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전통적인 재귀적 요약과 비교한 ABBEL의 개요. 에이전트의 작업 컨텍스트로 전체 상호작용 기록 대신 신념이 사용되며, 신념 등급화는 각 신념 상태의 내용을 감독함으로써 성능을 향상시킵니다. 과제의 시간적 범위가 확장됨에 따라 LLM의 컨텍스트는 무한히 확장될 수 없습니다. 자체 요약은 간결하고 해석 가능한 컨텍스트를 제공하지만, 특히 고품질 데이터가 부족한 협업형 코드 생성과 같은 인간 지원 분야에서는 상당한 성능 저하를 초래합니다. 우리는 이를 해결하기 위해 ABBEL을 제안합니다: 자연어로 표현된 신념 상태의 형태로 요약의 정보 내용을 분리하고 감독하는 프레임워크입니다. 동기: 재귀적 요약의 한계 언어 모델이 소프트웨어 개발과 같이 점점 더 복잡해지는 과제를 효과적으로 지원하려면
Gemini의 새로운 모델을 선보입니다. 여기에는 Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite 및 3.5 Flash Cyber가 포함됩니다.
Google은 취약점을 찾아 패치하는 경량형 사이버보안 모델인 Gemini 3.5 플래시 사이버를 출시했습니다.
Nano Banana 2 Lite와 Gemini Omni Flash로 구축을 시작하세요
Gemini 3.5 Flash에서 컴퓨터 사용을 소개합니다
미스트랄 OCR 4는 170개 언어 지원, 경계 상자 및 자체 호스팅 배포 기능을 갖춘 엔터프라이즈 문서 AI를 제공합니다.
Gemini 3.5 라이브 번역은 Google AI Studio, Google Translate 및 Google Meet에 거의 실시간의 자연스러운 음성 번역 기능을 제공합니다.
무작위 대조 시험 결과, Gemini의 가이드형 학습 기능이 참여도를 높이고 학습 속도를 가속화할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
물리 시스템의 동작을 예측하는 새로운 유형의 AI 모델로, 미래의 엔지니어들과 하드웨어 제품을 지원합니다.
Emmi, AI 네이티브 산업의 가속화를 위해 Mistral에 합류합니다
Mistral Medium 3.5를 소개합니다. Vibe의 원격 코딩 에이전트와 함께, 복잡한 작업을 위한 Le Chat의 새로운 워크 모드도 제공됩니다.
Gemini Omni 소개
과학적 탐구의 규모와 정밀도를 확장하기 위한 과학 도구와 실험들의 모음.
Gemini 3.5는 복잡하고 에이전트 기반의 워크플로를 실행하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.
적응형 병렬 추론 개요. 만약 추론 모델이 스스로 독립적인 하위 작업을 언제 분해하고 병렬화할지, 얼마나 많은 동시 스레드를 생성할지, 그리고 문제 상황에 따라 이를 어떻게 조율할지를 결정할 수 있다면 어떨까요? 우리는 병렬 추론 분야, 특히 적응형 병렬 추론에서의 최근 진전에 대해 상세히 분석합니다. 공개 사항: 이 글은 풍경 조사의 일환과 동시에 적응형 병렬 추론에 대한 관점입니다. 저자 중 한 명인 토니 리안은 아래에서 논의될 방법들 중 하나인 ThreadWeaver(리안 외, 2025)를 공동 주도했습니다. 저자들은 각 접근법을 그 자체의 맥락에서 제시하는 것을 목표로 합니다. 동기 부여: LLM의 추론 능력에 대한 최근의 발전은 데이터 및 파라미터 확장 외에도 주로 추론 시점의 확장에 의해 크게 촉진되어 왔습니다(OpenAI 외, 20
