커뮤니티2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
장기기억이 새 학습을 방해할 때
장기기억이 정확할수록 새 요구와 충돌해 FWT가 음수로 떨어질 수 있다. 삭제·요약 정책으로 설계하라.
출처2026년 3월 8일2026-03-083분Verified
성인 모드는 토글이 아니다
챗봇 성인 모드는 연령 예측·검증, 미성년 보호, 정책 집행이 결합된 설계 이슈다.
출처2026년 3월 8일2026-03-084분Verified
쌍대비교로 추정하는 LLM 랭킹
소형 LLM 쌍대비교를 Bradley–Terry+Bayesian MCMC로 집계해 랭킹의 불확실성과 취약성을 다룬다.
출처2026년 3월 8일2026-03-084분Verified
LAW로 잡는 의료영상 공간 불균형
작은 병변이 배경에 묻히는 공간적 불균형을 LAW 픽셀 재가중으로 완화, FID 개선을 정리.
출처2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
연소 LLM 지식주입+평가 파이프라인
3.5B 토큰 연소 지식베이스와 CombustionQA로 지식 주입과 평가를 파이프라인으로 고정.
출처2026년 3월 7일2026-03-073분Verified
EVMbench: 탐지·패치·공격까지 평가
EVMbench는 스마트컨트랙트 보안을 탐지뿐 아니라 패치와 익스플로잇까지 에이전트로 평가한다.
출처2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
희소·이동 센서에서 SOLID 확산 복원
조밀 GT 없이 희소·이동 센서로 물리장을 학습·평가하는 SOLID와 불확실성 보정을 정리.
출처2026년 3월 6일2026-03-063분Verified
LLM 자기보고, 내성인가 추론인가
LLM 자기보고는 내부 접근이 아니라 단서 기반 추론일 수 있음을 두 메커니즘으로 분해해 점검한다.
출처2026년 3월 6일2026-03-064분Verified
Cryo-SWAN, 밀도맵 3D VAE의 포맷 전환
Cryo-SWAN은 밀도맵(복셀) 중심 VAE로 3개 벤치마크에서 재구성 품질 개선을 보고한다.
커뮤니티2026년 3월 6일2026-03-064분Verified
AI 코딩 쿼터 마켓 설계
AI 코딩 쿼터를 권한으로 볼 때 마켓 설계, 약관 위반·보안·검수 리스크를 If/Then으로 정리.
출처2026년 3월 6일2026-03-064분Verified
터미널 네이티브 코딩 에이전트 설계
IDE 플러그인에서 CLI 코딩 에이전트로 이동하며 AGENTS.md와 컨텍스트 파이프라인이 신뢰성을 좌우한다.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
AgentSelect: 질의로 에이전트 구성 추천
서술형 질의에 맞는 엔드투엔드 에이전트 구성을 추천하는 AgentSelect 벤치마크를 소개한다.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
CoT 교란 취약성과 설계 대응
CoT 중간 교란은 정답률을 크게 낮춘다. 단위·수학은 별도 검증과 합의가 필요하다.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
합의 기반 3D 분할 불확실성 평가
3D 병변 분할에서 다중 정답·불확실성 평가와 VDD의 합의 prior 앵커링을 정리.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
GIPO: 하드클리핑 대신 가우시안 신뢰가중
희소·구식 상호작용 데이터에서, 하드 클리핑 대신 log-ratio 가우시안 신뢰가중으로 안정적 재사용을 제안.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
에이전틱 AI 실패, 모델이 아닌 거버넌스
에이전틱 AI 실패를 모델 한계가 아닌 외부화 거버넌스로 재정의하고 3-트랙을 제안한다.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
대화형 추천의 개인화 안전 제약
LLM 추천이 대화로 추론한 트라우마·자해 등 민감도를 무시하면 개인 맞춤형 안전 위반이 된다.
출처2026년 3월 5일2026-03-054분Verified
PlugMem: 플러그인형 장기 메모리와 공격 표면
PlugMem은 에이전트 밖 플러그인형 장기 메모리로 컨텍스트 팽창·관련성 저하를 줄이고 지속 리스크를 점검한다.
뉴스2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
전장 작전계획 AI와 통제의 설계
전장 작전계획 AI 도입은 성능보다 HITL·TEVV·감사·책임 설계가 핵심이다.
커뮤니티2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
AI 성능과 생산성 시차 줄이기
모델 성능과 생산성의 시차 원인과 과업 점수·NIST RMF로 줄이는 방법
커뮤니티2026년 3월 4일2026-03-043분Verified
지도 입력 오인식, 전처리 리스크
지도·지형 입력에서 리사이즈·타일링·토큰화 차이가 지리 오인식을 재현 가능한 제품 리스크로 만든다.
뉴스2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
펜타곤 계약이 바꾼 AI 안전의 기준
국방 AI에서 감시·자율무기 금지 등 가드레일을 계약·운영에 강제하는 쟁점을 정리한다.
커뮤니티2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
토크나이저가 만든 추론 실패
공백·정규화·토큰 경계 차이가 추론 실패처럼 보이는 이유와 평가 통제법.
커뮤니티2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
LLM 표적후보 큐잉의 경계
LLM이 표적 후보 생성·우선순위화로 선택을 유도할 때, 자율무기 경계와 감사·통제 설계를 짚는다.