리뷰] Kimi K3: Open Frontier Intelligence
2.8T 파라미터 · 104B 활성 · 1M 컨텍스트의 오픈 웨이트 MoE. Kimi Delta Attention, Attention Residuals, Stable LatentMoE 로 Kimi K2 대비 scaling 효율을 2.5배 끌어올린 프런티어 모델.
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[논문 리뷰] Autodata: An agentic data scientist to create high quality synthetic data
LLM 에이전트가 데이터 사이언티스트처럼 합성 데이터를 만들고, 평가하고, 레시피를 고쳐가며 반복하는 Autodata 프레임워크 — 그리고 그 에이전트 자체를 메타 최적화하는 방법.
