출처2026년 7월 4일2026-07-043분Verified
ReContext, 장문맥의 착시를 넘다
ReContext는 128K 장문맥 지원보다 입력 속 증거를 다시 꺼내 쓰게 하는 추론 하네스의 가치를 보여준다.
모든 글
1209개 · 5 / 51페이지
출처2026년 7월 4일2026-07-043분Verified
장문서 QA 근거추적의 조건
MultAttnAttrib의 장문서·멀티모달 근거추적 가능성과 한계, 평가 기준을 짚는다.
출처2026년 7월 4일2026-07-043분Verified
논문 재현 에이전트의 조건
과학 ML 논문 재현에서 코드 생성보다 중요한 진행 관리와 증거-주장 검증 워크플로우의 의미를 짚는다.
출처2026년 7월 4일2026-07-042분Verified
지푸 AI Z코드의 승부수
지푸 AI의 Z코드는 장기 맥락 유지형 개발 환경으로 에이전트 코딩 경쟁의 기준 변화를 보여준다.
자료 모음2026년 7월 3일2026-07-032분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-03
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
에이전트 안전 테스트 자동화
수작업 위반 사례와 고정 규칙 한계를 넘어, 증거 기반 에이전트 안전 검증 자동화를 다룬 논문 요약.
출처2026년 7월 3일2026-07-034분Verified
RLVR와 인간시연 결합 학습
RLVR에 인간 시연 신호를 더해 문체·구조·다양성까지 함께 학습하는 논문을 다룬다.
커뮤니티2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
코드 모델 비교의 기준
코드 모델 평가는 벤치마크 점수보다 이슈 해결, 재시도, 토큰 비용을 함께 봐야 한다.
출처2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
자가복구가 숨긴 핵심 회로
트랜스포머 자가복구로 단일 절제가 놓치는 백업 회로를 CoAx가 어떻게 드러내는지 정리한다.
출처2026년 7월 3일2026-07-034분Verified
에이전트 컨텍스트 거버넌스
ContextNest가 제안한 컨텍스트 거버넌스와 검증 가능한 지식 볼트 계층의 의미를 짚는다.
출처2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
게임 AI의 반사실 코칭
스타크래프트 II 잠재공간으로 반사실 피드백을 만드는 RL 연구와 코칭 활용 가능성을 짚는다.
출처2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
DiscoLoop 내부 추론 실험
DiscoLoop는 CoT를 길게 쓰지 않고 단일 포워드 패스 내부에서 멀티홉 추론을 처리하는 가능성을 탐색한다.
출처2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
철도 건널목 AI 안전도 검증
철도 건널목 이미지와 사고 이력 결합 AI의 안전도 추정 가능성과 검증 범위를 짚는다.
출처2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
OCB로 본 오피스 이해 한계
OCB는 네이티브 오피스 파일 이해를 평가하며, PDF QA를 넘는 문서 AI 한계를 드러낸다.
출처2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
AI와 양자정보, 어디가 실전인가
AI와 양자정보의 접점 중 제어·보정·오류 정정은 성과가 쌓였고, 양자 ML 우위는 신중히 봐야 한다.
커뮤니티2026년 7월 3일2026-07-033분Verified
AI 시대, 기초 학습의 이유
AI는 생산성을 높이지만 오답도 증폭한다. 문제 정의·검증·해석을 위한 기초 학습의 이유를 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
AI 데이터센터 병목은 전력망
AI 데이터센터 쟁점은 총량 공포보다 전력망 연계, 냉각 방식, 물 추적 같은 운영 조건에 있다.
자료 모음2026년 7월 2일2026-07-022분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-02
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
버그 재현 테스트의 진단 가치
버그 재현 테스트를 사후 검증이 아닌 패치 생성 진단 신호로 활용하는 코드 에이전트 설계를 짚는다.
출처2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
DART-VLN, 재학습 없는 길찾기
DART-VLN은 재학습 없이 테스트 단계 제어만으로 discrete VLN의 메모리 오류와 루프를 줄이려 한다.
출처2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
단안 비디오로 동적 3D 복원
단안 비디오에서 자유 시점용 동적 3D Gaussian을 만들고 결손을 생성형 비디오 조건으로 보정하는 접근.
출처2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
RAG 검색 해석, SAE로 푼다
RAG dense 임베딩을 SAE로 풀어 검색 실패 원인과 retrieval steering 가능성을 살핀다.
출처2026년 7월 2일2026-07-024분Verified
잠재공간 제어와 신뢰
스티어링 벡터에서 모델 보정기까지, 잠재공간 개입으로 LLM 제어와 신뢰를 점검한다.
출처2026년 7월 2일2026-07-024분Verified
NTN 로봇 통신의 기억 설계
야외 로봇의 NTN 통신에서 순간 채널 대신 과거 상태와 작업 맥락을 반영하는 설계 필요성을 짚는다.