출처2026년 8월 23일2026-08-233분Verified
장기 자율 에이전트 하네스 평가법
AVO 사례를 바탕으로 장기 자율 에이전트 도입 시 단일 모델 성능보다 상태 보존, 실패 복구, 실행 루프, 감독 구조를 먼저 검증해야 하는 이유와 평가 질문을 정리한다.
출처2026년 8월 8일2026-08-083분Verified
산업 LLM 아키텍처 선택 기준
폐수처리 시뮬레이터 기반 비교 실험을 바탕으로 라이브 오라클, 구조화 파라미터 주입, 검색 기반 방식의 정확도·지연시간·이식성 차이를 정리해 산업 LLM 도입 시 판단 기준을 제시한다.
출처2026년 8월 3일2026-08-032분Verified
IR-VLM 배포 전 QR-STT 점검 기준
열 센서 입력을 쓰는 IR-VLM 배포팀이 QR-STT류 구조화 열 패턴 공격을 어떻게 해석하고, 분류·캡셔닝·VQA 출력 안정성을 어떤 기준으로 점검해야 하는지 정리한다.
커뮤니티2026년 7월 13일2026-07-133분Verified
고위험 AI, 인간 감독의 조건
EU AI Act Article 14를 바탕으로 고위험 AI의 인간 감독 요건과 반자동 운영 구조의 핵심을 짚는다.
출처2026년 7월 13일2026-07-134분Verified
잠재교란이 왜곡하는 posterior
잠재교란이 베이지안 인과발견 posterior를 흐림이 아닌 가짜 edge 선호로 왜곡할 수 있음을 짚는다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
AI 병목, GPU보다 메모리
AI 인프라 병목이 GPU에서 HBM·서버 메모리로 옮겨갈 가능성과 투자자가 봐야 할 공급 리스크를 짚는다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
간세포암 임상추론 LLM 부상
HCC-STAR는 EMR 서사를 읽고 간세포암 위험도, 치료 우선순위, 근거 설명을 함께 제시하는 임상추론형 LLM이다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
MetaNCA, 구조를 넘는 학습
MetaNCA의 핵심은 국소 규칙으로 가중치를 자기조직화하고 미학습 아키텍처 일반화를 시험하는 데 있다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
LLM 구조적 프루닝의 새 기준
구조적 프루닝의 점수 체계를 재설계해 정확도 손실과 추론 부담을 함께 줄이려는 논문을 살핀다.
커뮤니티2026년 7월 11일2026-07-113분Verified
LLM 점수와 AGI의 거리
LLM 성능 향상이 AGI 전조인지, 외부 도구·기억·계획 결합의 결과인지 공개 자료로 짚는다.
자료 모음2026년 7월 10일2026-07-101분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-10
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
뉴스2026년 7월 10일2026-07-103분Verified
메타 AI 칩, 9월 생산의 의미
메타의 9월 AI 칩 생산 계획은 모델보다 학습·추론 인프라 통제와 GPU 비용 절감 전략에 초점을 둔다.
출처2026년 7월 10일2026-07-103분Verified
NHL 26 골리 AI 허점 탐색
RAID가 NHL 26 골리 AI의 득점 exploit 6개를 한 실험에서 찾아 QA 자동화 가능성을 보여준다.
뉴스2026년 7월 10일2026-07-103분Verified
AI 출시 판단, 누가 검증했나
정부와 기업의 비공개 협의만으로 프런티어 AI 출시 안전성을 판단해도 되는지, 검증과 책임의 공백을 짚는다.
출처2026년 7월 9일2026-07-093분Verified
규칙이 바꾸는 에이전트 안전
같은 모델도 배포 규칙에 따라 집단 행동과 안전성이 달라짐을 보여준 연구를 정리했다.
출처2026년 7월 9일2026-07-093분Verified
PCBWorld로 보는 자동배선 평가
KiCad 엔진과 DRC 피드백으로 PCB 자동배선 AI를 실제 제약 중심으로 평가하는 PCBWorld를 소개한다.
출처2026년 7월 9일2026-07-093분Verified
VASP Agent와 계산 자동화
VASP Agent가 입력 일관성, 장시간 계산 감독, 출력 검증을 묶는 과학 계산 자동화 프레임워크임을 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
AI 대화와 게임의 경계
생성형 AI의 질문형 사용 비중과 게임의 사회적 상호작용 차이를 바탕으로 대체 가능성을 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-084분Verified
DiLoCo 집계, 평균이 최선일까
DiLoCo 집계에서 평균 대신 모델 머징을 검토하며 통신 절감과 성능 유지의 균형 가능성을 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
에이전트가 빠를수록 배움은 줄까
AI 코딩 에이전트 도입 시 생산성뿐 아니라 개발자의 이해·학습 손실까지 함께 측정해야 한다.
출처2026년 7월 8일2026-07-084분Verified
AI 데이터 경로별 통제
생성형 AI의 세션, RAG, 학습 파라미터를 구분해 기밀성과 삭제·감사 통제를 설계하는 방법
출처2026년 7월 8일2026-07-084분Verified
FreqDepthKV와 KV 캐시 압축
장문맥 LLM의 KV 캐시 병목을 줄이려는 FreqDepthKV의 핵심과 검증 포인트를 정리했다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
국가별 AI 노출 격차의 의미
141개국 고용구조 비교로 본 AI 노출 격차와 생산성 기회, 임금 압박, 정책 판단의 핵심을 짚는다.
출처2026년 7월 8일2026-07-083분Verified
SSH 연구와 다국어 LLM
SSH 연구에 LLM을 도입할 때 지식그래프·다국어 코퍼스·평가·규제 이슈를 함께 점검해야 한다.