1. 복잡한 작업 위한 에이전트 지능 확장 (▲175)
2. 개방형 진입 가능 옴니모달 세계모델 (▲66)
3. 이커머스 라방용 옴니모달 이해모델 (▲55)
4. LLM 에이전트 시대의 그래프 엔지니어링 (▲47)
5. 개념 스케일링 기반 이미지 편집 강화 (▲46)
6. 대규모 MoE용 효율적 하이퍼파라미터 전이 (▲42)
7. 경량 어댑터로 무한 길이 영상 편집 (▲36)
이번 주 연구자들이 가장 많이 읽은 논문 1위는 복잡한 작업을 위한 에이전트 지능 확장 연구다. 추론 능력이 아니라 오래 버티는 지구력이 이 경쟁의 진짜 승부처라는 주장이다.
기존 AI는 파일과 코드, 검색을 오래 다루며 실패를 복구하는 지구력이 부족했다. 이 논문은 실행 환경을 다양화하고 여러 에이전트가 작업을 나눠 병렬 처리한 뒤 통합하도록 훈련한다.
그래프 엔지니어링, 이미지 편집, 하이퍼파라미터 전이, 무한 길이 영상 편집까지 나머지 논문들도 결국 같은 방향을 가리킨다.