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AI 최신 트렌드와 기술 인사이트를 공유합니다.
[논문] Less is More — 700만 파라미터로 Gemini 2.5 Pro를 이기는 초소형 추론 모델 TRM
Samsung AI Lab이 발표한 Tiny Recursive Model(TRM)은 7M 파라미터 단일 네트워크로 ARC-AGI에서 Gemini 2.5 Pro를 앞서는 성능을 달성했다. 완전 역전파·단일 네트워크·EMA 세 가지 단순화가 HRM 대비 30%p 이상의 성능 향상을 이끌어낸 원리를 분석한다.
2026년 5월 9일
![[논문] KoALa 한국어 음성 AI를 제대로 평가하는 최초의 종합 벤치마크](https://arxiv.org/html/2604.19782v1/images/K-Bench-A.png)
[논문] KoALa 한국어 음성 AI를 제대로 평가하는 최초의 종합 벤치마크
Qwen3-Omni, Gemini, GPT-4o Audio 같은 대형 오디오 언어 모델의 한국어 음성 이해 능력을 평가하는 최초의 범용 벤치마크. ASR, ST, SQA, SIF 외에 음성 모달리티 충실성(SCA-QA)과 위치 인식 장형식 이해(PA-QA)라는 두 가지 새로운 평가 차원을 제시한다.
2026년 5월 3일
![[논문] 데이터가 적을 때 이미지 AI를 제대로 훈련하는 법 - APT기법](https://arxiv.org/html/2507.02687v1/x1.png)
[논문] 데이터가 적을 때 이미지 AI를 제대로 훈련하는 법 - APT기법
참조 이미지가 몇 장 없을 때 디퓨전 모델이 과적합되는 문제를 세 가지 전략으로 해결한다. 타임스텝별 실시간 과적합 감지(ATA), 특성 맵 통계 안정화(RS), 크로스 어텐션 정렬(AA)로 FID를 21% 개선하고 사용자 선호도 56%를 달성했다.
2026년 5월 1일