출처 HF Daily Papers
월드 모델의 물체 영속성 학습 연구206 추천2 댓글
저자 31명한계 언급 없음
우리가 본 것
원제 — Training Object Permanence in World Models
“Object permanence and solidity are hallmarks of human cognitive priors. Recent studies show that video generation models, a par…”
나온 때 2026-09-22
가져온 때 2026-09-25 23:01 UTC · 9ddf4b0029a949c3
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ text-rankingcontrastive-lm출처 Hugging Face
Qwen3-8B 기반의 CLM-v0.1-8B 모델 공개416 좋아요766 다운로드
apache-2.0Qwen3-8B 기반
우리가 본 것
원제 — Contrastive-LM/CLM-v0.1-8B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Terminal-Bench 2.1 (87.6%), 4–6× faster than Jev.
나온 때 2026-09-21
가져온 때 2026-09-25 23:01 UTC · 96c8aa6a5329130e
뜯은 자리 — 모델 카드
image-text-to-texttransformers출처 Hugging Face
애플의 이미지 이해 모델 LensVLM-9B 공개246 좋아요1.7k 다운로드
apple-amlrQwen3.5-9B 기반
우리가 본 것
원제 — apple/LensVLM-9B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-21
가져온 때 2026-09-25 23:01 UTC · 436cd7dd55e01e86
뜯은 자리 — 모델 카드
text-to-imagetransformers출처 Hugging Face
Supra2-IMG 이미지 생성 모델 공개150 좋아요515 다운로드
apache-2.0
우리가 본 것
원제 — SupraLabs/Supra2-IMG
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Supra2-IMG is a tiny 100M parameters text-to-image (T2I) model that has been trained from scratch on high-quality synthetic data and delivers state-of-the-art image quality for its size.
나온 때 2026-09-21
가져온 때 2026-09-27 23:01 UTC · e006b2ea9024da28
뜯은 자리 — 모델 카드
출처 HF Daily Papers
소리 위치를 파악해 주변을 이해하는 OmniEcho 기술23 추천2 댓글
저자 13명한계 언급 없음
우리가 본 것
원제 — OmniEcho: Spatial Audio Understanding for Embodied Agents
“Humans can effortlessly localize the direction of a sound source and integrate it with visual cues for reasoning, yet this rema…”
나온 때 2026-09-19
가져온 때 2026-09-25 23:01 UTC · ebf4594fa0d2f86a
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ Markdownai출처 GitHub
주요 AI 기업 면접 대비 질문과 답변 모음집1.5k 스타144 포크
Apache-2.0Markdown커밋 6일 전
국가 추정 · 인도
우리가 본 것
원제 — pallavi-shekhar/ai-engineering-interview-questions-company-wise
“Your Cheat Sheet For AI Engineering Interviews at Top AI Companies - Questions and Answers.”
대상 주장 — How would you cut LLM serving cost by 10x?
나온 때 2026-09-19
가져온 때 2026-09-25 23:01 UTC · 6d945172946e0f37
계정이 적어 둔 문자열 — Bangalore, India
뜯은 자리 — README
C++apple-silicon출처 GitHub
애플 실리콘용 로컬 추론 엔진 splash915 스타92 포크
Apache-2.0C++커밋 오늘
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
원제 — incoai/splash
“A local inference engine for Apple silicon, built around the model.”
대상 주장 — 24 GB Macs can use smaller GGUF variants.
나온 때 2026-09-18
가져온 때 2026-09-26 23:01 UTC · 92d2f0a31d978b91
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
Python출처 GitHub
Hermes 에이전트를 위한 기능 및 제어 기술 모음875 스타83 포크
MITPython커밋 오늘
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
원제 — kerpopule/hermes-jev-skills
“Jev-powered model routing, memory, compaction, skill selection, computer and browser use for Hermes agents (also Claude Code an…”
대상 주장 — Mailbox sorting (jev mail): the subject and up to 2,500 characters of the body, redacted; the sender's domain (never the mailbox); a local class read off the address alone (automated for …
나온 때 2026-09-18
가져온 때 2026-09-26 23:01 UTC · 1d5e91c79063d0be
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
automatic-speech-recognitionsafetensors출처 Hugging Face
moondream/parakeet-redux 모델 공개165 좋아요2.1k 다운로드
cc-by-4.0
우리가 본 것
원제 — moondream/parakeet-redux
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — MacBook Air with the Apple M2 (4 performance and 4 efficiency CPU cores, 10-core GPU), 16 GB unified memory, macOS 15.
나온 때 2026-09-18
가져온 때 2026-09-26 23:01 UTC · 6144a78a085e7fc8
뜯은 자리 — 모델 카드
image-text-to-texttransformers출처 Hugging Face
이미지 속 글자를 읽어내는 TeleOCR 공개617 좋아요28k 다운로드
apache-2.0
우리가 본 것
원제 — XingChen-AGI/TeleOCR
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — We evaluated NaviDC-OCR with its native weights, achieving better results than MinerU 2.5 Pro and PaddleOCR-VL 1.6.
나온 때 2026-08-14
가져온 때 2026-09-28 05:05 UTC · e9a2dd67be526bb6
뜯은 자리 — 모델 카드
출처 TWIML AI
알렉산더 스몰라와 함께하는 보이스 에이전트에서 AI 아바타까지9월 16일
한계 언급 없음134단어
우리가 본 것
원제 — From Voice Agents to AI Avatars with Alexander Smola - #777
“Voice AI has gotten remarkably good, but natural conversation remains a high bar. Small delays, awkward interruptions, or the w…”
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 23f6faf1dc0a63ec
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 TechCrunch AI
Anthropic과 OpenAI의 안전 평가관 도입 계획9월 16일
한계 언급 없음
우리가 본 것
원제 — Anthropic and OpenAI want to embed safety evaluators. Will they really be independent?
“Anthropic and OpenAI want to embed independent safety evaluators inside their AI labs. Researchers welcome the unprecedented ac…”
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 8694d85509b6c26f
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 r/LocalLLaMA
RTX 3090에서 리만 가설 해결을 위해 63시간 동안 실행된 Qwen 3.8 27B9월 16일
한계 언급 없음216단어
우리가 본 것
원제 — Qwen 3.8 27B Running for 63 hours on a RTX 3090 to solve the Riemann hypothesis
“I let Qwen 3.8 27B 4bit quantized with 100K context window run autonomously for 63 hours (50 million+ tokens) to try to solve t…”
대상 주장 — I am really hopeful that one of the unsolved millenium prize problems will be solved by an agent or a swarm of agents powered by an open source model in the next 12 months.
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · e56d70fcc4431c46
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
토론 ↗ 출처 r/LocalLLaMA
Xiaomi MiMo 2.6 라이브 트레이닝 대시보드9월 16일
우리가 본 것
원제 — Xiaomi MiMo 2.6 Live Training Dashboard
“Cool to see this as it happens!   submitted by   /u/skeole [link]   [comments]”
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 447c6318c53d1050
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
토론 ↗ 출처 TechCrunch AI
메타, 카메라 없는 안경 판매 준비 중9월 16일
한계 언급 없음553단어
우리가 본 것
원제 — After accusations of selling ‘perv glasses,’ Meta prepares to sell a pair without a camera
“Can Meta dodge the "pervert glasses" accusations with a new camera-free product?”
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · e6629e4a6c05299e
뜯은 자리 — 원문 페이지
출처 AWS ML Blog
오픈 소스 에이전트 기술을 통한 HCLS AI 추론 개선9월 16일
한계 적음3.7k단어
우리가 본 것
원제 — Improving HCLS AI reasoning with open-source agent skills
“AI agents on foundation models often misapply healthcare and life sciences decision frameworks, citing the right guideline but …”
대상 주장 — The collection covers 38 skills across 11 HCLS domains including genomics, drug discovery, claims operations, and medical imaging.
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · f38341d7421950db
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 AWS ML Blog
Amazon EKS에서 NVRx를 이용한 결함 허용 분산 학습9월 16일
한계 적음3.1k단어
우리가 본 것
원제 — Fault tolerant distributed training on Amazon EKS using NVRx
“Integrate NVIDIA Resiliency Extension (NVRx) into PyTorch FSDP training on Amazon EKS to overlap checkpoint I/O with training a…”
대상 주장 — Synchronous checkpointing adds a second source of idle time: every save blocks all ranks on I/O, which on the cluster sizes in this post consumed up to 40% of total wall time.
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 8f850829b2016926
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 Latent Space
언더라이팅 슈퍼인텔리전스: 소송 가능한 에이전트 지원9월 16일
한계 적음19k단어
우리가 본 것
원제 — Underwriting Superintelligence: Backing Agents you can Sue — Rune Kvist, AIUC
“AIUC first got our attention with the NFDG backing, and have just announced a $40M series A today, with the most impressive ind…”
대상 주장 — In this episode, the AIUC cofounder joins swyx and Vibhu to announce a new $40M round and explain why companies like Cursor, Harvey, Lovable, and ElevenLabs are increasingly confronting a…
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 62deec15f163701c
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 OpenAI
모델 부정합 보고를 위한 프레임워크9월 16일
우리가 본 것
원제 — Our framework for reporting model misalignment
“OpenAI shares a framework for tracking, investigating, and disclosing model misalignment, alongside six reports of unexpected o…”
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 827a0c403a3c663f
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 OpenAI
고령층의 일상 속 AI 활용 지원9월 16일
우리가 본 것
원제 — Helping older adults use AI in everyday life
“OpenAI and AARP are bringing free, hands-on ChatGPT workshops to 1,000 older adults across 10 U.S. cities to build practical AI…”
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · a8a40dafc20d6b2f
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 AWS ML Blog
Amazon Bedrock AgentCore를 통한 에이전트 시스템 프롬프트 최적화9월 16일
한계 언급 없음2.0k단어
우리가 본 것
원제 — Optimizing agent system prompts with Amazon Bedrock AgentCore
“AgentCore optimization turns production traces into proposed configuration changes, then validates them before promotion. This …”
대상 주장 — A single reflector pass can focus on patterns in the first 5–10 traces it examines and miss failure modes that appear only in a smaller portion of the corpus.
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 93c67c600c06037d
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 AWS ML Blog
Amazon Bedrock Data Automation으로 서버리스 PII 마스킹 파이프라인 구축하기9월 16일
한계 적음2.9k단어
우리가 본 것
원제 — Build a serverless PII redaction pipeline with Amazon Bedrock Data Automation
“Learn how to automate end-to-end PII detection and redaction from scanned documents at scale using Amazon Bedrock Data Automati…”
대상 주장 — We tested document samples spanning six document quality levels in our use case, from clean typed forms through low-resolution 100 dots per inch (DPI) scans (Table 2).
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 6fc8596fd9d93039
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 OpenAI
AI로 재구상하는 광고9월 16일
우리가 본 것
원제 — Reimagining advertising with AI
“Explore new AI-powered advertising experiences from OpenAI, including Sponsored Agents, tools for marketers, and integrations w…”
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 8c2a426559207a9d
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 OpenAI
AI 사용을 비즈니스 가치로 연결하는 방법9월 16일
우리가 본 것
원제 — How to connect AI usage to business value
“Learn how ChatGPT Work and Codex analytics help teams understand AI usage and spend, identify training needs, and connect adopt…”
나온 때 2026-09-16
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · ec2f604ddc5e799a
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 Hacker News
System One 모델 및 Jev 소개1.8k 점472 댓글
한계 언급 없음2.2k단어
우리가 본 것
원제 — Introducing System One Models and Jev
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Output tokens: ~5x more expensive than input tokens.
나온 때 2026-09-15
가져온 때 2026-09-15 23:01 UTC · a56dc0fbbb070541
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗ 출처 HF Daily Papers
파운데이션 모델 시대의 게임용 AI106 추천1 댓글
저자 10명한계 언급 없음
우리가 본 것
원제 — AI for Games in the Foundation Model Era
“Foundation models, alongside advances in learned game-world models, are reshaping AI across the game lifecycle. Beyond playing …”
나온 때 2026-09-14
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · bcd23ad210dcebdc
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ 출처 Latent Space
인류의 마지막 발명 — Richard Socher9월 14일
한계 적음19k단어
우리가 본 것
원제 — Humanity’s Last Invention — Richard Socher of Recursive
“At 1:09:00 we talk about the rise of AI x Finance, and AIE NYC is one month away - our hotel block is 97% sold out, get tix & t…”
대상 주장 — At 1:09:00 we talk about the rise of AI x Finance, and AIE NYC is one month away - our hotel block is 97% sold out, get tix & travel ASAP - we will announce speakers from Bridgewater, Ram…
나온 때 2026-09-14
가져온 때 2026-09-14 23:01 UTC · c05b8ea278666dc2
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
Python출처 GitHub
ai-sucks-butt 저장소1.7k 스타0 포크
라이선스 없음Python커밋 오늘
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
원제 — ai-sucks-butt/ai-sucks-butt
“If you think AI sucks, star the repo.”
나온 때 2026-09-14
가져온 때 2026-09-16 23:01 UTC · 293a5d397115ca6c
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
audiomusic출처 Hugging Face
Mothersuperior/yue2-mothersuperior-realaudio-tokenizer-v4125 좋아요0 다운로드
cc-by-nc-4.0MERT-v2-FullSong 기반
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — bf16 variants are half the size; head top-1 agreement with fp32 is 98.6%).
나온 때 2026-09-13
가져온 때 2026-09-15 23:01 UTC · 1bd7034ce20966aa
뜯은 자리 — 모델 카드
출처 Hacker News
Fable 5.1, 370년 된 암호 Cyphral Distich 해결1.2k 점541 댓글
한계 적음1.5k단어
우리가 본 것
원제 — Fable 5.1 Solves the Cyphral Distich, a 370-year-old cipher
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Urquhart left a second, much larger cryptogram in the same style — the Cyphral Octastich in The Jewel (1652), 285 numbers instead of 64, and just as unsolved.
나온 때 2026-09-13
가져온 때 2026-09-13 23:03 UTC · fa1356e849525169
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗ 고른 조건에 맞는 것이 이 페이지에 없다.
논문·레포·모델·블로그·레딧·팟캐스트를 하루 한 번 기계가 긁는다. 모은 것은 한 번씩 뜯는다 — README·초록·모델 카드를 열어 보고, 거기서 나온 것은 카드가 되든 안 되든 계속 갖고 있는다. 제목과 링크는 원문으로 가고, 여기서 원문을 다시 싣지 않는다.
카드의 회색 줄은 소스가 내세우는 말이 아니라 뜯어서 나온 것이다 — 라이선스, 마지막 커밋, 무엇 위에 얹은 모델인지, 논문이 자기 한계를 적었는지. 무엇을 읽고 그렇게 적었는지는 「우리가 본 것」을 펴면 나온다. 「목록뿐」이라고 적힌 것은 원문을 못 읽었다는 뜻이다 — 우리를 막는 사이트가 있고, 그걸 읽은 척하지 않는다.
따옴표가 붙은 줄은 원문에서 그대로 옮긴 문장이다 — 대상이 스스로 밝힌 수치이지 우리가 잰 값이 아니다. 검증하지 않고 옮기기만 했고, 그러라고 따옴표를 붙였다.
한국어 제목과 요약은 기계(내 컴퓨터에서 돌리는 AI 모델)가 원문을 읽고, 처음 보는 사람도 알아듣게 풀어 쓴 것이다. 내가 읽고 쓴 것이 아니다. 원문에 없는 수치나 평가는 넣지 말라고 시켜 두었지만 기계가 쓴 것이니, 확실히 하려면 원문을 본다 — 원제는 카드를 펼치면 있다.
주제는 원문 제목·인용·태그에 나온 낱말을 정해진 목록과 맞춰 기계가 매긴 것이다 — 카드를 읽는 모델은 없다. 아무 낱말도 안 걸려 주제가 하나도 없는 카드가 있고, 주제를 고르면 그건 빠진다. 소스와 주제는 같이 걸린다.
카드마다 그때 실제로 읽은 문장 한 줄과, 그때 받아 온 응답의 지문을 남긴다. 원문은 여기 저장하지 않는다 — 나중에 원문이 바뀌거나 사라져도 담보하는 것은 "우리가 본 시점의 그 문장"이지 페이지 전체가 아니다.
계정이 스스로 적은 자유 문자열 하나로 추정한다. 절반은 그 칸을 비워 둔다 — 그래서 「미상」을 숨기지 않고 한 칸으로 둔다.