# \#slimqwen **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/slimqwen/7857.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [\[2026/05/18 ~ 24\] 이번 주에 살펴볼 만한 AI/ML 논문 모음](https://discuss.pytorch.kr/t/2026-05-18-24-ai-ml/10365)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [5월 24, 2026, 9:30오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/2026-05-18-24-ai-ml/10365 "2026-05-24T21:30:46Z")
\[2026/05/18 ~ 24\] 이번 주에 살펴볼 만한 AI/ML 논문 모음 PyTorchKR​:fire::south\_korea: :thinking::thought\_balloon: 이번 주 선정된 10편의 논문들을 살펴보면, 단순히 모델의 크기를 키우는 것을 넘어 시스템의 근본적인 구조를 혁신하고 자율성을 부여하는 방향으로 연구가 진행되고 있음을 확인할 수 있습니다. :one: 단순 생성을 넘어선 에이전트의 자기 진화 및 인프라화: 이번 주 연구들은 AI 에이전트가 단순히 텍스트를 생성하는 도구를 넘어, 시스템의 핵심 인프라로 자리 잡고 스스로 발전하는 모습을 보여줍니다. AIRA와 EvolveMem은 에이전트가 스스로 신경망 아키텍처를 설계하거나 메모리 검색 파이프라인을 자율적으로 진화시키는 AutoResearch의 가능성을 성공적으로 입증했습니다. 또한 에이전트 하니스로서의 코드 논문은 코드가 에이전트의 단순한 결과물이 아니라 추론, 행동, 검증을 지탱하는 운영 기반이 되어야 함을 역설합니다. 이는 에이전트가 외부 환경과 상호작용하며 스스로 성능을 개선하는 독립적이고 신뢰할 수 있는 시스템으로 도약하고 있음을 시사합니다. :two: 연산 및 구조적 병목 현상의 근본적 재설계: 파라미터 규모를 무작정 키우기보다 데이터 흐름과 연산 구조의 병목을 해소하여 하드웨어 및 추론 효율을 극대화하려는 시도도 돋보입니다. 멀티스트림 LLMs는 읽기, 생각, 출력 과정을 병렬로 분리해 기존 언어 모델의 단일 스트림 한계를 극복했고, CODA는 트랜스포머의 메모리 이동 병목을 줄이기 위해 자잘한 연산들을 GPU 커널의 단일 흐름으로 묶어냈습니다. 아울러 SlimQwen은 대규모 전문가 혼합 모델의 사전학습 단계에서부터 가지치기와 지식 증류를 적용해 실용적인 수준으로 압축하는 최적의 궤적을 제시했습니다. 이러한 접근은 아키텍처의 혁신을 통해 모델의 실질적인 훈련 및 배포 비용을 획기적으로 낮추는 데 기여하고 있습니다. :three: 모델 주변부 인터페이스와 표현 공간의 …