이번 글에서는 Unify-Agent: A Unified Multimodal Agent for World-Grounded Image Synthesis 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 3월 31일(Arxiv) Chen, Shuang, Shou, Quanxin, Chen, Hangting, Zhou, Yucheng, Feng, Kaituo, Hu, Wenbo, Zhang, Yi-Fan, Lin, Yunlong, Huang, Wenxuan, Song, Mingyang, et al. University of California, Los Angeles, Tencent Hunyuan, The Chinese...

Read this article in Korean Trends Learned allocation is a common theme across March’s architecture studies. Beyond Language Modeling uses fine-grained Mixture-of-Experts routing to allocate capacity between language and vision, improving both modalities at approximately fixed active computation. Attention Residuals instead learns token-dependent mixtures of earlier layer outputs, replacing fixed...

영문판 보기 이달의 트렌드 3월의 아키텍처 연구에서는 자원 배분 방식을 학습하는 접근이 공통적으로 나타난다. Beyond Language Modeling은 세분화된 Mixture-of-Experts 라우팅으로 언어와 시각에 용량을 배분하며, 활성 연산량을 대략 고정한 상태에서 두 모달리티의 성능을 높인다. Attention Residuals는 이전 층 출력의 혼합 가중치를 토큰별로 학습하여, 고정된 잔차 누적을 깊이 방향의 선택적 참조로 대체한다....

This article explains the key points of Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses. 2026-03-30 (arXiv) Lee, Yoonho, Nair, Roshen, Zhang, Qizheng, Lee, Kangwook, Khattab, Omar, Finn, Chelsea. Stanford, KRAFTON, MIT Paper Read this article in Korean Summary Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses searches over the executable code surrounding a...

이번 글에서는 Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 3월 30일(Arxiv) Lee, Yoonho, Nair, Roshen, Zhang, Qizheng, Lee, Kangwook, Khattab, Omar, Finn, Chelsea. Stanford, KRAFTON, MIT 논문 링크 영문판 보기 요약 Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses는 가중치가 고정된 언어 모델을 둘러싼 실행 코드를 탐색한다....