출처2026년 6월 12일2026-06-123분Verified
AI 통제 상실, 정의부터
AI 통제 상실의 모호한 정의를 짚고, 목표 설정·감사·중단·되돌리기 중심의 운영 질문으로 재구성한다.
출처2026년 6월 3일2026-06-033분Verified
단백질 AI 평가의 전환
TadA-Bench는 단백질 AI를 예측 점수보다 실험 선택과 순서 결정 능력으로 다시 평가하자고 제안한다.
출처2026년 6월 3일2026-06-033분Verified
궤도 자율 AI 검증의 조건
550km 궤도 자율 AI를 위한 Constitutional AI 검증 프레임워크의 가능성과 한계를 짚는다.
출처2026년 6월 2일2026-06-023분Verified
해석보다 중요한 검증 규칙
기계적 해석가능성의 핵심 쟁점이 해석 자체보다 감사·재현 가능한 검증 규칙에 있음을 짚는다.
출처2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
국가별 생성형 AI 사용 격차
국가 소득과 언어 환경에 따라 생성형 AI의 교육·활용 목적이 어떻게 달라지는지 짚는다.
커뮤니티2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
AI는 왜 가사를 멈출까
AI가 가사·장문 원문 재현을 막고, 사용자 제공 텍스트 변환은 허용하는 이유를 짚는다.
출처2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
선형 메모리의 RL 재발견
부분 관측 강화학습에서 선형 순환 메모리가 HMM belief 추정처럼 작동할 수 있다는 관점을 짚는다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
기술서명과 페르미 역설
AI 문명 가설과 페르미 역설을 기술서명 탐지 한계, 폐열·전파 관측 상한으로 짚는다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
AI 시대, 누가 부를 갖나
AI 도입의 핵심은 고용보다 분배다. 임금 감소와 자본소득 집중 가능성을 함께 점검해야 한다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
현금보다 먼저 오는 AI 크레딧
AI 기본 지원은 현금보다 크레딧·바우처로 먼저 설계될 가능성과 그 한계를 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
규제 QA의 인용 폐쇄
규제 QA에서 답변 정확도보다 규칙별 출처 귀속과 인용 폐쇄의 중요성을 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
PRO-CUA, 단계 보상의 전환
PRO-CUA는 브라우저 에이전트를 trajectory 보상 대신 단계별 process reward로 학습시키는 구조를 제안한다.
커뮤니티2026년 5월 30일2026-05-304분Verified
AI 한도 재판매의 경계
개인 구독과 API의 과금·계약 구조 차이와 AI 한도 재판매의 정책·보안 리스크를 짚는다.
출처2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
K-12 글쓰기와 LLM 협업
K-12 글쓰기에서 LLM을 교사·학생·모델 협업과 통제 기준으로 설계하는 연구를 짚는다.
출처2026년 5월 28일2026-05-284분Verified
논문을 벤치마크로 바꾸기
불완전한 applied ML 논문을 에이전트형 절차와 슬롯 기반 표준으로 벤치마크화하는 쟁점을 다룬다.
자료 모음2026년 4월 4일2026-04-042분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-04-04
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 3월 31일2026-03-314분Verified
해상 AI, 서버 없이 학습
해상 네트워크의 단절과 민감 데이터를 고려해 서버리스 가십 학습과 탄소 인지형 오케스트레이션을 짚는다.
출처2026년 3월 27일2026-03-273분Verified
확률형 AI의 진짜 병목
확률형 신뢰 AI의 병목을 연산보다 메모리·난수 이동에서 재해석한 관점과 설계 점검 기준.
출처2026년 3월 27일2026-03-273분Verified
NeuroVLM-Bench 핵심
MRI·CT 기반 신경영상 벤치마크로 VLM의 임상 추론, 오류, 안전 트레이드오프를 점검한다.
출처2026년 3월 27일2026-03-273분Verified
유아 시각 학습이 AI에 주는 힌트
유아의 저데이터 시각 학습이 개념, 인과, 예측을 묶어 AI 비전과 로보틱스 설계를 바꾸는 이유를 짚는다.
출처2026년 3월 25일2026-03-253분Verified
게임 AI의 균형 플레이
Minibal은 상대 모델링 없이도 사람과 균형 있게 겨루는 게임 AI 가능성을 제시한다.
출처2026년 3월 20일2026-03-203분Verified
사법 AI, 권고보다 결합
사법 AI의 핵심은 성능보다 인간-기계 결합, 권고 수용 방식, 감사와 TEVV 체계다.
출처2026년 3월 18일2026-03-183분Verified
같은 예측, 다른 설명의 함정
같은 예측을 내는 모델도 설명은 달라질 수 있다. XAI의 신뢰성과 감사 기준 재점검이 필요하다.
커뮤니티2026년 3월 13일2026-03-133분Verified
AI 아이디어와 대학 특허
대학 직무발명 절차와 AI 특허 요건을 바탕으로 아이디어를 권리화하는 핵심 기준을 정리한다.