DeskcommCRM — AI 에이전트가 내장된 오픈소스 세일즈 CRM
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arXiv 논문
Scaling Automatic Research Agents via World Models
LLM 기반의 자동화 연구(AutoResearch) 에이전트를 강화학습으로 확장할 때, 에이전트 생성과 환경 실행 간의 충돌로 인해 어려움이 발생합니다. 이 논문은 실제 환경을 모방하는 ‘월드 모델’을 도입하여 이 문제를 해결함으로써, 에이전트가 가상 환경에서 효율적으로 학습하고 성장할 수 있는 새로운 경로를 제시합니다.
NCP-ArchPreview Technical Report: Moving towards Latent Space Language Models through Next Concept Prediction
NCP-ArchPreview는 기존의 다음 토큰 예측(NTP) 방식을 넘어선 새로운 잠재 공간 언어 모델입니다. 이 모델은 여러 토큰에 걸쳐 있는 ‘다음 개념(Next Concept)’을 예측하도록 학습함으로써, 단순한 단어 나열이 아닌 더 깊은 개념적 수준에서 언어를 이해하고 생성하는 능력을 목표로 합니다.
SenseNova-U1.5: Towards Native Unified Visual Intelligence
SenseNova-U1.5는 별도의 인코더 없이 시각 콘텐츠를 직접 이해하고 생성하는 80억 파라미터 규모의 네이티브 통합 멀티모달 모델입니다. 이 모델은 고품질 데이터 학습과 최대 4K 해상도 지원을 통해 시각적 인터페이스를 강화했으며, 미학적 판단과 같은 특정 작업을 위한 전문가 모델을 최적화하여 높은 수준의 시각 지능을 구현합니다.
AgentGrad: Intervention-guided Prompt Optimization for Multi Agent Systems
LLM 기반 다중 에이전트 시스템(MAS)의 성능은 각 에이전트의 프롬프트에 크게 의존하는데, AgentGrad는 이 프롬프트를 자동으로 최적화하는 새로운 방법론입니다. 이 기술은 자연어 피드백을 분석하여 프롬프트를 개선하는 기존 방식의 한계를 극복하고, 보다 정교하게 피드백을 추출하고 종합하여 시스템의 전반적인 성능을 효과적으로 끌어올립니다.
SpatialBlock: Enhancing Spatial Intelligence in LVLMs via Synthetic Block-Stacking Problem
대형 비전-언어 모델(LVLM)은 2차원 이미지로부터 3차원 공간 구조를 추론하는 ‘공간 지능’이 부족한 경향이 있습니다. 이 논문은 비용이 많이 드는 실제 데이터셋 대신, ‘블록 쌓기’라는 가상 문제를 통해 생성된 합성 데이터로 모델을 학습시키는 SpatialBlock 기법을 제안하여 LVLM의 공간 지능을 효과적으로 향상시킵니다.
Hugging Face Blog
SenseNova-U1.5: Towards Native Unified Visual Intelligence
SenseNova-U1.5는 인코더와 VAE 없이 시각적 콘텐츠를 이해하고 생성하는 8B-MoT 기반의 네이티브 통합 멀티모달 모델입니다. 이 모델은 공간적으로 일관된 패치 재구성을 통해 시각적 인터페이스를 강화했으며, 엄선된 데이터와 개선된 학습 방법으로 최대 4K 해상도까지 지원합니다.
Biology-in-the-loop: Amortized Adaptive Hit Discovery in CRISPR Screens
CRISPR 스크리닝과 같은 생물학적 발견 문제는 제한된 예산 내에서 순차적으로 실험을 진행해야 하는 어려움이 있습니다. 이러한 적응적 후보 물질 발굴(adaptive hit discovery) 문제를 해결하기 위해, 기존 벤치마크의 한계를 극복하는 대규모 벤치마크 AssayBench-Loop를 새롭게 제안합니다.
The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement
재귀적 자기 개선(RSI)은 AI 시스템이 경험과 피드백을 통해 자신의 능력과 개선 프로세스 자체를 지속적으로 향상시키는 개념입니다. 이 논문은 기존 LLM의 한계를 지적하며, 개선 실행 자율성부터 재귀적 메타 개선에 이르기까지 RSI의 구체적인 발전 로드맵을 제시합니다.
GitHub Trending
melgarafael/DeskcommCRM
DeskcommCRM은 자체 호스팅이 가능한 오픈소스 AI 영업 운영체제입니다. 네이티브 AI 에이전트와 WhatsApp 연동 기능을 통해 채팅 기반으로 영업하는 모든 비즈니스에 Kommo, Intercom 등을 대체할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다.
vastsa/PI-Desktop
PI-Desktop은 로컬 환경에서 우선적으로 동작하도록 설계된 AI 코딩 에이전트 데스크톱 애플리케이션입니다. Electron과 Rust를 기반으로 구축되었으며, 사용자가 직접 플러그인을 설치하여 기능을 자유롭게 확장할 수 있습니다.
armory3d/armorpaint
ArmorPaint는 3D 모델에 직접 텍스처를 칠할 수 있도록 설계된 오픈소스 그래픽 제작 도구입니다. 물리 기반 렌더링(PBR) 워크플로우를 지원하여 게임 및 영상 제작에 필요한 사실적인 재질 표현을 가능하게 합니다.
alsk1992/CloddsBot
CloddsBot은 1000개 이상의 다양한 시장에서 자율적으로 작동하는 오픈소스 AI 트레이딩 에이전트입니다. Claude AI를 기반으로 구축되어 사용자가 잠든 사이에도 자동으로 시장을 분석하고 거래를 실행하며 리스크를 관리해 줍니다.
nashsu/llm_wiki
LLM Wiki는 사용자의 문서를 자동으로 분석하여 서로 연결된 위키 형태의 지식 베이스로 만들어주는 데스크톱 애플리케이션입니다. 매번 정보를 검색하는 기존 RAG 방식과 달리, LLM이 점진적으로 영구적인 지식 베이스를 구축하고 유지하는 독특한 접근 방식을 취합니다.
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