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병합 기반 어휘 확장은 사전 토크나이저 단계에서 정체되며: 네팔어를 위한 영어 보존형 복구, 지속적 사전 학습에서 검증됨

arXiv:2610.33016v1 발표 유형: 신규 초록: Llama-3, Qwen3 및 기타 다수의 오픈 LLM은 단어 클래스가 유니코드 문자만 허용하는 정규 표현식을 사용해 텍스트를 사전 토크나이제합니다. 데바나가리 모음 부호는 결합 기호이므로 이 정규 표현식은 네팔어 단어를 각 모음 부호마다 분할하며, 이를 사용하는 모델들은 동일한 영어 텍스트에 비해 네팔어에서 2.6배에서 5.8배 많은 토큰을 소비합니다. 병합 기반 어휘 확장 방식은 분할된 조각들을 합칠 수 없으며, Llama-3와 Qwen3의 경우 아무리 많은 새로운 병합을 시도해도 이 프리토크나이즈 바닥값을 약 2.2 이하로 낮출 수 없고, 이미 공개된 열 개의 확장어휘조차 이 기준치에서 4% 이내에 머물러 있습니다. 우리는 배포된 정규 표현식에 대해 작은 수정을 가하여, 결합 기호나 데바나가리 문자를 포함하지 않는 모든 토큰 ID를 보장함을 입증했습니다. 여기에 32,000개의 새로운 병합을 추가하면 네팔어는 영어의 1.01배 수준으로 상승하게 됩니다, 그리고

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Phronix: The Capability-Centric Learning Paradigm for Agents

arXiv:2610.31789v1 Announce Type: new Abstract: Scientific computing increasingly relies on large language model-based agents for performance engineering tasks such as instrumentation, analysis, and workflow porting. However, agent effectiveness depends heavily on the surrounding harness, which typically relies on manually written skills and curated memory. This limits autonomous learning, forcing agents to repeatedly rediscover solutions rather than retain and reuse knowledge from prior executions. We introduce Phronix, a capability-centric learning paradigm that enables agentic harnesses to acquire, validate, and refine reusable capabilities from their own executions. Phronix operates through a predictor-validator-corrector loop: MCP tools and associated skills propose solutions, tool ex

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Phronix: The Capability-Centric Learning Paradigm for Agents
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내일 무엇을 요청할지 학습하기: 장기적 개인화 웹 에이전트를 위한 능동적 선호도 획득

arXiv:2610.31107v1 발표 유형: 신규 초록: 웹 에이전트는 여행 예약, 쇼핑, 일정 관리 등 반복적인 온라인 작업에서 동일한 사용자를 지속적으로 지원하는 경우가 늘어나고 있으며, 따라서 이들의 장기적 유용성은 사용자의 선호를 얼마나 잘 파악하고 있는지에 달려 있다. 수동적 기억 및 개인화 방법은 사용자가 결코 드러내지 않는 선호를 파악할 수 없으며, 현재 작업에 대한 이익만을 중시하는 명확화 방법 또한 이후 작업에서 답변을 재사용할 때의 이점을 간과한다. 우리는 ‘능동적 선호 획득(Active Preference Acquisition, APA)’을 연구한다: 어떤 누락된 선호가 질문 비용을 감수할 만한 가치가 있을까? 우리는 누락된 선호의 ‘잠재적 개인화 가치(Prospective Personalization Value, PPV)’를, 향후 여러 작업에서 기대되는 누적 효용 증가에서 질문에 따른 노력과 정보 공개 위험 비용을 차감한 값으로 정의하고, 질문을 선택한다.

Learning What to Ask for Tomorrow: Active Preference Acquisition for Long-Term Personalized Web Agents
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