리서치 레이더

기관 리서치

Google DeepMind

• 신규 없음 (RSS 정상 확인, 최신 항목은 2026-10-15 "항균 펩타이드 탐색을 Google Antigravity로 가속"으로 이미 다룬 적 있음 — 그 이후 갱신 없음)

Google Research

• 신규 없음 (RSS 정상 확인, 최신 항목은 2026-10-16 18:11 UTC "Grounding AI agents in biological reality: Building blocks for autonomous wet labs"로 2026-10-18 브리핑에서 이미 다룸)

OpenAI

• Advancing Coding in Low-Resource Programming Languages — ChatGPT/Codex류 모델이 저자원 프로그래밍 언어(범용 소프트웨어 엔지니어링, SQLite 데이터베이스 엔진, 레거시 COBOL 코드 마이그레이션 포함)에서 더 잘 작동하도록 하기 위한 신규 평가 세트를 소개한다. 고자원 언어(Python 등)에 편중된 기존 코딩 벤치마크의 사각지대를 메우려는 실용적 시도로, 레거시 시스템 마이그레이션 같은 실제 기업 수요와 직결된다. — 링크
  • 관련 주제: AI Agents
  • Publication 카테고리, 2026-10-19 21:00 KST 게시

Anthropic

• 신규 없음 (페이지 정상 확인, Publications 최신 5건 모두 2026-10-16 날짜로 — 양자 회로 재설계, ECDSA 곡선 포렌식, AI 기대 격차, Anthropic 고용 변화, Working at the Frontier 개관 — 2026-10-18 브리핑에서 이미 다룸)

Meta FAIR / Meta AI

• ⚠ 확인 실패 — RSS가 없어 ai.meta.com/blog/를 WebFetch했으나 여전히 2026-07-27 게시물까지만 보이고 그 이후 갱신이 반영되지 않는다(캐시·렌더링 문제로 추정). 2026-10-14부터 매 확인마다 동일 증상이 이어지고 있고, 원칙상 재시도 없이 여기서 멈춤.

Microsoft Research

• 신규 없음 (RSS 정상 확인, 최신 항목은 2026-10-15 "Magnetar — 증명 기반 범용 컴퓨팅"으로 이미 다룬 적 있음 — 그 이후 갱신 없음)

NVIDIA Research

• 신규 없음 (research.nvidia.com/publications 목록 최상단 항목들이 이전 확인 시와 동일. 다만 이 목록은 날짜를 학회 개최월(NeurIPS·CoRL 등)로 표시해 실제 아카이브 공개 시점을 알 수 없다는 한계가 계속됨 — 초록 미확인.)

Apple ML Research

• 신규 없음 (RSS 정상 확인, 최신 글은 2026-10-15 "Local and Distributed Large LLM Inference with MLX and RDMA"로 이미 다룬 적 있음 — 그 이후 갱신 없음)

arXiv 신규

색인 상태: newest_fetched 2026-10-16T17:59:30Z — 실행 시각(2026-10-19T22:39Z) 대비 지연 약 76.7시간. 지난 사흘간 29시간(10-16)→52.5시간(10-18)→76.6시간(10-19)으로 단조 증가하던 지연이, 오늘은 76.6→76.7시간으로 거의 제자리 — 즉 색인이 실시간과 거의 같은 속도로 전진하고 있지만(관측 수위가 전일 대비 정확히 24시간 전진) 여전히 "3일 이상 뒤처진" 비정상 상태에서 벗어나지 못했다. --wide 조회(400건, last_run 커서 2026-10-15T17:59:59Z부터)로 396건의 신규 후보를 받았고, 이 중 5개 주제에 해당하는 14건을 선별했다. (3절 Paper Radar 로그에도 동일 커서 처리를 기록했다.)

AI Agents

• Before Retrieval Begins: Safety and Tool-Use Decisions in LLM Agents (2610.23071) — 툴 세이프티 연구 대부분이 "도구를 호출한 이후"만 보는데, 이 논문은 "호출할지 말지 결정하는" 그 이전 단계를 분석한다. 7개 오픈웨이트 모델에서 유해 요청이 일단 받아들여지면 그중 74.5%가 실제 유해 행동으로 이어졌고, 모델이 글로 "거절"을 써놓고도 33.6%는 그대로 도구를 호출한다는 — 즉 텍스트 거절이 실제 행동 차단의 대리 지표가 될 수 없다는 — 결과를 보인다.
• GatewayBench: Unified Capability and Security Evaluation Platform for MCP Gateways (2610.23449) — MCP(Model Context Protocol) 게이트웨이의 설계(평탄형 vs 계층형)가 에이전트의 성능·효율·보안에 미치는 영향을 체계적으로 조사한 첫 벤치마크. 251개 실제 MCP 서버에서 수집한 11,118개 도구와 524개 과제로 7개 상용 게이트웨이를 비교해, 게이트웨이 설계가 모델·하니스와 강하게 상호작용함을 보인다.
• MetaCurate: Evolving Curation Filters for High-Quality Agentic Coding Data (2610.23134) — 코딩 에이전트 SFT용 궤적을 고르는 큐레이션 필터를 사람이 직접 설계하는 대신, LLM 쌍대 판정 간 불일치를 피드백 삼아 필터의 규칙·루브릭·집계 정책을 스스로 진화시킨다. 빈 필터에서 출발해도 사람이 만든 규칙 기반 필터를 능가하는 SWE-Verified 점수를 달성.

AI Scientist / Automated Research

• Self-Building Labs (2610.23826) — 기존 자율 실험실(SDL)은 미리 설계된 절차만 수행할 수 있어 새 실험으로 전환하려면 사람이 다시 엔지니어링해야 한다. 이 논문은 고수준 과학 목표만 주어지면 실험실 레이아웃·디지털 트윈·로봇 스킬·실험 워크플로를 스스로 설계·구축하는 "self-building laboratory"를 제안하고, 실제 양자점 합성 실험으로 검증한다.
• AI-Driven Reproducibility and Analytical Robustness in Scientific Discovery (2610.23845) — 미국 SEER 암 등록 데이터베이스 기반 출판 논문 20편으로 SEER-Repro 벤치마크를 만들고, LLM 에이전트가 2,190개 원자적 주장 중 77.4%를 재현하는 데 성공했다고 보고한다. 나아가 재현된 결과의 9.5%에서 "분석적 선택이 결론에 영향을 줄 수 있는" 지점을 찾아내 전문가 검토로 넘기는 강건성 점검 파이프라인까지 제시.
• At the Limits of Computability: Steps Towards Autonomous AI Discovery on the Busy Beaver Frontier (2610.22603) — 기존 AI 수학 성과가 대부분 사람이 미리 정식화한 문제를 푸는 데 그쳤던 반면, 이 논문은 계산 불가능한(uncomputable) Busy Beaver 영역에서 AI가 스스로 수학적 구조를 발견하고 새 질문을 던지게 한다. Gemini 기반 파이프라인이 BB(6)의 11개 튜링 머신에 대해 새로운 Collatz류 가속 규칙을 자율적으로 발견하고 Lean으로 형식 검증했다.

Hypothesis Generation

• DiscoveryRSI: Recursively Learning to Discover Valuable Hypotheses (2610.23839) — 가설 트리를 다중 에이전트 진화적 탐색으로 키우면서, 평가 결과를 실제 기여 행동에 역산해 돌려주는 신용 배분(credit assignment) 메커니즘으로 재귀적 자기개선을 수행한다. 사후에 실제 출판된 연구와 들어맞는 가설 비율이 6.3%로 GPT-6(2.5%)·Claude Opus 5(2.3%)보다 높다는 결과가 특히 눈에 띈다.
• Where Research Ideation Begins: Forward-Citation Supervision for Actionable Limitation Generation (2610.23038) — 연구 아이디어 생성의 첫 단추인 "문헌에서 실행 가능한 한계 찾기"에 집중한다. 모델을 0.6B에서 32B로 키워도 후보 중에서 올바른 한계를 "고르는" 능력만 늘고 "만들어내는" 능력은 늘지 않는다는 비대칭을 발견하고, 후속 인용 논문이 실제로 채택한 한계만을 지도 신호로 쓰는 3단계 학습으로 이 병목을 해소한다.

Long-context

• Prism Attention: Proposal-Refined Index Sharing Mechanism for Efficient LLMs Inference (2610.22985) — 레이어 간 희소 attention 인덱스를 그대로 재사용하면 레이어별 최적 패턴에서 점점 벗어나는 문제를, "핵심 고주의 토큰은 안정적이고 변화는 확장된 경계 근처에 집중된다"는 관찰에 기반한 coarse-to-fine 보정으로 해결한다. 128K 컨텍스트에서 FlashAttention 대비 3.4배 디코딩 속도 향상.
• RL-Guided Temporal Localization for Dual-Channel Retrieval in Long-Horizon Agent Memory (TIDER) (2610.23598) — 장기 에이전트 메모리에서 의미적으로는 비슷하지만 시점이 다른 기억이 타겟 기억을 밀어내는 문제를, 강화학습으로 학습한 시간 구간 로케이터로 해결한다. LifeBench 61.52%(+8.82%p), LoCoMo 78.96%(+3.66%p)로 state-of-the-art.
• ProPerAgent: Toward Memory-Driven Proactive Assistance (2610.22671) — "언제 먼저 말을 걸지"를 연간 분량의 개인 메모리(평균 61.8만 토큰)에서 판단해야 하는 사전개입형(proactive) 어시스턴트 벤치마크 ProPerMem을 제안. 프런티어 모델도 오라클 증거 없이는 38%로 급락(오라클 제공 시 96%)하는 등 "내용"과 "타이밍"을 모두 잡아야 한다는 것을 보이고, 경량 RL로 38%→42.4%까지 끌어올린 ProPerAgent를 제시.

Reasoning

• OwlSight: A Panoramic Monitor for Chain-of-Thought Reasoning (2610.23670) — 특정 과제에만 묶여 있던 기존 CoT 모니터링을, 프롬프트에서 "무엇을 감시할지"를 지정하는 Factor 개념으로 범용화한다. 15,971개 추론 궤적 실험에서 범용 LLM 대비 큰 폭으로 앞서고, OpenAI의 CoT monitorability 벤치마크에서 state-of-the-art를 달성하며 재구성·압축·난독화에도 견고하다.
• Reasoning Models Can Control Their Chains of Thought When They Tell Themselves To (2610.23257) — "추론 모델은 CoT 제약을 거의 못 지킨다"는 기존 보고가 실은 "사용자 프롬프트에 제약을 그냥 적어 넣는" 평가 방식의 한계라고 주장한다. 같은 제약을 모델 스스로의 self-instruction으로 CoT 안에 넣으면 제어 가능성이 크게 올라가지만, 이는 동시에 CoT 모니터 회피에도 악용될 수 있다는 위험을 함께 보인다.
• Diverse Reasoning Paths Matter: Symbolic Equivalence Augmentation for Enhancing RL Exploration (2610.22665) — RLVR(검증 가능한 보상 기반 RL) 이전 SFT 단계에서 CoT 추론 경로의 다양성이 핵심 조건이라는 가설을, 기호적 동치 변환으로 "표면적 어휘가 아니라 추론 단계 자체"가 다른 학습 데이터를 만들어 검증한다. GSM8K·FOLIO에서 SFT 후 다양성과 GRPO 후 정확도 모두 최고치를 달성.

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• ⚠ 확인 실패 — huggingface.co 도메인이 egress 프록시에 의해 정책적으로 차단되어(DNS 조회 자체가 실패) 접근 불가. 2026-10-14부터 매 확인마다 동일 증상이며, 원칙상 WebSearch 우회는 시도하지 않음.

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