arXiv:2610.37867v1 발표 유형: 신규 초록: 음식 유사성은 검색, 추천, 대체 등 다양한 음식 컴퓨팅 작업의 기반이 되지만, 일반적으로 음식 표현은 동일성 유지 여부를 기준으로 평가된다. 우리는 동일성 외에 음식 유사성이 어떻게 변화하는지에 대해 질문한다: 서로 다른 시각적 표현들이 음식들을 관계적 이웃으로 어떻게 정렬하며, 이러한 이웃이 어떤 요리적 관계를 드러내거나 숨기는지, 그리고 이러한 구조가 여러 표현들 간에 얼마나 일관되게 나타나는지를 살펴본다. 인도 요리는 시각적으로 유사한 음식들이 서로 다른 요리적 정체성을 가질 수 있는 동시에, 하나의 요리 계통 내에서도 외형이 크게 다를 수 있는 도전적인 환경을 제공한다. 확장된 Khana 데이터셋과 컨볼루션, 트랜스포머를 아우르는 일곱 가지 사전 훈련된 시각적 표현을 활용하여
더우바오 홍보 책임자 류싱은 글을 통해 “헝뎬이 바이트댄스와 협력해 15만 명의 엑스트라 얼굴과 목소리를 바이트댄스의 대규모 언어모델에 학습시켰다”는 내용이 심각하게 와전되었다고 밝혔다. 그는 실제 ‘헝뎬 영상 AI 서비스 플랫폼’은 공공 디지털 인프라를 구축하고, 영화·TV 촬영장의 실사 장면 등 자산을 고품질 데이터셋으로 정리해 제작진이 효율적으로 로케이션 선정, 사전 준비 및 촬영을 진행할 수 있도록 지원하며, 중소 규모의 영상 기업들이 AI를 보다 쉽게 활용할 수 있는 문턱을 낮춰 더 많은 창작자가 우수한 작품을 만들 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다고 설명했다.
arXiv:2610.36582v1 발표 유형: 신규 요약: 랜드마크 기반 경로 안내를 생성하기 위해서는 모델이 지도의 기하학적 구조와 인간의 랜드마크 선호도를 모두 이해해야 합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어 처리 과제에서 뛰어난 성능을 보여주지만, 이러한 모델을 위해 지도 데이터를 구조화하는 최적의 방법은 아직 확립되지 않았습니다. 본 논문에서는 경로 탐색 시 랜드마크 선택 작업을 위한 구조화된 텍스트 표현 방식을 제안하며, SVG 형식을 이용해 공간적 특징을 인코딩합니다. 이 구조화된 텍스트는 렌더링된 지도 이미지와 기하학적 연결성을 유지하여, 언어 모델이 공간적 및 의미적 데이터에 직접 접근할 수 있도록 합니다. 인간이 작성한 경로 설명과 OpenStreetMap 데이터를 바탕으로 생성된 새로운 데이터셋을 사용하여, 우리는 회전 지점에서의 랜드마크 선택과 목적지 주변 랜드마크 선택이라는 두 가지 과제에 대해 모델을 평가합니다.
팀이 신뢰 문제를 해결할 수 있다면, AI 에이전트는 왜 의미 계층을 더욱 견고하게 만들 수 있을까요?
신지원 보도에 따르면, 정말로 인간 과학사가 오늘 밤 완전히 새로 쓰였습니다! 바로 방금, OpenAI가 단숨에 세 가지 획기적인 발표를 내놓으며, 내부 AI가 「기념비적」이라고 할 만한 세 가지 새로운 발견을 독자적으로 이뤄냈다고 공식 발표했습니다. 수학 분야에서는 모든 차원에서의 「국소적 매끄러움 추측」을 증명해, 수학계를 백 년 동안 괴롭혀 온 「카타야마 추측」을 완전히 종식시켰습니다. 컴퓨터 과학 분야에서는 학계를 거의 30년간 지배해 온 「지수 시간 가설」(ETH)을 반증했습니다. 이론물리학 분야에서는 4차원 양자색역학(QCD)과 순수...
AI가 이미 차례로 답안을 제출하기 시작했지만, 인간은 채점조차 따라잡기 벅찰지도 모릅니다. #아이판의 공식 위챗 공중계정인 ‘아이판’(WeChat 계정명: ifanr)을 팔로우해 주시면, 더 많은 흥미로운 콘텐츠를 가장 먼저 만나보실 수 있습니다.
Okta는 dbt를 단일 진실의 원천으로 활용하여 AI 에이전트의 컨텍스트 관리 방식을 재구축했습니다.
dbt Wizard의 디자이너와 엔지니어링 리드가, 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 에이전트가 자신의 작업을 어떻게 검증하는지 보여줍니다.
dbt v2는 어댑터를 통합하고 파싱 속도를 높이며, 사람과 AI가 사용할 수 있도록 manifest.json을 더 작고 쿼리 가능한 파일로 대체합니다.
AI 에이전트들이 더 많은 소프트웨어를 개발하고 있으며, 이는 백엔드가 수행해야 할 역할에도 변화를 가져오고 있습니다. 수파베이스의 공동 설립자인 폴 코플스톤과 앤트 윌슨이 스윅스에 합류해, 데이터베이스와 함께 장기간 실행되는 워크로드를 운영하는 방식과 에이전트가 스키마를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하는 방법에 대해 논의합니다...
Ramp은 내부 AI를 분석 엔지니어링으로 간주하여 구축한 에이전트, 샌드박스 및 대시보드를 공유합니다.
Verisk는 AI 대응 가능성을 높이기 위해 메인프레임에서 dbt로 이전하는 방식으로 수십 년간의 보험 데이터를 현대화했습니다.
카림의 AI 에이전트는 사람이 PR을 검토하기도 전에 dbt 모델을 처음부터 끝까지 작성하고 검증합니다.
벤 스탄실은 허깅 페이스 해킹을 활용해, 가장 유용한 아이디어가 왜 가장 기이한 연결에서 비롯되는지 설명합니다.
데이터 과학자가 조직 지식을 위한 AI 컨텍스트 계층을 어떻게 구축했는지: dbt 프로젝트 하나만으로는 이를 담아낼 수 없습니다.
arXiv:2610.31803v1 발표 유형: 신규 초록: 시각적 사양을 기반으로 물리적으로 안정적인 3D 구조를 생성하려면, 객체 간의 물리적 상호작용을 고려하면서도 기하학적 모호성을 해결해야 합니다. 우리는 주어진 블록 재고와 세 개의 직교 투영 실루엣을 조건으로 하여 안정적인 블록 조립체를 생성하는 프레임워크인 StackGen3D를 제안합니다. 우리의 접근법은 두 단계로 구성됩니다. 첫째, 블록 간의 지지 관계를 모델링하고, 다양한 안정 구조의 데이터셋을 선별하기 위한 빠른 안정성 예측기로 작용하는 물리 기반 그래프 신경망(PI-GNN)을 개발합니다. 둘째, 이 데이터셋을 바탕으로 조건부 흐름 일치 모델을 학습하여, 목표 실루엣과 일치하는 블록 배치의 다모드 분포를 포착합니다. 추론 시에는 가벼운
2026년 10월 26일, arXiv는 논문 arXiv:2610.31723v1을 발표하여 라틴어 전용 엔코더인 Latin Modern BERT(LAMB)를 제안했다. 이 모델은 ModernBERT 아키텍처를 기반으로 하며, 두 단계의 사전훈련 과정을 거쳤고, 740억 개가 넘는 라틴어 토큰과 새로운 형태론적 감지 마스크 전략을 사용한다. 동시에 두 개의 완전히 새로운 라틴어 코퍼스도 공개했는데, 하나는 240억 개의 토큰을 포함하는 Acervus로, 여기에는 ByT5를 통해 복구된 OCR 오류 텍스트 76만 건이 포함된다. 또 다른 하나는 최초로 인공적으로 구축된 라틴어 의미 트리플 데이터셋 Corpus Trinum으로, 강/약 트리플이 1억 개를 상회한다.
arXiv에 게재된 새로운 연구(번호 2610.31682v1)는 언어 운동, 얼굴 표정, 음성 리듬 및 대화 차례 전환 등 다중 모달 특성을 활용하여, 자폐 스펙트럼 장애와 비자폐 스펙트럼 장애 참가자가 포함된 세 개의 자발적 이인 상호작용 데이터셋에서 참가자 본인이 인식하는 대화 성공 수준을 예측합니다.
이 논문(arXiv:2610.31842v1)은 2026년 10월 26일에 발표되었으며, BabyView 코퍼스—48명의 아동이 참여한 총 2,441시간 분량의 종단적 1인칭 시점 영상 데이터를 포함—를 기반으로 대비형 비전-언어 모델을 학습하여, ‘상황 간 학습’ 가설이 실제 아동의 경험에서 얼마나 실현 가능한지 검증하였다.
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