주간 분야별 주목 논문
2026년 11월 2일 ~ 2026년 11월 8일
분야별 바로가기 · 고른 논문이 많은 분야부터
언어 모델
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순서만 따라 하는 On-policy Distillation
Order-Only On-Policy Distillation
Teacher의 토큰 확률 대신 후보 토큰의 순서만 Student가 재현하도록 학습해, Teacher의 확신도와 온도 설정에 덜 흔들리는 Distillation 방식을 제안했다.
arXiv 2611.02112 · 추천 35 · 2026-11-01 · PDF
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RL 이후 능력 통합에서 On-policy Distillation의 일반화 한계
On the Generalization Limitation of On-Policy Distillation for Post-RL Consolidation
여러 Teacher를 합치는 OPD가 학습 분포 안에서는 거의 완벽해 보여도 수학·코딩·에이전트 과제의 Extrapolation 일반화는 다 옮기지 못한다는 점을 Qwen3로 보였다.
arXiv 2611.05609 · 추천 24 · 2026-11-03 · PDF
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Dory1.0-4B: 반복 구조의 정규화 GPT
Dory1.0-4B: A Looped Normalized-GPT
같은 블록을 원하는 횟수만큼 반복해 하나의 체크포인트로 여러 추론 연산 예산에 맞추는 40억 파라미터 모델로, 6조 토큰으로 사전학습하고 256K 컨텍스트를 지원한다.
arXiv 2611.03998 · 추천 12 · 2026-11-02 · PDF
생성형 미디어
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영상 생성의 이면: Kling이 얻은 멀티모달 이해에 대한 관찰
Behind Video Generation: Observations and Insights on Multimodal Understanding from Kling
Kling 개발 경험을 바탕으로 영상 생성 품질이 데이터·조건화·Alignment·평가 전 과정의 멀티모달 이해에 달려 있다고 보고, 공용 기반 모델 Kling-MLLM의 활용을 정리했다.
arXiv 2611.04916 · 추천 75 · 2026-11-03 · PDF
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TailSteer: 여러 차례 편집해도 이미지가 틀어지지 않게 하는 Trajectory 꼬리 조정
TailSteer: Trajectory-Tail Steering for Drift-Resistant Multi-turn Image Editing
편집 결과를 반복해 다시 쓸 때 쌓이는 시각적 틀어짐을 줄이려고, 기존 생성·편집 능력은 유지한 채 마지막 단계에서만 학습하는 프레임워크를 제안했다.
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History Forcing: 긴 영상 월드 모델을 위해 과거 맥락을 반영하는 Distillation
History Forcing: Distilling History-Dependent Continuations for Long-Horizon Video World Models
화면 밖으로 나갔던 대상이 다시 나타날 때도 일관성을 유지하도록, 과거 맥락이 있을 때와 없을 때의 Teacher 예측 차이로 적은 단계 영상 생성 모델을 학습시킨다.
컴퓨터 비전
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조합형 이미지 검색을 위한 분해된 MLLM 임베딩
Factorized MLLM Embeddings for Composed Image Retrieval
참조 이미지와 수정 문구로 원하는 이미지를 찾는 과제에서, 의도한 변경을 먼저 이해하는 단계와 검색용 임베딩을 만드는 단계를 분리해 MLLM의 조합 이해력을 살렸다.
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ReLift: 끌어올린 Trajectory를 고치는 방식의 조밀한 3D 추적
ReLift: Dense 3D Tracking as Lifted Trajectory Repair
사전학습된 2D 추적기와 3D 기하 모델의 결과를 3D로 올린 뒤, 가림 구간의 오류를 효율적으로 바로잡아 4D 학습 데이터 부족 문제를 피했다.
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Solv3R: 다중 시점 기하를 푸는 반복 Transformer
Solv3R: 3D Looped Transformer as a Multi-view Solver
현재 추정에서 이어서 계속 풀어 나가는 반복 Transformer로, 이미 계산한 시점을 다시 계산하지 않고 지도를 확장하거나 관측이 늘면 기하를 다듬을 수 있게 했다.
멀티모달
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통합 멀티모달 모델을 위한 연속 공간 잠재 추론
Latent Reasoning in Continuous Space for Unified Multimodal Models
추론은 이산 토큰으로, 이미지 생성은 연속 공간에서 이뤄지는 불일치를 해소하려고 연속 공간에서 추론하는 LARC를 제안해 이미지 생성에 추론을 활용하게 했다.
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YANAMI: 여러 턴에 걸친 상태 유지형 상호작용을 위한 대규모 멀티모달 데이터셋
YANAMI: A Large-Scale Multimodal Dataset and Benchmark for Multiturn Stateful Interaction
턴마다 바뀌는 대화 상태를 이해·유지·갱신해야 풀리는 첫 대규모 멀티모달 대화 데이터셋이자 벤치마크로, 단일 턴 위주였던 평가의 빈틈을 메운다.
arXiv 2611.05280 · 추천 32 · 2026-11-03 · PDF
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VideoMemBench: MLLM은 영상 대화를 얼마나 잘 기억하나
VideoMemBench: How Well Do MLLMs Remember in Video Conversations?
긴 영상을 두고 여러 차례 대화할 때 앞서 보고 말한 내용을 다시 꺼내 쓰는 능력을 처음으로 측정하는 벤치마크를 만들었다.
에이전트
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Axion 1.0: 단순한 학습법으로 만든 완전 공개 에이전트 기반 모델
Axion 1.0: Open Agent Foundation Models, Simplified
두 번의 가벼운 SFT와 강화학습만으로, 별도 중간 학습·DPO·OPD 없이 폭넓은 에이전트 능력을 갖춘 완전 공개 모델을 만들었다.
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ToolSpace: 장기 에이전트를 위한 도구 중심 환경 합성 확장
ToolSpace: Scaling Tool-Centric Environment Synthesis for Long-Horizon Agents
실제 MCP 서비스 실행 기록에서 도구 호출 간 의존 관계를 규칙으로 뽑아내 환경을 합성해, 실제와 맞는 도구 조합과 여러 환경에 걸친 과제를 만든다.
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SWE-Trail: 코딩 에이전트 학습을 위한 이력 기반 Trajectory 수집
SWE-Trail: History-Guided Trajectory Collection for Coding Agent Training
같은 이슈에 Trajectory를 독립적으로 많이 뽑을수록 중복이 늘어나는 문제를 이전 수집 이력을 조언처럼 활용해 줄이는 데이터 수집 방식을 제안했다.
arXiv 2611.02074 · 추천 40 · 2026-11-01 · PDF
피지컬 AI·로봇
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RoboColosseum: 실제 환경에서 대규모로 피지컬 지능 평가하기
RoboColosseum: Evaluating Physical Intelligence at Scale In-The-Wild
여러 곳의 로봇을 하나로 묶은 분산 평가 체계로 VLA 정책 5개와 AI 에이전트 3개를 휴머노이드 등 4종 로봇에서 블라인드 쌍대 비교로 평가했다.
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로봇 활용 에이전트의 대중화: 오픈 모델로 쓰는 통합 하네스
Democratizing Robot-Use Agents: A Unified Harness with Open Models
공개 가중치 모델로 로봇을 다루는 통합 하네스를 내놓았고, 기본 Qwen3.8-Flash-Next가 RoboDojo 점수 31.39로 GPT-6 기반 공개 결과 28.97을 넘었다.
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Open-HumanWAM: 사람과 로봇 경험을 확장하는 공개 학습 레시피
Open-HumanWAM: An Open Recipe for Scaling Human and Robot Experience for Embodied Foundation Models
손 동작과 설명이 달린 5만 시간 1인칭 영상으로 사전학습하는 첫 완전 공개 레시피로, 사전학습 데이터 시간과 로봇 성공률 사이의 로그-선형 스케일링 법칙을 찾았다.
arXiv 2611.06817 · 추천 32 · 2026-11-04 · PDF
강화학습
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LLM 강화학습에서 학습-추론 불일치의 기원과 변화
On the Origin and Evolution of Training-Inference Mismatch in LLM Reinforcement Learning
추론 엔진의 수치 차이와 비동기 샘플링의 오래된 가중치라는 두 불일치 원인을 분리해, 어떤 성질이 필요한 보정 방식을 결정하는지 분석했다.
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EmoReward: 감정 표현 영상 생성 강화학습을 위한 자기 진화형 보상 보정
EmoReward: Self-Evolving Reward Calibration for Emotional Video Generation RL
정답이 없는 감정 표현 영상에서 고정 보상이 감정 의도를 놓치고 보상 해킹을 부르는 문제를, 스스로 진화하는 보상 보정 방식으로 다뤘다.
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보조 보상으로 하는 자기 개선: 검증된 추론 기록 학습과 전이 평가
Self-Improvement with Auxiliary Rewards: Learning from Verified Traces and Evaluating Transfer
정답 여부만으로는 구분 못 하는 추론 과정을 엔트로피 기반 보조 보상으로 구분해, 소형 모델 Qwen3-1.7B의 자기 개선과 전이 성능을 2.08%p 높였다.
arXiv 2610.41296 · 추천 9 · 2026-10-30 · PDF
효율·인프라
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SpecPilot: 추측 디코딩을 위한 자동 알고리즘 탐색과 시스템 최적화
SpecPilot: Autonomous Algorithm Discovery and Systems Optimization for Speculative Decoding
병렬 Drafter를 쓰는 추측 디코딩이 실제로는 가능한 속도 향상을 다 얻지 못하는 원인 세 가지를 짚고, 배포 환경마다 자동으로 최적화하는 방법을 제안했다.
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FLAMIA: Blackwell GPU에서 빠르고 인과적으로 안전한 저정밀 어텐션 학습
FLAMIA: FLAsh MIcroscaling Attention for Fast and Causally Safe Training on Blackwell
MXFP8·NVFP4 저정밀 연산을 어텐션 학습에 쓰면서 양자화 비용, 공유 스케일을 통한 미래 정보 누출, 순전파·역전파 불일치를 함께 해결한 커널 모음이다.
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D3D: 비동기 추측 디코딩을 위한 분리형 Diffusion Drafter
D3D: Decoupled Diffusion Drafting for Asynchronous Speculative Decoding
대상 모델의 Hidden State 없이 동작하는 Diffusion Drafter로, 검증하는 동안 다음 블록을 미리 작성해 초안 작성과 검증을 동시에 돌릴 수 있게 했다.
AI 보안
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Multimodal-SEA: 멀티모달 사회공학 공격에 대한 AI 에이전트 보안 벤치마크
Multimodal-SEA: Benchmarking AI Agent Security under Multimodal Social Engineering Attacks
실제 사기 사례를 바탕으로 위조 멀티모달 콘텐츠를 동원한 608개 과제를 만들어, 개인 AI 에이전트가 사회공학 공격에 얼마나 버티는지 평가한다.
arXiv 2611.08281 · 2026-11-05 · PDF
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지시 덮어쓰기를 넘어: 과제 조작형 간접 프롬프트 인젝션 벤치마크
Beyond Instruction Override: Benchmarking Indirect Prompt Injection with Task-Tampering Attacks
과제 자체를 바꾸지 않고 결과만 조작하는 간접 인젝션을 권한 기준으로 정의하고, 세 가지 도구 사용 환경의 검증된 90개 사례로 이를 평가한다.
arXiv 2611.07640 · 2026-11-05 · PDF
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LoRA-Patch: 방향 조정으로 백도어 LoRA 어댑터 막기
LoRA-Patch: Defending Against Backdoored LoRA Adapters via Directional Steering
외부 LoRA 어댑터에 숨은 백도어를 기반 모델은 그대로 둔 채, 오염된 어댑터의 방향 왜곡을 바로잡는 가벼운 방식으로 무력화한다.
arXiv 2611.03752 · 2026-11-02 · PDF
안전·정렬
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"승인할까요?" 실행 결과를 보고 판단하는 코딩 에이전트 승인 장치
"Shall We Approve?" Consequence-Aware Approval for Autonomous Coding Agents
명령 문구만 보던 기존 방식과 달리, 각 셸 명령을 스냅샷 샌드박스에서 미리 실행해 실제 영향을 보고 승인 여부를 정하고 막힌 명령은 되돌린다.
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LeanGuard: Lean으로 검증한 도구 사용 에이전트 가드레일
LEANGUARD: Lean-Verified Guardrails for Tool-Using Agents
에이전트의 모든 도구 호출을 Lean4로 쓴 정책과 실행 전에 대조하고, 거부된 호출은 사용자 의도를 유지하는 가까운 대안으로 증명 기반 수정까지 해 준다.
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뜻밖의 부작용을 일으키는 학습 데이터 대량 생산
Mass Producing Training Data with Surprising Side Effects
평범해 보이지만 학습 영역 밖에서 예상치 못한 행동을 유발하는 데이터셋을 자동으로 찾아내, 손으로 만든 소수 사례에 의존하던 연구를 확장한다.
arXiv 2611.06324 · 2026-11-04 · PDF
과학·바이오
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MoLRSI: 분자 발견을 위한 재귀적 자기 개선 AI 에이전트
MoLRSI: A Recursive Self-Improving AI agent for Molecular Discovery
워크플로와 모델 구조를 체계적으로 최적화하고 과제 간 기억을 쌓아, 분자 탐색 전략 자체를 경험으로 계속 개선하는 에이전트를 제안했다.
arXiv 2610.39714 · 추천 18 · 2026-10-29 · PDF
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IdeaTaste: LLM은 인간 연구자의 연구 감각을 공유하는가
IdeaTaste: Do LLMs Share the Research Taste of Human Researchers?
2025년 문헌만 보고 쓴 LLM의 연구 제안이 2026년 실제 연구와 얼마나 맞는지 9만 건 넘게 비교해, LLM이 인간 연구 커뮤니티에 크게 못 미친다는 점을 보였다.
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OpenFrontiers: 미해결 연구 문제 모음과 과학적 재발견 벤치마크
OpenFrontiers: A Collection of Open Research Problems and a Benchmark for Scientific Rediscovery
12,151개 미해결 연구 문제 자료와, 2026년에 풀린 수학 문제 등 200개를 Lean 4로 정리한 벤치마크로 LLM의 연구 수준 문제 해결력을 평가한다.
arXiv 2610.37739 · 추천 6 · 2026-10-27 · PDF
데이터·평가
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데이터 선별 다시 보기: LLM 파인튜닝에서는 난이도보다 커버리지
Rethinking Data Selection: The Importance of Coverage over Difficulty in LLM Fine-Tuning
어려운 예제를 고르는 기존 방식이 LLM 파인튜닝에서 무작위 선택보다 못한 이유가 커버리지에 있음을 보이고, 간단한 클러스터링 기반 선별로 이를 확인했다.
arXiv 2611.07323 · 2026-11-05 · PDF
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발전인가 가속인가: 데이터 큐레이션은 LLM 학습을 어떻게 개선하나
Advancement or Acceleration? How Data Curation Improves LLM Training
큐레이션이 도달 가능한 성능을 높이는지, 같은 성능에 더 빨리 도달하게 하는지를 구분하고, 성능 상한을 높이려면 고칠 수 있는 학습-목표 차이가 필요함을 보였다.
arXiv 2610.36983 · 2026-10-27 · PDF
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내용 불변 Gradient 기여도로 하는 견고한 LLM 데이터 선별
Robust LLM Data Selection via Content-Invariant Gradient Attribution
표현이나 형식만 조금 바뀌어도 기여도 점수가 크게 흔들리는 기존 Gradient 기반 데이터 선별의 문제를 짚고, 내용에 집중하는 CIGA를 제안했다.
arXiv 2610.36755 · 2026-10-27 · PDF
데이터 엔지니어링
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CascadeFilter: 단계별 임계값을 함께 고르는 저비용 의미 필터링
CascadeFilter: Cost-Efficient Semantic Filtering with Joint Threshold Selection
자연어 조건으로 레코드를 거르는 LLM 기반 의미 필터링에서, 단계별 임계값 조합 전체를 놓고 비용을 최소화해 비싼 모델 호출을 줄인다.
arXiv 2611.08367 · 2026-11-05 · PDF
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DiagDBench: 대화형 데이터베이스 진단·이상 복구 에이전트 평가
DiagDBench: Evaluating Agentic LLMs on Interactive Database Diagnosis and Anomaly Remediation
다양한 실제 이상 상황을 재현한 실행 가능한 DBMS 환경을 대규모로 만들어, 데이터베이스 에이전트의 진단·복구·성능 최적화를 학습하고 평가할 수 있게 했다.
arXiv 2611.07339 · 2026-11-05 · PDF
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Text-to-SQL 모델은 말없이 선택한다
Text-to-SQL Models Make Choices Without Saying So
행 수냐 고유 개체 수냐처럼 요청이 열어 둔 계산 선택을 모델이 말없이 정해 버리는 문제를, 선택만 바꾼 요청 세트를 실제 실행해 검사하는 SpecBridge로 드러냈다.
arXiv 2611.04318 · 2026-11-03 · PDF
MLOps·LLMOps
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Rimuru: 탄력적 전문가 오프로딩으로 하는 LLM 서빙 통합 메모리 관리
Rimuru: Unified Memory Management for Modern LLM Serving via Elastic Expert Offloading
모델 가중치와 어텐션 상태 메모리를 따로 잡아 두던 경계를 없애고, 워크로드 변화에 맞춰 메모리를 유연하게 재배분하는 서빙 메모리 관리 방식이다.
arXiv 2610.40305 · 2026-10-29 · PDF
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DWISE: Diffusion LLM을 위한 워크로드 인지 스케줄러
DWISE: Denoising Workload-Informed Scheduling Engine
자기회귀 모델용 선착순·프리필 우선 정책이 Diffusion LLM 서빙에서 속도를 크게 깎는다는 점을 밝히고, 이에 맞춘 스케줄링 엔진을 제안했다.
arXiv 2610.39852 · 2026-10-29 · PDF
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검증 관문과 스스로 진화하는 전문가 스킬로 만드는 ML 파이프라인
Validation-Gated ML Pipeline Synthesis with Expert-Grounded Self-Evolving Skills
전문가 지식 기반 스킬이 실행마다 진화하고 단계마다 검증을 거치게 해, 중간 오류가 조용히 퍼지던 에이전트형 AutoML의 신뢰성 문제를 다뤘다.
arXiv 2611.04180 · 2026-11-03 · PDF
전통 ML·추천·검색
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독립 예측을 넘어: 탐색 여정을 학습하는 시퀀스 단위 재순위화
Beyond Independent Predictions: Learning the Browsing Journey for Sequence-Level Re-ranking
사용자의 연속된 탐색 과정을 항목별 독립 클릭 예측으로 단순화하던 재순위화 평가기의 한계를 짚고, 탐색 여정 자체를 모델링하는 방식을 제안했다.
arXiv 2611.07591 · 2026-11-05 · PDF
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LLM 추천기의 협업 필터링 보상에서 해킹되는 부분
What Gets Hacked in a Collaborative Reward for LLM Recommenders: The Part That Does Not Depend on the User
협업 필터링 점수로 LLM 추천기를 강화학습하면 추천이 소수 항목에 쏠리는 원인을 사용자와 무관한 항목 평균 성분으로 짚고 보상 보정 두 가지를 제안했다.
arXiv 2611.07588 · 2026-11-05 · PDF
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언제, 어디서, 어떻게: 표 형식 기반 모델을 위한 능동적 In-context 학습
When, Where, How: Active In-Context Learning for Tabular Foundation Models
라벨을 컨텍스트로만 받는 표 데이터 기반 모델에서, 라벨이 쌓일수록 다양성·불확실성·정보 이득 기준의 가치가 어떻게 바뀌는지 연구했다.
arXiv 2611.07886 · 2026-11-05 · PDF
의료·바이오
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두 의료기관의 산모-신생아 연계 전자의무기록으로 머신러닝 기반 분만 시 임신 주수 추정
Machine Learning Estimation of Gestational Age at Delivery Using Linked Mother-Infant Electronic Health Records Across Two Health Systems
두 의료기관의 산모-신생아 약 8.9만 쌍 전자의무기록으로 임신 주수 추정 모델을 만들고 다른 기관에서 독립적으로 재구현해 검증했다.
Pharmacoepidemiology and drug safety · Europe PMC · 2026-11-01 · PDF
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당화 단백체와 머신러닝으로 복막투석 환자의 심혈관질환 예측
Predicting cardiovascular disease in peritoneal dialysis patients using glycated proteomics and machine learning: A prospective multicentre study
복막투석 환자의 당화 펩타이드 바이오마커를 찾고 임상 지표와 결합한 예측 모델을 만들어 전향적 코호트와 다기관 외부 코호트로 검증했다.
Clinical and translational medicine · Europe PMC · 2026-11-01 · PDF
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DeepFusion-HSK: 단순 헤르페스 각막염 아형 분류를 위한 멀티모달 딥러닝
DeepFusion-HSK: a multimodal deep learning for subtype classification of herpes simplex keratitis with multicenter validation
세 가지 조명 방식의 세극등 영상을 융합해 바이러스 각막염 아형을 분류하는 모델로, 두 외부 기관 데이터로 다기관 검증했다.
Frontiers in cell and developmental biology · Europe PMC · 2026-10-19 · PDF
금융·보험
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쉽게 속지 않는다: 퀀트 금융을 위한 제한된 LLM 연구 루프
Hard to Fool: A Bounded LLM Research Loop for Quantitative Finance, and What Two Dozen Campaigns Found
백테스트 개선이 과적합·미래 정보 유출의 산물이 되기 쉬운 트레이딩 연구에서, 모델은 제안만 하고 판정은 신뢰된 코드가 맡는 오픈소스 연구 루프를 공개했다.
arXiv 2611.06607 · 2026-11-04 · PDF
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빠르게 생각하고 늦게 거래하기: 결정 모델 대 시장
Thinking Fast, Trading Late: System One Decision Models vs the Market
LLM의 뉴스 해석이 주가 수익률을 예측한다는 주장을 미래 정보·암기·선택 편향 없이 검증하는 OLIVIA 프로토콜을 만들어 S&P 500 뉴스에 적용했다.
arXiv 2611.03985 · 2026-11-02 · PDF
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이진 판정을 넘어: 금융 질의응답의 유형별 환각 분석과 계층적 탐지
Beyond Binary Detection: Type-Aware Hallucination Analysis and Hierarchical Detection in Financial Question Answering
SEC 공시 기반 1.5만여 쌍의 답변을 분석해 환각 답변이 사실 답변보다 두 배 넘게 길다는 점 등을 밝히고, 환각 유형별로 탐지 성능을 평가했다.
arXiv 2611.02258 · 2026-11-01 · PDF
제조
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시공간 동역학을 고려한 산업 이상 탐지와 추론
Spatiotemporal Dynamics-Aware Industrial Anomaly Detection and Reasoning
정적 이미지로는 안 보이는 불규칙한 움직임 같은 동적 결함을 잡기 위해 MLLM에 시공간 추론 능력을 더한 제조 품질 검사 프레임워크 MUSTARD를 제안했다.
arXiv 2611.08080 · 2026-11-05 · PDF
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이질적인 산업 시계열을 위한 도메인 간 결합 임베딩 사전학습
Cross-Domain Joint-Embedding Pretraining For Heterogeneous Industrial Time Series
배터리·반도체 CMP·CNC 가공·베어링 데이터로 하나의 인코더를 자기지도 사전학습해, 라벨이 적은 예지보전·제조 과제에 재사용하는 방법을 평가했다.
arXiv 2611.02489 · 2026-11-02 · PDF
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INP-Former 재현: 산업 이상 탐지를 위한 고유 정상 프로토타입
Reproducing INP-Former: Reconstructing Intrinsic Normal Prototypes for Industrial Anomaly Detection
산업 이상 탐지 기법 INP-Former를 재현한 결과, MVTec AD에서 99.7이던 이미지 AUROC가 MVTec AD 2에서는 63.4로 떨어지는 한계를 확인했다.
arXiv 2611.01230 · 2026-10-31 · PDF
법률·전문 서비스
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LegalEvolver: 평가 기준 기반 자기 진화로 하는 에이전트형 판결 예측
LegalEvolver: Agentic Legal Judgment Prediction via Rubric-Guided Self-Evolution
사용자 요청에서 바로 검색어를 만들어 숨은 법적 쟁점을 놓치던 법률 검색 에이전트의 한계를, 판결 예측용 검색어 최적화 프레임워크로 개선했다.
arXiv 2611.06381 · 2026-11-04 · PDF
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형사 판결문 열기: 실증 법학 연구를 위한 유연한 정보 추출
Unlocking Criminal Court Decisions: Flexible Information Extraction for Empirical Legal Research
법률 전문가가 지침을 다듬어 가며 형사 판결문을 구조화하는 LLM 파이프라인으로, 음주운전 사건에서 추출 정확도가 52%에서 70%로 올랐다.
arXiv 2611.03051 · 2026-11-02 · PDF
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아랍어 판결 서술에서 법조문 검색: 사우디 가족법과 증거법
Statutory Article Retrieval from Arabic Judicial Narratives: Family Law and Law of Evidence in Saudi Arabia
긴 사실 서술을 짧은 법조문에 연결하는 어려움을, LLM이 서술을 쟁점별로 나눠 검색어를 만드는 분해-정제 파이프라인으로 다뤘다.
arXiv 2610.38336 · 2026-10-28 · PDF
음성·오디오
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듣기 전에 디코딩하기: 전이중 음성 언어 모델을 위한 추측 청취
Decode Before You Hear: Speculative Listening for Chunk-Interleaved Full-Duplex Speech Language Models
듣는 구간에 노는 연산으로 다음 구간을 무음이라고 가정해 미리 디코딩하는 방식으로, 실제 오디오가 와도 95.3% 구간에서 결과가 바뀌지 않는다는 관찰을 활용했다.
arXiv 2611.06982 · 추천 8 · 2026-11-04 · PDF
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LiveFoley: 인터랙티브 가상 세계를 위한 실시간 영상-오디오 생성
LiveFoley: Dynamic Real-Time Video-to-Audio Generation for Immersive Interactive Worlds
실시간 제약 때문에 오프라인 모델에 크게 뒤처지던 스트리밍 영상-오디오 생성의 시각 입력부와 오디오 생성부 병목을 함께 풀어, 체감되지 않는 지연으로 소리를 만든다.
AI 플랫폼·솔루션
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기반 결정 모델을 향해: Drex
Towards Foundation Decision Models: Drex
질문과 선택지를 주면 토큰 생성 없이 선택지별 확률을 바로 내는 공개 결정 모델 4종으로, 일관성 없는 답·출력 파싱·비용·지연 문제를 실서비스에서 줄인다.
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LLM 에이전트는 현장 배치 엔지니어가 될 수 있을까: 기업용 Text-to-SQL 요구사항 발굴과 납품
Can LLM Agents Be Forward-Deployed Engineers? Requirement Discovery and Delivery for Enterprise Text-to-SQL
실제 기업 Text-to-SQL 사례에서 에이전트가 고객 요구사항을 찾아내고 후속 학습까지 수행하게 해 보니, 최상위 모델은 숨겨진 요구사항의 80% 이상을 찾아냈다.
arXiv 2611.03551 · 2026-11-02 · PDF
자율주행
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실시간 전파형 LiDAR Transformer: 세기 기반 토큰 축소와 물리 인지 데이터 증강
Towards Real-Time Full-Waveform LiDAR Transformers via Intensity-Guided Token Reduction and Physics-Aware Augmentation
안개·비에 강한 전파형 LiDAR 데이터를 다루는 Transformer에서 저신호 배경 토큰을 줄이고 물리 특성을 살린 증강으로 계산량과 일반화 문제를 함께 해결했다.
국방·안보
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팀 안에선 합의, 팀 사이에선 경쟁: 경계 방어를 위한 분산형 LLM 팀
Consensus Within, Competition Between: Decentralized LLM Teams for Perimeter Defense
단순화한 경계 방어 시뮬레이션에서 중앙 지휘·경매식 합의·독립 에이전트를 비교해, 합의 팀의 침투 허용률이 15%로 중앙 지휘(32%)보다 낮음을 보였다.
arXiv 2610.41044 · 2026-10-29 · PDF
지난 주간 목록
- 2026년 10월 19일 ~ 2026년 10월 25일
- 2026년 10월 12일 ~ 2026년 10월 18일
- 2026년 10월 5일 ~ 2026년 10월 11일
- 2026년 9월 30일 ~ 2026년 10월 6일
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