FlowBalanceon-policy self-improvement출처 HF Daily Papers
FlowBalance: 검증기 기반의 자기 개선 기술73 추천1 댓글
FlowBalance저자 4명한계 언급 없음
우리가 본 것
원제 — FlowBalance: Verifier-Grounded Self-Improvement from On-Policy Reasoning Experience
“FlowBalance improves reasoning models via verifier-calibrated self-guidance using trajectory-level score reweighting and profil…”
대상 주장 — On mathematical reasoning, FlowBalance improves average performance over FlowRL on both Qwen3-4B and Qwen3-8B, while also improving training speed and stability, avoiding direct OPSD's re…
나온 때 2026-09-02
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · 437efcb18b365a17
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ automatic-speech-recognitiontransformers출처 Hugging Face
Microsoft VibeVoice-ASR-Streaming-7B 공개153 좋아요1.4k 다운로드
mit
우리가 본 것
원제 — microsoft/VibeVoice-ASR-Streaming-7B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-02
가져온 때 2026-09-06 23:01 UTC · 52ccca433ca25fdf
뜯은 자리 — 모델 카드
text-generationtransformers출처 Hugging Face
IFM/K2-Horizon-7B 공개96 좋아요3.0k 다운로드
apache-2.0
우리가 본 것
원제 — IFM/K2-Horizon-7B
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-09-01
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · 07b1ce9c36dd2f9f
뜯은 자리 — 모델 카드
Python출처 GitHub
tigerless-labs의 agent-memory 공개612 스타35 포크
라이선스 없음Python커밋 오늘
국가 추정 · 미국
우리가 본 것
원제 — tigerless-labs/agent-memory
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Requires Python 3.12 or higher and uv.
나온 때 2026-09-01
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · 4719c1df68611e38
계정이 적어 둔 문자열 — United States of America
뜯은 자리 — README
Open Information Extractionmulti-level hallucination detection출처 HF Daily Papers
Enoki: 효율적인 다단계 환각 탐지21 추천2 댓글
Open Information Extraction저자 8명한계 언급 없음
우리가 본 것
원제 — Enoki: Efficient Multi-Level Hallucination Detection
“Enoki is an open information extraction framework that unifies claim-level verification and span-level hallucination localizati…”
나온 때 2026-08-31
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · ab91839c3bae8764
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ video-to-videodiffusers출처 Hugging Face
Viggle/Viggle-Animate 및 MiniMax-H3 출시117 좋아요0 다운로드
otherMiniMax-H3 기반
우리가 본 것
원제 — Viggle/Viggle-Animate
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — One B200, 480×832, 124 frames at 24 fps, bf16, no compile, no offload.
나온 때 2026-08-31
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · 4eb05306a3d39be5
뜯은 자리 — 모델 카드
Pythonagent-infrastructure출처 GitHub
Reef: 자기 개선 에이전트를 위한 지속 학습 인프라774 스타48 포크
Apache-2.0Python커밋 오늘
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
원제 — Human-Agent-Society/reef
“Continual learning infra for self-improving agents”
나온 때 2026-08-31
가져온 때 2026-09-07 01:32 UTC · e535803553f886d7
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
출처 HF Daily Papers
Dr. Claw: 바이브 연구를 위한 AI 과학자 워크스페이스124 추천3 댓글
저자 13명한계 언급 없음
우리가 본 것
원제 — Dr. Claw: An AI Scientist Workspace for Vibe Research
“Command-line coding agents (e.g., Claude Code, Gemini CLI) can already read and write files and sustain long sessions, yet end-…”
나온 때 2026-08-30
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · 17101143ec4ae6bc
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ Pythonai-upscaling출처 GitHub
DLSS 5 신경망 비디오 및 이미지 향상 도구655 스타54 포크
MITPython커밋 오늘
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
원제 — Merserk/dlss5-visual-enhancer
“DLSS 5 Neural Video & Image Enhancer with Frame Interpolation”
대상 주장 — Frame Interpolation: single-video and batch-video processing with NVIDIA DLSS Frame Generation, selectable output rates from 23.976 to 480 FPS, and a three-second preview for a single sel…
나온 때 2026-08-30
가져온 때 2026-09-07 01:32 UTC · 58b954054e451478
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
text-generationsafetensors출처 Hugging Face
dealignai/GLM-5.3-CYBERSECURITY-FP8 출시313 좋아요19k 다운로드
mitGLM-5.3-FP8 기반
우리가 본 것
원제 — dealignai/GLM-5.3-CYBERSECURITY-FP8
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — 131k context works on 8× H200 at max-num-seqs 24 (≈2.98× concurrency headroom).
나온 때 2026-08-30
가져온 때 2026-09-06 23:01 UTC · 906a40b5c2f6096f
뜯은 자리 — 모델 카드
Shellai-seo출처 GitHub
Claude를 위한 오픈소스 SEO 및 GEO 기술660 스타11 포크
MITShell커밋 오늘
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
원제 — Ryze-AI-Adgent/open-seo-mcp-skills
“Open-source SEO + GEO skills for Claude — keyword research, rank tracking, site audits, backlinks, competitor gaps, AI visibi…”
대상 주장 — Look closer and most are a UI over the DataForSEO API: you either bring your own key and pay per request, or pay a hosted subscription plus a ~28% markup on every data call.
나온 때 2026-08-29
가져온 때 2026-09-08 16:21 UTC · c7ee6c65bdba0676
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
spoken dialogue modelco-speech motion출처 HF Daily Papers
Motion-Omni: 음성 대화와 전신 동작의 엔드투엔드 결합 생성38 추천2 댓글
spoken dialogue model저자 4명한계 언급 없음
우리가 본 것
원제 — Motion-Omni: End-to-End Joint Speech and Full-Body Motion for Spoken Dialogue
“Motion-Omni is an end-to-end framework that jointly generates spoken dialogue and full-body co-speech motion from shared hidden…”
대상 주장 — We further release SwDA-500 and, to our knowledge, the first public evaluation protocol for stochastic open-ended full-body spoken dialogue, matching audio across motion systems while uni…
나온 때 2026-08-27
가져온 때 2026-09-07 23:01 UTC · 1ae2e3cb2c0f6040
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ 출처 Hugging Face Blog
출처 OpenAI
Disrupting a new covert influence campaign from Russia8월 25일
우리가 본 것
“OpenAI banned Russia-origin accounts using AI to promote a fake Israel-based think tank and a “sovereignty” index praising …”
나온 때 2026-08-25
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 3fd3c5c15867e636
뜯은 자리 — 목록뿐 (원문을 못 읽었다)
출처 Hacker News
출처 Hacker News
출처 Hacker News
Ox-Alpha Is GLM?80 점58 댓글
한계 언급 없음1.6k단어
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
나온 때 2026-08-24
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 7bafb5585e5fdc43
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗ 출처 Hacker News
Coding expertise is going to collapse from AI reliance514 점503 댓글
한계 적음2.7k단어
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — In UPenn's large-scale 2025 study Generative AI without guardrails can harm learning , they followed 1,000 students using an LLM to learn mathematics and found students used AI as a crutc…
나온 때 2026-08-24
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · fcff811fa0766276
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗ 출처 Hacker News
OpenAI: GPT 5.6 Sol price reduction (until at least Nov 21)324 점312 댓글
한계 언급 없음1.8k단어
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Regional processing (data residency) endpoints are charged a 10% uplift for models released on or after March 5, 2026, that are eligible for data residency.
나온 때 2026-08-24
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · c16f8a4a7f592b00
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗ 출처 OpenAI
출처 Hacker News
출처 Hacker News
출처 Hacker News
출처 Hacker News
출처 Hacker News
I built a low-latency AI companion that plays Skyrim with me362 점71 댓글
한계 적음2.7k단어
우리가 본 것
제목과 링크만 주는 소스라 인용할 것이 없다.
대상 주장 — Through this whole AI-craze people have forgotten that we had intelligent systems that could process speech since the 1970s, and somewhat LLM-like behavior with chatbots like SmarterChild…
나온 때 2026-08-23
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · c313398ff63f2f74
뜯은 자리 — 원문 페이지
토론 ↗ agentic coordination scalingenvironment scaling출처 HF Daily Papers
Apodex 1.1: Scaling Agentic Intelligence for Complex Work147 추천1 댓글
agentic coordination scaling저자 71명한계 언급 없음
우리가 본 것
“Apodex 1.1 improves sustained, verifiable progress on complex real-world tasks by scaling executable environments and training …”
대상 주장 — Across complex professional work, finance, scientific research, mathematics, coding, and search, Apodex 1.1 reaches the leading performance band despite using a substantially smaller mode…
나온 때 2026-08-23
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 9a7393307ddcffe8
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ tool-callingmobile planning agents출처 HF Daily Papers
omnimodal world modelenterable generative media출처 HF Daily Papers
EchoWM: Open and Enterable Omnimodal World Models50 추천1 댓글
omnimodal world model저자 22명한계 언급 없음
우리가 본 것
“EchoWM is an omnimodal world model that generates synchronized high-resolution video, sound, music, and speech while following …”
나온 때 2026-08-23
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 13b94b4d054c5e64
뜯은 자리 — 초록
토론 ↗ Zigai-agents출처 GitHub
duty1g/x64dbg-mcp-server1.3k 스타129 포크
MITZig커밋 어제
국가 추정 · 미상
우리가 본 것
“x64dbg-MCP Server is a native MCP (Model Context Protocol) plugin for x64dbg that exposes the debugger's full functionality ove…”
대상 주장 — MCP-powered agentic reverse engineering for x64dbg.
나온 때 2026-08-22
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · c1e90fdc5334c245
계정이 적어 둔 문자열 — 계정이 비워 뒀다
뜯은 자리 — README
출처 Google DeepMind
What does “full-stack” AI actually mean?8월 21일
한계 언급 없음197단어
우리가 본 것
“A Google DeepMind engineer breaks full-stack development into five simple layers and explains how it affects everyday users.”
나온 때 2026-08-21
가져온 때 2026-08-25 10:14 UTC · 52877114a19c0bfb
뜯은 자리 — 원문 페이지
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.