"deep-dive" 태그

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이미지 생성 모델의 손 오류를 데이터, 제어, 확산 메커니즘으로 나눠 원인과 대응을 짚는다.

llm

커뮤니티2026년 6월 21일2026-06-21

AI 경쟁의 기준이 바뀐다

AI 경쟁 축이 단일 모델 성능에서 모델 선택, 기능 추가, 워크플로 통합으로 옮겨가는 흐름을 짚는다.

llm

커뮤니티2026년 6월 21일2026-06-21

사내 AI 성능의 진짜 이유

사내 AI의 우위는 모델보다 권한·데이터·관리 통합일 수 있으며, 사용량 기반 평가는 감시로 흐를 수 있다.

agi

커뮤니티2026년 6월 20일2026-06-20

AI 연구 자동화와 노동의 현실

AI 연구 자동화의 비용 절감 사례와 노동시장 노출 통계를 함께 보며 대체와 재편을 구분한다.

llm

출처2026년 6월 20일2026-06-20

아랍어 튜닝, 셈어 전이 검증

아랍어 파인튜닝이 셈어권 전이에 유리한지 점검한 연구와 베이스라인 효과를 요약했다.

llm

출처2026년 6월 20일2026-06-20

LLM 심판, 무엇을 믿나

AURA는 신뢰할 정답셋 없이 선택적 사람 검증으로 LLM 심판의 편향과 불확실성을 감사하는 접근을 다룬다.

llm

출처2026년 6월 20일2026-06-20

메이크업 AR의 신뢰 기준

MakeupMirror는 메이크업 전이에서 정체성과 피부톤 보존을 겨냥하며 AR 상용화의 신뢰 기준을 묻는다.

llm

출처2026년 6월 20일2026-06-20

집 안 로봇의 시간 지도

가정용 로봇이 물체 이동을 시간축에서 기억·예측하는 3D 장면 동역학 연구 흐름을 짚는다.

hardware

커뮤니티2026년 6월 19일2026-06-19

AI 자동영업의 비용과 한계

AI 자동 영업의 핵심은 아이템보다 비용, 승인 워크플로우, 정책과 채널 한계 설계에 있다.

llm

출처2026년 6월 19일2026-06-19

블랙박스 LLM 불확실성

제한된 API 환경의 LLM에서 내부 신호 없이 오답·환각 위험을 추정하는 방법과 한계를 짚는다.

agi

커뮤니티2026년 6월 19일2026-06-19

중국산 LLM, 어디까지 왔나

중국산 LLM의 경쟁력은 발언보다 벤치마크와 독립 평가, 비용 효율을 함께 봐야 드러난다.

hardware

출처2026년 6월 19일2026-06-19

LLM의 RTL 실패 유형 분석

RTL 생성에서 LLM 실패를 구문·의미·기능 오류로 나눠 보고 검증 루프의 필요성을 짚는다.

llm

커뮤니티2026년 6월 18일2026-06-18

정렬과 안전장치의 착시

정렬과 안전장치는 성능 저하가 아니라 지시 준수·유해성·환각의 균형 문제임을 수치로 짚는다.

hardware

출처2026년 6월 18일2026-06-18

P2P LLM 프리픽스 캐시

P2P LLM 추론에서 prefix cache 재사용을 살리는 탈중앙 라우팅의 장단점과 적용 조건을 짚는다.

llm

출처2026년 6월 18일2026-06-18

LLM 서사 반복성의 경고

LLM은 사람보다 서로 닮은 이야기를 더 자주 만든다. 품질보다 서사 반복성을 봐야 한다.

hardware

출처2026년 6월 18일2026-06-18

분산 에이전트 네트워크의 조건

단일 에이전트 한계를 넘어, 신뢰·권한·평판·감사를 갖춘 분산 협업 구조를 짚는다.

hardware

출처2026년 6월 18일2026-06-18

먼저 보고 답하는 멀티모달

시각 근거 충분성을 먼저 학습시켜 멀티모달 응답의 이미지 일치와 신뢰성을 높이려는 논문 이슈.

llm

커뮤니티2026년 6월 18일2026-06-18

LLM 추론, 정답보다 과정

LLM 평가는 정답률만으론 부족하다. 중간 추론의 일관성, 제약 유지, 자기검증까지 함께 봐야 한다.

llm

출처2026년 6월 12일2026-06-12

AI 코딩, 구조 개선 착시?

AI 코딩 도입 후 ASD는 낮아졌지만 총 스멜은 그대로였다. LOC 증가가 만든 착시를 짚는다.

llm

출처2026년 6월 12일2026-06-12

스크린샷만으로 UX 평가?

모바일 UI 스크린샷만으로 사용성·일관성·명확성을 평가하는 UXBench의 의미와 한계를 짚는다.

llm

출처2026년 6월 12일2026-06-12

CAPED와 모바일 화면 프라이버시

CAPED는 모바일 GUI 에이전트가 스크린샷 전송 전 민감 정보를 가려 노출을 줄이는 접근을 제시한다.

llm

출처2026년 6월 12일2026-06-12

합의되면 멈추는 AI 토론

초기 합의가 보이면 멈추고, 답이 갈릴 때만 토론하는 조건부 계산형 멀티에이전트 추론 접근을 짚는다.

agi

출처2026년 6월 12일2026-06-12

과학 에이전트의 환경 설계

EurekAgent는 프롬프트보다 권한·아티팩트·예산·승인 지점 설계가 핵심임을 보여준다.

llm

출처2026년 6월 12일2026-06-12

LLM 양자회로 설계팀의 실험

LLM을 7개 구성요소의 폐쇄형 에이전트 시스템으로 묶어 변분 양자 회로 설계를 자동화한 연구를 살핀다.

Aionda

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이미지 모델은 왜 손에 약할까

AI 경쟁의 기준이 바뀐다

사내 AI 성능의 진짜 이유

AI 연구 자동화와 노동의 현실

아랍어 튜닝, 셈어 전이 검증

LLM 심판, 무엇을 믿나

메이크업 AR의 신뢰 기준

집 안 로봇의 시간 지도

AI 자동영업의 비용과 한계

블랙박스 LLM 불확실성

중국산 LLM, 어디까지 왔나

LLM의 RTL 실패 유형 분석

정렬과 안전장치의 착시

P2P LLM 프리픽스 캐시

LLM 서사 반복성의 경고

분산 에이전트 네트워크의 조건

먼저 보고 답하는 멀티모달

LLM 추론, 정답보다 과정

AI 코딩, 구조 개선 착시?

스크린샷만으로 UX 평가?

CAPED와 모바일 화면 프라이버시

합의되면 멈추는 AI 토론

과학 에이전트의 환경 설계

LLM 양자회로 설계팀의 실험