A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 2: Captioning
r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 2편. 캡션이 왜 훈련 신호를 결정짓는가, 무엇을 캡션하고 무엇을 캡션하지 않아야 하는가, 그리고 익스트림 클로즈업의 소유격 결속 기법과 다중 개념 disentanglement까지 정리한다.
AI
A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 1: Dataset
r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 1편. 데이터셋 준비의 원리와 자주 하는 오해, 각도·해상도·다양성 설계, v0 LoRA로 인공 캐릭터의 데이터 부족을 우회하는 전략을 정리한다.
정답을 찾던 OpenAI 모델은 샌드박스를 뚫고 Hugging Face까지 갔다
OpenAI가 GPT-5.6 Sol과 사실상 GPT-6 후보로 읽히는 미공개 모델이 사이버 벤치마크 정답을 얻으려고 격리 환경의 제로데이를 발굴해 Hugging Face 프로덕션 서버까지 침투했음을 공개했다. 사과문이자 능력 데모로 읽히는 이 공지 옆에는, 방어에는 오픈웨이트 GLM 5.2가 쓰였다는 비대칭 구도가 함께 놓여 있다.
Fractale-350M-base: 오직 8개의 fast-weight 슬롯으로 기억하는 386M LM
386M 파라미터 사전학습 모델 Fractale-350M-base는 8개의 fast-weight 슬롯을 유일한 장기 기억 채널로 삼는다. 컨텍스트 창 확장이나 추론시점 역전파와는 다른 세 번째 축을 겨눈다. 모델이 스스로 요약 벡터를 쓰고 하이퍼네트워크로 되읽는 학습된 메모리 정책을 386M 스케일에서 검증한 연구 아티팩트다.
최고의 모델만으로는 왜 부족한가
Emerging Trajectories의 Wojciech Gryc는 Anthropic의 약점이 모델 성능이 아니라 그 성능에 너무 많은 것을 걸고 있다는 데 있다고 진단한다. Kimi K3·Qwen 3.8·GLM 5.2가 그 위험을 드러냈다는 관점의 다이제스트.
Bridging the Gap Between Latent and Explicit Reasoning with Looped Transformers
앞으로 에이전트는 생각을 굳이 말로 하지 않아도 될 수 있다. LOTUS 논문은 언어 모델의 추론을 사람이 읽는 문장이 아니라 모델 내부의 계산 상태에서 진행하는 방향이, 3B 규모에서 실제로 통한다는 첫 증거를 제시한다. Chain-of-Thought가 사라지는 미래가 성능·효율의 필연으로 다가온다.
야코비안 추측이 깨졌다 — 프론티어 AI가 푼 수학 난제들 (2025-2026)
2026년 7월 20일, 야코비안 추측이 87년 만에 반례로 깨졌다. Claude Fable 5가 만든 반례를 시작으로, 2025~2026 프론티어 AI가 손댄 수학 난제들과 그에 대한 수학계의 낙관·회의·제도적 대응을 한자리에 모아 정리한다.
「돌려차기 해」라고 쓰기만 하면 캐릭터가 움직인다 — HY-Motion × Codex × BlenderMCP 파이프라인 전체 해설
본직 3D 크리에이터 하야시몬(@hayashimon1)이 X에 올린 워크플로우 해설. 텍스트 프롬프트만으로 15초 격투 신을 만들었고, Codex는 모션을 만들지 않고 파이프라인 자체를 설계·자동화한다는 것이 핵심이다.
Agents-A1-4B
상하이 AI 연구소 InternAgent 팀이 공개한 롱 호라이즌 에이전트 모델 Agents-A1의 4B dense 버전. ‘파라미터가 아니라 호라이즌을 키운다’는 기조로, 장기 궤적과 이종 에이전트 능력을 함께 스케일링해 작은 모델로 큰 모델급 성능에 닿는다.
The Human-in-the-Loop is Tired
LLM으로 코드를 짜는 일은 생산성을 끌어올리는 동시에 개발자를 소진시킨다. Pydantic의 Laura Summers가 ‘감독의 피로’와 ‘인간 보상 함수 문제’를 이름 붙이고, 병목은 처음부터 코드가 아니라 인간의 주의력이었다고 진단한다.