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오늘 올라온 논문 다섯 편을 보면 결이 다 다른데 방향은 하나로 겹친다. 비디오 생성, 에이전트 실행 구조, 휴머노이드 내비게이션, 잠재 공간 추론까지 — 다들 오프라인 배치 처리에서 벗어나 즉각 반응하는 쪽으로 움직이는 중이다.
🎬 비디오 생성
Mask Forcing: Improving Autoregressive Video Diffusion Distillation via Dual-Noise Masking Rollout 오토리그레시브(AR) 비디오 디퓨전을 실시간 생성에 쓰려면 결국 양방향 모델을 causal 학생 모델로 distill해야 하는데, 그 과정에서 롤아웃 시점의 노이즈 불일치가 문제였다. 이 논문은 dual-noise masking rollout으로 그 갭을 메운다. 게임 엔진에서 프레임 레이턴시 맞추려고 렌더 파이프라인을 단계별로 쪼개는 것과 발상이 비슷해서 반가웠다 — 실시간 비디오 생성이 진짜 프레임 단위로 굴러가려면 이런 distillation 안정화가 필수다. 출처: HuggingFace Papers
🤖 에이전트 아키텍처
Omni Interaction Agent Technical Report Gander라는 모델인데, omni perception과 실시간 상호작용, 에이전틱 능력을 턴 기반 대화가 아니라 하나의 프레임워크에 통합했다. 턴 기반을 버렸다는 게 핵심인데, 입력을 기다렸다가 응답하는 구조가 아니라 게임 AI의 이벤트 기반 상태머신처럼 계속 관찰하다가 스스로 개입하는 쪽에 가깝다. 이게 실용화되면 NPC나 어시스턴트가 "말 걸 때만 살아있는" 느낌에서 벗어날 수 있다. 출처: HuggingFace Papers
Procedural Graphs: Self-Evolving Execution Structures for LLM Agents LLM 에이전트가 긴 호라이즌 작업을 할 때 대부분 계속 쌓이는 컨텍스트 위에서 매번 unconstrained하게 다음 액션을 생성한다. 이 논문은 그 대신 실행 구조 자체를 그래프로 만들어서 스스로 진화시키자고 제안한다. 서버 아키텍처를 짜본 사람이면 바로 감이 올 텐데, 매번 새로 계획을 짜는 것보다 검증된 실행 그래프를 캐싱해서 재사용하는 게 비용도 싸고 안정적이다. 에이전트가 매번 처음부터 "생각"하지 않고 검증된 서브루틴을 재사용하는 방향이라 실용성이 높아 보인다. 출처: HuggingFace Papers
🦿 로보틱스
TANGO: Humanoid Navigation in Cluttered Environments with a Whole-Body Vision-Language-Action Model 휴머노이드가 어지러운 실내를 돌아다니는 문제를 2D 경로 계획이 아니라 전신(whole-body) VLA 모델로 푼다. 사람은 좁은 틈을 지날 때 몸을 기울이거나 다리를 접는데, 이런 전신 동작까지 내비게이션에 포함시킨 게 포인트다. UE5에서 캐릭터 무브먼트 시스템 짤 때도 콜리전 캡슐 하나로는 이런 복잡한 환경을 못 뚫는 걸 자주 겪는데, 결국 문제의 본질이 게임이나 로보틱스나 비슷하다는 걸 다시 확인했다. 출처: HuggingFace Papers
🧠 추론
Reason Through the Latent! Making Latent Visual Reasoning Necessary 멀티모달 추론을 명시적 텍스트 체인이 아니라 hidden-state 연산으로 하자는 게 latent visual reasoning이다. 문제는 시각 정보가 잠재 상태에만 존재하다 보니 그 추론 과정을 검증하기가 어렵다는 건데, 이 논문이 그 부분을 정면으로 다룬다. 개인적으로는 "설명 가능한 추론"과 "빠른 추론"이 트레이드오프라고 보는데, 이 논문이 그 중간 지점을 어떻게 잡았는지가 궁금하다. 출처: HuggingFace Papers
다섯 편 다 방향은 다른데, 결국 "기다리지 않는 AI"로 수렴하는 중이다.