AI Tech - 2026-06-11
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arXiv 논문
ABot-Earth 0.5: Generative 3D Earth Model
ABot-Earth 0.5는 위성 이미지만으로 광활하고 끊김 없는 3D 환경을 생성하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 이 모델은 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 표현을 직접 활용하며, 실제 도시 데이터로 학습하여 사실적인 지형과 텍스처를 만들어냅니다.
Kwai Keye-VL-2.0 Technical Report
Kwai Keye-VL-2.0은 긴 영상 이해와 에이전트 지능을 위해 설계된 오픈소스 전문가 혼합(MoE) 멀티모달 모델입니다. 이 모델은 시간 단위의 긴 영상이 가진 정보 중복성과 높은 연산 비용 문제를 해결하기 위해, 손실 없이 256K 컨텍스트를 처리하는 새로운 어텐션 기술을 최초로 적용했습니다.
Role-Agent: Bootstrapping LLM Agents via Dual-Role Evolution
Role-Agent는 LLM 에이전트의 학습 한계를 극복하기 위해 단일 LLM이 에이전트와 환경의 역할을 동시에 수행하는 새로운 프레임워크입니다. 이러한 이중 역할 구조는 에이전트와 환경이 함께 발전하는 ‘공동 진화’를 유도하여 에이전트의 일반화 성능을 향상시킵니다.
Retrospective Harness Optimization: Improving LLM Agents via Self-Preference over Trajectory Rollouts
기존 AI 에이전트 최적화 방식은 구하기 어려운 정답 데이터가 필요하다는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 제안된 RHO(Retrospective Harness Optimization)는 별도의 정답 데이터 없이 에이전트가 수행했던 과거 기록만을 활용하여 스스로 선호도를 학습하고 성능을 최적화하는 자기 지도 학습 방법입니다.
SearchSwarm: Towards Delegation Intelligence in Agentic LLMs for Long-Horizon Deep Research
LLM은 컨텍스트 창의 한계로 인해 장기적이고 복잡한 작업을 처리하는 데 어려움을 겪으며, 이를 해결하기 위해 작업을 분해하고 위임하는 능력이 중요해졌습니다. SearchSwarm은 메인 에이전트가 하위 에이전트에게 작업을 효과적으로 위임하고 결과를 종합하는 ‘위임 지능’을 갖추도록 설계된 프레임워크로, 깊이 있는 장기 연구 수행 능력을 향상시킵니다.
Hugging Face Blog
Lip Forcing: Few-Step Autoregressive Diffusion for Real-time Lip Synchronization
기존의 확산(diffusion) 기반 입 모양 동기화 모델은 품질은 뛰어나지만 실시간으로 사용하기에는 너무 느리다는 단점이 있었습니다. ‘Lip Forcing’은 이를 해결하기 위해 대규모 교사 모델을 작은 학생 모델로 증류하는 새로운 자기회귀(autoregressive) 방식을 제안하여, 단 몇 단계만으로 실시간 영상-음성 동기화가 가능하도록 만들었습니다.
EEVEE: Towards Test-time Prompt Learning in the Real World for Self-Improving Agents
기존 LLM 에이전트의 프롬프트 학습 방식은 단일 데이터셋 환경에 맞춰져 있어 여러 데이터셋이 혼재된 실제 환경에 적용하기 어려웠습니다. ‘EEVEE’는 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 데이터셋이 섞인 작업 흐름에서도 실시간으로 프롬프트를 학습할 수 있는 최초의 프레임워크로, 라우터(router)를 도입하여 데이터셋 간 간섭을 줄이고 에이전트의 적응 능력을 향상시킵니다.
Multi-Faceted Interactivity Alignment in Full-Duplex Speech Models
동시에 듣고 말할 수 있는 완전 양방향(full-duplex) 음성 모델은 자연스러운 대화를 구현할 잠재력이 크지만, 현재의 학습 방식은 상호작용의 질을 직접적으로 최적화하지 못합니다. 이로 인해 부자연스러운 침묵이나 부적절한 대화 차례 전환 같은 문제가 발생하며, 본 연구는 이러한 다각적인 상호작용 문제를 해결하기 위한 새로운 정렬 방법을 제안합니다.
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addyosmani/agent-skills
AI 코딩 에이전트를 위한 프로덕션 수준의 엔지니어링 기술을 제공하는 프로젝트입니다. 이 저장소는 AI 에이전트가 실제 현업에서 안정적으로 사용할 수 있는 고품질 코드를 작성하도록 돕는 것을 목표로 합니다.
mvanhorn/last30days-skill
레딧, X, 유튜브 등 다양한 온라인 플랫폼의 최신 정보를 리서치하는 AI 에이전트 스킬입니다. 수집한 정보를 종합하여 특정 주제에 대한 근거 기반의 요약문을 생성해 줍니다.
soxoj/maigret
사용자 이름 하나만으로 3000개 이상의 웹사이트에서 특정 인물에 대한 온라인 활동 정보를 수집하는 도구입니다. 이를 통해 흩어져 있는 개인의 디지털 발자국을 모아 하나의 프로필로 정리할 수 있습니다.
x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
Devin AI, Cursor, Perplexity 등 유명 AI 도구들에서 사용하는 시스템 프롬프트와 내부 AI 모델을 총정리한 저장소입니다. 여러 상용 AI 서비스가 내부적으로 어떻게 작동하는지 분석하고 학습하는 데 유용한 자료를 제공합니다.
harry0703/MoneyPrinterTurbo
AI 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 클릭 한 번으로 고화질의 짧은 동영상을 생성하는 프로젝트입니다. 복잡한 영상 제작 과정을 자동화하여 누구나 손쉽게 숏폼 콘텐츠를 만들 수 있도록 지원합니다.
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