최근 2026년 하반기 학습 논문들을 보면 단순히 모델 크기만 늘리는 것에서 벗어나는 분위기가 느껴져요. SlimQwen 같은 연구는 대규모 혼합 전문가(MoE) 모델을 효율적으로 압축하는 방법을 체계적으로 분석하고 있더라고요. 스마트폰 GPU에서도 Full HD 이미지를 300밀리초 이내에 처리할 수 있는 수준까지 왔다니 정말 신기합니다.
추론 시점 연산을 활용하는 연구도 늘어나고 있는데, 모델이 생각하기를 학습하면 일반화 능력이 개선된다는 논문도 나왔어요. ICML 2026에서도 기술을 만드는 사람의 책임을 묻는 목소리가 학계의 인정을 받기 시작했다니, 이제 단순히 성능만 추구하는 시대는 끝나가는 건가 싶어요.
근데 솔직히 논문이 이렇게 많아지니까 따라잡기가 쉽지 않네요. 다들 요즘 핫한 논문들 어디서 주로 보세요?