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VIGIL: A Reflective Runtime for Self-Healing Agents

V.I.G.I.L은 기존 에이전트형 LLM 시스템이 안고 있는 근본적인 약점을 체계적으로 보완한다는 점에서 학술적·실용적 의미가 크다. 첫째, 대부분의 현재 에이전트는 “LLM‑driven script” 수준에 머물러, 프롬프트와 도구 호출을 일관성 없이 조합한다. 이러한 구조는 런타임 오류가 발생했을 때 원인 추적이 거의 불가능하고, 인간 개입 없이는 자체 복구가 이루어지지 않는다. VIGIL은 형제 에이전트의 모든 행동을 로그 형태로 기록하고, 이를 감정화(emotional representation)한다는 독특한 접근을 채택한

February 20, 2026

Vision Foundry: A System for Training Foundational Vision AI Models

최근 자율 학습과 기초 비전 모델의 발전은 특정 분야에 맞는 컴퓨터 비전 시스템 개발 방식을 변화시켰습니다. 이와 달리 감독 방식은 대규모 라벨링된 데이터셋에 의존하는 반면, SSL 접근법은 DINO, SimCLR 및 MAE와 같은 미라벨 데이터로부터 유의미한 표현을 직접 학습합니다. 이러한 기초 모델은 분류, 세그멘테이션 및 이상 감지 등 다양한 다운스트림 작업에서 풍부하고 전이 가능한 임베딩을 생성합니다. 이 모델의 핵심 강점은 색상 분포, 질감, 가장자리 및 고차원 의미 패턴과 같은 데이터셋의 기본 구조를 학습하여 폭넓은 일반

February 20, 2026

System Model

No Image

Well-posedness and stability of the self-similar profile for a thin-film equation with gravity

1. 문제 설정 및 물리적 배경 방정식 (h {t}+bigl(h,h {yyy}bigr) {y} (h^{3}h {y}) {y} 0) 은 얇은 액체 층의 흐름을 기술하며, 두 번째 항은 표면 장력, 첫 번째 항은 중력에 의한 포어‑미디어 효과를 나타낸다. ‘제로 접촉각(zero contact‑angle)’ 경계조건 (h {y} 0) 를 가정함으로써, 자유 표면이 고체와 매끄럽게 맞닿는 상황을 모델링한다. 2. 자기유사 변수와 질량‑라그랑지안 변환 스케일링 (xi e^{ s/5}y,; s ln(t+1)) 를 도입해

February 20, 2026

Mathematics

No Image

Whittle-Matérn Fields with Variable Smoothness

1. 연구 배경 및 동기 전통적 Matérn 모델 은 매끄러움 (nu) 를 전역 상수로 가정해 비정상성(특히 매끄러움 변동)을 포착하지 못한다. 기존 비정상성 확장은 공간 변형, 프로세스 컨볼루션, SPDE 기반 접근법을 사용했지만, 모두 (s) (또는 (nu)) 를 고정 하였다. 실제 기후·지형 데이터(예: 해양 vs. 육지)에서는 매끄러움이 지역마다 크게 달라 지는 현상이 흔히 관찰된다. 2. 핵심 아이디어 | 요소 | 기존(상수 차수) | 본 논문(가변 차수) | | | | | | 연산자 정의 | ((kapp

February 20, 2026

Mathematics

Smoothing DiLoCo with Primal Averaging for Faster Training of LLMs

이 논문은 일반화된 원시 평균법(GPA)이라는 새로운 최적화 알고리즘을 제안하고, 이를 통해 기존의 Nesterov 방법 및 그 변형체들보다 더 효율적인 학습 과정을 제공할 수 있음을 보여준다. GPA는 특히 단일 작업자 환경에서 DiLoCo와 Schedule Free 같은 최적화기들을 통합하고 일반화하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 방법은 Nesterov의 모멘텀 기반 보간 상수를 분리하여 각 반복 단계에서 평균화를 수행함으로써, 메모리 사용량을 줄이고 계산 복잡성을 감소시킨다. 실험 결과에서는 GPA가 AdamW와 비교해 Lla

February 19, 2026

Learning with the $p$-adics

본 논문은 현재 대부분의 머신러닝 프레임워크가 실수 체계(ℝ)를 기반으로 설계되어 있다는 사실을 강조하고, 그에 따른 기하학적 특성이 어떻게 학습 알고리즘의 설계와 해석에 영향을 미치는지를 탐구한다. 실수 벡터 공간은 유클리드 기하학의 기본 공리들을 그대로 계승하므로, 데이터 포인트 간의 거리, 각도, 내적 등 직관적인 측정이 가능하다. 이러한 특성은 선형 분리 가능성(linear separability)이라는 핵심 개념을 뒷받침한다. 예를 들어, 선형 분류기인 서포트 벡터 머신(SVM)은 데이터가 고차원 실수 공간에서 초평면으로

February 19, 2026

Learning

Agent-Based Modular Learning for Multimodal Emotion Recognition in Human-Agent Systems

본 논문은 인간 에이전트 상호작용(HAI)을 향상시키기 위해 다중 에이전트 기반의 멀티모달 감정 인식 프레임워크를 제안하고 있다. 이 프레임워크는 각각의 모달리티(시각, 음성, 텍스트 등)에 대한 인코더와 분류기를 독립적인 에이전트로 구성하여 중앙 관리자에 의해 조정되도록 설계되었다. 이러한 구조는 기존 멀티모달 딥러닝 모델의 단점인 계산적 집약성과 모달리티 변경 시의 유연성 부족을 해결하고자 한다. 논문에서 제안된 프레임워크는 새로운 모달리티를 쉽게 통합할 수 있으며, 과시된 구성 요소를 원활하게 교체할 수 있어 유지보수성이 높다

February 19, 2026

System Learning

Deep FlexQP: Accelerated Nonlinear Programming via Deep Unfolding

FlexQP는 제곱계획(QP) 문제의 제약을 “정확히 완화(exact relaxation)”함으로써, 전통적인 내·외부점 방법이나 페널티 기반 기법이 직면하는 infeasibility 문제를 근본적으로 회피한다는 점에서 혁신적이다. 구체적으로, 원래의 선형 등식·부등식 제약을 추가적인 슬랙 변수와 함께 L2‑norm 형태로 재구성하고, 이 슬랙을 최소화하는 2차 목적함에 포함시켜 항상 해가 존재하도록 만든다. 이 과정에서 슬랙이 0이 되는 경우는 원 제약이 만족 가능한 상황이며, 슬랙이 비제로인 경우는 최소한의 위반을 보장하는 희소

February 19, 2026

Vox Deorum: A Hybrid LLM Architecture for 4X / Grand Strategy Game AI -- Lessons from Civilization V

Vox Deorum은 최신 대규모 언어 모델(LLM)을 게임 전략 수립 단계에 통합하고, 기존의 규칙 기반 AI가 담당하던 전술 실행을 그대로 활용한다는 점에서 기존 4X 게임 AI 연구와 차별화된다. 논문은 먼저 게임 상태를 텍스트 형식으로 변환한 뒤, LLM에 “현재 상황에 맞는 전략을 제시하라”는 프롬프트를 제공한다. LLM은 역사적 전략, 자원 관리, 문화·과학·군사 트리 등을 종합해 고수준 목표(예: 과학 승리, 문화 승리)를 도출하고, 이를 구체적인 행동 지침으로 변환한다. 이러한 고수준 목표는 Civilization V

February 19, 2026

From Fake Focus to Real Precision: Confusion-Driven Adversarial Attention Learning in Transformers

본 논문은 감성 분석 작업에서 Transformer 기반 모델이 보이는 ‘주의 집중 편향(attention bias)’ 문제를 심층적으로 파악하고, 이를 교정하기 위한 새로운 학습 프레임워크인 Adversarial Feedback for Attention(AFA)를 제시한다. 기존 연구들은 Transformer의 강력한 문맥 인코딩 능력을 강조했지만, 실제 적용 단계에서 흔히 나타나는 현상은 모델이 고빈도 일반 단어에 과도하게 주의를 할당하고, 감성 판단에 핵심적인 저빈도 혹은 도메인 특화 단어를 무시한다는 점이다. 이러한 현상은

February 19, 2026

Learning

No Image

SENSE: Self-Supervised Neural Embeddings for Spatial Ensembles

본 논문은 고차원 과학 연산 데이터의 분석과 시각화를 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 주요 도전점 중 하나는 이러한 데이터셋이 매우 복잡하고 차원이 높다는 점입니다. 기존의 차원 축소 기법이나 오토인코더만으로는 이 문제를 해결하기 어렵습니다. 따라서, 본 논문은 클러스터링 손실과 대조적 손실을 통합한 새로운 오토인코더 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크의 핵심 아이디어는 Efficient NetV2를 사용하여 데이터셋의 미표기 부분에 대한 의사 라벨을 생성하는 것입니다. 이를 통해 모델은 더 나은 클러스터링 결과를 얻을 수

February 19, 2026

YingMusic-SVC: Real-World Robust Zero-Shot Singing Voice Conversion with Flow-GRPO and Singing-Specific Inductive Biases

YingMusic‑SVC 논문은 현재 제로샷 보컬 변환 분야가 직면한 세 가지 핵심 문제를 명확히 짚어낸다. 첫째, 실제 노래에서는 배경 반주와 화음이 동시에 존재해 입력 음성의 스펙트럼이 복잡해지며, 기존 모델은 이러한 다중 소스 신호를 효과적으로 분리하지 못한다. 둘째, F0(기본 주파수) 추정 오류는 멜로디 보존에 직접적인 영향을 미치는데, 특히 빠른 음정 변동이나 비정형 리듬 구간에서 오류가 증폭된다. 셋째, 대부분의 SVC 모델은 일반적인 음성 변환에 초점을 맞추어 설계돼, 노래 특유의 다이내믹 레인지와 고주파 성분을 충분

February 19, 2026

Parajudica: An RDF-Based Reasoner and Metamodel for Multi-Framework Context-Dependent Data Compliance Assessments

Parajudica는 RDF 트리플스토어와 SPARQL 질의 엔진을 기반으로 하여, 데이터 객체와 그에 연관된 메타데이터를 그래프 형태로 모델링한다. 이 접근 방식은 전통적인 관계형 데이터베이스가 제공하기 어려운 “관계의 관계”를 자연스럽게 표현할 수 있게 해준다. 특히 정책 기반 데이터 접근 제어(PBAC)에서는 사용자의 역할, 목적, 위치, 시간 등 다양한 컨텍스트 정보가 동시에 고려되어야 하는데, Parajudica는 이러한 다차원 컨텍스트를 RDF의 속성‑객체 쌍으로 선언하고, SPARQL 규칙을 통해 동적으로 평가한다. 시

February 19, 2026

Data Framework Model

Semantic Distance Measurement based on Multi-Kernel Gaussian Processes

이 논문은 의미 거리 측정을 위한 새로운 접근법을 제시하고 있습니다. 기존의 고정적인 의미 거리 측정 방법들이 특정 데이터 분포나 작업 요구사항에 적응하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해, 다중 커널 가우시안 프로세스(MK GP)를 활용한 새로운 방법론을 제안하고 있습니다. 이 접근법은 텍스트와 연관된 잠재적 의미 함수를 가우시안 프로세스로 모델링하며, 이를 통해 데이터로부터 자동으로 학습되는 커널 파라미터를 사용하여 더 유연한 측정을 가능하게 합니다. 특히, Matérn 커널과 다항식 요소를 결합한 복합 커널을 사용함으로써 다양한

February 19, 2026

Arxiv 2512.23731

본 논문은 지구 내부의 탄성 진동이 대기와 직접적인 피드백 루프를 형성한다는 획기적인 가설을 제시한다. 기존 기후 모델은 태양 복사, 해양‑대기 상호작용, 온실가스 농도 등을 중심으로 전개돼 왔으며, 지구 내부 역학은 보통 장기 지질학적 시간척도(수백만 년)에서만 고려되었다. 그러나 저자들은 2024‑2025년 사이에 관측된 극단적인 평균 해수면 기압(최저 921 hPa, 최고 1 060 hPa)과 연속적인 대규모 지진을 동시에 분석함으로써, 단기(수일‑수주) 규모에서도 내부 진동이 대기압 변동을 유발할 수 있음을 실증한다. 핵심

VIGIL: A Reflective Runtime for Self-Healing Agents

Vision Foundry: A System for Training Foundational Vision AI Models

Well-posedness and stability of the self-similar profile for a thin-film equation with gravity

Whittle-Matérn Fields with Variable Smoothness

Smoothing DiLoCo with Primal Averaging for Faster Training of LLMs

Learning with the $p$-adics

Agent-Based Modular Learning for Multimodal Emotion Recognition in Human-Agent Systems

Deep FlexQP: Accelerated Nonlinear Programming via Deep Unfolding

Vox Deorum: A Hybrid LLM Architecture for 4X / Grand Strategy Game AI -- Lessons from Civilization V

From Fake Focus to Real Precision: Confusion-Driven Adversarial Attention Learning in Transformers

SENSE: Self-Supervised Neural Embeddings for Spatial Ensembles

YingMusic-SVC: Real-World Robust Zero-Shot Singing Voice Conversion with Flow-GRPO and Singing-Specific Inductive Biases

Parajudica: An RDF-Based Reasoner and Metamodel for Multi-Framework Context-Dependent Data Compliance Assessments

Semantic Distance Measurement based on Multi-Kernel Gaussian Processes

Arxiv 2512.23731

Arxiv 2512.23731

Algorithm for Interpretable Graph Features via Motivic Persistent Cohomology

VisChainBench: A Benchmark for Multi-Turn, Multi-Image Visual Reasoning Beyond Language Priors

Neural emulation of gravity-driven geohazard runout

A Multimodal Conversational Agent for Tabular Data Analysis

VeruSAGE: A Study of Agent-Based Verification for Rust Systems

Quantitative Analysis of Technical Debt and Pattern Violation in Large Language Model Architectures

SensHRPS: Sensing Comfortable Human-Robot Proxemics and Personal Space With Eye-Tracking

Extracting Disaster Impacts and Impact Related Locations in Social Media Posts Using Large Language Models

PROVEX: Enhancing SOC Analyst Trust with Explainable Provenance-Based IDS

Auditing Reproducibility in Non-Targeted Analysis: 103 LC/GC--HRMS Tools Reveal Temporal Divergence Between Openness and Operability

RoboSafe: Safeguarding Embodied Agents via Executable Safety Logic

PAACE: A Plan-Aware Automated Agent Context Engineering Framework

Towards Robust Protective Perturbation against DeepFake Face Swapping

A 3D virtual geographic environment for flood representation towards risk communication

A Mechanistic Analysis of Transformers for Dynamical Systems

A Women's Health Benchmark for Large Language Models

Adaptive Regime-Switching Forecasts with Distribution-Free Uncertainty: Deep Switching State-Space Models Meet Conformal Prediction

Adversarial Attack-Defense Co-Evolution for LLM Safety Alignment via Tree-Group Dual-Aware Search and Optimization

AMS-IO-Bench and AMS-IO-Agent: Benchmarking and Structured Reasoning for Analog and Mixed-Signal Integrated Circuit Input/Output Design

Anatomy-Guided Representation Learning Using a Transformer-Based Network for Thyroid Nodule Segmentation in Ultrasound Images

AQUA-Net: Adaptive Frequency Fusion and Illumination Aware Network for Underwater Image Enhancement

ARIAL: An Agentic Framework for Document VQA with Precise Answer Localization

BugSweeper: Function-Level Detection of Smart Contract Vulnerabilities Using Graph Neural Networks

Chat with UAV -- Human-UAV Interaction Based on Large Language Models

CogniSNN: Enabling Neuron-Expandability, Pathway-Reusability, and Dynamic-Configurability with Random Graph Architectures in Spiking Neural Networks

Composite Classifier-Free Guidance for Multi-Modal Conditioning in Wind Dynamics Super-Resolution

Compressed Causal Reasoning: Quantization and GraphRAG Effects on Interventional and Counterfactual Accuracy

Contemporary Shrinking of Colombia's Highest Mountains: Pico Simon Bolivar and Pico Cristobal Colon

Context-Aware Agentic Power Resources Optimisation in EV using Smart2ChargeApp

Crack detection by holomorphic neural networks and transfer-learning-enhanced genetic optimization

CryptoQA: A Large-scale Question-answering Dataset for AI-assisted Cryptography

DC-Biased Homogenized Harmonic Balance Finite Element Method

Decoding Human and AI Persuasion in National College Debate: Analyzing Prepared Arguments Through Aristotle's Rhetorical Principles

Delta Sum Learning: an approach for fast and global convergence in Gossip Learning

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