출처2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
SCALE, 웹 에이전트의 자가탐색
SCALE은 웹 에이전트가 전문가 시연 의존을 줄이고 자기탐색·자기평가로 학습할 수 있는지 짚는다.
뉴스2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
Groq, 추론 서비스로 선회
Groq가 칩 판매보다 추론 네오클라우드에 무게를 싣는 전략 전환과 그 의미를 짚는다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
기술서명과 페르미 역설
AI 문명 가설과 페르미 역설을 기술서명 탐지 한계, 폐열·전파 관측 상한으로 짚는다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
AI 시대, 누가 부를 갖나
AI 도입의 핵심은 고용보다 분배다. 임금 감소와 자본소득 집중 가능성을 함께 점검해야 한다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
현금보다 먼저 오는 AI 크레딧
AI 기본 지원은 현금보다 크레딧·바우처로 먼저 설계될 가능성과 그 한계를 짚는다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
번역과 이미지 AI의 다른 잣대
번역과 이미지 생성 AI가 다른 평가를 받는 이유를 데이터 권리, 직무 구조, 노동·지재권 관점에서 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
규제 QA의 인용 폐쇄
규제 QA에서 답변 정확도보다 규칙별 출처 귀속과 인용 폐쇄의 중요성을 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
DistractionIF와 RAG 취약점
외부 문서의 지시문형 잡음을 명령으로 오인하는 RAG 취약점과 대응 우선순위를 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
PRO-CUA, 단계 보상의 전환
PRO-CUA는 브라우저 에이전트를 trajectory 보상 대신 단계별 process reward로 학습시키는 구조를 제안한다.
커뮤니티2026년 5월 30일2026-05-304분Verified
AI 한도 재판매의 경계
개인 구독과 API의 과금·계약 구조 차이와 AI 한도 재판매의 정책·보안 리스크를 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
GPF-LiveNews 편향 감사
정적 벤치마크를 넘어, 뉴스·모델 변화에 맞춰 LLM 프레이밍 편향을 추적하는 운영형 평가 접근.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
학생 맞춤 추론 증류 기준
DMC는 데이터 품질보다 학생 모델과의 난이도 정합성이 추론 증류 성능에 중요할 수 있음을 짚는다.
커뮤니티2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
AI, 수학의 전략 보조자
AI를 수학의 정답 생성기보다 장기 과제 수행자이자 전략 보조자로 보는 관점을 짚는다.
출처2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
중력파 AI 에이전트 비교
Claude Code와 Codex가 동일 인프라에서 중력파 분석 파이프라인을 자율 수행하는 실험을 다룬다.
출처2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
K-12 글쓰기와 LLM 협업
K-12 글쓰기에서 LLM을 교사·학생·모델 협업과 통제 기준으로 설계하는 연구를 짚는다.
출처2026년 5월 29일2026-05-294분Verified
에이전트 기술부채의 경고
에이전트형 AI의 실패를 정확도가 아닌 거버넌스와 운영 통제 부담의 문제로 짚는다.
출처2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
SCDBench와 의미 중심 평가
SCDBench는 스마트 컨트랙트 디컴파일을 그럴듯한 코드가 아닌 의미 일치 기준으로 평가하자고 제안한다.
출처2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
합성 데이터의 스트리밍 전환
합성 데이터 생성을 스트리밍 학습으로 재정의하고 전이·망각·피드백 루프를 점검하는 관점을 다룬다.
출처2026년 5월 29일2026-05-294분Verified
TaxDistill과 메타게놈 분류
TaxDistill은 모델 크기보다 사전학습 데이터와 표현 증류가 메타게놈 분류에 더 중요하다고 본다.
출처2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
시계열 LLM의 시간 구조 한계
시계열 LLM은 숫자를 읽어도 시간 구조를 놓칠 수 있다. COM 제약으로 연속성과 순서성 보존을 강화하는 연구를 정리했다.
출처2026년 5월 29일2026-05-293분Verified
합의보다 트레이스 합성
최종 답 합의보다 추론 트레이스 집계가 멀티에이전트 정답 복구에 유리하다는 논문을 짚는다.
출처2026년 5월 29일2026-05-294분Verified
VitalAgent, 장기 신호 읽기
VitalAgent는 ECG·PPG 장기 스트림에서 추론·기억·선제 경보를 결합한 에이전트 구조를 제안한다.
출처2026년 5월 28일2026-05-283분Verified
재현성 평가, 인간과 AI의 분업
재현성 예측에서 인간과 AI 협업의 가능성과 편향·책임·기밀 리스크를 짚는다.
출처2026년 5월 28일2026-05-283분Verified
MOV-Bench로 보는 영상 추론
MOV-Bench가 시간 분산 오디오·비주얼 단서 추론의 평가 공백과 에이전트형 개선 가능성을 짚는다.