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Jupyter Agent 프로젝트는 노트북 안에서 코드 실행과 추론을 결합하는 데이터 과학 에이전트를 만들고, Kaggle 노트북 기반 데이터 파이프라인으로 소형 Qwen3 4B 모델의 DABStep 성능을 끌어올리려는 시도다.

FutureBench는 AI 에이전트가 과거 지식 암기나 고정 벤치마크 풀이를 넘어, 실제 미래 사건을 정보 수집·종합·확률적 추론으로 예측할 수 있는지 평가하려는 벤치마크다.

SmolVLA는 공개 커뮤니티 로봇 데이터로 학습한 4.5억 파라미터 규모의 오픈소스 Vision Language Action 모델로, 저렴한 하드웨어와 소비자급 장비에서도 학습·추론할 수 있도록 설계됐다.

ScreenSuite는 GUI 에이전트의 지각, 그라운딩, 단일 행동, 다단계 수행 능력을 비전 전용 조건에서 평가하기 위해 13개 벤치마크를 통합한 종합 평가 스위트다.

Smol2Operator는 작은 비전 언어 모델에 GUI grounding과 행동 추론 능력을 단계적으로 학습시켜, 화면을 이해하고 클릭·입력·스크롤 같은 GUI 행동을 수행하는 에이전트로 발전시키는 공개 재현 가능한 학습 레시피입니다.

AI 에이전트는 LLM을 더 큰 시스템에 결합해 디지털 세계에서 목표 지향적 행동을 수행하는 기술이며, 자율성이 높아질수록 편익과 함께 안전·통제·신뢰 위험도 커진다는 점이 핵심이다.

AraGen은 아랍어 LLM을 대상으로 사실성·사용성을 함께 평가하기 위해 3C3H 척도, 동적 블라인드 평가 주기, 인간 검증 데이터셋을 결합한 생성형 벤치마크와 리더보드다.

엔비디아는 GTC 2025에서 물리 AI 개발을 가속하기 위해 Cosmos Transfer, Physical AI Dataset, Isaac GR00T N1을 공개했다.