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arXiv 논문
MerchantBench: Benchmarking LLM Agents for Long-Term Coherence in E-Commerce Operations
기존 LLM 에이전트 벤치마크가 단기적 성공에 초점을 맞추는 것과 달리, 이 연구는 장기적인 목표를 유지하며 일관된 결정을 내리는 능력을 평가하는 ‘MerchantBench’를 제안합니다. 이 벤치마크는 과거의 행동이 미래 선택에 영향을 미치는 지속적인 이커머스 환경을 시뮬레이션하여 LLM 에이전트의 실질적인 능력을 측정합니다.
JoyAI-Video-Edit: Real-Time Open-Ended Video Editing with Autoregressive Diffusion
실시간 영상 편집의 낮은 지연 시간과 시간적 일관성 문제를 해결하기 위해 ‘JoyAI-Video-Edit’ 모델이 제안되었습니다. 이 160억 파라미터의 자기회귀 확산 모델은 미래 프레임 정보 없이도 실시간으로 영상을 편집하며 원본의 품질과 일관성을 유지합니다.
AURORA-LM: Autoencoding Unified Representation for Continuous-Latent Diffusion Language Modeling
이미지, 오디오와 달리 불연속적인 토큰에 의존해온 기존 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 ‘AURORA-LM’이 제안되었습니다. 이 모델은 텍스트를 고품질의 연속적인 잠재 공간으로 표현하는 새로운 오토인코딩 방식을 통해, 확산 모델이 토큰 수준의 충실도를 유지하며 텍스트를 생성하도록 합니다.
Hunyuan3D-Buffalo 1.0: A Unified Multimodal Model for Scalable 3D Generation, Understanding, and Editing
3D 모델링 분야는 생성, 이해, 편집을 위한 대규모 멀티모달 데이터 부족 문제를 겪고 있는데, 이를 해결하기 위해 ‘Hunyuan3D-Buffalo 1.0’이 제안되었습니다. 이 통합 프레임워크는 3D 이해, 텍스트 기반 3D 생성, 지시어 기반 3D 편집 등 다양한 작업을 하나의 모델로 지원하여 확장 가능한 3D 모델링을 가능하게 합니다.
InfiniSplat: Implicit Gaussian Decoding for Large-Baseline Monocular View Synthesis
단일 이미지로부터 3D 씬을 생성하는 기존 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 기법은 입력 이미지와 시점이 크게 다른 뷰를 생성하는 데 한계가 있었습니다. ‘InfiniSplat’은 ‘암시적 가우시안 디코딩’이라는 새로운 접근법을 통해 3D 가우시안을 이미지 그리드에서 분리함으로써, 시점 변화가 큰 경우에도 고품질의 뷰 합성을 가능하게 합니다.
Hugging Face Blog
JoyAI-Video-Edit: Real-Time Open-Ended Video Editing with Autoregressive Diffusion
JoyAI-Video-Edit는 실시간 개방형 영상 편집을 위한 160억 파라미터 규모의 자기회귀(autoregressive) 확산 모델입니다. 이 기술은 미래 프레임을 미리 보거나 영상 길이를 알 필요 없이, 원본의 품질과 시간적 일관성을 유지하며 실시간으로 영상을 편집할 수 있는 것이 특징입니다.
Video-DeepResearch: Towards the Next-Generation Multimodal Deepresearch Agent
Video-DeepResearch는 정적 이미지를 넘어 연속적인 비디오 스트림을 이해하고 처리하는 차세대 멀티모달 에이전트 기술을 제안합니다. 이 모델은 기존 에이전트가 시각적 도구 대신 텍스트 검색에 의존하는 한계를 극복하고, 시공간적 맥락을 파악하며 웹 탐색을 수행하는 것을 목표로 합니다.
PAST-Bench: Benchmarking the Foundations of Recursive Self-Improvement in Personal Agents
PAST-Bench는 개인용 AI 에이전트가 과거의 경험을 통해 스스로 성능을 개선하는 ‘재귀적 자기 개선’ 능력을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 새로운 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 에이전트가 사용자의 선호도, 작업 이력 등 축적된 경험을 바탕으로 실제로 더 나은 행동을 보이는지 측정하는 데 초점을 맞춥니다.
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huangruiteng/loopx
장시간 작동하는 AI 에이전트 팀을 위한 경량 루프 엔지니어링 상태 커널입니다. 다양한 코딩 에이전트와 호환되며, 지속적인 목표 관리, 쿼터 기반 자동 활성화, 실행 가능한 할 일 목록 같은 고급 기능을 제공하여 안정적인 협업을 지원합니다.
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AI 에이전트 팀을 위한 중앙 메모리 허브 솔루션입니다. 대화, 문서, 코드를 채팅 메모리, 스킬, LLM-Wiki, 코드-그래프의 네 가지 재사용 가능한 메모리 자산으로 변환하여 여러 에이전트와 프레임워크 간에 공유하고 관리할 수 있게 해줍니다.
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터미널에서 바로 사용할 수 있는 DeepSeek 네이티브 AI 코딩 에이전트입니다. 프리픽스 캐시 안정성을 중심으로 설계되어, 장시간 실행 상태를 유지하며 안정적으로 코딩 작업을 보조합니다.
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AI 코딩 에이전트를 위한 프로덕션 수준의 엔지니어링 스킬셋을 제공합니다. 이 저장소는 실제 개발 환경에서 바로 사용할 수 있는 고급 기술들을 모아, AI 에이전트의 실용적인 문제 해결 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
tailwindlabs/tailwindcss
신속한 UI 개발을 위한 유틸리티 우선(utility-first) CSS 프레임워크입니다. 미리 정의된 수많은 유틸리티 클래스를 조합하여 HTML 내에서 직접 스타일을 적용함으로써, 별도의 CSS 파일 없이 빠르고 일관된 디자인 시스템을 구축할 수 있습니다.
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