- #1SciML in the Wild: A Diagnostic Study of When Structural Priors Help and When They Hurt
23개국의 저주파수 거시경제 예측을 통해 SciML 모델의 구조적 사전지식이 예측 성능에 미치는 영향을 진단적으로 분석한 연구.
- #2EgoSteer: A Full-Stack System Towards Steerable Dexterous Manipulation from Egocentric Videos
EgoSteer는 대규모 인간 중심 영상 데이터와 최적화된 인프라를 활용해 자유형 언어 지시를 따르는 유연한 이족 조작을 가능하게 하는 전체 스택 시스템이다.
- #4Trust Region Policy Distillation
TOP-D는 기존 OPD의 불안정성을 해결하며 계산 오버헤드 없이 수학적 추론 성능을 25.84% 개선한 정책 디스틸레이션 방법이다.
- #6Weak-to-Strong Generalization via Direct On-Policy Distillation
Direct-OPD는 약한 모델의 RL 학습을 강한 모델에 전이하여 AIME 2024에서 48.3% → 58.3% 성능 향상.
- #7ABot-N1: Toward a General Visual Language Navigation Foundation Model
ABot-N1은 시각 언어 내비게이션의 일반화, 해석성, 안정성을 동시에 달성하기 위한 슬로-패스트 아키텍처 기반의 펀다멘탈 모델이다.
- #8Metacognition in LLMs: Foundations, Progress, and Opportunities
LLMs의 메타인지 능력에 대한 첫 포괄적 리뷰를 제시하며, 기술적 진전과 한계를 분석한다.
- #9ABot-AgentOS: A General Robotic Agent OS with Lifelong Multi-modal Memory
ABot-AgentOS는 장기적 상호작용을 지원하는 다중 모달 메모리와 실행 계층을 결합한 일반적인 로봇 에이전트 운영체제이다.
- #10A 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.
- #11Long-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.
- #12BatteryLake: Agentic, Physics-Grounded Curation of Heterogeneous Battery Aging Data and Benchmarking
BatteryLake는 물리 기반·증거 기반 에이전트를 활용해 배터리 노화 데이터를 표준화된 벤치마크 자산으로 전환하는 데이터 레이크하우스 플랫폼이다.
- #13Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners
GenCeption은 대규모 텍스트-비디오 생성을 기반으로 한 비전 기반 모델로, 다양한 비전 작업에서 최첨단 성능을 보인다.
- #15Scalable Visual Pretraining for Language Intelligence
시각 정보를 활용한 언어 모델 사전 학습이 텍스트 기반 학습보다 성능을 개선한다.
- #164D Human-Scene Reconstruction from Low-Overlap Captures
StudioRecon은 저중첩 카메라에서 4D 인물-환경 재구성을 위한 분리형 접근법을 제안하여 기존 한계를 극복한다.
- #17LightMem-Ego: Your AI Memory for Everyday Life
LightMem-Ego는 일상 생활 지원을 위한 경량 멀티모달 메모리 시스템으로, 현재, 단기, 장기 메모리로 구성된 계층 구조를 통해 사용자 질의에 근거한 응답을 생성한다.
- #22AdvancedMathBench: A Benchmark Suite for Advanced Mathematical Proof Generation and Verification
AdvancedMathBench는 대학 고급 수학 증명 생성 및 검증 능력을 평가하는 벤치마크로, GPT-5.5-xhigh가 UG 64.5%, QE 48.9%에 그친다.
- #24KronQ: LLM Quantization via Kronecker-Factored Hessian
KronQ는 Hessian 기반의 2차 PTQ 방법으로, LLaMA-3-70B 모델에서 2비트 정량화 시 7.93의 퍼플렉시티를 달성한다.
- #25Xiaomi-Robotics-U0: Unified Embodied Synthesis with World Foundation Model
Xiaomi-Robotics-U0는 380억 파라미터를 가진 통합형 체화 시너지 모델로, 다양한 로봇 체화 시나리오에서 최고 성능을 보인다.
- #26VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery
VaseMuseum은 고대 그리스 도자기의 디지털 박물관에서 신뢰성 있는 멀티모달 대화를 지원하는 인지제어 기반 에이전트 프레임워크이다.
- #29Towards 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.
- #30From 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.
- #33Self-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.
- #34Closed-Loop Control with Rule-Aligned Small Language Models and Multi-Agent Self-Correction
SLM과 디지털 트윈 기반 검증 루프를 결합해 엣지에서의 재구성 가능한 자율 제어를 실현한다.
- #35Reliability-Aware Ensemble Classification Under Class Imbalance: A Calibration Study on Liquid-Based Cervical Cytology
LBC 데이터셋에서 클래스 불균형과 신뢰도를 고려한 앙상블 분류 연구를 제시한다.
- #37Proxy Exploration and Reusable Guidance: A Modular LLM Post-Training Paradigm via Proxy-Guided Update Signals
PUST는 LLM 후학습에서 업데이트 신호 탐색과 정책 정렬을 분리하여 비용 효율적이고 재사용 가능한 모듈형 학습 프레임워크를 제시한다.