쌍대비교로 추정하는 LLM 랭킹
소형 LLM 쌍대비교를 Bradley–Terry+Bayesian MCMC로 집계해 랭킹의 불확실성과 취약성을 다룬다.
소형 LLM 쌍대비교를 Bradley–Terry+Bayesian MCMC로 집계해 랭킹의 불확실성과 취약성을 다룬다.
작은 병변이 배경에 묻히는 공간적 불균형을 LAW 픽셀 재가중으로 완화, FID 개선을 정리.
3.5B 토큰 연소 지식베이스와 CombustionQA로 지식 주입과 평가를 파이프라인으로 고정.
EVMbench는 스마트컨트랙트 보안을 탐지뿐 아니라 패치와 익스플로잇까지 에이전트로 평가한다.
조밀 GT 없이 희소·이동 센서로 물리장을 학습·평가하는 SOLID와 불확실성 보정을 정리.
LLM 자기보고는 내부 접근이 아니라 단서 기반 추론일 수 있음을 두 메커니즘으로 분해해 점검한다.
Cryo-SWAN은 밀도맵(복셀) 중심 VAE로 3개 벤치마크에서 재구성 품질 개선을 보고한다.
AI 코딩 쿼터를 권한으로 볼 때 마켓 설계, 약관 위반·보안·검수 리스크를 If/Then으로 정리.
IDE 플러그인에서 CLI 코딩 에이전트로 이동하며 AGENTS.md와 컨텍스트 파이프라인이 신뢰성을 좌우한다.
서술형 질의에 맞는 엔드투엔드 에이전트 구성을 추천하는 AgentSelect 벤치마크를 소개한다.
CoT 중간 교란은 정답률을 크게 낮춘다. 단위·수학은 별도 검증과 합의가 필요하다.
3D 병변 분할에서 다중 정답·불확실성 평가와 VDD의 합의 prior 앵커링을 정리.
희소·구식 상호작용 데이터에서, 하드 클리핑 대신 log-ratio 가우시안 신뢰가중으로 안정적 재사용을 제안.
에이전틱 AI 실패를 모델 한계가 아닌 외부화 거버넌스로 재정의하고 3-트랙을 제안한다.
LLM 추천이 대화로 추론한 트라우마·자해 등 민감도를 무시하면 개인 맞춤형 안전 위반이 된다.
PlugMem은 에이전트 밖 플러그인형 장기 메모리로 컨텍스트 팽창·관련성 저하를 줄이고 지속 리스크를 점검한다.
전장 작전계획 AI 도입은 성능보다 HITL·TEVV·감사·책임 설계가 핵심이다.
모델 성능과 생산성의 시차 원인과 과업 점수·NIST RMF로 줄이는 방법
지도·지형 입력에서 리사이즈·타일링·토큰화 차이가 지리 오인식을 재현 가능한 제품 리스크로 만든다.
국방 AI에서 감시·자율무기 금지 등 가드레일을 계약·운영에 강제하는 쟁점을 정리한다.
공백·정규화·토큰 경계 차이가 추론 실패처럼 보이는 이유와 평가 통제법.
LLM이 표적 후보 생성·우선순위화로 선택을 유도할 때, 자율무기 경계와 감사·통제 설계를 짚는다.
추론·메모리·지속학습 용어 혼선을 KPI로 분리해 검증하는 의사결정 메모.
Roofline 조건 I≤π/β로 LLM 추론 병목을 판정하고, 대역폭·캐시·인터커넥트 투자 우선순위를 정리한다.