LLM로 보강한 부분관측 TAMP 상태추정
부분관측 TAMP에서 과업 비관련 객체도 반영해 LLM로 belief를 보강하고, 캘리브레이션·안전필터로 신뢰성을 다룬다.
부분관측 TAMP에서 과업 비관련 객체도 반영해 LLM로 belief를 보강하고, 캘리브레이션·안전필터로 신뢰성을 다룬다.
경영 조언에서 모호성 감지·명확화와 시코팬시 억제가 품질·책임에 미치는 영향과 평가 지표를 정리.
도구 금지·확대 금지 같은 퍼즐평가 제약은 문장보다 API 설정과 로그로 고정해야 재현된다.
AI 자동화로 고용이 밀릴 때 에너지비용과 부가가치 귀속이 UBI 등 현금이전의 재정을 제약한다.
공감·기억·일관성 설계가 친밀감과 신뢰에 미치는 영향과 안전 평가 기준을 정리합니다.
LLM의 모사와 자기 일관성을 분리해 장기 기억·페르소나 드리프트를 벤치마크로 평가하는 방법.
지도·지형 입력에서 리사이즈·타일링·토큰화 차이가 지리 오인식을 재현 가능한 제품 리스크로 만든다.
AGI 도래 연도 주장, 정의·지표·확률·사후채점을 갖춰 검증 가능한 예측으로 바꾸는 법.
외부 LLM API 기반 리셀러형 서비스의 원가·운영 최적화와 보안·컴플 이슈, 계약 체크포인트를 정리.
국방 AI에서 감시·자율무기 금지 등 가드레일을 계약·운영에 강제하는 쟁점을 정리한다.
MLX mxfp4 로컬 LLM을 같은 커맨드·프롬프트로 실행해 tokens-per-sec와 피크 메모리를 재현 비교한다.
AI CapEx 기대와 금리·환율이 장비주 변동성을 만드는 경로를 데이터로 분해·검증하는 방법.
추론·메모리·지속학습 용어 혼선을 KPI로 분리해 검증하는 의사결정 메모.
AI 자동화가 속도를 새 기준으로 만들 때 생기는 압박과 지속가능한 업무 기준 재설계를 정리한다.
검색 연동·temperature 비노출이 유료 AI 환각과 검증비용을 키우는 구조를 분석한다.
같은 질문에도 바뀌는 AI 추천을 반복 실행, seed·fingerprint로 측정·통제한다.
AI 내부정보로 예측시장 베팅 이익을 막기 위한 MNPI 정의, 사전승인·로그 감사 설계를 정리.
언어 지시의 미세 변화가 로봇 행동에 증폭돼 사고로 이어질 수 있음을 분석.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
국방 AI 조달은 성능보다 배포·접근통제·로깅·보존·책임과 DFARS 72시간/90일, 권리 5년이 핵심이다.
정적 벤치마크 상승이 체감 품질로 직결되지 않는 이유와 오염 리스크, 실무 평가 프레임을 정리.
에이전트 메모리는 UX가 아니라 프라이버시·보안 기능이다. 저장보다 삭제·만료·감사 로그를 먼저 설계하자.
메시지 캡·API 레이트 리밋을 계정 전환으로 분산할 때 약관·보안·자동화 제한 리스크를 점검한다.
IP 장편 애니를 AI로 연속 제작할 때 성경·자산·검수 루프와 2차적저작물 리스크를 정리한다.