Read this article in Korean Trends December 2025’s theme is structured learning and control: the three selected papers examine how the placement of trainable components or constraints affects model behavior, stability, and cost. The agent-adaptation survey organizes changes to models, tools, and persistent memory; mHC constrains the residual stream, the...

영문판 보기 이달의 트렌드 2025년 12월의 주제는 구조를 활용한 학습과 제어이며 선정된 논문 3편은 학습 가능한 구성 요소나 제약을 어디에 배치하느냐가 모델의 행동, 안정성, 비용에 미치는 영향을 살펴본다. 에이전트 적응 서베이는 모델, 도구, 지속적 메모리의 변경을 체계화한다. mHC는 모델 층 사이에 전달되는 표현인 residual stream에 제약을 가하며 시간적 추상화 연구는...

This article explains the key points of NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence. 2025-12-24 (arXiv) NVIDIA, Blakeman, Aaron, Grattafiori, Aaron, Basant, Aarti, Gupta, Abhibha, Khattar, Abhinav, Renduchintala, Adi, Vavre, Aditya, Shukla, Akanksha, Bercovich, Akhiad, et al. NVIDIA Paper Read this article in Korean Summary NVIDIA Nemotron 3: Efficient and...

이번 글에서는 NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2025년 12월 24일(Arxiv) NVIDIA, Blakeman, Aaron, Grattafiori, Aaron, Basant, Aarti, Gupta, Abhibha, Khattar, Abhinav, Renduchintala, Adi, Vavre, Aditya, Shukla, Akanksha, Bercovich, Akhiad, et al. NVIDIA 논문 링크 영문판 보기 요약 NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open...

This article explains the key points of Emergent temporal abstractions in autoregressive models enable hierarchical reinforcement learning. 2025-12-23 (arXiv) Kobayashi, Seijin, Schimpf, Yanick, Schlegel, Maximilian, Steger, Angelika, Wolczyk, Maciej, von Oswald, Johannes, Scherrer, Nino, Maile, Kaitlin, Lajoie, Guillaume, Richards, Blake A., et al. Google, Paradigms of Intelligence Team, Google Paper...