system_prompts_leaks — 주요 AI 모델의 시스템 프롬프트 유출
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arXiv 논문
Scaling Automatic Research Agents via World Models
자동화된 연구를 수행하는 AI 에이전트를 강화학습으로 훈련시킬 때 발생하는 비효율 문제를 지적합니다. 이 논문은 연구 환경을 시뮬레이션하는 ‘월드 모델’을 도입하여 에이전트 생성과 환경 실행 사이의 간극을 줄이고, 이를 통해 에이전트의 학습을 확장하는 새로운 방법을 제안합니다.
NCP-ArchPreview Technical Report: Moving towards Latent Space Language Models through Next Concept Prediction
기존 언어 모델이 사용하는 다음 토큰 예측(NTP) 방식을 넘어, 여러 토큰에 걸친 ‘다음 개념 예측(NCP)’을 함께 학습하는 새로운 잠재 공간 언어 모델 NCP-ArchPreview를 소개합니다. 이 모델은 토큰 단위의 생성 능력을 유지하면서도 더 추상적인 개념 단위의 학습 목표를 추가하여, 잠재 공간에 개념 어휘를 구축하는 새로운 아키텍처를 제시합니다.
SenseNova-U1.5: Towards Native Unified Visual Intelligence
별도의 인코더나 VAE 없이 시각 콘텐츠를 이해하고 생성하는 8B 규모의 네이티브 통합 멀티모달 모델 SenseNova-U1.5를 공개합니다. 이 모델은 공간적으로 일관된 패치 재구성으로 시각 인터페이스를 강화하고 최대 4K 해상도를 지원하며, 시각적 미학 등을 위한 전문화된 후처리 최적화를 통해 성능을 높였습니다.
AgentGrad: Intervention-guided Prompt Optimization for Multi Agent Systems
LLM 기반 다중 에이전트 시스템(MAS)의 성능을 좌우하는 프롬프트 최적화 문제에서 기존 텍스트 그래디언트 방식의 한계를 지적합니다. 이를 해결하기 위해 ‘개입 기반’ 접근법을 사용하는 AgentGrad를 제안하여, 어떤 에이전트의 프롬프트가 문제의 원인인지 정확히 파악하고 이를 바탕으로 프롬프트를 효과적으로 수정합니다.
SpatialBlock: Enhancing Spatial Intelligence in LVLMs via Synthetic Block-Stacking Problem
대형 비전-언어 모델(LVLM)이 2D 이미지로부터 3D 구조를 추론하는 공간 지능이 부족하다는 문제를 제기합니다. 이 논문은 비용이 많이 드는 실제 데이터셋 대신, ‘블록 쌓기’라는 합성 문제(SpatialBlock)를 통해 방대한 데이터를 생성하여 모델의 3D 공간 추론 능력을 효과적으로 향상시키는 방법을 제안합니다.
Hugging Face Blog
SenseNova-U1.5: Towards Native Unified Visual Intelligence
SenseNova-U1.5는 인코더와 VAE 없이 시각 콘텐츠를 이해하고 생성하는 8B-MoT 기반의 네이티브 통합 멀티모달 모델입니다. 이 모델은 공간적으로 일관된 패치 재구성을 통해 시각적 인터페이스를 강화했으며, 엄선된 데이터와 개선된 프롬프트 설계를 통해 최대 4K 해상도까지 지원하며 학습 성능을 확장했습니다.
The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement
재귀적 자기 개선(RSI)은 AI가 경험과 피드백을 통해 자신의 능력과 향후 개선 프로세스까지 스스로 발전시키는 개념입니다. 이 논문은 기존 LLM의 한계를 진단하고, 개선 실행 자율성부터 재귀적 메타 개선에 이르기까지 진정한 RSI를 달성하기 위한 구체적인 개발 로드맵을 제시합니다.
Biology-in-the-loop: Amortized Adaptive Hit Discovery in CRISPR Screens
CRISPR 스크리닝과 같은 많은 생물학적 발견 과정은 제한된 예산 하에서 실험 대상을 순차적으로 선택해야 하는 과제를 안고 있습니다. 이 연구는 기존 적응형 탐색 벤치마크의 한계를 지적하며, 이 문제를 해결하고 효율적인 실험 설계를 돕기 위한 대규모 벤치마크 AssayBench-Loop를 새롭게 소개합니다.
GitHub Trending
melgarafael/DeskcommCRM
DeskcommCRM은 자체 호스팅이 가능한 오픈소스 AI 세일즈 운영체제입니다. 네이티브 AI 에이전트와 WhatsApp 연동 기능을 제공하여, 채팅 기반으로 영업하는 모든 비즈니스에 훌륭한 대안이 될 수 있습니다.
asgeirtj/system_prompts_leaks
이 저장소는 주요 AI 모델들의 유출된 시스템 프롬프트를 모아놓은 곳입니다. Anthropic의 Claude, OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini 등 최신 LLM의 숨겨진 작동 방식을 엿볼 수 있는 귀중한 자료를 정기적으로 업데이트합니다.
jihe520/MathModelAgent
MathModelAgent는 수학 모델링을 위해 특별히 설계된 AI 에이전트입니다. 사용자가 문제를 입력하면 자동으로 모델링을 수행하고, 즉시 제출 가능한 수준의 완성된 논문까지 생성해 줍니다.
alsk1992/CloddsBot
CloddsBot은 1000개 이상의 다양한 시장에서 자율적으로 작동하는 오픈소스 AI 트레이딩 에이전트입니다. Claude 기반으로 구축되었으며, 사용자가 잠든 사이에도 스스로 시장 우위를 분석하고 즉시 거래를 실행하며 리스크를 관리합니다.
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
이 저장소는 100개가 넘는 무료 오픈소스 LLM 애플리케이션을 모아놓은 ‘Awesome’ 리스트입니다. 다양한 AI 에이전트, 에이전트 스킬, RAG 기반 앱들을 한곳에서 찾아볼 수 있어 개발자들에게 유용한 자료가 됩니다.
오늘의 키워드
LLM Agent Multimodal Prompt Vision Benchmark AI Agent GPT Cursor Claude