이번 글에서는 Towards Agentic Robots: Model, Data, Environment, and Harness 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 10월 14일(Arxiv) Qin, Chonghan, Wu, Dongming, Feng, Kaituo, Wang, Jiaxu, Yu, Xinlei, Sun, Peiwen, Fan, Yijia, He, Xilin, Chen, Bingao, Lian, Weitong, et al. MMLab, The Chinese University of Hong Kong, Fudan University, NovaXBot,...

This article explains the key points of Real Long-Term Memory for AI: A 50-Million-Token Window That Is Faster and Cheaper Than Recompute. 2026-10-07 (arXiv) Schelpe, Sietse. Corbenic AI Paper Project Page Read this article in Korean Summary Language-model serving can repeat computation for previously processed text and loses direct access...

이번 글에서는 Real Long-Term Memory for AI: A 50-Million-Token Window That Is Faster and Cheaper Than Recompute 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 10월 7일(Arxiv) Schelpe, Sietse. Corbenic AI 논문 링크 Project Page 영문판 보기 요약 언어 모델 서빙에서는 이미 처리한 텍스트를 다시 계산할 수 있으며, 요청에서 attention에 사용할 수...

This article explains the key points of Long-WAM: Scaling the Context of World-Action Models. 2026-10-07 (arXiv) Huang, Wei, Zhang, Bohan, Liu, Chenzhi, Liu, Isabella, Yang, Shuai, Mao, Weian, Wang, Luozhou, Xiao, Yicheng, Lin, Weifeng, Hu, Qixin, et al. NVIDIA, MIT, HKU, UCSD Paper Github Project Page Read this article in...

이번 글에서는 Long-WAM: Scaling the Context of World-Action Models 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 10월 7일(Arxiv) Huang, Wei, Zhang, Bohan, Liu, Chenzhi, Liu, Isabella, Yang, Shuai, Mao, Weian, Wang, Luozhou, Xiao, Yicheng, Lin, Weifeng, Hu, Qixin, et al. NVIDIA, MIT, HKU, UCSD 논문 링크 Github Project Page 영문판 보기...