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r/MachineLearning에서 공유된 MIT 2026 course는 flow matching과 diffusion models를 강의 영상, 수학 노트, coding exercises로 묶어 제공한다. 새 과정은 latent spaces, diffusion transformers, discrete diffusion language models까지 범위를 넓혔다.

MIT Technology Review가 기계적 해석가능성(Mechanistic Interpretability)을 2026년 10대 획기적 기술로 선정했다. AI 모델의 내부 작동 방식을 이해하고 안전성을 높이는 핵심 기술이다.

MIT와 Prime Intellect가 주도하는 RLM은 LLM이 Python REPL과 서브-LLM을 활용해 자체 컨텍스트를 능동적으로 관리하게 하며, 모델 컨텍스트 윈도우 대비 100배 긴 입력을 처리한다.