😗: 너의 web.run으로 2026년 1월의 임의의 10개 논문 가져와줘. +

이 10개 논문의 초록을 읽었을 때 서로 연결 가능한 뻔하지 않은 통찰이나 함의는 뭘까?

관련 대화 (비공개): https://chatgpt.com/c/695f4a80-b920-8324-9647-1bf7d808825d

두문자어 스킬을 활용하는 탐색 방식 외에도 arXiv의 프리프린트의 url 규칙을 활용해서 임의의 초록을 fetch하면 이러한 것이 가능해집니다. 역시 높은 수준의 도메인 토큰을 끌어쓰기 위한 전략 중 하나인데요. 코딩 도구로 두문자어를 여럿 생성하고 그걸 파레이돌리아 느낌으로 읽어내는 방식과 비슷하면서 다르게, Web Fetch를 써서 주사위 또는 슬롯 머신을 돌리는 돌리고 정보로 활용하는 것이죠.

그 외의 간단한 방법으로는 A~Z 까지 다양한 도메인과 성씨가 있다는 큐를 주고, 현재 맥락에서 소환/연결 가능한 도메인 전문가인 인물을 떠올리게 하는 방법도 있습니다. (서양인만 되지만요)

그나저나 2026년 1월이 아직 8일째인데... arXiv에 프리프린트가 이미 4,000개가 넘게 올라와있군요. 정보 세계가 변화하는 풍경의 현재 가속도가 어떤지 궁금하군요. 리처드 서튼의 거대 세계 가설도 떠오르고요.

물론 아래 내용은 곧이 곧대로 받아들이면 안되고 가볍게 봐야합니다만, 좋은 환기가 될 수있고... 모델의 성능이 더 올라가고, 더 많이 하다보면 잭팟이 나올 확률도 없진 않겠죠?

🤖: 아래는 초록만 읽고 “서로 연결될 수 있는(좀 덜 뻔한) 함의”를 뽑은 거라, 일부는 가설/비유 성격이 있어요.

1. “데이터를 바꾸면 정보가 늘 수 있다”를, CV의 합성데이터 문제에 바로 꽂아 넣을 수 있음

Epiplexity 논문은 결정론적 변환(재정렬/재가공) 으로도 계산 제한이 있는 학습자에게는 “학습 가능한 구조(=epiplexity)”가 늘 수 있다고 주장해요. ([t. co][1])

SynDR-IQA는 합성 BIQA 데이터가 표현공간에서 군집/이산화되어 회귀 성능을 막는다고 보고, 분포를 재형성(다양성 up, 중복 cluster down) 해서 일반화를 올리죠. ([arXiv][2])

→ 연결 포인트: SynDR-IQA의 “분포 재형성”은 epiplexity 관점에선 무작위성(엔트로피)이 아니라 ‘재사용 가능한 구조’를 더 잘 드러나게 만든 데이터 변환으로 해석될 수 있어요. (즉 “모델을 바꾸기보다 데이터의 epiplexity를 올리는 조작”)

2. “스케일링 축”이 파라미터가 아니라, 희소성(공간) × 시간(추론) × 데이터 가치로 재편되는 신호

K-EXAONE/Yuan3.0 Flash 둘 다 MoE로 활성 파라미터만 쓰는 희소 추론을 강조하고, ([arXiv][3])

Yuan3.0 Flash는 특히 “overthinking”을 줄이기 위한 RAPO를 내세워 토큰/추론을 필요할 때만 쓰려 해요. ([arXiv][4])

Time-Scaling은 “정적 파라미터를 키우지 말고, 시간 축에서 더 잘 생각하게 하자”는 주장이고요. ([arXiv][5])

Epiplexity는 여기에 “어떤 데이터가 그 시간을 쓸 가치가 있는가(데이터 선택)”를 붙입니다. ([t. co][1])