모델 아키텍처·학습 기법Yuntian Deng 외
Compile by Training 공개
Compile by Training 공개 — 자연어 명세를 재사용 가능한 신경망 함수로 "컴파일"하는 방법을 제시. 컴파일 시점에 교사 모델이 작은 어댑터 학습용 예제를 생성하고, 이후 호출은 로컬 어댑터가 처리해 원격 모델 호출의 반복 비용·지연·제공자 의존을 없앤다고 설명. 컴파일에 약 1분이 걸린다고 밝힘
왜 중요한가
프롬프트를 매번 원격 모델에 보내는 대신 명세를 한 번 증류해 로컬 함수로 굳히는 갈래. 저자 자체 보고로 FuzzyBench-Hard 의미론적 정확도 83.6%. 다중 사이트 웹 도우미·언어 제어 3D 아바타·양방향 번역기를 사례로 제시
출처 — 1차 출처만 싣고, 직접 이동해 확인할 수 있어요
논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2609.041992026년 9월 7일에 더한 조각 · 그 주 보기
같은 주에 나온 조각09.06'An Alien Mind' 공개공식 발표09.04'Formalizing Fermat's Last Theorem' 공개공식 발표09.03Environment Evolution for Terminal Agents 공개논문09.03Grok Bot 기업용 제공 시작공식 발표