Apache Flink + RocksDB로 토스 광고 frequency capping 7일 확장
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arXiv 논문
ClawGUI: A Unified Framework for Training, Evaluating, and Deploying GUI Agents
시각적 인터페이스로 소프트웨어를 조작하는 GUI 에이전트를 위한 통합 프레임워크 ClawGUI를 소개합니다. 훈련, 평가, 배포를 하나로 묶어 기존의 불안정한 환경과 파편화된 평가 방식의 문제를 깔끔하게 해결했어요.
Seedance 2.0: Advancing Video Generation for World Complexity
텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 모두 지원하는 강력한 멀티모달 생성 모델 Seedance 2.0이 공개되었습니다. 이전 버전보다 훨씬 효율적이고 통일된 대규모 아키텍처를 채택해, 놀라운 수준의 콘텐츠 편집과 참조 기능을 제공합니다.
GameWorld: Towards Standardized and Verifiable Evaluation of Multimodal Game Agents
비디오 게임 환경에서 MLLM 에이전트의 능력을 검증할 수 있는 평가 플랫폼 GameWorld를 제안합니다. 시각적 인식, 장기 계획, 정밀 제어 등 에이전트의 핵심 능력을 체계적이고 표준화된 방식으로 측정할 수 있어요.
RationalRewards: Reasoning Rewards Scale Visual Generation Both Training and Test Time
시각적 생성 모델을 위한 새로운 보상 시스템 RationalRewards를 소개합니다. 다차원적인 비평을 제공하여 훈련 시에는 구체적인 강화 학습 보상을, 테스트 시에는 모델의 성능을 끌어올리는 훌륭한 최적화 도구로 활용할 수 있습니다.
SpatialEvo: Self-Evolving Spatial Intelligence via Deterministic Geometric Environments
3D 환경에서 모델이 스스로 공간 지능을 발전시키는 SpatialEvo 패러다임에 관한 논문입니다. 기존 자가 학습의 단점인 오류 강화 문제를 3D 공간 추론의 고유한 특성으로 극복하여, 비싼 라벨링 비용 없이도 모델을 효과적으로 훈련할 수 있어요.
Hugging Face Blog
Seedance 2.0: Advancing Video Generation for World Complexity
텍스트부터 비디오까지 네 가지 입력을 완벽하게 지원하는 멀티모달 생성 모델 Seedance 2.0을 소개합니다. 통일된 대규모 아키텍처 덕분에 복잡한 오디오-비디오 콘텐츠를 더 효율적으로 생성하고 편집할 수 있습니다.
Team Seedance, De Chen, Liyang Chen
SpatialEvo: Self-Evolving Spatial Intelligence via Deterministic Geometric Environments
모델이 3D 기하학적 환경에서 공간 지능을 스스로 학습하는 SpatialEvo 기술을 다룹니다. 3D 공간만의 고유한 특성을 활용해, 비싼 데이터 라벨링 없이도 모델의 기하학적 오류를 스스로 교정하며 성장하게 만들어 줍니다.
Dinging Li, Yingxiu Zhao, Xinrui Cheng
From P(y|x) to P(y): Investigating Reinforcement Learning in Pre-train Space
LLM의 추론 능력을 강화하기 위해 Pre-train Space에서 한계 분포를 최적화하는 새로운 학습법을 탐구합니다. 이를 통해 기존 강화 학습의 한계를 넘어 모델의 폭넓은 탐색 능력을 유지하면서도 추론 성능을 크게 높일 수 있어요.
Yuqiao Tan, Minzheng Wang, Bo Liu
토스 기술블로그
Apache Flink + RocksDB 튜닝으로 광고 Frequency Capping 실시간 집계를 일주일까지 확장하기
광고 노출 빈도를 조절하는 Frequency Capping 기능을 최대 7일까지 실시간 집계할 수 있게 확장한 토스의 기술 경험담입니다. Apache Flink와 RocksDB를 활용해 앱을 세 개로 분리하고 병목 현상을 해결한 생생한 노하우를 얻을 수 있습니다.
토스
GitHub Trending
forrestchang/andrej-karpathy-skills
Andrej Karpathy가 짚어낸 LLM 코딩의 취약점을 바탕으로 Claude Code의 동작을 개선해 주는 유용한 프로젝트입니다. CLAUDE.md 파일 하나만 프로젝트에 추가하면 AI의 코딩 능력을 한층 더 똑똑하게 만들 수 있어요.
thedotmack/claude-mem
코딩 세션 중 Claude가 수행한 모든 작업을 자동으로 기록하고 압축해 기억하는 플러그인 claude-mem입니다. 이렇게 저장된 AI의 기억을 다음 세션에 주입하여, 맥락이 끊기지 않는 매끄러운 코딩 환경을 제공해 줍니다.
google/magika
Google에서 개발한 빠르고 정확한 AI 기반의 파일 콘텐츠 타입 감지 도구 Magika입니다. 딥러닝을 활용하여 복잡하고 알기 어려운 파일 형식도 순식간에 정확하게 판별해 내는 강력한 성능을 자랑합니다.
topoteretes/cognee
단 6줄의 코드만으로 AI 에이전트의 기억력을 구현할 수 있는 직관적인 Knowledge Engine 패키지입니다. 복잡한 메모리 관리 시스템을 구축할 필요 없이 아주 쉽고 빠르게 에이전트에 기억 장치를 달아줄 수 있어요.
z-lab/dflash
LLM의 추론 속도를 획기적으로 높여주는 Flash Speculative Decoding을 위한 Block Diffusion 기술 DFlash입니다. AI 모델의 생성 속도를 올리면서도 효율성을 유지하고 싶은 개발자들에게 유용한 도구가 될 것입니다.
AI Weekly
AI Weekly Issue #484: Your AI chats can be used against you in court
AI와의 채팅 기록이 법정에서 불리하게 쓰일 수 있다는 흥미롭고도 중요한 이슈를 다룹니다. 이와 더불어 중국 Chery 사의 대중용 휴머노이드 로봇 출시, Claude Code Routines 론칭 등 최신 AI 소식들을 재미있게 요약해 전달합니다.
오늘의 키워드
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