학습 데이터·후속학습Haozhe Liu 외 (NVIDIA 외)
SoL-Pi 공개
SoL-Pi 공개 — 코딩 에이전트의 하네스 층에서 재귀적 자기개선 루프를 돌려 최적화함. GPT-5.6 Sol·Opus 5 에서 Pi 와 성능은 비슷하면서 토큰 트래픽 44.7~49.0% 감소, API 비용 약 1/3 절감, 시간당 비용은 네이티브 대비 $8.75~13.50, Pi 대비 $4.36~5.71 절감. 행동 실행·컨텍스트 압축·관측 처리·위임 읽기 네 기전을 특정했고 51개 과제 EdgeBench 에서 전이를 확인함.
왜 중요한가
자기개선의 대상이 모델 가중치가 아니라 하네스 설정이라는 점이 핵심 — 같은 모델로 비용만 3분의 1 줄이는 여지가 아직 남아 있다는 실측이다.
출처 — 1차 출처만 싣고, 직접 이동해 확인할 수 있어요
논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2609.205192026년 9월 21일에 더한 조각 · 그 주 보기
같은 주에 나온 조각09.18업데이트를 원자적(atomic)으로 바꿈공식 발표09.18Grok Voice Transcribe 2.0 공개공식 발표09.18임베디드 평가 파트너십 발표공식 발표09.18호주 청소년 안전 청사진(Australian Youth Safety Blueprint) 공개공식 발표