Read this article in Korean Trends June 2026’s selected papers share a theme of matching system design to measured needs: they examine which information agents retain, which generated examples help a target model learn, and where language models allocate capacity across layers. Agent memory, persistent and revisable state across sessions,...

영문판 보기 이달의 트렌드 2026년 6월에 선정된 세 논문은 측정으로 확인한 요구에 맞춰 시스템을 설계한다는 공통 주제 아래, 에이전트가 보존할 정보, 목표 모델의 학습에 도움이 되는 생성 예제, 언어 모델의 층별 용량 배분을 살펴본다. 세션을 넘어 보존하고 수정할 수 있는 상태인 에이전트 메모리에서는 이후 질의에 필요한 근거를 유지하는 것이 유리하다....

This article explains the key points of Autodata: An agentic data scientist to create high quality synthetic data. 2026-06-24 (arXiv) Kulikov, Ilia, Whitehouse, Chenxi, Wu, Tianhao, Nie, Yixin, Saha, Swarnadeep, Helenowski, Eryk, Yuan, Weizhe, Golovneva, Olga, Lanchantin, Jack, Bachrach, Yoram, et al. FAIR at Meta Paper Read this article in...

이번 글에서는 Autodata: An agentic data scientist to create high quality synthetic data 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 6월 24일(Arxiv) Kulikov, Ilia, Whitehouse, Chenxi, Wu, Tianhao, Nie, Yixin, Saha, Swarnadeep, Helenowski, Eryk, Yuan, Weizhe, Golovneva, Olga, Lanchantin, Jack, Bachrach, Yoram, et al. FAIR at Meta 논문 링크 영문판 보기...

This article explains the key points of Are We Ready For An Agent-Native Memory System?. 2026-06-23 (arXiv) Zhou, Wei, Zhou, Xuanhe, Han, Shaokun, Xu, Hongming, Li, Guoliang, Li, Zhiyu, Xiong, Feiyu, Wu, Fan. Shanghai Jiao Tong University, Tsinghua University, MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd Paper Github Project Page Read this...