AI & Robotics Research Daily

1.6T 파라미터 MoE LLM(49B 활성)으로 1M 컨텍스트와 고급 추론(advanced reasoning) 지원 — 역대 최대 오픈 웨이트 모델로 다수 벤치마크에서 새로운 SOTA 달성.

샤오미가 공개한 1.02T MoE(42B 활성) 모델로 하이브리드 어텐션(hybrid attention)과 1M 컨텍스트 지원 — 에이전트 추론(agentic reasoning)에 경쟁력 있는 오픈 웨이트 모델.

256k 컨텍스트를 갖춘 128B 밀집(dense) 모델로 추론, 코딩, 멀티모달 작업 지원 — Mistral의 최대 오픈 웨이트 밀집 모델.

에이전트 코딩, 추론, 멀티모달 이해에 뛰어난 27B 밀집 모델(262K 컨텍스트) — 효율성 중심의 강력한 대안 모델.

비디오, 오디오, 이미지, 텍스트를 통합한 NVIDIA 멀티모달 LLM(256k 컨텍스트) — 최초의 풀 옴니모달 추론(omni-modal reasoning) Nemotron.

텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 이해를 지원하는 310B 옴니모달(omnimodal) AI 모델 — 샤오미의 범용 멀티모달 기반 모델.

284B MoE(13B 활성)에 1M 컨텍스트와 3단계 추론 노력 모드 제공 — 대규모 저비용 배포를 위한 효율 최적화 변형.

Sony Research가 Nature에 발표: 자율 로봇이 엘리트 탁구 선수를 격파하며 인간 전문가 수준의 실시간 적응형 운동 제어(real-time adaptive motor control)를 시연.

실제 환경에서 작동하는 멀티모달 에이전트를 위해 처음부터 설계된 네이티브 기반 모델(native foundation model) — LLM 능력과 에이전트 배포 간의 격차를 해소.

언어 전용 인터페이스를 넘어 이질적(heterogeneous) 과학 모델들 간 협업하는 에이전트 LLM 시스템 — 실제 문제 해결을 위한 다중 모델 협력 프레임워크.

동적 환경에서 기하학 인지(geometry-aware) 오픈 보캐뷸러리 그라운딩을 가능하게 하는 온라인 시맨틱 SLAM 시스템 — 실세계 로봇 내비게이션의 인식 능력 향상.

RLVR과 온라인 정책 증류(online policy distillation)의 통합 분석 — 다수 전문가 능력을 단일 모델로 통합할 때 발생하는 능력 붕괴(capability collapse)를 식별하고 공진화(co-evolution) 해결책을 제안.

자기회귀(autoregressive) LLM 지식을 확산 LLM(diffusion LLM)으로 아키텍처 간 증류 — 소규모에서도 병렬 디코딩 dLLM을 실용적으로 활용 가능.

외심점(exocentric) 비디오 생성을 통한 휴머노이드 제어 — 로봇, 환경, 객체 간의 유연한 상호작용을 모델링하여 일반화 가능한 매니퓰레이션 구현.

DAIMON Robotics가 촉각 센싱(tactile sensing)을 통한 정교한 매니퓰레이션용 체화 AI 데이터셋 구축 — 접촉이 빈번한 로봇 작업의 핵심 구현 요소.

Anthropic이 AI 시스템의 자율적 정렬 연구(alignment research) 수행을 시연 — Claude 에이전트가 약-강 감독(weak-to-strong supervision) 과제에서 인간을 능가.