벨라루스의 빅토르 로그비노비치가 Zenodo에 올린 단독 저자 프리프린트다. 클레이 수학연구소가 밀레니엄 문제로 내건 양-밀스 질량 간극 문제가 ℝ⁴에서는 모순을 품은 정식화라고 주장하고, 콤팩트 다양체 S⁴×T³에서는 간극이 자동으로 생긴다고 논증한다. 저자는 이 원고가 클레이 문제의 문자 그대로의 해법은 아니라고 밝히고, 판정을 위원회와 학계에 맡겼다.
구문 분석 결과에 따라 줄바꿈과 들여쓰기를 넣는 Cascade 서식으로 미국 초등 4, 5학년 87명이 5주 동안 지문을 읽었다. 이 집단의 독해 정답률은 일반 서식으로 읽은 집단보다 빠르게 올랐고, 중하위 수준 독자는 일반 서식으로 바꾼 뒤에도 오른 정답률을 유지했다.
LLM이 인간에게 대응 개념이 없는 구분을 내부에 표현하고 계산에 쓸 수 있다는 가능성을 다룬 이론 논문이다. 저자들은 이런 표현을 제노 표현이라 부르고, 의미를 해석하기 전에 표현을 먼저 식별하고 개입해 검증하는 연구 프로그램과 그 안전 함의를 제안한다.
Alexey Borsky가 공개한 mini-AGI는 8GB VRAM GPU 한 장에서 처음부터 학습하고, 배치 1의 데이터 스트림을 읽는 동안 학습을 멈추지 않는 바이트 단위 언어 모델이다. 전문가 가중치를 디스크 파일로 저장해 필요한 것만 GPU에 적재하며, 저자의 실험에서 망각을 억제한 핵심 요인은 전문가 풀보다 트렁크 학습률을 10분의 1로 낮춘 설정이었다.
트랜스포머는 학습 초반에 딱 한 번 상전이를 겪는다. 그 좁은 구간에서 인덕션 헤드가 형성되고 인컨텍스트 러닝 능력이 한꺼번에 향상된다. Anthropic이 2022년에 두 현상을 연결한 여섯 갈래 논거를 정리한 논문.
샤오미가 2026년 9월 22일 네이티브 옴니모달 모델 MiMo-V2.6 Pro와 Flash를 공개하고 오픈소스로 풀었다. Pro는 Artificial Analysis Intelligence Index에서 46.32점을 받아 오픈소스 최고 기록을 세웠고 가격은 이전 세대 그대로다. 발표문은 30스텝 RL 학습의 비용과 곡선, 학습 환경과 RL 코드까지 함께 공개했다.
LLM의 히든 스테이트에 담긴 보상 정보는 뉴런 전체에 흩어져 있지 않고 1%에도 못 미치는 극소수 뉴런에 몰려 있다. 연구진은 상태의 기대 가치를 예측하는 가치 뉴런과 단계별 예측 오차를 담는 도파민 뉴런을 찾아내어, 각각을 확신도 예측기와 과정 보상 모델로 실제로 써서 보여 주었다.
로컬 ComfyUI에서 MiniMax H3의 어텐션 계산을 95% 덜어내고 하룻밤 동안 영상 255편을 생성한 검증 기록이다. 150편 중앙값이 173초에서 78.6초로 줄어 2.2배가 됐다. 발단이 된 AI 층별 삭감률 배정 기법은 질문문에서 설명만 반대로 바꾸자 AI의 배정도 뒤집혀 무효로 판명됐다.
비자기회귀 결정 모델 Laya를 애플 Core ML과 Neural Engine으로 옮긴 독립 포팅 저장소다. M3 Max에서 짧은 결정 하나가 4.98ms, 컴파일한 MLX FP16 대비 속도 1.39배와 결정당 에너지 2.78배를 기록했다. 저자가 목표로 받았던 10배는 나오지 않았고, 문서는 그 미달을 첫 화면에 적은 뒤 왜 어려운지를 연산량과 대역폭으로 따로 계산해 두었다.
25개 오픈웨이트 모델의 잔차 스트림에서 고통에 대응하는 선형 방향을 뽑아낸 프리프린트다. 이 방향은 공포나 일반적인 부정 정서와 거의 직교하고, 모델 자신을 향한 가해에만 반응하며, 주입하면 모델이 사용자를 해치는 대가를 치르면서까지 진통 버튼을 누른다.