- #1Long-Horizon-Terminal-Bench: Testing the Limits of Agents on Long-Horizon Terminal Tasks with Dense Reward-Based Grading
Long-Horizon-Terminal-Bench는 46개의 장기적 터미널 작업을 포함한 새로운 벤치마크로, 기존보다 훨씬 높은 수준의 계획과 실행 능력을 평가한다.
- #2Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners
GenCeption은 대규모 텍스트-비디오 생성을 기반으로 한 비전 기반 모델로, 다양한 비전 작업에서 최첨단 성능을 보인다.
- #4A Sovereign, Open-Source Foundation Model for German and English
Soofi S 30B-A3B는 독일어와 영어를 지원하는 오픈소스 MoE-하이브리드 Mamba-Transformer 기반의 30B 파라미터 모델로, 3B만 활성화하며 높은 성능과 투명성을 갖춘 독일 산업 클라우드에서 개발되었다.
- #6Self-Guided Test-Time Training for Long-Context LLMs
Self-Guided TTT(S-TTT)는 LLM이 자체적으로 유의미한 문맥 구간을 선별해 테스트 시점에 학습함으로써, 긴 문맥 처리 성능을 15%까지 향상시킨다.
- #7Trust Region Policy Distillation
TOP-D는 기존 OPD의 불안정성을 해결하며 계산 오버헤드 없이 수학적 추론 성능을 25.84% 개선한 정책 디스틸레이션 방법이다.
- #11Scalable Visual Pretraining for Language Intelligence
시각 정보를 활용한 언어 모델 사전 학습이 텍스트 기반 학습보다 성능을 개선한다.
- #25KronQ: LLM Quantization via Kronecker-Factored Hessian
KronQ는 Hessian 기반의 2차 PTQ 방법으로, LLaMA-3-70B 모델에서 2비트 정량화 시 7.93의 퍼플렉시티를 달성한다.
- #26VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery
VaseMuseum은 고대 그리스 도자기의 디지털 박물관에서 신뢰성 있는 멀티모달 대화를 지원하는 인지제어 기반 에이전트 프레임워크이다.
- #29From RGB Generation to Dense Field Readout: Pixel-Space Dense Prediction with Text-to-Image Models
ReChannel은 텍스트-이미지 생성 모델을 활용한 밀집 예측에서 VAE 디코더를 제거하고, 토큰-로컬 선형 헤드를 통해 33K 파라미터로 빠르고 정확한 예측을 달성한다.
- #32PanoWorld: Real-World Panoramic Generation
PanoWorld는 회전 불변성을 활용한 확장 가능한 팬오라마 월드 모델로, World360 데이터셋에서 기존 방법 대비 우수한 성능을 보인다.
- #34Towards Mechanistically Understanding Why Memorized Knowledge Fails to Generalize in Large Language Model Finetuning
LLM 미세조정 시 암기된 지식이 추론에 활용되지 않는 "Knowing–Using Gap"을 메커니즘적으로 분석하고, 이를 58–75% 개선하는 간단한 휴리스틱 전략을 제시한다.
- #35SAM-MT: Real-Time Interactive Multi-Target Video Segmentation
SAM-MT는 SAM2 기반으로, 실시간 다목적 영상 분할을 위한 효율적인 프레임워크로, 10개 대상에서도 36 FPS 이상 성능을 보인다.
- #36ARDY: Autoregressive Diffusion with Hybrid Representation for Interactive Human Motion Generation
ARDY는 실시간 텍스트 및 운동 제약 조건을 기반으로 고정밀 인체 운동을 생성하는 오토리그레시브 디퓨전 모델이다.
- #37A Sparse and Truncated State Vector Simulator for Peaked Circuits
고정밀도가 아닌 가장 확률이 높은 비트열을 예측하는 피크드 회로를 위한 희소 상태 벡터 시뮬레이터를 제시한다.
- #38Teaching LLMs a Low-Resource Language: Enhancing Code Completion in Pharo
Pharo 언어에 맞춘 LLM 기반 코드 완성 성능을 향상시키는 방법을 제시한다.
- #39Flow-ERD: Agent-type Aware Flow Matching with Entropy-Regularized Distillation for Diverse Traffic Simulation
Flow-ERD는 현실성과 다양성을 동시에 추구하는 다중 에이전트 교통 시뮬레이터로, AFM과 ERD 모듈을 결합하여 WOSAC 벤치마크에서 1위 성적을 달성했다.
- #40PhyMRI-SR: Toward Physics-Aware MRI Image Super-Resolution
PhyMRI-SR은 MRI 공간 해상도와 SNR의 물리적 관계를 고려한 초해상화 기법으로, 2D GS와 물리 제약 모델링을 결합하여 동적 해상도를 지원한다.
- #41Flash-BoN: Instant Drafts for Inference-Time Scaling in Diffusion Models
Flash-BoN은 생성-검증-정제 파이프라인을 통해 고정된 시간 예산 내에서 더 많은 후보를 탐색하여 확산 모델의 추론 성능을 향상시키는 방법이다.
- #42A Quantized Native Runtime for On-Device Semantic Audio Generation
Aria는 텍스트-음악 생성 모델을 저사양 기기에서 실행할 수 있도록 8비트/4비트 정량화와 활성화 조정을 결합한 네이티브 런타임이다.
- #43Can Dialects Be Steered Like Languages? Sparse Neurons and Distributed Directions in Arabic LLMs
아랍어 대형 언어 모델에서 방언 제어를 위해 뉴런 기반 및 벡터 기반 두 가지 추론 시 조절 방법을 제안한다.
- #44Imagined Rollouts are Kinematic, Not Dynamic: A Diagnosis of Long-Horizon World-Model Failure
장기적 세계 모델 실패는 동역학적 오류가 아닌 운동학적 일관성 오류에서 비롯된다.
- #45MedPMC: A Systematic Framework for Scaling High-Fidelity Medical Multimodal Data for Foundation Models
MedPMC는 610만 개의 PMC 논문에서 1,100만 개의 의료 이미지-텍스트 쌍을 자동으로 추출하고 정제하여 의료 멀티모달 기초 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 고정밀 데이터프레임워크를 제시한다.
- #46Phone Segmentation and Recognition through Phonological Activation Mapping
S3M 기반 SPAM 모듈을 활용해 단 1분 미만의 전사 데이터로 음소 분할 및 인식 성능을 달성한다.
- #47TESSERA v2: Scaling Pixel-wise Earth Foundation Models
TESSERA v2는 1B 파라미터의 대규모 EO 기초 모델을 학습하고, 16차원의 Matryoshka 임베딩으로 압축하여 기존 모델을 초과하는 성능을 보인다.
- #48Token-Based Dual-view Fusion and Adaptation of Large Vision Models for Breast Cancer Classification
이 연구는 토큰 기반의 이중 뷰 퓨전과 프롬프트 기반 적응을 결합한 Vision Transformer 기반의 유방암 분류 프레임워크를 제안한다.