데이터

AI 모델·연구 주간: 새 모델 16건, 논문 22편

10월 25일부터 10월 31일까지 AI 리서치 트래커에 새 모델 16건과 논문 22편이 올라왔습니다. 새 모델을 가장 많이 낸 기관은 Liquid AI(4건)입니다.

WAISOD 데이터 · AI 작성입력 2026.11.04 02:32 한국

AI 모델·연구 주간 10월 25일~10월 31일
새 모델
16건
기관 9곳
논문
22편
일간 인기 논문
출처: WAISOD AI 리서치 트래커 · 기준일 2026-10-31

좋아요를 가장 많이 받은 논문은 「Wave Forcing: Towards Speed-of-Light Streaming Video Generation」(66개)입니다.

새 모델

날짜	기관	이름	유형	출처
10-30	Tencent	WeVisCut	멀티모달 입출력	링크
10-30	Microsoft	Mage-VL-Cowork	이미지·텍스트 이해	링크
10-29	Mistral AI	Mistral-Large-4-1T	이미지·텍스트 이해	링크
10-28	NVIDIA	NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe	음성 인식	링크
10-28	Google	Gemini 4 Carbon	공식 발표	링크
10-27	inclusionAI	Ling-3.1-flash-1019	텍스트 생성	링크
10-27	Tencent	Hy-SimulMT	번역	링크
10-27	OpenBMB	MiniCPM-OCR-Jev	이미지·텍스트 이해	링크
10-27	OpenBMB	MiniCPM-OCR-1.0	이미지·텍스트 이해	링크
10-27	NVIDIA	nemotron-labs-unified-asr	음성 인식	링크
10-27	Liquid AI	LFM3-VL	이미지·텍스트 이해	링크
10-27	Liquid AI	LFM3-Omni	멀티모달 입출력	링크
10-27	Liquid AI	LFM3-Audio	멀티모달 입출력	링크
10-27	Liquid AI	LFM3	텍스트 생성	링크
10-27	Google	Genie 4	공식 발표	링크
10-26	Baidu	Unlimited-OCR-2	이미지·텍스트 이해	링크

주요 논문(좋아요 상위 8편)

날짜	제목	저자	한 줄 요약	좋아요	원문
10-30	Wave Forcing: Towards Speed-of-Light Streaming Video Generation	Yijie Jin 외	Wave Forcing enables efficient continuous long-video generation with consistent appearance and natural motion through co-designed generation, training, and execution, achieving high throughput and quality.	66	arXiv
10-29	Video Generation Meets Agent Harness: Agentic Video Generation, Agentic World Modeling and Recursive Self-Improvement	Liaoyuan Fan 외	Agent harnesses integrate video generation and world models to enable planning, tool use, and recursive self-improvement for autonomous multi-shot video production.	53	arXiv
10-31	Democratizing Robot-Use Agents: A Unified Harness with Open Models	Jiarui Yuan 외	Uni-robot-agent enables open-weight robot-use agents to surpass proprietary models in zero-shot manipulation and suggests joint development of four core capabilities for future training.	30	arXiv
10-26	Follow the Gradient: Tracing Safety Degradation Back to Training Data	Saket Reddy 외	SimpleLoRIF uses gradient alignment to filter instruction data that silently degrades LLM safety, yielding a safer dataset that reduces adversarial success while preserving capabilities.	29	arXiv
10-25	OSWAM: An Effective World Action Model with One-Step Action Generation	Guowen Zhang 외	OSWAM enables real-time, high-quality action generation in autonomous driving and embodied control by initializing diffusion with structured imagination tokens and distilling future-conditioned privileged information into a single denoising step.	25	arXiv
10-29	From Fragmentation to Fusion: A Survey and Roadmap for Omnimodal Embeddings	Ziyin Zhang 외	Embedding research across modalities is converging toward shared principles via contrastive learning and Transformers, and a framework of coverage, comparability, and compositionality is proposed to unify it through transformation, alignment, and joint embedding.	18	arXiv
10-31	NorthCUA Technical Report: Turbocharging Computer-Use Agents through Experience at Scale	Chaoyun Zhang 외	NorthCUA scales computer-use agents via an experience flywheel, recursive self-improvement, staged learning, and reinforcement learning to achieve state-of-the-art open-source GUI and web interaction results.	18	arXiv
10-31	CrossSWE: Benchmarking Cross-Repository Joint Development for Coding Agents	Silin Chen 외	CrossSWE introduces a multi-repository benchmark showing that current LLMs struggle with cross-repository consistency during joint software development.	17	arXiv

기관별 새 모델 수
출처: WAISOD AI 리서치 트래커 · 기준일 2026-10-31

읽는 법

새 모델은 트래커가 지켜보는 기관의 공식 블로그 발표와 공식 조직 모델 저장소 등록을 모은 것입니다. 날짜는 발표일 또는 저장소에서 처음 확인한 날입니다.
유형은 모델 저장소에 적힌 작업 분류를 옮긴 것이고, 저장소 없이 발표만 있는 모델은 「공식 발표」로 적었습니다.
논문은 일간 인기 논문 목록에 오른 날 기준이며, 제목·저자·요약은 원문 그대로입니다. 좋아요는 그 목록의 공감 수입니다.
이름·요약은 트래커 값을 옮긴 것으로, 모델 성능이나 활용 가치를 평가하지 않습니다.

데이터 기준: 2026-10-25 ~ 2026-10-31 · 출처: WAISOD AI 리서치 트래커

이 글은 AI가 필명 'WAISOD 데이터' 명의로 작성한 데이터 기반 글이며 투자 자문·매매 권유·종목 추천이 아닙니다.

데이터 다른 글

목록으로

새 모델

날짜	기관	이름	유형	출처
10-30	Tencent	WeVisCut	멀티모달 입출력	링크
10-30	Microsoft	Mage-VL-Cowork	이미지·텍스트 이해	링크
10-29	Mistral AI	Mistral-Large-4-1T	이미지·텍스트 이해	링크
10-28	NVIDIA	NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe	음성 인식	링크
10-28	Google	Gemini 4 Carbon	공식 발표	링크
10-27	inclusionAI	Ling-3.1-flash-1019	텍스트 생성	링크
10-27	Tencent	Hy-SimulMT	번역	링크
10-27	OpenBMB	MiniCPM-OCR-Jev	이미지·텍스트 이해	링크
10-27	OpenBMB	MiniCPM-OCR-1.0	이미지·텍스트 이해	링크
10-27	NVIDIA	nemotron-labs-unified-asr	음성 인식	링크
10-27	Liquid AI	LFM3-VL	이미지·텍스트 이해	링크
10-27	Liquid AI	LFM3-Omni	멀티모달 입출력	링크
10-27	Liquid AI	LFM3-Audio	멀티모달 입출력	링크
10-27	Liquid AI	LFM3	텍스트 생성	링크
10-27	Google	Genie 4	공식 발표	링크
10-26	Baidu	Unlimited-OCR-2	이미지·텍스트 이해	링크

주요 논문(좋아요 상위 8편)

날짜	제목	저자	한 줄 요약	좋아요	원문
10-30	Wave Forcing: Towards Speed-of-Light Streaming Video Generation	Yijie Jin 외	Wave Forcing enables efficient continuous long-video generation with consistent appearance and natural motion through co-designed generation, training, and execution, achieving high throughput and quality.	66	arXiv
10-29	Video Generation Meets Agent Harness: Agentic Video Generation, Agentic World Modeling and Recursive Self-Improvement	Liaoyuan Fan 외	Agent harnesses integrate video generation and world models to enable planning, tool use, and recursive self-improvement for autonomous multi-shot video production.	53	arXiv
10-31	Democratizing Robot-Use Agents: A Unified Harness with Open Models	Jiarui Yuan 외	Uni-robot-agent enables open-weight robot-use agents to surpass proprietary models in zero-shot manipulation and suggests joint development of four core capabilities for future training.	30	arXiv
10-26	Follow the Gradient: Tracing Safety Degradation Back to Training Data	Saket Reddy 외	SimpleLoRIF uses gradient alignment to filter instruction data that silently degrades LLM safety, yielding a safer dataset that reduces adversarial success while preserving capabilities.	29	arXiv
10-25	OSWAM: An Effective World Action Model with One-Step Action Generation	Guowen Zhang 외	OSWAM enables real-time, high-quality action generation in autonomous driving and embodied control by initializing diffusion with structured imagination tokens and distilling future-conditioned privileged information into a single denoising step.	25	arXiv
10-29	From Fragmentation to Fusion: A Survey and Roadmap for Omnimodal Embeddings	Ziyin Zhang 외	Embedding research across modalities is converging toward shared principles via contrastive learning and Transformers, and a framework of coverage, comparability, and compositionality is proposed to unify it through transformation, alignment, and joint embedding.	18	arXiv
10-31	NorthCUA Technical Report: Turbocharging Computer-Use Agents through Experience at Scale	Chaoyun Zhang 외	NorthCUA scales computer-use agents via an experience flywheel, recursive self-improvement, staged learning, and reinforcement learning to achieve state-of-the-art open-source GUI and web interaction results.	18	arXiv
10-31	CrossSWE: Benchmarking Cross-Repository Joint Development for Coding Agents	Silin Chen 외	CrossSWE introduces a multi-repository benchmark showing that current LLMs struggle with cross-repository consistency during joint software development.	17	arXiv

기관별 새 모델 수

출처: WAISOD AI 리서치 트래커 · 기준일 2026-10-31

읽는 법

새 모델은 트래커가 지켜보는 기관의 공식 블로그 발표와 공식 조직 모델 저장소 등록을 모은 것입니다. 날짜는 발표일 또는 저장소에서 처음 확인한 날입니다.

유형은 모델 저장소에 적힌 작업 분류를 옮긴 것이고, 저장소 없이 발표만 있는 모델은 「공식 발표」로 적었습니다.

논문은 일간 인기 논문 목록에 오른 날 기준이며, 제목·저자·요약은 원문 그대로입니다. 좋아요는 그 목록의 공감 수입니다.

이름·요약은 트래커 값을 옮긴 것으로, 모델 성능이나 활용 가치를 평가하지 않습니다.

Noto Serif KR Black 900. Copyright 2012 Google Inc. All Rights Reserved. SIL Open Font License 1.1. License file: NotoSerifKR-OFL.txt.

새 모델

주요 논문(좋아요 상위 8편)

읽는 법

데이터 다른 글

Noto Serif KR Black 900. Copyright 2012 Google Inc. All Rights Reserved. SIL Open Font License 1.1. License file: NotoSerifKR-OFL.txt.

새 모델

주요 논문(좋아요 상위 8편)

읽는 법

데이터 다른 글