- #1Harness Handbook: Making Evolving Agent Harnesses Readable,Navigable, and Editable
현대 AI 에이전트의 허네스 진화를 효율화하기 위해 행동 중심의 자동 생성 가이드인 Harness Handbook과 BGPD 프로세스를 제안한다.
- #2LIGO-PINN: Learned Initialization via Gated Optimization to Alleviate Convergence Failures in Physics Informed Neural Networks
LIGO-PINN은 PINN의 수렴 실패를 해결하기 위해 초기 가중치 학습을 통한 Gated Layerwise 최적화를 제안한다.
- #3KeyFrame-Compass: Towards Comprehensive Evaluation of Keyframe-Conditioned Video Generation
KeyFrame-Compass는 키프레임 조건을 기반으로 한 동영상 생성 모델의 종합적 평가를 위한 벤치마크를 제시한다.
- #4MultiRef-Compass: Towards Comprehensive Evaluation of Multi-Reference-to-Audio-Video Generation
MultiRef-Compass는 다중 참조 기반 오디오-비디오 생성(MR2AV)을 종합적으로 평가하기 위한 벤치마크로, 350개 샘플과 4차원 평가 프로토콜을 제공한다.
- #5Self-Improvements in Modern Agentic Systems: A Survey
자체적으로 진화하는 현대 에이전트 시스템을 체계적으로 분류하고, 기초 모델 개선과 스캐폴드 개선이라는 두 주요 경로를 제시한 조사 논문.
- #6SPEAR: A Simulator for Photorealistic Embodied AI Research
SPEAR은 Unreal Engine 기반 시뮬레이터의 제한을 극복한 프로그래밍 가능하고 빠른 광학실감 시뮬레이터로, 14,000개 이상의 UE 함수를 Python에 노출하며 73 FPS의 렌더링 성능을 제공한다.
- #7Spectral Rewiring for Exploration, Purification, and Model Merging
- #8XCT-SAM: Sequential Parameter-Efficient Domain Adaptation of SAM for Industrial XCT Defect Segmentation
- #9KnowAct-GUIClaw: Know Deeply, Act Perfectly, Personal GUI Assistant with Self-Evolving Memory and Skill
KnowAct-GUIClaw는 OpenClaw의 GUI 조작 및 자기진화 기능을 개선한 크로스플랫폼 개인 보조 프레임워크로, 64.1% 성능을 달성했다.
- #10Boogu-Image-0.1: Boosting Open-Source Unified Multimodal Understanding and Generation
Boogu-Image-0.1은 오픈소스 통합 멀티모달 모델로, 텍스트-이미지 생성 및 편집 성능을 제한된 예산으로 향상시킨다.
- #11UniVR: Thinking in Visual Space for Unified Visual Reasoning
- #12VideoChat3: Fully Open Video MLLM for Efficient and Generalist Video Understanding
- #13Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters for Emergent Reasoning
1조 파라미터 규모의 Ring-2.5-1T-Zero 모델을 통해 Zero RL 기반 추론 능력이 자발적으로 발현되며, 기존 휴리스틱이 불필요해짐.
- #14RoboTTT: Context Scaling for Robot Policies
RoboTTT는 8K 타임스텝의 긴 컨텍스트를 처리하면서 추론 지연 없이 로봇 정책 성능을 87% 향상시키는 시퀀스 모델이다.
- #15SEED: Self-Evolving On-Policy Distillation for Agentic Reinforcement Learning
SEED는 정책이 스스로 생성한 후시적 스킬을 활용해 토큰 수준의 정밀한 지도를 생성하는 자기 진화형 온폴리시 디스틸레이션 프레임워크이다.
- #16Information-Theoretic Limits of Reliability and Scaling in Language Models
LLM의 성능 한계를 정보 이론적 관점에서 정량화하고, Chinchilla 스케일링 법칙을 이론적으로 설명한다.
- #17SearchOS-V1: Towards Robust Open-Domain Information-Seeking Agent Collaboration
SearchOS는 다중 에이전트 협업을 통해 개방적 도메인 정보 탐색의 안정성과 효율성을 향상시키는 시스템 레벨 프레임워크이다.
- #18BadWAM: When World-Action Models Dream Right but Act Wrong
BadWAM은 WAM 모델의 상상과 실행 사이의 비동기적 결함을 악용하는 새로운 적대적 공격 프레임워크로, 96.5%에서 43.1%로 성능을 급격히 저하시킬 수 있음을 보여준다.
- #19LongStraw: Long-Context RL Beyond 2M Tokens under a Fixed GPU Budget
- #20PolicyShiftGuard: Benchmarking and Improving Policy-Adaptive Image Guardrails
PolicyShiftGuard는 정책 변화에 적응하는 이미지 가드레일을 평가하고 향상시키는 데 기여하는 새로운 모델과 벤치마크를 제시한다.
- #21AgentCompass: A Unified Evaluation Infrastructure for Agent Capabilities
- #22MetaView: Monocular Novel View Synthesis with Scale-Aware Implicit Geometry Priors
MetaView는 단일 이미지에서 대규모 시점 변화를 처리하는 확산 기반의 단안 신규 시점 합성 프레임워크로, 명시적 3D 재구성을 생략하면서도 기하학적 일관성과 정밀한 제어를 달성한다.
- #23GigaWorld-Policy-0.5: A Faster and Stronger WAM Empowered by AutoResearch
GigaWorld-Policy-0.5는 미래 영상 생성 없이도 빠른 추론을 가능하게 하는 혁신적인 World Action Model(WAM)이다.
- #24From Pixels to States: Rethinking Interactive World Models as Game Engines
게임 엔진의 action-state-observation 루프를 기반으로 한 대화형 게임 세계 모델링을 체계적으로 분석하고, 90시간 분량의 Black Myth: Wukong 데이터셋을 제시한다.
- #25Concurrent Image Understanding and Generation: Self-Correcting Coupled Markov Jump Processes
CO₂Jump는 SC-CMJP 프레임워크를 기반으로, 텍스트와 이미지를 동시 생성하며 모달 간 모순을 자동으로 수정하는 새로운 샘플러를 제안한다.