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AI 논문 리뷰 · LLM 효율 슬라이딩 윈도가 선형 어텐션을 이겼다 재학습 없이, 더 싸게, 더 정확하게 — 마이크로소프트가 던진 반문 하나가 '긴 문맥' 경쟁의 전제를 흔든다. 원제 Sliding-window beats linear attention · Microsoft(Jolicoeur-Martineau 외) · 2026-08-28 공개 · arXiv:2608.28444 · Hugging Face 3줄 요약 (TL;DR) 거대 언어모델의 2차(quadratic) 어텐션은 토큰이 늘수록 메모리·비용이 감당 못 할 만큼 커진다. 그 대안으로 각광받은 것이 선형 어텐션(Linear Attention)이다. 그러나 이 논문은 싱크(sink)를 더한 슬라이딩 윈도 어텐션(SWA)이라는..

「연구 다이제스트」에이전트·장기 과제 제어LoopArena: 런타임 컨트롤러로서의 모델 벤치마크 (2026-08-28 공개, 8월 31일 데일리 상위) 하나의 컨트롤러 모델이 별도의 코딩 에이전트를 장시간 과제 전 구간에 걸쳐 지휘하는 능력을 평가하는 벤치마크이다. 엄격 성공률은 낮게 나타났으나 컨트롤러 도입이 상당한 비용 절감을 유발함을 보고하였다. 에이전트 오케스트레이션의 실효성을 정량화한 사례로 주목된다. https://huggingface.co/papers/2608.28281J-Zero: 데이터 없이 이루는 도전자·해결자·심판 공진화 (2026-08-27) 사전 정의된 선호쌍만으로 과제 생성기·해결자·심판을 적대적으로 공진화시켜, 검증 가능한 영역과 불가능한 영역 모두에서 언어모델이 자기개선하도록..

오후까지 새로 확인된 국내 인공지능(AI) 소식을 정리한다.국내 주목 소식1. KT, 우리은행 '에이전틱 AICC' 구축…AI 상담 처리 비중 30%→60%KT가 우리은행의 AI 상담 시스템 재구축 사업을 수주하여 '에이전틱 AICC' 구축에 착수한다. 정해진 시나리오만 따르던 상담 AI를 고객 의도를 스스로 판단하고 실제 업무까지 처리하는 자율형 체계로 전환하며, AI 처리 범위를 30%에서 60%로 확대하는 것이 목표이다. 신규 솔루션 '에이전트 커넥터'로 챗봇·상담봇·AI 뱅커 채널을 통합해 채널 간 이동에도 일관된 상담을 제공한다. KT는 금융권을 중심으로 AICC 기업간거래(B2B) 사업에서 구축형 레퍼런스 34개사를 확보한 상태로, 금융권 AI 에이전트 도입 가속의 분기점이 되는 계약이다.출처..

연구 다이제스트LLM·오픈웨이트 모델텐센트, 7,700억 파라미터 오픈웨이트 모델 'Hy4 preview' 공개(8월 28~29일). 텐센트 훈위안(HunYuan)이 총 7,700억 파라미터 규모의 MoE(전문가 혼합) 모델을 아파치 2.0 라이선스로 개방하였다. 100만 토큰 컨텍스트 창을 지원하며, GPQA Diamond에서 92.3점을 기록한 것으로 보고되었다. 미국 주요 연구소가 폐쇄형(closed-weight)으로 선회하는 흐름과 대비되어, 중국 랩의 '개방' 전략이 재차 부각된 사례이다. 출처: TechNode에이전트 연구 동향(트렌딩 신호)8월 31일 현재 허깅페이스(Hugging Face) 논문 트렌딩 상위권을 '자기개선형 장기추론 에이전트 하니스' 계열이 점유하고 있다. 대표적으로 재귀 ..

Ⅰ. 연구 다이제스트1. 에이전트·강화학습Apodex 1.1: 복잡 업무를 위한 에이전트 지능 스케일링 — 실행 가능 환경을 확장하고 상태 유지·복구를 학습시켜 장기 지평(long-horizon) 실무 과제에서 지속적·검증가능한 진척을 개선한 에이전트 모델이다. (HF 트렌딩 상위, 업보트 195) 링크The Handoff Tax: LLM 에이전트의 비원어(非原語) 궤적 계승 비용 — 저비용·저성능(LC) 모델과 고비용·고성능(HC) 모델 간 전환 시, 상향 전환(escalation)은 성능 격차의 절반도 회복하지 못한 채 비용만 급증한다는 '핸드오프 세금'을 실증한 연구이다. 반대로 하향 전환은 비용-품질 측면에서 유리하다. (실무 비용 최적화에 시사점) 링크2. 과학·워크플로 평가FrontierCha..

Ⅰ. 연구 다이제스트1. 에이전트·강화학습Apodex 1.1: 복잡 업무를 위한 에이전트 지능 스케일링 — 실행 가능 환경을 확장하고 상태 유지·복구를 학습시켜 장기 지평(long-horizon) 실무 과제에서 지속적·검증가능한 진척을 개선한 에이전트 모델이다. (HF 트렌딩 상위, 업보트 195) 링크The Handoff Tax: LLM 에이전트의 비원어(非原語) 궤적 계승 비용 — 저비용·저성능(LC) 모델과 고비용·고성능(HC) 모델 간 전환 시, 상향 전환(escalation)은 성능 격차의 절반도 회복하지 못한 채 비용만 급증한다는 '핸드오프 세금'을 실증한 연구이다. 반대로 하향 전환은 비용-품질 측면에서 유리하다. (실무 비용 최적화에 시사점) 링크2. 과학·워크플로 평가FrontierCha..

오늘 오후 국내 인공지능 산업의 축은 '국가 사이버 보안 특화 파운데이션 모델' 사업을 둘러싼 진영 대결과, 독자 파운데이션 모델('독파모')의 실력을 객관 지표로 검증한 학계 평가에 있다. 여기에 엔비디아 실적 훈풍을 받은 국내 메모리 반도체의 동반 강세, 국내 기업의 해외 공급 계약과 신제품 출시가 더해졌다. 이하 항목은 당일(오후) 신규 확인분을 중심으로 정리한 것이며, 각 항목의 원문 링크를 함께 붙인다.국내 주목 기사1. 보안 특화 '독파모' 2차전 개막…SKT·업스테이지 진영, 정부 사업 출사표SK텔레콤이 업스테이지 및 국내 보안 기업·학계와 함께 과학기술정보통신부의 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업'에 도전장을 냈다. 컨소시엄은 SK쉴더스·시큐아이·안랩·이글루코퍼레이션·라온..

Ⅰ. 연구 다이제스트에이전트·장기지평(Long-Horizon) 시스템Apodex 1.1: Scaling Agentic Intelligence for Complex Work (Hugging Face 데일리 8월 25일 선정, 8월 24일 등재) 실행 가능한 환경을 대규모로 확장하고, 상태 유지·복구를 학습시켜 복잡한 실무 과제에서 장기간에 걸친 '지속적·검증 가능한 진전'을 이끌어내는 에이전트 학습 방법을 제시하였다. 당일 데일리 페이퍼 중 최다 추천(upvote 171)을 기록하였다. 링크: https://huggingface.co/papers/2608.23283Prime Agent: A Self-Improving RLM Harness (데일리 8월 25일, 8월 24일 등재) 재귀적 하위 에이전트(su..

오전 아침판 이후 8월 25일 낮 동안 국내에서 새로 게시된 AI 산업 소식을 정리한다. 이날의 국내 결은 두 갈래로 뚜렷하다. 하나는 정부가 독자 AI를 '국가 안보 자산'으로 못박고 대국민 서비스·공직 전환을 동시에 밀어붙인 정책 축이고, 다른 하나는 전자신문 '테크데이' 연재를 통해 드러난 AI 인프라의 병목이 전력·구리 배선에서 '빛(광)'으로 이동하는 기술 축이다.1. 배경훈 부총리 "AI 모델은 국가 안보"…독자 AI, 세계 최고 도전 (정책·독파모)과학기술정보통신부 배경훈 부총리는 국무회의에서 미국·중국이 자국 최상위 모델의 해외 접근을 제한하는 흐름을 짚으며 "AI 모델은 이제 국가 안보 그 자체"라고 규정하였다. 정부는 하반기 국산 모델을 세계 수준으로 고도화하고 내년 최고급 프론티어 모..

「연구 다이제스트」에이전트·시스템 지능EnvHarness: Awakening Static Worlds for Agent Learning — 정적 환경을 프로그래머블 플러그인으로 동적 재구성하여 에이전트의 약점을 표적으로 강화학습 공진화를 유도하는 프레임워크이다. Hugging Face 일일 논문에서 258 upvote로 상위에 오른다. (arXiv 2026-08-20) https://huggingface.co/papers/2608.19880Graph Engineering in the Era of LLM Agents — 프롬프트·컨텍스트·하니스·루프 엔지니어링을 넘어, 이질적 전문성과 상호의존적 하위작업을 다수 특화 에이전트에 분산·조직하는 '그래프 엔지니어링'을 개별 지능에서 시스템 지능으로의 이행으로 ..