커뮤니티2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
사무직과 기술직, 누가 더 안전할까
공식 자료로 본 AI·자동화 노출 비교. 사무직과 기술직의 고용 전망과 과업 차이를 짚는다.
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출처2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
온디바이스 AI 보안의 경계
모바일 온디바이스 AI의 핵심 보안 쟁점과 앱·모델·OS 통합부의 공격 표면을 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
공공 AI 인프라, 분산과 집중
공공 AI 컴퓨트 인프라의 분산·집중 전략과 소버린 AI 역량 차이를 해외 사례로 짚는다.
출처2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
고위험 AI와 핸들러 감독
고위험 AI에서 인간을 사용자 아닌 핸들러로 보고 감독·중단·책임 기준을 다시 묻는 논의를 정리한다.
커뮤니티2026년 7월 2일2026-07-024분Verified
긴 대화일수록 흔들리는 안전
긴 대화에서 AI 안전장치가 얼마나 일관되게 작동하는지와 세션 단위 평가의 공백을 짚는다.
출처2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
열역학 AI 학습의 전환점
Ising 기반 열역학 컴퓨팅이 대규모 학습으로 확장될 가능성과 샘플링·하드웨어 제약을 짚는다.
출처2026년 7월 2일2026-07-024분Verified
비동기 RLHF의 스테일니스 비용
비동기 RLHF에서 stale rollout과 학습률이 안정성에 미치는 비용과 대응 신호를 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
AI 고용 서사의 이동
AI가 일자리를 없애는지보다 직무를 재설계해 생산성을 높이는지, 고용 서사의 변화를 짚는다.
자료 모음2026년 7월 1일2026-07-012분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-01
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
에이전트 오케스트레이션 설계축
에이전트 자율성과 추적·통제의 균형을 업무별로 설계하는 기준과 실무 판단법을 짚는다.
출처2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
EM, 레시피까지 봐야 한다
EM은 데이터뿐 아니라 옵티마이저·배치에도 민감할 수 있어, 미세조정 레시피까지 안전성 평가에 포함해야 한다.
출처2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
LLM 자기평가 일관성의 함정
LLM 자기검증의 핵심을 정확도 아닌 생성-평가 일관성으로 짚고, 에이전트 설계의 취약점을 분석한다.
출처2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
에이전트, 선호를 돕는 법
AI 에이전트가 선호 추출을 넘어 사용자의 선호 형성을 도울 때 필요한 평가와 안전 기준을 짚는다.
출처2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
LLM 자동연구, 검증이 핵심
LLM이 강화안 제안, 별도 에이전트가 검증하는 자동 연구 구조의 의미를 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
모델 평가는 쿼터가 결정한다
모델 평가는 성능만으로 부족하다. 쿼터·처리량·가격까지 함께 봐야 실사용 가치를 판단할 수 있다.
출처2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
공공 AI 투명성의 함정
공공 AI 공시가 문서 존재에 그칠 때 책임성은 약해진다. 의미 있는 정보 기준을 짚는다.
출처2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
교육용 AI, 클라우드가 답일까
교육용 AI의 핵심은 성능보다 배치 방식이다. 학생 데이터 보호와 교사 통제를 다시 따진다.
커뮤니티2026년 7월 1일2026-07-013분Verified
AI 가격표 밖의 안전 운영
상용 API와 오픈웨이트의 차이는 성능보다 차단·로그·정책 집행 등 안전 운영 책임에 있다.
출처2026년 6월 30일2026-06-303분Verified
AI 논문검토의 경계선
구글 PAT의 논문 검증 성과와 한계를 짚고, AI를 학술 리뷰 어디에 둘지 따진다.
자료 모음2026년 6월 30일2026-06-303분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-30
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 6월 30일2026-06-303분Verified
오프라인 MARL의 균형 선택
고정 로그만으로 멀티에이전트 게임을 풀 때, 후보 균형의 보수성과 데이터 커버리지가 regret를 어떻게 좌우하는지 짚는다.
뉴스2026년 6월 30일2026-06-304분Verified
Claude Science, 연구 흐름을 묶다
Anthropic의 Claude Science는 모델 경쟁보다 연구 도구·데이터·검토 흐름 통합에 초점을 맞춘다.
커뮤니티2026년 6월 30일2026-06-303분Verified
리듬게임 AI 배치 전략
리듬게임 AI는 기능별로 API와 로컬 추론을 나눠 지연, 비용, 한도, 메모리를 함께 설계해야 한다.
커뮤니티2026년 6월 30일2026-06-304분Verified
AI 기업의 규제 요구 읽기
AI 기업의 규제 요구를 안전 신호와 경쟁 전략의 결합으로 읽는 기준을 짚는다.