금융 추천, 연결보다 설명
익명 웹 세션과 로그인 앱 행동을 잇는 금융 추천에서 성능보다 설명가능성과 프라이버시 검증이 먼저다.
익명 웹 세션과 로그인 앱 행동을 잇는 금융 추천에서 성능보다 설명가능성과 프라이버시 검증이 먼저다.
LLM 안전이 독성 차단을 넘어 갈등 완화 품질로 확장된다. NVC 제약과 평가 트레이드오프를 짚는다.
OpenFinGym은 금융 AI를 정확도보다 예측·거래·리스크를 잇는 워크플로로 검증하자는 제안이다.
피지컬 AI 상용화의 핵심은 모델보다 칩 공급, CoWoS 패키징, 현장 배치 인프라다.
역학 SECIR 모델에서 SBI와 MCMC의 posterior 일치도와 속도 차이, 반복 추정의 운영 의미를 짚는다.
TGHE는 전역 그래프 의존 비용을 줄이기 위해 거래 그래프의 반복 로컬 구조를 활용하는 접근을 제안한다.
기업 AI 평가는 응답 품질보다 장시간 작업, 워크플로 실행, 검토 게이트로 이동한다.
정부 조기 접근과 기업 심사형 공개가 AI 모델 출시를 사실상 허가제로 바꾸는지 짚는다.
LLM 에이전트의 프라이버시 리스크를 학습보다 데이터 흐름과 권한에서 짚는다.
AI 투자 보도는 AGI보다 공식 문서의 동사와 숫자를 보라. build, explore, assess의 차이가 핵심이다.
비디오 추론 모델의 Blind Trust Problem과 프레임·도구 신뢰도 기반 대응 전략을 짚는다.
의미를 거의 바꾸지 않는 치환만으로 분류기와 LLM 가드레일이 흔들리는 위험과 대응 기준을 짚는다.
AI가 심리학 실험의 가설·설계·수집·분석을 잇는 닫힌 루프를 만들 때, 신뢰 조건과 통제 지점을 짚는다.
3D로 구도와 포즈를 고정한 뒤 AI 작화를 입힐 때, 시점 일관성과 시간축 흔들림·수정 비용을 함께 짚는다.
Autodata가 합성 데이터를 에이전트 시스템으로 확장하며 검증, 누수, 반복성 점검의 중요성을 드러낸다.
LLM으로 관계 추론 벤치마크를 자동 생성할 때 난도 통제, 정답 품질, 오염과 편향 점검이 왜 중요한지 짚는다.
RAGBench와 LegalBench로 본 기업 LLM 과제: 검색 성능과 도메인 판단은 분리해 검증해야 한다.
FlowR2A는 자율주행 계획을 점수화가 아닌 보상 조건부 행동 분포 학습으로 재구성하는 접근을 다룬다.
민감 정보 화면에서 GUI 에이전트가 자동화보다 사용자 takeover를 우선해야 하는 기준을 짚는다.
INT8 ConvRot의 체감 우위와 공개 검증 범위를 구분하고 로컬 생성 환경의 비교 기준을 정리한다.
근거 없는 결론만 남은 메모리가 빈 메모리보다 더 위험할 수 있다는 평가와 장기 기억 설계의 함의를 짚는다.
산업형 LLM 지속학습을 성능 경쟁이 아닌 업데이트·릴리스 운영 문제로 재해석한 서베이 요약.
교육용 게임 로그를 멀티에이전트 LLM과 BKT로 해석해 금융 이해도를 은닉 평가하는 연구를 짚는다.
OncoSynth는 종양학 합성데이터에서 인과 사슬을 반영해 치료효과 추정 왜곡을 줄이려는 접근을 보여준다.