주간 분야별 주목 논문
2026년 10월 5일 ~ 2026년 10월 11일. AI 논문은 Hugging Face Daily Papers 추천 순, 의료·헬스케어는 Europe PMC(PubMed Central·bioRxiv·medRxiv)의 오픈 액세스 논문에서 골랐습니다.
분야별 바로가기 · 고른 논문이 많은 분야부터
언어 모델
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On-policy 파라미터 업데이트 방향이 LLM 사후학습의 일반화를 좌우한다
On-Policy Parameter Update Direction Underlies Generalization in LLM Post-Training
SFT는 일정한 방향으로, On-policy 학습은 방향을 계속 바꾸며 파라미터를 업데이트한다는 차이를 밝히고, 이를 SFT의 일반화 개선 원리로 활용하려 한 연구
arXiv 2609.36659 · 추천 87 · 2026-09-29 · PDF
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Latent-MOPD: Hidden Representation 수준의 멀티 Teacher On-policy Distillation
Latent-MOPD: Latent Multi-Teacher On-Policy Distillation
여러 전문 Teacher 모델의 출력 분포뿐 아니라 Hidden State까지 Student에 전하는, LLM 최초의 Representation 수준 멀티 Teacher OPD 방법
arXiv 2610.02381 · 추천 70 · 2026-10-01 · PDF
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질문을 의심하라: 추론 모델의 자기 진화를 지속시키는 방법
Questioning the Questions: Sustaining Self-Evolution in Reasoning Models
스스로 만든 문제로 반복 학습하면 성능이 무너지는 원인을 잘못된 문제와 수학적으로 같은 변형 문제의 누적으로 짚어내고, 자기 진화를 이어가는 방법을 탐구
arXiv 2610.04299 · 추천 70 · 2026-10-03 · PDF
생성형 미디어
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UltraText Bench: 이미지 생성의 텍스트 렌더링을 평가하는 한영·중영 이중언어 벤치마크
UltraText Bench: A Comprehensive Bilingual Benchmark for Evaluating Visual Text Rendering in Image Generation
24개 실제 장면, 3단계 난이도의 프롬프트 432개로 이미지 속 여러 영역에 긴 글자를 정확히 그려 넣는지 평가하는 영어·중국어 벤치마크
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FrameMorrow: 미래 정보를 기준으로 과거 프레임을 고르는 장시간 영상 생성
FrameMorrow: Future-guided Frame Selection with Prospective Tokens for Long-Horizon Video Generation
현재가 아니라 앞으로 필요할 정보를 기준으로 생성 이력을 골라 쓰자는 발상으로, 길어지는 영상 생성의 기억 비용과 중복 문제를 다룬 연구
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GRACE: 효율적인 영상 생성을 위한 생성 인지형 잠재 압축
GRACE: Generation-aware latent compression for efficient video generation
고압축 영상 오토인코더가 기존 DiT와 어긋나 재학습 비용이 드는 문제를 짚고, 생성 품질을 고려해 잠재 공간을 압축해 영상 확산 모델을 가속하는 방법
컴퓨터 비전
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EditHero: 장기 부품 단위 3D 편집 벤치마크
EditHero: A Benchmark for Long-Horizon Part-Level 3D Editing and Vibe Modeling
자연어 지시와 목표 이미지로 여러 차례 이어지는 부품 단위 3D 편집을 평가하는 최초의 벤치마크로, 에이전트형과 비에이전트형 편집 방식을 비교
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World Embedding Benchmark: 영상 Representation이 물리 정보를 담는지 평가
World Embedding Benchmark
유체·고체역학·광학 등 80개 계열 8,000개 시뮬레이션 영상과 물리 주석으로 영상 Representation이 물리 정보를 얼마나 담는지 3가지 과제로 측정
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Tetris3D: 서로 맞물리는 물체로 3D 장면 생성하기
Tetris3D: 3D Scene Generation With Objects That Fit Together
주변 물체의 형상과 물리 관계를 조건으로 각 물체를 생성해 단일 이미지에서 물리적으로 맞물리는 3D 장면을 복원하고, 120만 장면 데이터셋 ComOb도 공개
멀티모달
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VepAgent: 도구 활용 강화학습으로 인과 전이를 잇는 영상 사건 예측 에이전트
VepAgent: Bridging Causal-Transition via Tool-Augmented Reinforcement Learning for Video Event Prediction
관찰된 마지막 상태에서 미래 사건으로 이어지는 논리적 흐름을 명시적으로 모델링하고, 도구 활용 강화학습을 결합해 영상 사건 예측을 강화한 에이전트 프레임워크
arXiv 2610.06293 · 추천 55 · 2026-10-05 · PDF
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OmniReasoning: 오디오·비주얼 결합 추론의 한계에 도전
OmniReasoning: Pushing the Limits of Audio-Visual Joint Reasoning
소리와 영상 증거가 모두 있어야 풀리는 1,150문항 벤치마크, 자동 데이터 엔진, 학습 방법을 함께 제시해 오디오·비주얼 결합 추론을 평가하고 끌어올림
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OneSearch-VL: 이미지·영상을 아우르는 통합 멀티모달 딥리서치 에이전트
OneSearch-VL: Unified Multimodal Deep Research Agent for Image and Video
시각 근거·엔터티 관계·출처 사실을 잇는 증거 그래프(VGEG)를 중심으로 단일·다중 이미지와 영상 딥리서치를 하나의 에이전트로 통합
음성·오디오
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DEFINE: 예시 음성으로 억양을 조절하는 제로샷 TTS
DEFINE: Exemplar-Guided Accent Control for Zero-Shot TTS
화자 음색과 억양을 서로 다른 예시 음성으로 분리해 조건화하고, 재학습 없이 가중치 하나로 억양 강도를 연속 조절하는 제로샷 TTS
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WorldSonus: 월드 모델에 소리를 입히다
WorldSonus: Bringing Sound to Worlds
실시간 스트리밍 생성, 중간 소리 지시 대응, 장면·카메라에 맞춘 공간 스테레오를 목표로 한 월드 모델용 대화형 영상-오디오 생성 프레임워크
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HelixWorld: 실시간 대화형 오디오·비주얼 월드 모델
HelixWorld: A Real-time Interactive Audio-Visual World Model
사용자 조작에 따라 영상과 카메라 기반 공간 스테레오 사운드가 함께 변하는 실시간 월드 모델로, 소리 없는 기존 월드 모델의 한계를 겨냥
에이전트
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재귀적 자기 재작성으로 복잡한 과제의 Trajectory 확장하기
Scaling Trajectories for Complex Tasks through Recursive Self-Rewrite
모델 하나가 여러 하네스에서 찾은 성공 풀이를 일반 하네스용 학습 Trajectory로 재구성하는 RSR을 제안, 약 3천 개 터미널 과제 중 759개를 해결
arXiv 2610.02826 · 추천 103 · 2026-10-02 · PDF
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VeriHarness: 장기 과제를 위한 에이전트형 검증의 확장
VeriHarness: Scaling Agentic Verification for Long-Horizon Tasks
정답·채점 기준 없이도 LLM에 작업 공간과 증거 도구를 줘 에이전트형 검증자로 만들고, 여러 Rollout 중 믿을 주장을 가려내는 방법
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HyperBrowseComp: 웹 브라우징 에이전트를 위한 다국어·멀티모달 스트레스 테스트
HyperBrowseComp: A Multilingual and Multimodal Stress Test for Web-Browsing Agents
13개 언어 원어민이 직접 쓴 423개 고난도 질문으로 영상·스캔 문서·지도 등 이질적 출처를 뒤져야 하는 웹 브라우징 에이전트 벤치마크
arXiv 2610.03574 · 추천 60 · 2026-10-02 · PDF
피지컬 AI·로봇
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MotorMind: 범용 VLM으로 제로샷 로봇 조작하기
MotorMind: Scaffolding General Vision Language Models for Zero-Shot Robot Manipulation
외부 도구에 의존하지 않고 범용 VLM이 원격 조종자처럼 관찰에서 바로 추론해 행동을 내리도록 해 제로샷 로봇 조작을 시도한 연구
arXiv 2609.38078 · 추천 114 · 2026-09-29 · PDF
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ProWAM: 점진적 시각 계획을 갖춘 월드 액션 모델
World Action Modeling with Progressive Visual Planning
행동과 함께 순서 있는 희소 시각 하위 목표를 예측해 장기 과제 수행 내내 행동 생성을 이끄는 월드 액션 모델
arXiv 2610.02508 · 추천 97 · 2026-10-01 · PDF
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NAVA-WAM: 영상에서 직접 행동 사전지식을 배우는 월드 액션 모델
Native Action-Prior Learning from Videos for World Action Models
행동 라벨 없는 관찰 영상만으로 행동 정책을 직접 사전학습해, 비싼 로봇 행동 주석 데이터 의존을 줄이는 월드 액션 모델 학습법
arXiv 2610.03391 · 추천 88 · 2026-10-02 · PDF
강화학습
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Self-Retrospection Distillation: 사후 경험을 사전 예측력으로 바꾸기
Self-Retrospection Distillation: Turning Post-hoc Experiences into Prior Foresight
모든 Rollout의 보상이 같아 학습 신호가 사라지는 RLVR 한계를 겨냥해, 사후 경험으로 행동 전 예측을 지도하는 전망 학습과 SRD를 제안
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MiMo-V2.6: 자기 개선을 향한 강화학습 확장
MiMo-V2.6: Scaling Reinforcement Learning Towards Self-Improvement
옴니모달 모델 MiMo-V2.6 시리즈 기술 보고서로, 최대 1M 컨텍스트에서 비동기 학습 등 세 방향으로 강화학습 연산을 키운 과정을 공개
arXiv 2610.11959 · 추천 74 · 2026-10-08 · PDF
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MetaRubric: 루브릭 기반 강화학습을 위한 보상 학습
MetaRubric: Learning to Reward for Rubric-Based Reinforcement Learning
응답에 없는 정보에도 점수를 주는 '공허한 점수' 문제를 짚고, 반사실 프롬프트와 루브릭 적응을 번갈아 써서 루브릭 보상의 신뢰도를 높임
효율·인프라
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LoGRA: 저랭크 그래디언트 스케치로 LLM 강화학습 확장
LoGRA: Scaling LLM Reinforcement Learning with Low-Rank Gradient Sketches
그래디언트를 저랭크로 압축하고 KL 예측으로 업데이트 크기를 조절해 LLM 강화학습 사후학습의 메모리 사용량을 최대 45.7% 줄임
arXiv 2610.06647 · 추천 147 · 2026-10-05 · PDF
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TRIAGE: 네이티브 NVFP4 강화학습의 불일치 안정화
TRIAGE: Direction-Aware Mismatch Stabilization of Native NVFP4 Reinforcement Learning
저정밀 NVFP4 실행 시 학습기와 샘플러 간 불일치가 정책 업데이트 방향과 어떻게 얽혀 학습을 흔드는지 분석하고 이를 안정화하는 방법을 제안
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MC-Sparse: Diffusion Transformer의 Dense-Sparse 어텐션 격차 해소
MC-Sparse: Deconstructing and Closing the Dense-Sparse Attention Gap in Diffusion Transformers
높은 희소도에서 품질이 떨어지는 원인을 세 가지로 분해하고, 학습 없이 개별 KV 토큰을 고르는 희소 어텐션으로 영상·3D 생성 지연을 줄임
AI 보안
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LTBD: 프롬프트 인젝션 방어를 위한 학습형 신뢰 경계 구분자
LTBD: Learnable Trust-Boundary Delimiters for Prompt Injection Defense
LLM 파라미터는 그대로 두고 소수의 학습형 구분자로 입력의 신뢰 출처를 명시해 외부 데이터 속 악성 지시를 막는 경량 방어 기법
arXiv 2610.11634 · 2026-10-08 · PDF
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규칙 파일 프롬프트 인젝션을 통한 코딩 에이전트 패키지 환각 공격
Package Hallucination Attacks on Coding Agents through Prompt Injection in Rule Files
AGENTS.md 같은 공유 규칙 파일에 악성 프롬프트를 심어 코딩 에이전트가 공격자 패키지를 설치하게 만드는 공격과 이를 최적화하는 PackHallu를 제시
arXiv 2610.09264 · 2026-10-07 · PDF
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AdvSim2Real: 웹 월드 모델 안에서 적응형 프롬프트 인젝션에 맞서 웹 에이전트 훈련
AdvSim2Real : Training Web Agents Against Adaptive Prompt Injection in a Web World Model
과제 커리큘럼·인젝션 공격자·에이전트를 웹 월드 모델 안에서 함께 진화시켜, 고정 공격 학습의 한계를 넘는 웹 에이전트 방어 훈련법
arXiv 2610.08773 · 2026-10-06 · PDF
안전·정렬
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실전 환경의 출처 선호: LLM 에이전트는 출처로 항목을 고른다
Source Preference in the Wild: How LLM Agents Favor Items by Source, and How to Reduce It
12개 에이전트 모델이 쇼핑·숙소·논문 추천에서 같은 조건의 항목도 출처에 따라 편애하며, 이 선호가 요구 충족도보다 클 수 있음을 보이고 완화 방법을 제시
arXiv 2610.03195 · 추천 47 · 2026-10-02 · PDF
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LLM이 생각한 대로 말하게 하기: CoT와 내부 추론의 정렬 측정·개선
Making LLMs Say What They Think: Measuring and Improving CoT-Interpretability Alignment
CoT 서술과 해석 도구로 탐지한 모델 내부 추론 전략의 일치도를 재는 지표 CIA를 제안하고, 세 과제에서 측정하며 개선 방법을 탐구
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U-Space: 언어 모델의 불확실성이 언제, 왜 생기는지 밝히기
U-Space: Uncovering When and Why Uncertainty Arises in Language Models
반복 생성이나 별도 모델 없이, 추론 과정에서 불확실성이 어디서 생기고 어떻게 변하는지 드러내 개별 답변의 신뢰도 판단을 돕는 접근
과학·바이오
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PDE-JEPA: 매개변수형 편미분방정식의 잠재 동역학 예측 Representation 학습
PDE-JEPA: Predictive Representation Learning of Latent Dynamics Modeling for Parametric PDEs
재구성 대신 예측 기반 Representation 사전학습이 물리 정보를 풍부히 보존함을 보이고, 이를 바탕으로 PDE 동역학 모델 PDE-JEPA를 제안
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옵티마이저를 최적화하다: 언어 모델이 더 빠른 분자 구조 최적화 알고리즘을 찾다
Optimizing the Optimizer: Language Models Discover Faster Molecular Relaxation Algorithms
에이전트가 양자화학 구조 최적화기 자체를 고쳐 쓰며 힘 계산 횟수를 줄이도록 해, 가장 빠른 오픈소스 Sella를 출발점으로 AutoSella를 도출
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단백질 접힘 학습은 더 넓은 추론 능력으로 일반화될까?
Does Learning Protein Folding Generalize to Broader Reasoning?
단백질 구조에서 정확히 검증 가능한 질문-답 데이터 FoldingCorpus와 사후학습법 Fold2Reason으로, 단백질 접힘 학습이 범용 추론에 도움이 되는지 검증
데이터·평가
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RealCompanion: 실제 장기 대화로 AI 동반자의 인간 이해를 평가하는 벤치마크
RealCompanion: Benchmarking Human Understanding from Reasoning over Longitudinal Real-World Conversations
최대 120일간 사람과 AI 동반자가 나눈 실제 대화 27,218개 메시지를 공개하고, 모든 라벨에 근거 메시지를 연결해 장기 사용자 이해를 평가
arXiv 2610.01780 · 추천 282 · 2026-10-01 · PDF
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과학인가 슬롭인가? AI 생성 논문의 '과학적 슬롭' 벤치마크와 완화
Science or Slop?: Benchmarking and Mitigating Scientific Slop in AI-Generated Papers
각 부분은 그럴듯하지만 과학적 논리가 끊긴 AI 생성 논문의 문제를 6개 척도로 정의하고, 사람 논문과 짝지은 390편의 SciSlopBench를 구축
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LESSER: 출력층 그래디언트로 사후학습 데이터 고르기
LESSER: Post-Training Data Selection with Output-Layer Gradients
전체 파라미터 그래디언트 대신 순전파만으로 얻는 출력층 그래디언트로도 효과적인 데이터 선택이 가능함을 보이고, 기존 방법에 바로 끼우는 래퍼로 구현
arXiv 2610.03702 · 2026-10-02 · PDF
데이터 엔지니어링
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Zephon: 온라인·상태 기반 파운데이션 모델 데이터 로딩의 탄력적 결정성
Zephon: Elastic Determinism for Online, Stateful Foundation Model Data Loading Pipelines
GPU 구성 변경, 체크포인트 재개, 실행 백엔드가 달라져도 같은 학습 배치 순서를 보장하는 데이터 로더로, 고비용 실험 비교의 신뢰성을 높임
arXiv 2610.03087 · 2026-10-02 · PDF
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ARCS: 구조화된 모호성 해소로 정확한 Text-to-SQL
ARCS: Towards Precise Text-to-SQL via Structured Disambiguation
자유 대화 대신 명시적·제약된 상호작용으로 질문의 모호성을 푸는 '구조화된 모호성 해소'를 제안하고, 이를 위한 최초의 Text-to-SQL 벤치마크 ARCS를 구축
arXiv 2610.09396 · 2026-10-07 · PDF
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Argo-Bench: 엔터프라이즈 규모 워크플로로 데이터 에이전트 평가
Argo-Bench: Evaluating Data Agents on Enterprise-Scale Workflows
뉴욕 음식 배달 플랫폼을 실제 규모로 모사해 수십 개 테이블을 넘나드는 210개 데이터 분석 과제로, 쿼리 생성을 넘어선 데이터 에이전트 능력을 평가
arXiv 2610.02122 · 2026-10-01 · PDF
MLOps·LLMOps
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AGO AI Quality Gate: RAG 배포 결정을 위한 증거 우선 품질 게이트
AGO AI Quality Gate: Evidence-First Release Decisions for Retrieval-Augmented Generation
실제 산업 RAG 평가에 쓰인 품질 게이트로, 데이터 누락·LLM 심사 오류를 명시적 상태로 다루고 회귀 위험을 확률적으로 판단해 배포·수정·차단을 결정
arXiv 2610.01218 · 추천 27 · 2026-10-01 · PDF
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MOLT: LLM 서빙과 기회적 파인튜닝을 위한 세밀한 GPU 메모리 공유
MOLT: A Fine-Grained GPU Memory Sharing System for LLM Serving with Opportunistic Fine-Tuning
서빙 복제본 안의 유휴 GPU 메모리를 파라미터 효율 파인튜닝에 쓰되, 지연 SLO를 지키도록 추론이 수초 안에 메모리를 되찾게 하는 시스템
arXiv 2610.05748 · 2026-10-05 · PDF
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Lachesis: HBM과 고대역폭 플래시를 오가는 수명 인지형 에이전트 KV 캐시 배치
Lachesis: Lifetime-Aware KV Cache Placement for Agent Serving across HBM and High-Bandwidth Flash
에이전트 서빙의 KV 캐시를 수명에 따라 HBM과 고대역폭 플래시에 나눠 배치해, 플래시의 쓰기 내구성 한계를 피하면서 용량을 늘리는 방법
arXiv 2610.08378 · 2026-10-06 · PDF
전통 ML·추천·검색
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테이블 파운데이션 모델의 테스트 타임 연산: 메커니즘, 이득, 한계
Test-Time Compute for Tabular Foundation Models: Mechanisms, Gains, and Limits
적응·집계·컨텍스트 구성 세 축으로 테이블 파운데이션 모델의 테스트 타임 연산을 분석하고, 파라미터 0.003~0.03%만 학습해 전체 파인튜닝급 성능을 내는 DiagScale 제안
arXiv 2610.12005 · 2026-10-08 · PDF
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Learned Sparse Retrieval을 위한 작고 효율적인 인덱스
Compact and Efficient Indexes for Learned Sparse Retrieval
SEISMIC의 역색인 블록 요약을 대표 문서 ID로 바꾸고 정방향 인덱스를 압축해, 검색 효율을 유지하며 Learned Sparse 검색 인덱스 메모리를 크게 줄임
arXiv 2610.12300 · 2026-10-08 · PDF
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Autoregressive Retriever: 검색 결과 피드백으로 질의 이해를 높이는 범용 멀티모달 검색
Autoregressive Retriever: Improving Query Understanding from Item Feedback for Universal Multimodal Retrieval
항목 검색과 질의 임베딩 갱신을 번갈아 하며 검색된 내용으로 정보 요구를 구체화하는 멀티모달 검색 모델로, SFT와 강화학습으로 학습
arXiv 2610.11666 · 2026-10-08 · PDF
의료·바이오
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정밀한 치료 반응 예측을 가능케 하는 암 유전형 파운데이션 모델
A Foundation Model of Cancer Genotype Enables Precise Predictions of Therapeutic Response
3만여 종양의 유전체 변이로 사전학습한 MutationProjector가 여러 암종의 면역·항암 치료 저항 예측에서 최고 수준 성능을 내고 새 바이오마커도 찾음
Cancer discovery · Europe PMC · 2026-10-01 · PDF
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비정형 의료 보고서에서 종양 데이터 추출: 스위스 동부 암 등록소의 AI 도구 적용
Tumor data extraction from unstructured medical reports: application of an artificial intelligence-enhanced tool in the Eastern Switzerland Cancer Registry.
독일어 BERT를 파인튜닝한 도구로 200여 기관의 의료 보고서 82,384건에서 종양 정보를 추출해 암 등록 소프트웨어에 바로 연동한 실제 운영 사례
ESMO real world data and digital oncology · Europe PMC · 2026-09-23 · PDF
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진료지침 기반 LLM 챗봇의 류마티스 환자 자기관리 지원: 전국 다기관 평가
Development and Nationwide Multicentre Evaluation of Guideline-Grounded Large Language Model Chatbots to Support Patient Self-Management and Education in Rheumatology.
독일 지침에 근거한 10개 질환별 챗봇을 13개 센터와 6개 환자단체에 배포해 질문 6,291건을 분석하고, LLM 심사와 류마티스 전문의 평가를 비교
Journal of medical systems · Europe PMC · 2026-10-05 · PDF
금융·보험
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벤치마크에서 실서비스로: 복잡한 금융 데이터를 위한 Text-to-SQL 시스템
From Benchmarks to Production: A Text-to-SQL System for Complex Financial Data
개념이 불투명한 정수 키로 저장된 실제 금융 DB에서 범용 방법이 50% 아래로 떨어지는 문제를, 조회 에이전트 등으로 해결한 도메인 특화 시스템 FLINT
arXiv 2610.03524 · 2026-10-02 · PDF
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신용위험 모델을 위한 순위 사전지식 정렬: 외부 사전지식은 언제 중요한가
Ranking Prior Alignment for Credit Risk Modeling: When Do External Priors Matter?
라벨이 부족한 신규 대출 상품의 콜드 스타트 신용평가에서 전문가·Teacher 모델·LLM의 순위 사전지식을 KL 손실로 어떤 모델에든 Distill하는 프레임워크
arXiv 2610.11146 · 2026-10-08 · PDF
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MintEval: LLM은 요청한 트레이딩 전략을 제대로 구현하는가
MintEval: Do LLMs Implement the Trading Strategy You Asked For? A Behavioural-Equivalence Benchmark for Natural-Language-to-Strategy Code
코드가 돌아가도 트레이더가 말한 리스크 로직과 다르게 동작하는 조용한 실패를 잡기 위해, 자연어 전략과 생성 코드의 행동 동등성을 평가하는 벤치마크
arXiv 2610.03080 · 2026-10-02 · PDF
제조
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도메인 내 학습만으로 정밀한 산업 이상 이해가 충분할까?
Is In-Domain Training Enough for Fine-Grained Industrial Anomaly Understanding?
학습된 전문 모델도 결함 위치 파악 정확도가 75.5%로 사람 전문가(92.3%)에 못 미침을 보이고, 공간 근거 기반 멀티 에이전트 SiGMA를 제안
arXiv 2610.12310 · 2026-10-08 · PDF
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금속 적층제조 PINN의 일반화를 위한 조건부 Flow Matching 기반 적응형 샘플링
Domain-informed Adaptive Sampling for Generalizable PINNs in Metal Additive Manufacturing via Conditional Flow Matching
공정 조건에 맞춘 적응형 콜로케이션 샘플링이 고정 샘플링보다 유리함을 이론으로 보이고, 금속 3D 프린팅 열 모델링 PINN의 일반화를 높임
arXiv 2610.09126 · 2026-10-06 · PDF
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좁고 깊게: 산업 설비 LLM 에이전트의 지식으로서 온톨로지 타워
Narrow and Deep: An Ontology Tower as the Knowledge of an LLM Agent for an Industrial Equipment System
설비 하나에 대한 물리 관계 파생량과 운전일지 교훈을 깊게 담은 온톨로지를 제안하고, 실제 저습 공조 시험 설비를 매일 운전하는 LLM 에이전트에 적용
arXiv 2610.11768 · 2026-10-08 · PDF
법률·전문 서비스
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LexReward: 법률 언어 모델을 위한 분류 체계 기반 보상 프레임워크
LexReward: A Taxonomy-Driven Reward Framework for Legal Language Models
법률 답변의 질을 문체·법적 요소·추론 사슬 세 차원으로 나눠 평가하는 보상 모델 프레임워크로, 정답 여부를 넘어 해석 가능한 보상 신호를 제공
arXiv 2609.39071 · 추천 66 · 2026-09-30 · PDF
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인용이 오도할 때: 주장 단위 법률 환각 탐지 벤치마크
When Citations Mislead? A Claim-Level Benchmark for Legal Hallucination Detection
뉴욕주 항소법원 판결로 만든 3,396개 주장을 지지·반박·근거 없음으로 라벨링해, 인용된 판례가 실제로 주장을 뒷받침하는지 LLM이 판별하는지 평가
arXiv 2610.10971 · 2026-10-07 · PDF
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Legal Research Bench: 장기 법률 리서치 에이전트의 종단 신뢰성 측정
Legal Research Bench: Measuring End-to-End Reliability in Long-Horizon Legal Research Agents
전문가가 쓴 미국 법률 리서치 질문 413개에 정답·근거 판례·채점 기준을 붙여, 판례 누락이나 낡은 인용 하나로 무너지는 에이전트 신뢰성을 측정
arXiv 2610.00609 · 2026-09-30 · PDF
자율주행
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디지털 트윈 기반 Real2Sim2Real: 주행 장면 재구성을 통한 시뮬레이터 조건 생성
Digital Twin-Driven Real2Sim2Real: Simulator-Conditioned Generation via Paired Driving-Scene Reconstruction
실제 주행 클립을 시뮬레이터 안에 재구성해 주석 비용 없이 생성 데이터를 만드는 파이프라인이 새 지역의 실데이터를 얼마나 대체할 수 있는지 검증
arXiv 2610.08339 · 2026-10-06 · PDF
지난 주간 목록
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