현금 vs 무제한 AI, ROI로 따져라
월 300만원 현금과 1년 뒤 무제한 AI를 ROI로 비교: 검수·보안·정책비용까지 현금흐름화.
월 300만원 현금과 1년 뒤 무제한 AI를 ROI로 비교: 검수·보안·정책비용까지 현금흐름화.
Wikidata·Wikipedia로 Latam 국가별 Q/A(2.6만+) 구축, MCQ로 LLM 격차를 계량한다.
처리량·정확도 수치를 연구 자동화로 단정하지 말고, 성공률·시간·검증 조건을 고정해 예측하자.
LLM이 초전도 큐비트 제어·측정을 도구 생성·호출로 자동화하는 프레임워크와 안전·로그 과제를 정리.
비결정적 인용 변동을 단일 KPI로 보지 말고 반복 샘플링 분포로 비교·감지하자.
의료 DC를 결정트리·Cox 회귀로 확장하고 DP+제로오더로 안전한 합성 데이터 공유를 논한다.
멀티턴 툴-사용 에이전트 RL을 실행 가능한 체커 신호로 자동화하고, 비용·재현성과 리스크를 점검한다.
프롬프트가 줄수록 영상 제작은 생성에서 운영으로 이동한다. 레퍼런스·스토리보드·멀티모달 통제를 문서화하라.
ABRA로 셀 페인팅 배치 효과를 적대적으로 줄이고, 클래스 구분력 보존과 과보정 위험을 함께 본다.
외부 검증기 없는 사실성 과제에서 다수결 컨센서스는 25배 비용에도 성능이 불안정하다.
LIM 학습 에너지 하한을 설계 KPI로 쓸지, ADC·보정 등 시스템 오버헤드와 함께 평가할지 정리.
LLM 시계열 성능이 백본인지 토크나이저·복원 편향인지 통제로 분리해 공정 비교한다.
DiT의 고정 패치 연산 낭비를 줄이기 위해 타임스텝·공간별로 토큰/청크를 동적으로 조절하는 접근을 정리한다.
다수결 골드라벨이 주관적 과제의 불일치를 지우는 위험을 짚고, 분포 라벨 기반 규칙을 제안한다.
장기기억이 정확할수록 새 요구와 충돌해 FWT가 음수로 떨어질 수 있다. 삭제·요약 정책으로 설계하라.
챗봇 성인 모드는 연령 예측·검증, 미성년 보호, 정책 집행이 결합된 설계 이슈다.
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.