# \#nemotron-elastic **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/nemotron-elastic/6021.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [\[2025/11/24 ~ 30\] 이번 주에 살펴볼 만한 AI/ML 논문 모음](https://discuss.pytorch.kr/t/2025-11-24-30-ai-ml/8327)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [11월 30, 2025, 9:30오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/2025-11-24-30-ai-ml/8327 "2025-11-30T21:30:30Z")
\[2025/11/24 ~ 30\] 이번 주에 살펴볼 만한 AI/ML 논문 모음 PyTorchKR​:fire::south\_korea: :thinking::thought\_balloon: :one: 혼합 아키텍처의 발전: 최근 논문들에서는 디퓨전 모델과 오토회귀 모델의 장점을 결합한 혼합 아키텍처가 주목받고 있습니다. 예를 들어, TiDAR는 디퓨전 방식으로 토큰을 생성하고, 오토회귀 방식으로 최종 출력을 샘플링하는 구조를 통해 높은 처리량과 품질을 동시에 달성하고 있습니다. 이러한 접근은 모델의 효율성을 극대화하고, GPU 자원을 효과적으로 활용하는 데 기여하고 있습니다. :two: 자기 진화 에이전트의 자율성: Agent0와 같은 연구는 외부 데이터에 의존하지 않고도 고성능 에이전트를 진화시킬 수 있는 프레임워크를 제시합니다. 이 방식은 두 개의 에이전트 간의 상호작용을 통해 복잡한 문제를 해결하는 커리큘럼을 생성하며, 도구 통합을 통해 문제 해결 능력을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 AI의 자율성과 확장성을 높이는 데 중요한 기여를 하고 있습니다. :three: 효율적인 모델 훈련 및 최적화: Nemotron Elastic과 EGGROLL과 같은 연구는 대규모 언어 모델의 훈련 비용을 줄이고, 메모리 및 계산 효율성을 높이는 방법론을 제시합니다. 특히, Nemotron Elastic은 여러 하위 모델을 하나의 부모 모델에 내장하여 다양한 배포 구성에 최적화된 모델을 생성할 수 있도록 하며, EGGROLL은 저랭크 학습을 통해 대규모 최적화를 가능하게 합니다. 이러한 접근은 모델 훈련의 경제성을 높이고, 다양한 환경에서의 적용 가능성을 확대합니다. TiDAR: 디퓨전에서 생각하고, 자기회귀로 대화하기 / TiDAR: Think in Diffusion, Talk in Autoregression 논문 소개 TiDAR는 디퓨전 언어 모델의 빠른 병렬 생성 능력과 자기 회귀(Autoregressive, AR) 모델의 높은 품질을 통합한 혁신적…