Reasoning by Superposition: A Theoretical Perspective on Chain of Continuous Thought
https://arxiv.org/abs/2505.12514
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RAG의 시대는 곳 갈 것이다
아직도 RAG를 찾는 기업들이 많다. 하지만 GPT에 PDF를 넣는 것으로는 “검색”만 가능할 뿐, 진짜 ”이해”는 일어나지 않는다. 곧 등장할 Agentic LLM은 RAG가 아닌 Storage로 직접 가서 문서를 읽고, 스스로 필요한 정보를 판단해 응답하는 구조가 될 것이다.
From Bytes to Ideas: Language Modeling with Autoregressive U-Nets
https://arxiv.org/abs/2506.14761
Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch
Sebastian Raschka, PhD 2025년 6월 17일
STARFlow: Scaling Latent Normalizing Flows for High-resolution Image Synthesis
https://arxiv.org/abs/2506.06276
에이전트를 노리는 피싱 공격 (콜롬비아 대학교 연구진, AI 에이전트를 속이는 악성 링크 기법을 시연하다)
에이전트를 노리는 피싱 공격 콜롬비아 대학교 연구진, AI 에이전트를 속이는 악성 링크 기법을 시연하다 기계학습 연구 | 기술과 사회 | AI 에이전트 | AI 안전성 발행일: 2025년 6월 4일 읽는 시간: 약 2분
How much do language models memorize?
https://arxiv.org/abs/2505.24832?_bhlid=6015c87a2128aa76e108898443aa2727b63d9786
Open-sourcing circuit tracing tools
https://www.anthropic.com/research/open-source-circuit-tracing?_bhlid=f5b0e86a94268a7109932dbb05966007b57ea583
XXt Can Be Faster
https://arxiv.org/abs/2505.09814?ref=mail.bycloud.ai&_bhlid=77b4be6f732dbeaa5cbd4eb23d6dc4ce93c750ee
MatFormer: Nested Transformer for Elastic Inference
https://arxiv.org/abs/2310.07707