- #1Dual Latent Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation
LaMem-VLA는 VLA 모델의 단기적 시야 편향을 해결하기 위해 잠재 공간 내에서 이중 잠재 메모리 토큰을 생성하고 결합하는 새로운 프레임워크이다.
- #2JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC) V1: An Industrial-Scale LLM/VLM-Centric Solution for Item Understanding, Management, and Applications
JD.com이 LLM/VLM 기반의 Oxygen AIIC를 구축하여 100억 개 이상의 상품에 대한 지식을 자동화하고, 94.2% 정확도로 관리 효율성 향상.
- #3WildCity: A Real-World City-Scale Testbed for Rendering, Simulation, and Spatial Intelligence
WildCity는 도시 규모의 실제 환경 데이터를 수집한 다중 모달 데이터셋으로, AI의 대규모 공간 인지 연구를 촉진한다.
- #4Scaling Mixture-of-Experts Video Pretraining for Embodied Intelligence
LingBot-Video는 MoE 기반의 영상 사전학습 모델로, 실체 지능을 위한 효율적이고 물리적 현실성을 갖춘 비디오 생성 모델을 제시한다.
- #5RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies
RoboDojo는 시뮬레이션과 실제 환경에서 일반적인 로봇 조작 정책을 종합적으로 평가하는 통합 벤치마크를 제시한다.
- #6Automating the Design of Embodied Agent Architectures
AgentCanvas와 KDLoop를 활용한 AAS를 통해 3×4 실험 행렬에서 성공률 5~10% 개선을 달성했으나, 로우롤 노이즈와 로컬 최적화 문제도 드러남.
- #7Gemma 4 Technical Report
Gemma 4는 2.3B~31B 파라미터의 오픈 가중치 멀티모달 모델로, 사고 모드와 인코더 없는 아키텍처를 통해 성능과 효율성을 동시에 향상시킴.
- #8AlayaWorld: Long-Horizon and Playable Video World Generation
AlayaWorld는 자동 생성 및 실시간 상호작용이 가능한 게임 세계를 구축하는 오픈소스 프레임워크이다.
- #9From Foundation to Application: Improving VLA Models in Practice
LingBot-VLA 2.0은 60,000시간의 대규모 데이터와 확장된 액션 공간, 예측 역학 모델링을 통해 실제 로봇 적용에 가까운 VLA 모델을 제시한다.
- #10Accurate, Interdisciplinary and Transparent Structure-property Understanding with Deep Native Structural Reasoning
SciReasoner는 생물학, 화학, 재료과학 분야에서 구조-특성 관계를 정확하고 해석 가능한 방식으로 추론하는 다중 모달 과학 기초 모델이다.
- #11CanvasAgent: Enabling Complex Image Creation and Editing via Visual Tool Orchestration
CanvasAgent는 복잡한 이미지 생성 및 편집 작업을 위해 11개의 이질적 시각 도구를 다중 턴 인터랙션으로 조율하는 툴-증강형 멀티모달 에이전트이다.
- #12Large Behavior Model: A Promptable Digital Twin of the Retail Customer
대규모 소매 거래 데이터를 기반으로 고객 행동을 시뮬레이션하는 LBM(Large Behavior Model)을 제안하여, 고객 디지털 트윈 구축 기반을 제시한다.
- #13DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation
DSpark은 고성능 추론과 적응적 검증을 결합한 신뢰도 기반 추측 디코딩 프레임워크로, DeepSeek-V4에서 사용자당 생성 속도를 60~85% 향상시킨다.
- #14Hierarchical Sparse Attention Done Right: Toward Infinite Context Modeling
HiLS-Attention은 학습 가능한 청크 선택을 통해 긴 문맥에서도 효율적이고 정확한 어텐션을 제공하는 새로운 스파스 어텐션 메커니즘이다.
- #15Vision as Unified Multimodal Generation
SenseNova-Vision은 단일 모델로 다양한 시각 작업을 통합 생성하는 멀티모달 생성 모델로, 텍스트와 이미지를 통한 유연한 출력을 지원한다.
- #163D HAMSTER: Bridging Planning and Control in Hierarchical Vision Language Action Models through 3D Trajectory Guidance
3D HAMSTER는 3D 경로 예측을 통해 계층적 VLA 모델의 계획과 제어 간 격차를 해소한다.
- #17AgentLens: Production-Assessed Trajectory Reviews for Coding Agent Evaluation
AgentLens는 코드 에이전트의 전체 실행 흐름을 평가하는 프로덕션 기반 벤치마크이다.
- #18SkillOpt-Lite: Better and Faster Agent Self-evolution via One Line of Vibe
SkillOpt-Lite는 Zeroth-Order 최적화와 파일 기반 디버깅을 결합한 최소한의 파이프라인으로, GPT-5.4-nano 모델에서 GPT-5.5를 초과하는 성능을 달성한다.
- #19Infinite Worlds with Versatile Interactions
LingBot-World 2.0는 720p 60fps 실시간 대응, 무한 상호작용, 에이전트 기반 제어를 갖춘 진화형 월드 모델 시스템이다.
- #20LLM-as-a-Tutor: Policy-Aware Prompt Adaptation for Non-Verifiable RL
LLM-as-a-Tutor는 정책에 따라 프롬프트 어댑테이션을 수행해 비검증 가능 RL의 학습 신호를 개선한다.
- #21Parallelized Autoregressive Decoding for Omni-Modal Dense Video Captioning
PadCaptioner는 다중 이벤트 영상 캡션 생성에서 손실 없는 병렬 생성을 가능하게 하는 새로운 자동 회귀 프레임워크이다.
- #22TurnOPD: Making On-Policy Distillation Turn-Aware for Efficient Long-Horizon Agent Training
TurnOPD는 장기적 에이전트 학습을 위한 효율적인 온-파일리 디스틸레이션 전략이다.
- #23MentalThink: Shaping Thoughts in Mental SVG World
MentalThink는 SVG 기반 시각적 추론 파이프라인을 통해 MLLM의 공간 이해와 추론 능력을 향상시키는 새로운 패러다임이다.
- #24Flex-Forcing: Towards a Unified Autoregressive and Bidirectional Video Diffusion Model
Flex-Forcing은 단일 모델 내에서 자동회귀와 양방향 비디오 생성을 통합하는 유연한 추론 프레임워크이다.
- #25PointDiT: Pixel-Space Diffusion for Monocular Geometry Estimation
PointDiT는 DINOv3 기반 이미지 토큰 조건부로 ViT 기반의 픽셀 공간 디퓨전 모델을 사용하여 단일 이미지에서 3D 포인트 맵을 생성하는 최소한의 구조를 제안한다.