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DiLoCo 집계, 평균이 최선일까

DiLoCo 집계에서 평균 대신 모델 머징을 검토하며 통신 절감과 성능 유지의 균형 가능성을 짚는다.

에이전트가 빠를수록 배움은 줄까

AI 코딩 에이전트 도입 시 생산성뿐 아니라 개발자의 이해·학습 손실까지 함께 측정해야 한다.

AI 데이터 경로별 통제

생성형 AI의 세션, RAG, 학습 파라미터를 구분해 기밀성과 삭제·감사 통제를 설계하는 방법

FreqDepthKV와 KV 캐시 압축

장문맥 LLM의 KV 캐시 병목을 줄이려는 FreqDepthKV의 핵심과 검증 포인트를 정리했다.

국가별 AI 노출 격차의 의미

141개국 고용구조 비교로 본 AI 노출 격차와 생산성 기회, 임금 압박, 정책 판단의 핵심을 짚는다.

hardware

희소 트랜스포머의 해석 단위

희소 가중치 트랜스포머에서 개별 파라미터의 의미와 polysemantic 문제를 짚는다.

SSH 연구와 다국어 LLM

SSH 연구에 LLM을 도입할 때 지식그래프·다국어 코퍼스·평가·규제 이슈를 함께 점검해야 한다.

커뮤니티2026년 7월 8일2026-07-08

차세대 LLM 전환 경쟁

차세대 LLM 경쟁의 핵심을 출시 소문이 아닌 베이스 전환, 공개 범위, 제품화 속도로 짚는다.

커뮤니티2026년 7월 8일2026-07-08

무료·유료 AI 학습 격차

무료와 유료 AI의 기능·한도 차이가 연습량, 피드백 속도, 프로젝트 범위에 미치는 영향을 짚는다.

방사선 보고서 AI의 현실

Harrison.Rad 1.5의 방사선 보고서 초안 작성 가치와 규제·연동 리스크를 짚는다.

에이전트 권한위임의 구조적 위험

텍스트 기반 툴 호출 AI 에이전트의 권한위임이 왜 구조적 보안 문제인지 수치와 함께 짚는다.

자료 모음2026년 7월 7일2026-07-07

에이전트 실행 검증의 기준

에이전트의 답변이 아닌 실행을 검증하는 PoE의 의미와 감사 추적, 재현 가능성의 핵심을 짚는다.

k-ai-pulse

AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-07

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

RLHF 선호라벨의 주의 함정

RLHF 쌍대 비교 라벨이 평가자 주의 한계로 왜곡되며 보상모델이 이를 선호로 오해할 위험을 짚는다.

에이전트 조직 메모리 설계

에이전트 도입의 병목은 추론만이 아니다. 조직 지식을 메모리 계층으로 분리해 신뢰성과 통제를 설계해야 한다.

첫 오류 보상 물리 추론

소형 모델 물리 추론에서 첫 오류 지점과 구조화 피드백으로 수정 학습하는 흐름을 정리한다.

커뮤니티2026년 7월 7일2026-07-07

긴 영상 AI의 기억과 추론

긴 영상을 순차 처리하는 AI의 한계와 계층적 메모리·에이전트형 추론의 의미를 짚는다.

hardware

LLM 자동화와 물가의 간극

LLM 성능 향상과 사무 자동화가 곧바로 전기료·월세·식료품값 인하로 이어지지 않는 이유를 짚는다.

감정 대화서 흔들리는 LLM 해석

감정적으로 복잡한 대화에서 LLM의 해석 일관성이 의미적 압력 아래 어떻게 흔들리는지 짚는다.

커뮤니티2026년 7월 7일2026-07-07

질문형 AI의 정확도와 검증

질문형 AI는 검색을 바꾸지만, 정확한 답과 출처 검증이 실무 품질을 가른다.

에이전트 메모리의 전환점

텍스트 로그 대신 객체 중심 실행 모델로 에이전트 메모리를 재설계해야 하는 이유를 짚는다.

보안 LLM의 과잉 거부

사이버보안 업무에서 LLM 안전 정렬이 합법적 방어 요청까지 과잉 거부하는 문제를 짚는다.