고위험 AI, 인간 감독의 조건
EU AI Act Article 14를 바탕으로 고위험 AI의 인간 감독 요건과 반자동 운영 구조의 핵심을 짚는다.
EU AI Act Article 14를 바탕으로 고위험 AI의 인간 감독 요건과 반자동 운영 구조의 핵심을 짚는다.
잠재교란이 베이지안 인과발견 posterior를 흐림이 아닌 가짜 edge 선호로 왜곡할 수 있음을 짚는다.
AI 인프라 병목이 GPU에서 HBM·서버 메모리로 옮겨갈 가능성과 투자자가 봐야 할 공급 리스크를 짚는다.
HCC-STAR는 EMR 서사를 읽고 간세포암 위험도, 치료 우선순위, 근거 설명을 함께 제시하는 임상추론형 LLM이다.
MetaNCA의 핵심은 국소 규칙으로 가중치를 자기조직화하고 미학습 아키텍처 일반화를 시험하는 데 있다.
구조적 프루닝의 점수 체계를 재설계해 정확도 손실과 추론 부담을 함께 줄이려는 논문을 살핀다.
LLM 성능 향상이 AGI 전조인지, 외부 도구·기억·계획 결합의 결과인지 공개 자료로 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
메타의 9월 AI 칩 생산 계획은 모델보다 학습·추론 인프라 통제와 GPU 비용 절감 전략에 초점을 둔다.
RAID가 NHL 26 골리 AI의 득점 exploit 6개를 한 실험에서 찾아 QA 자동화 가능성을 보여준다.
정부와 기업의 비공개 협의만으로 프런티어 AI 출시 안전성을 판단해도 되는지, 검증과 책임의 공백을 짚는다.
같은 모델도 배포 규칙에 따라 집단 행동과 안전성이 달라짐을 보여준 연구를 정리했다.
KiCad 엔진과 DRC 피드백으로 PCB 자동배선 AI를 실제 제약 중심으로 평가하는 PCBWorld를 소개한다.
VASP Agent가 입력 일관성, 장시간 계산 감독, 출력 검증을 묶는 과학 계산 자동화 프레임워크임을 짚는다.
생성형 AI의 질문형 사용 비중과 게임의 사회적 상호작용 차이를 바탕으로 대체 가능성을 짚는다.
DiLoCo 집계에서 평균 대신 모델 머징을 검토하며 통신 절감과 성능 유지의 균형 가능성을 짚는다.
AI 코딩 에이전트 도입 시 생산성뿐 아니라 개발자의 이해·학습 손실까지 함께 측정해야 한다.
생성형 AI의 세션, RAG, 학습 파라미터를 구분해 기밀성과 삭제·감사 통제를 설계하는 방법
장문맥 LLM의 KV 캐시 병목을 줄이려는 FreqDepthKV의 핵심과 검증 포인트를 정리했다.
141개국 고용구조 비교로 본 AI 노출 격차와 생산성 기회, 임금 압박, 정책 판단의 핵심을 짚는다.
SSH 연구에 LLM을 도입할 때 지식그래프·다국어 코퍼스·평가·규제 이슈를 함께 점검해야 한다.
차세대 LLM 경쟁의 핵심을 출시 소문이 아닌 베이스 전환, 공개 범위, 제품화 속도로 짚는다.
무료와 유료 AI의 기능·한도 차이가 연습량, 피드백 속도, 프로젝트 범위에 미치는 영향을 짚는다.
Harrison.Rad 1.5의 방사선 보고서 초안 작성 가치와 규제·연동 리스크를 짚는다.