Meta AI 연구팀이 GCM을 오픈 소스로 공개하여, 고성능 AI 훈련 및 하드웨어 신뢰성을 보장하기 위해 GPU 클러스터 모니터링을 개선하고 있다. AI 모델이 조파라미터로 확장됨에 따라, 이를 훈련하는 데 필요한 클러스터는 행성상에서 가장 복잡하고 취약한 기계 중 하나로 변화하고 있다.
이 튜토리얼에서는 CTGAN과 SDV 생태계를 사용하여 완전한 프로덕션급 합성 데이터 파이프라인을 구축합니다. 원시 혼합 유형 탭 데이터부터 시작하여 제약 생성, 조건부 샘플링, 통계적 유효성 검사 및 다운스트림 유틸리티 테스트로 진행됩니다.
구글이 제미니 3 딥띵크의 주요 업데이트를 발표했다. 이 업데이트는 현대 과학, 연구 및 공학을 가속화하기 위해 특별히 설계되었다. 이번 업데이트는 인류의 전문가 개입이 필요했던 문제를 내부 확인을 사용해 해결하는 ‘추론 모드’로의 전환을 대표한다.
구글과 북경대학이 공동으로 연구한 팀이 ‘PaperBanana’라는 새로운 프레임워크를 소개했다. 이 프레임워크는 멀티 에이전트 시스템을 활용하여 고품질의 학술 다이어그램을 자동화함으로써 연구자들이 복잡한 발견을 시각적으로 전달하는 과정을 개선했다.
대부분의 AI 응용 프로그램은 여전히 모델을 챗박스로 보여줍니다. 그 인터페이스는 단순하지만, 에이전트가 실제로 하는 작업을 숨깁니다. 생성 UI는 채팅 상자뿐만 아니라 테이블, 차트, 양식 및 진행 표시기와 같은 실제 인터페이스 요소를 에이전트가 제어하도록 하는 것입니다.
Tree-KG는 의미 임베딩과 명시적 그래프 구조를 결합하여 전통적 검색 보강 생성을 넘어선 고급 계층적 지식 그래프 시스템이다. 이를 통해 우리는 넓은 도메인에서 세부 개념까지 인간이 학습하는 방식을 모방하는 트리 구조로 지식을 구성하고, 이 구조를 통해 추론할 수 있다.
이 튜토리얼은 DeepEval 프레임워크를 사용하여 LLM 애플리케이션에 단위 테스트 엄격성을 더하는 것에 초점을 맞춘 고성능 평가 환경을 구성함으로써 시작된다. 원시 검색과 최종 생성물 간의 간극을 메우면서 모델 출력을 테스트 가능한 코드로 취급하고 LLM-as-a-judge 메트릭을 사용하여 성능을 측정하는 시스템을 구현한다.
메타와 하버드 연구자들이 공개한 ‘컨퓨시우스 코드 에이전트’는 산업 규모 소프트웨어 저장소와 긴 코드베이스용으로 설계된 오픈 소스 AI 소프트웨어 엔지니어로, 중간 규모 언어 모델이 에이전트 구조와 도구 스택으로 이동함에 따라 혁신이 얼마나 발전할 수 있는지 보여줍니다.
텐센트 훈유안 연구원은 HY-MT1.5를 발표했는데, 모바일 기기와 클라우드 시스템을 대상으로 하는 다국어 기계 번역 모델로, 33개 언어 간 상호 번역을 지원하며 GitHub와 Hugging Face에서 이용 가능하다.
DeepSeek 연구자들은 대형 언어 모델 교육에서 발생하는 문제를 해결하려고 노력 중이다. 새로운 방법인 mHC(Manifold Constrained Hyper Connections)은 하이퍼 연결의 풍부한 토폴로지를 유지하면서 섞임 행동을 제한함으로써 안정성을 개선한다.
스탠포드, 하버드, UC의 최신 연구 논문인 ‘의지 있는 AI의 적응’에서는 대부분의 ‘의지 있는 AI’ 시스템이 신뢰할 수 없는 도구 사용, 약한 장기 계획, 부족한 일반화 등에 여전히 어려움을 겪고 있다고 설명하고 있다.
OpenAI팀이 Hugging Face에서 openai/circuit-sparsity 모델과 GitHub에서 openai/circuit_sparsity 툴킷을 공개했다. ‘Weight-sparse transformers have interpretable circuits’ 논문의 모델과 회로를 패키징했는데, 이는 Python 코드로 훈련된 GPT-2 스타일 디코더 전용 트랜스포머다. 희소성은 훈련 후에 추가되지 않았다.
Boss Zhipin의 Nanbeige LLM Lab이 발표한 Nanbeige4-3B는 데이터 품질, 커리큘럼 스케줄링, 디스틸레이션, 강화 학습에 중점을 둔 3B 파라미터 작은 언어 모델 패밀리로, 30B 클래스 추론을 제공하는 훈련 레시피를 수정함으로써 가능한가에 대한 연구 결과를 소개한다.
구글과 MediaTek의 새 LiteRT NeuroPilot 가속기는 실제 생성 모델을 폰, 랩탑 및 IoT 하드웨어에서 데이터 센터로 요청을 보내지 않고 실행할 수 있는 구체적인 단계입니다. 기존의 LiteRT 런타임을 채택하여 MediaTek의 NeuroPilot NPU 스택에 직접 연결하여 개발자가 LLMs와 임베딩 모델을 배포할 수 있습니다.
NVIDIA 연구진이 ToolOrchestra를 발표했습니다. 이는 각 작업 단계마다 올바른 모델 또는 도구를 선택하는 AI 시스템을 어떻게 학습시킬 수 있는지에 대한 혁신적인 방법입니다.
Meta AI 팀이 Meta Segment Anything Model 3 또는 SAM 3을 공개했다. SAM 3은 간단한 프롬프트를 사용하여 대규모 이미지 및 비디오 컬렉션에서 모든 개념의 인스턴스를 신뢰성 있게 찾고 세분화하고 추적하는 데 사용되는 통합 기본 모델이다.
xAI의 최신 대형 언어 모델인 Grok 4.1은 인간들에게 감정적으로 지능적이고 신뢰할 수 있는 AI 어시스턴트를 구축하는 방법을 제시한다. 이 모델은 모든 사용자에게 이용 가능하며, 감정 지능을 향상시키고 환각을 줄이며 안전 제어를 강화한다.
구글 딥마인드의 WeatherNext 2는 새로운 함수적 생성 신경망(FGN) 아키텍처와 대규모 앙상블을 결합하여 8배 빠른 확률 기반 날씨 예보를 제공하는 AI 기반의 중기 전역 날씨 예보 시스템이다. Google Search, Gemini, Pixel Weather, Google Maps Platform의 Weather API에 업그레이드된 예보를 제공하고 있으며 Google Maps 통합이 예정되어 있다.
PokeeResearch-7B는 7B 파라미터 딥 리서치 에이전트로, 쿼리를 분해하고 검색 및 읽기 호출을 실행하며 후보 답변을 확인한 후 여러 리서치 스레드를 최종 응답으로 합성하는 기능을 제공한다. 에이전트는 연구 및 검증 루프를 실행한다.
상하이교통대학교 및 SII Generative AI Research Lab (GAIR)의 연구진은 LIMI (“Less Is More for Agency”)라는 감독 세부 조정 방법을 제안하며, 기본 모델을 78개의 샘플을 사용하여 능숙한 소프트웨어/연구 에이전트로 변환합니다.
Zhipu AI가 GLM-4.6을 출시했다. 이 모델은 에이전틱 워크플로, 장기 맥락 추론, 실용적 코딩 작업에 초점을 맞추고 있으며, 입력 창을 20만 토큰으로 확장하고 12만 8천 토큰의 최대 출력을 제공한다. 이번 업데이트는 실용적 작업에서 효율적인 토큰 사용을 목표로 하며 로컬 배포를 위한 오픈 가중치도 함께 제공된다.
OpenAI는 물리적 타당성, 다중 샷 제어, 동기화된 대화/SFX에 중점을 둔 텍스트-비디오-오디오 모델인 Sora 2를 출시했다. 미국과 캐나다를 대상으로 한 동의 게이트 Sora iOS 앱을 출시하여 소셜 크리에이션, 리믹싱, 검증된 유사성 삽입을 허용한다.
구글 DeepMind의 Gemini Robotics 1.5는 하이-레벨 신체적 추론과 로우-레벨 시각 운동을 위한 두 가지 모델로 분리하여, 연구자처럼 계획하고 장면을 이해하며 로봇 간 동작을 전달할 수 있다고 말합니다.
알리바바가 Qwen3-Max를 발표했는데, 이는 조합 전문가(MoE) 모델로, Qwen Chat 및 알리바바 클라우드의 Model Studio API를 통해 즉시 공개되었다. Qwen의 2025년 출시 일정을 미리보기에서 생산까지 이동시키며, Qwen3-Max-Instruct와 Qwen3-Max-Thinking 두 가지 변형에 초점을 맞추고 있다.
알리바바의 큐윈 팀이 새로운 Qwen3-Next-80B-A3B 모델을 위한 FP8-양자화된 체크포인트를 공개했으며, Instruct 및 Thinking 두 가지 후 학습 변형으로 고성능 추론을 위해 설계되었습니다. 이 FP8 레포지토리는 BF16 릴리스를 반영하지만 “미세한 FP8” 가중치와 sglang 및 vLLM 신변 배포 노트가 포장되어 있습니다.
xAI가 Grok-4-Fast를 소개했는데, 이는 “추론”과 “비추론” 행동을 시스템 프롬프트를 통해 제어 가능한 단일 가중치 세트로 병합한 비용 최적화된 Grok-4의 후속 모델이다. 이 모델은 2백만 토큰 컨텍스트 창과 네이티브 툴 사용 강화 학습을 통해 높은 처리량의 검색, 코딩 및 Q&A를 대상으로 한다.
IBM이 그래나이트 독링 258M을 공개했다. 이는 엔드 투 엔드 문서 변환을 위해 설계된 오픈소스 비전-언어 모델로, 레이아웃-정확한 추출을 목표로 함. 테이블, 코드, 수식, 목록, 캡션 및 읽기 순서를 처리하여 손실이 적은 Markdown이 아닌 구조화된 기계 판독 가능한 표현을 출력함.
음성 AI는 멀티모달 AI에서 중요한 분야 중 하나로 부상하고 있으며, 기계가 인간과 상호작용하는 방식을 재구성하고 있다. 그러나 모델은 빠르게 발전했지만 그 평가 도구는 발전하지 못했다. UT Austin과 ServiceNow 연구팀은 AU-Harness를 발표함.
바이두 AI 연구팀이 효율성, 장기적 논리 추론, 도구 통합을 중심으로 설계된 새로운 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking을 발표했다. 이 모델은 21B 총 매개변수를 가지고 있지만 토큰 당 활성 매개변수는 3B뿐으로, 계산 효율성을 유지하면서 경쟁력 있는 논리 능력을 갖추고 있다.
대형 언어 모델은 수학적 추론에서 진전을 이루었지만, 긴 연쇄 사고 과정을 통해 ‘더 오래 생각하는’ 것에는 근본적인 한계가 있다. 마이크로소프트의 rStar2-Agent는 에이전틱 강화학습을 통해 훈련된 14B 수학 추론 모델로, 선도 수준의 성능을 달성했다.
TPOT를 활용하여 기계 학습 파이프라인을 자동화하고 최적화하는 방법을 실제로 시연하는 튜토리얼. Google Colab에서 작업하여 가벼우면서 재현 가능하고 접근성이 좋도록 설정. 데이터 로드, 사용자 정의 스코어러 정의, XGBoost와 같은 고급 모델로 검색 공간을 맞춤화하는 방법, 설정하는 과정을 안내.
Meta AI와 UCSD 연구팀이 새로운 AI 방법인 Deep Think with Confidence (DeepConf)를 소개했다. 이 방법은 병렬 사고와 자아일관성 기법을 활용하여 AI 추론을 혁신하였고, AIME 2025에서 99.9%의 성과를 이루었다. 이는 오픈소스 모델 GPT-OSS-120B를 사용하는 첫 번째 사례이다.
Microsoft이 새로 공개한 VibeVoice-1.5B는 MIT 라이선스로 배포된 텍스트 음성(TTS) 기술의 한계를 재정의하며, 4명의 다른 화자로 최대 90분의 음성을 생성할 수 있는 유연하고 확장 가능한 모델이다.
PyVision은 인식과 논리적 추론을 사용해 시각 정보를 해석하는 인공지능 모델을 도와주는 프레임워크로, 의료 진단, 시각 수학, 상징적 퍼즐 및 이미지 기반 질문 응답 등 여러 응용 분야에 활용될 수 있습니다. 객체 인식뿐만 아니라 동적 적응, 추상화 및 문맥 추론 능력을 요구합니다.
자기 회귀 비디오 생성은 영상 합성에 초점을 맞추며 공간 배열과 시간 역학의 학습된 패턴을 사용하여 프레임별로 비디오를 생성하는 것이다. 이 논문은 MM-RoPE 및 AR-DF를 활용한 Lumos-1이라는 통합 자기 회귀 비디오 생성기를 소개한다.
Allen Institute for AI가 AutoDS(자율적 발견을 통한 서프라이즈)를 소개했는데, 이는 인간이 정의한 목표나 질의에 의존하지 않고 베이지안 서프라이즈를 측정하고 찾아내는 가치 있는 가정을 자동으로 생성, 테스트 및 반복함.
다양한 데이터 유형이 혼합된 콘텐츠를 처리하는 더 지능적이고 유용한 AI 시스템 구축이 중요해지고 있다. 이 논문은 텍스트와 구조화된 테이블을 동시에 다루는 질문에 초점을 맞춘 프레임워크 TableRAG를 소개한다.
컨텍스트 엔지니어링은 대형 언어 모델(LLM)에 공급되는 컨텍스트를 설계, 조직화 및 조작하는 학문을 의미하며 모델 가중치나 아키텍처를 미세 조정하는 대신 입력에 초점을 맞춥니다. 이 기술은 프롬프트, 시스템 지침, 검색된 지식, 포맷팅 및 심지어 순서 등을 최적화하여 LLM의 성능을 향상시킵니다.
연구원들이 OctoThinker를 제안하여 강화 학습을 통한 복잡한 추론 작업에 대한 LLM의 발전을 제안했다. CoT 프롬프팅과 대규모 강화 학습을 결합한 LLM은 Deepseek-R1-Zero와 같은 모델이 기본 모델에 직접 RL을 적용함으로써 강한 추론 능력을 보여주었다.
미시간 대학 연구진이 G-ACT를 소개했다. 이는 프로그래밍 언어 편향을 조절하기 위한 확장 가능한 기계 학습 프레임워크로, LLMs의 과학적 코드 생성에 활용될 수 있다.
의료 결정 지원 및 적응형 채팅 기반 보조기능을 통해 의료 분야를 혁신시키려는 LLM의 주요 도전 과제는 사실적이지 않은 의료 정보를 생산하는 경향이 있음. ETH와 Stanford 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 5.8백만 쌍의 데이터셋 MIRIAD를 소개하며 외부 의료 지식을 활용해 LLM의 정확도를 향상시키고자 함.
최근 대형 추론 모델(LRMs)의 추론 능력에 대한 논쟁은 Apple의 “사고의 환영”과 Anthropic의 “사고의 환영의 환영”이라는 두 논문으로 활발해졌다. Apple의 논문은 LRMs의 추론 능력에 근본적 한계를 주장하는 반면, Anthropic은 이러한 주장이 평가의 결함에서 비롯된 것이라고 주장한다.
비디오 생성을 위한 세밀한 제어는 광고, 영화 제작, 대화형 엔터테인먼트 시장에서의 확산을 위해 중요한 장벽이다. 텍스트 프롬프트는 제어의 주요 수단이지만 동적인 움직임을 명확히 하는 데 한계가 있다.
VLM-R³는 시각과 언어 정보를 통합하여 기계가 다이어그램 내의 수학 문제 해결, 사진에서의 표지판 해석, 과학적 차트 해석 등 다중 모달 추론 능력을 갖추도록 돕는 프레임워크이다. 이는 인간의 사고과정을 모방하는데 도움이 되며 시각적 해석과 논리적 진행이 필요한 작업에 적합하다.
멀티 에이전트 시스템은 여러 대형 언어 모델을 조정하여 복잡한 문제를 해결하는 데 중요해지고 있다. 단일 모델의 관점에 의존하는 대신, 이러한 시스템은 역할을 에이전트 사이에 분배하여 각각이 고유한 기능을 기여하게 한다. 이렇게 노동 분업이 시스템의 분석 및 응답 능력을 향상시킨다.
대규모 언어 모델(Large language models, LLMs)은 많은 AI 기반 서비스를 구동하지만 추론 중의 계산 비용이 큰 과제로 남아있었습니다. 본 논문은 WINA라는 훈련 무료 희소 활성화 프레임워크를 소개하며, 계산 효율성과 출력 품질의 균형을 최적화하는 것이 중요한 연구 분야임을 강조합니다.
이 AI 논문은 웹 네비게이션 에이전트를 구축하는 복잡성과 사용자 목표 해석, 웹사이트 구조 이해, 다단계 결정 등의 작업을 필요로 하는 것에 초점을 맞추고 있다.
확산 모델은 고품질 이미지 생성에서 성공을 거두었으며, 이제는 다양한 데이터 유형 처리의 기초로 탐구되고 있습니다. 이 능력은 텍스트와 이미지와 같은 이산 데이터와 연속 데이터를 포함한 멀티모달 작업에 유망한 확산 모델을 만듭니다.
복잡한 데이터 기반 작업을 처리하는데 강력한 도구인 신경망은 종종 차량 라우팅이나 작업 일정 등 엄격한 제약 하에서 이산적인 결정을 내리는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 연구된 새로운 AI 프레임워크인 Differentiable MCMC 레이어를 소개한 논문입니다.
대형 언어 모델(LLMs)이 협업적으로 작동할 수 있는 방법들 중 하나로 다중 에이전트 시스템이 탐구되고 있다. LLMs를 기반으로 한 다중 에이전트 시스템은 작업을 분할하고 동시에 작업하여 어려운 문제를 조정하는 잠재력을 갖고 있으며, 실시간 응용 프로그램에서 효율성을 높이고 지연 시간을 줄일 수 있는 잠재력을 갖고 있다.
Magentic-UI는 복잡한 웹 작업을 처리하고 다단계 계획과 브라우저 사용이 필요한 작업을 사람들과 협력하여 완료하는 오픈 소스 에이전트 프로토타입이다.
언어 모델의 성능 향상을 위해 연구자들이 모델을 확장하는데 집중함에 따라, 계산 자원이 증가하고 언어 모델의 개발 및 배포가 상당한 컴퓨팅 자원과 메모리에 의존하게 되었다. PARSCALE은 효율적이고 확장 가능한 언어 모델 배포를 위한 병렬 계산 방법을 소개한다.
LLM 기반 에이전트는 복잡한 작업을 처리하고 여러 역할을 수행하기 때문에 다양한 응용 분야에서 점점 더 사용되고 있습니다. 이러한 에이전트의 핵심 구성 요소 중 하나인 메모리는 정보를 저장하고 회상하며 과거 지식을 반영하고 신중한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 메모리는 장기간 상호 작용이나 역할 연기와 관련된 작업에서 과거 경험을 포착함으로써 핵심적인 역할을 합니다.
BLIP3-o는 CLIP 임베딩과 플로우 매칭을 활용한 멀티모달 모델로, 이미지 이해 및 생성에 사용됩니다. 시각과 언어를 연결하는 관심이 높아지면서, 이미지 인식과 생성 기능을 통합한 시스템에 대한 연구가 확대되고 있습니다.
OpenAI가 262명 의사와 협력하여 개발한 HealthBench는 대형 언어 모델의 성능과 안전성을 현실적인 의료 시나리오에서 측정하는 오픈소스 평가 프레임워크이다. 기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 실제 적용 가능성, 전문가 검증, 진단 범위에 초점을 맞추고 있다.
컴퓨터 과학 연구는 논리, 엔지니어링 및 데이터 기반 실험을 포함한 다학제적 노력으로 진화했습니다. 컴퓨팅 시스템이 일상생활에 깊이 편입되면서 연구는 대규모이며 실시간 시스템에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 시스템은 대규모 데이터 세트에서 학습하고 다양한 사용자 요구에 적응해야 합니다.
UCLA, UW-Madison, Adobe 연구진이 ‘X-Fusion’을 소개하며 언어 모델에 시각 정보를 추가하는 연구를 발표. 텍스트 이해 능력을 잃지 않으면서 시각 정보를 통합하는 AI 모델의 중요성 강조.
후단 대학 연구진은 트랜스포머 모델의 개별 어텐션 헤드를 조사하면서, 일부 헤드에서 ‘해리’ 다음에 ‘포터’와 같은 토큰을 예측하는 기능성을 확인했다. 이를 확인하는 실험으로 ‘Lorsa’라는 희소 어텐션 메커니즘을 소개했다.
최근 LLMs의 발전으로 자연어 이해, 추론 및 생성이 크게 향상되었지만, 이 모델들은 종종 환각을 생성하는데, 이는 신뢰성을 저해함. 높은 위험도메인에서 특히 시급하게 대응이 필요함.
LLM 기반 AI 시스템에서 기억은 지속적이고 일관된 상호작용을 지원하는데 중요한 역할을 한다. 이전 조사들은 LLM에 대한 기억을 탐구했지만, 메모리 기능을 지배하는 기본적인 작업에 대한 주의가 부족했다. 기억 저장, 검색, 생성과 같은 주요 구성 요소는 분리되어 연구되어 왔지만, 체계적으로 통합된 프레임워크가 필요하다.
KAIST와 DeepAuto.ai 연구팀은 UniversalRAG라는 새로운 프레임워크를 소개했습니다. 이 프레임워크는 다양한 유형의 정보를 필요로 하는 실제 시나리오에서 쿼리의 정확성을 향상시키기 위해 모달과 세분성을 동적으로 경로 지정합니다.
구글 연구진은 AMIE가 다중모달 추론을 사용하여 원격 진료에서 텍스트 이외의 이미지, 검사 결과 등을 고려해 주치의를 능가할 수 있는 능력을 갖추었다.
Meta AI가 Llama 모델에 맞게 프롬프트를 최적화하는 과정을 간편화하는 Python 패키지 ‘Llama Prompt Ops’를 출시했다. 이 오픈소스 도구는 다른 대형 언어 모델과 잘 작동하는 입력을 Llama에 최적화된 형태로 변환하여 개발자와 연구자가 프롬프트 효과를 향상시키는 데 도움을 준다.
ViSMaP는 짧은 비디오와 캡션으로 구성된 데이터셋에서 학습된 비디오 캡션 모델이 일반적으로 산책이나 대화와 같은 기본 동작을 설명하는 데는 용이하지만, Vlog, 스포츠 이벤트, 영화와 같이 긴 형식의 비디오의 복잡성에는 어려움이 있습니다. ViSMaP는 메타 프롬프팅과 짧은 형식 데이터셋을 사용하여 이러한 문제를 해결합니다.
중국의 AI 논문은 대규모 추론 언어 모델이 추론 중 동적 초기 종료를 달성할 수 있는 DEER라는 훈련 무료 접근 방식을 제안했다. 최근 대규모 추론 언어 모델의 발전으로 CoT 생성 길이가 확장되면서 복잡한 문제 해결 능력이 크게 향상되었지만, 지나치게 긴 CoT 시퀀스 생성은 계산 효율성과 대기 시간이 증가한다.
대형 언어 모델(LLM)은 수학, 논리, 기획, 코딩 등의 추론 작업에서 상당한 주목을 받았다. 그러나 이러한 모델을 실제 상황에 적용할 때 중요한 도전 과제가 발생한다. 현재의 구현은 대부분 필요한 모든 정보가 명확하게 제공된다는 가정 하에 작동하지만, 현실은 종종 불완전하거나 모호한 상황을 제시한다.
Microsoft Research가 MMInference를 소개하여 장문 맥락 비전-언어 모델의 사전 채우기 속도를 가속화했다. 이는 로봇공학, 자율 주행, 의료 분야에서 특히 성능을 향상시키는데 도움이 된다.
대부분의 대형 언어 모델(LLMs)은 감독된 데이터 파이프라인에 근본적으로 의존하고 있지만, Tsinghua 대학과 상해 AI 연구소 연구진은 테스트 시간 강화 학습(TTRL)을 도입하여 레이블이 없는 데이터를 사용하여 자가 진화 언어 모델을 가능하게 했다. 이는 감독 없이 학습이 가능한 새로운 방법이다.
Meta AI가 Perception Language Model (PLM)을 발표했다. 이 모델은 도전적인 시각 인식 작업을 해결하기 위한 오픈 및 재현 가능한 비전-언어 모델로, 과학적 투명성과 재현성을 높이는 데 기여한다.
