축별 추가분
건수가 많은 축이 위로 온다. 한 사건이 여러 축에 걸치면 대표 축 한 곳에서만 센다.
⑦3건
멀티모달
- 2026-09-03Chuyan Chen 외 — LLaDA-Image 공개 — 6B 규모 Diffusion Transformer 에 LLaDA2.0-Mini 기반 시각-언어 이해 모듈을 붙인 통합 이미지 생성 프레임워크와 학습 레시피 전체를 공개. 2~4 스텝 추론용 LLaDA-Image-Turbo 를 함께 냈고 parameter-free RMSNorm 과 Muon 최적화기를 사용
- 2026-09-03Hongyu Qu 외 — LatentStream 공개 — 스트리밍 영상 이해에서 "저장하고 검색한다"는 기존 구도를 "검색해서 내재화한다"로 바꾸는 프레임워크. 질의와 무관한 계층적 스트리밍 메모리로 시각 이력을 단기·중기·장기로 조직하고, 잠재 메모리 토큰의 수용 영역을 넓혀 과거 증거를 흡수하며, 그룹별 예측 엔트로피로 계층적 보상을 만들어 메모리를 최적화
③2건
툴·에이전트
- 2026-09-03Zhiyuan Fan 외 — Environment Evolution for Terminal Agents 공개 — 기존 공진화 방식이 on-policy 롤아웃에 의존해 모델이 강해질수록 학습 신호가 마르는 문제를 지적하고, 환경 난이도를 off-policy 로 점진적으로 올리며 세대별로 진화한 환경을 스케줄링하는 방법을 제시
- 2026-09-03Jie Wu 외 — Terminal-Universe 공개 — 기존 에이전트 궤적의 도구 실행 이력이 환경의 구조와 내용을 그대로 드러낸다는 관찰에서 출발해, 파일 작업을 재생해 부분 작업공간을 복원하고 빠진 파일·의존성을 보완하는 방식으로 터미널 환경을 대량 합성. 과제로 쓸 수 있는 환경 37.3k개를 생성했다고 보고
⑪2건
모델 아키텍처·학습 기법
- 2026-09-03Yuntian Deng 외 — Compile by Training 공개 — 자연어 명세를 재사용 가능한 신경망 함수로 "컴파일"하는 방법을 제시. 컴파일 시점에 교사 모델이 작은 어댑터 학습용 예제를 생성하고, 이후 호출은 로컬 어댑터가 처리해 원격 모델 호출의 반복 비용·지연·제공자 의존을 없앤다고 설명. 컴파일에 약 1분이 걸린다고 밝힘
- 2026-08-27Tingyun Li 외 — Boundary-Calibrated Intervention Transfer(BCIT) 공개 — 자율 후속학습 시스템에서 "과거의 학습 성공이 모델이 바뀐 뒤에도 여전히 유효한가"를 묻고, 과거 효과를 원래 맥락에 묶은 뒤 적용 가능 조건을 확인해야만 경험 재사용을 승인하는 방법을 제시
여기 보이는 것은 6건이고, 다른 4개 축을 포함해 5건이 더 있다. 전부 보려면 고급 페이지를 열면 된다.
코어와의 관계
이 파일은
그 주에 늘어난 것만 담는다. 시대 전체를 보려면
코어 학습 모듈을 열면 된다 —
코어는
매주 갱신되는 단 하나의 최신본이고, 여기 주차 파일은
그때의 기록이다.