[논문리뷰] Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B Technical Report사이버보안 도메인에서 복잡한 다단계 분석을 수행하는 데 특화된 최초의 오픈소스 네이티브 추론 모델 인 Foundation-Sec-8B-Reasoning 을 개발하는 것이 목표입니다.#Review#Cybersecurity LLM#Reasoning Model#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Verifiable Rewards#8B Parameters#Open-Source AI2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ministral 3본 연구는 컴퓨팅 및 메모리 제약이 있는 환경 을 위한 효율적인 매개변수 효율적(parameter-efficient) 밀집 언어 모델 인 Ministral 3 시리즈를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Model Distillation#Pruning#Parameter-Efficient AI#Multimodal LLMs#Instruction Tuning#Reinforcement Learning from Human Feedback#Open-Source AI2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Olmo 3Olmo 3는 7B 및 32B 파라미터 스케일에서 최첨단, 완전 오픈(fully-open) 언어 및 사고 모델 제품군을 소개하는 것을 목표로 합니다. 이 연구의 핵심은 모델의 전체 라이프사이클(모든 단계, 체크포인트, 데이터 포인트, 종속성 포함)을 완전히 공개 하여 무한한 커스터마이징과 연구 기회를 제공하는 것입니다.#Review#Large Language Models#Open-Source AI#Model Flow#Long-Context Reasoning#Instruction Following#Function Calling#Thinking Models#Data Curation#Reinforcement Learning2025년 12월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MiroThinker: Pushing the Performance Boundaries of Open-Source Research Agents via Model, Context, and Interactive Scaling논문은 오픈소스 연구 에이전트의 성능 한계를 모델 크기, 컨텍스트 길이, 상호작용 스케일링(interaction scaling) 이라는 세 가지 주요 차원을 통해 확장하는 것을 목표로 합니다.#Review#Research Agent#Tool-Augmented Reasoning#Interaction Scaling#Large Language Models#Reinforcement Learning#Context Management#Open-Source AI2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Hugging Face to GitHub: Tracing License Drift in the Open-Source AI Ecosystem오픈 소스 AI 생태계 내에서 데이터셋, 모델, 그리고 이를 활용하는 소프트웨어 애플리케이션 전반에 걸쳐 발생하는 라이선스 충돌과 '라이선스 드리프트'의 정도를 정량적으로 파악하는 것입니다.#Review#Open-Source AI#License Compliance#License Drift#AI Supply Chain#Hugging Face#GitHub#LicenseRec#Legal Risk2025년 9월 23일댓글 수 로딩 중