awesome-claude-skills — Claude AI 워크플로우 커스텀 스킬 모음
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arXiv 논문
AREX: Towards a Recursively Self-Improving Agent for Deep Research
심층 연구는 여러 제약 조건을 동시에 만족시키는 답을 찾아야 하므로 매우 어렵지만, 후보 답안을 검증하는 것은 상대적으로 쉽습니다. 이러한 발견-검증의 비대칭성을 활용하여, AREX는 중간 결과를 검증하고 그 피드백을 바탕으로 답을 재귀적으로 개선하는 새로운 연구 에이전트입니다.
SLAI T-Rex: Full-Parameter Post-training of the DeepSeek-V4 Family on Ascend SuperPOD
조 단위 파라미터를 가진 MoE 모델의 전체 파라미터 후속 학습은 메모리, 통신, 커널 효율성 등에서 심각한 시스템적 문제를 야기합니다. 이 논문은 일반적인 GPU 클러스터가 아닌 어센드(Ascend) NPU 슈퍼POD 환경에서 DeepSeek-V4 모델군을 대상으로 이러한 문제들을 해결한 엔드투엔드 최적화 사례를 제시합니다.
ReferTrack: Referring Then Tracking for Embodied Visual Tracking
체화된 시각적 추적(EVT)은 자연어 설명에 따라 특정 대상을 계속 따라가는 기술이지만, 기존 방식은 대상 식별과 경로 계획이 통합되어 정확도가 떨어지는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 ReferTrack은 먼저 이미지 공간에서 명시적으로 대상을 식별하고(Referring), 그 다음에 추적하는(Tracking) 2단계 접근법을 제안하여 성능을 개선합니다.
K12-KGraph: A Curriculum-Aligned Knowledge Graph for Benchmarking and Training Educational LLMs
기존 교육용 LLM 벤치마크는 주로 시험 문제 풀이 능력만 평가할 뿐, 교육과정 지식의 구조적 이해도를 측정하지 못하는 한계가 있습니다. 이러한 ‘교육과정 인지 능력’을 평가하고 훈련시키기 위해, 실제 교과서에서 추출하여 구축한 교육과정 연계 지식 그래프 K12-KGraph를 제안합니다.
Visual Contrastive Self-Distillation
온-폴리시 자가 증류(OPSD)는 외부 교사 모델 없이 학습하는 유망한 방법이지만, 보통 교사와 학생 역할 간에 비대칭적 정보가 필요했습니다. 이 연구는 이러한 비대칭 정보 없이 순수하게 입력 조건만으로 자가 증류가 가능한지 탐구하며, 교사와 학생에게 서로 다른 시각적 증강을 적용하는 ‘시각적 대조 자가 증류’ 기법을 제안합니다.
Hugging Face Blog
Visual Contrastive Self-Distillation
기존의 자기 증류(self-distillation) 방식은 학습 효율을 위해 교사-학생 모델 간 정보 비대칭성이 필수적이었습니다. 이 연구는 이러한 복잡한 구조 없이, 오직 입력 데이터 조절만으로 학습을 유도하는 새로운 시각적 대조 자기 증류 방법을 제안하여 모델을 단순화했습니다.
SANA-Video 2.0: Hybrid Linear Attention with Attention Residuals for Efficient Video Generation
SANA-Video 2.0은 단일 GPU 환경에서도 최대 720p 고화질 영상을 생성할 수 있는 새로운 비디오 확산 트랜스포머 모델입니다. 이 모델은 선형 어텐션의 효율성과 소프트맥스 어텐션의 품질을 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택하여, 긴 비디오 시퀀스 처리에서도 뛰어난 성능과 확장성을 보여줍니다.
Self-Supervised Learning of Structured Dynamics from Videos
비디오 속 움직임은 카메라의 움직임과 객체 자체의 움직임이 뒤섞여 있어 이해하기 어렵습니다. 이 연구는 두 가지 동역학적 요소를 명확히 분리하여 학습하는 자기 지도 학습(self-supervised learning) 프레임워크를 제안하여, 카메라 움직임에 영향을 받지 않는 객체 고유의 움직임 표현을 효과적으로 학습합니다.
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AI를 활용해 전 세계 정보를 실시간으로 보여주는 인텔리전스 대시보드입니다. 뉴스 수집, 지정학적 동향 모니터링, 사회 기반 시설 추적 기능을 통합된 인터페이스에서 제공하여 종합적인 상황 인식을 돕습니다.
ComposioHQ/awesome-claude-skills
Claude AI의 워크플로우를 사용자가 직접 커스터마이징할 때 유용한 ‘스킬’과 각종 리소스, 도구를 모아놓은 목록입니다. 이 저장소는 Claude의 활용도를 극대화하려는 개발자들에게 훌륭한 참고 자료가 될 것입니다.
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Kronos는 금융 시장의 언어를 이해하고 분석하기 위해 특별히 설계된 파운데이션 모델입니다. 이 모델은 복잡한 금융 데이터를 처리하고 시장의 동향을 예측하는 데 활용될 수 있습니다.
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AI 에이전트가 웹 자동화를 수행하도록 설계된 초고속 브라우저입니다. 사용자의 로그인 상태를 방해 없이 AI 에이전트와 공유할 수 있어, 별도의 설정이나 비용 없이 편리하게 자동화 작업을 실행할 수 있습니다.
mattpocock/skills
현업 엔지니어가 실제 사용하는 AI 에이전트용 ‘스킬’들을 모아놓은 저장소입니다. 저자의 개인 디렉토리에서 직접 가져온 실용적인 예제들을 통해 실제 엔지니어링 문제 해결에 AI를 어떻게 활용하는지 엿볼 수 있습니다.
오늘의 키워드
Agent LLM Vision Chain-of-Thought Grounding Knowledge Graph Benchmark Distillation Transformer Claude