출처2026년 9월 19일2026-09-193분Verified
STR-Agent와 LLM 라우팅의 경계
LEO 위성망에서 LLM을 실시간 경로 계산기가 아니라 자연어 서비스 요구를 QoS 정책으로 변환하는 계층으로 봐야 하는 이유와 STR-Agent 결과를 제품 판단에 적용할 때의 한계를 정리한다.
출처2026년 9월 15일2026-09-153분Verified
Bypass Observation의 올바른 용도
Bypass Observation을 인과적 추론 설명기가 아니라 층별 은닉상태의 신호를 읽는 계측 도구로 이해하고, 헤드 설계와 안전 모니터링 평가에서 주의할 기준을 정리한다.
출처2026년 9월 7일2026-09-073분Verified
REFINE로 보는 환자별 코드 표현
REFINE의 환자맞춤 의료 그래프 표현이 MIMIC-III·MIMIC-IV 다음 방문 진단 예측에서 보인 성능 근거와, 실무 도입 전 확인해야 할 한계를 정리한다.
출처2026년 9월 6일2026-09-063분Verified
LLM 추론 SWA의 역할과 한계
추론 시 Sliding Window Attention을 긴 문서 이해 기술로 오해하지 않고, KV 캐시 증가를 제한하는 캐시 정책으로 판단할 수 있도록 적용 대상과 한계를 정리한다.
출처2026년 9월 2일2026-09-023분Verified
AI 자기증폭 루프를 보는 법
AI R&D 자동화를 도입하는 조직이 단일 성능표 대신 개발 주기 내 재귀적 피드백, 기본 연구 생산성, 연구 난이도 증가를 구분해 추적해야 하는 이유를 정리한다.
출처2026년 9월 1일2026-09-013분Verified
인과 리코스 XAI의 제품 설계 기준
A-CBFI 논문의 결과를 바탕으로 SHAP류 기여도 설명과 반사실 리코스를 구분하고, 인과 구조·실행 가능성·탐색 비용을 고려한 XAI 제품 설계 포인트를 정리한다.
출처2026년 8월 24일2026-08-243분Verified
코드 에이전트 평가의 기능과 보안
저장소 규모 코드 에이전트를 도입할 때 기능 테스트, PoC exploit 검증, 신규 취약점 탐지를 함께 봐야 하는 이유와 실무 평가 기준을 정리합니다.
출처2026년 8월 20일2026-08-202분Verified
저자원 언어 안전과 LSR 앵커링
영어 안전 평가만으로 다국어 모델 배포를 판단하기 어려운 이유와 LSR Anchoring을 재학습 없는 완화책으로 검토할 때 확인해야 할 과잉 거부 비용, 평가 조건, 적용 한계를 정리합니다.
출처2026년 8월 15일2026-08-153분Verified
CAS 도입 전 확인할 인과 식별 조건
CAS를 SHAP 대체재가 아니라 개입 효과를 귀속하는 감사 도구로 판단하는 기준을 정리하고, 적용 전 필요한 그래프·데이터·식별 가정을 확인할 수 있게 한다.
출처2026년 8월 14일2026-08-143분Verified
HyperANFIS 도입 전 확인할 점
HyperANFIS가 기존 ANFIS보다 나은 성능을 보인 범위와, IF-THEN 규칙이 곧 인간에게 이해 가능한 설명을 뜻하지 않는 이유를 구분해 도입 판단 기준을 제시합니다.
출처2026년 8월 6일2026-08-064분Verified
IRT 안전 평가의 실무적 한계
IRT가 안전 벤치마크 중복, 높은 상관, 평가 감지 문제를 어떻게 줄이는지와 이를 최종 판정이 아닌 보조 평가 계층으로 써야 하는 이유를 정리한다.
공식/신뢰2026년 8월 5일2026-08-053분Verified
외부 AI 평가의 숨은 공격면
고위험 AI 모델을 외부 레드팀·보안평가 기관에 맡길 때 확인해야 할 격리, 인터넷 접근, 샌드박스, 로그, 사고 대응 조건을 실무 기준으로 정리한다.
출처2026년 8월 2일2026-08-022분Verified
LLM 가격 인하와 실현 단가 계산
LLM 가격 인하를 사용자 수 신호가 아니라 워크로드별 실현 단가 변화로 판단하는 방법을 제시하고, 폐쇄형 API·오픈소스·자체 호스팅 선택 기준을 정리합니다.
출처2026년 7월 31일2026-07-313분Verified
UrbanDS가 말하는 데이터 발견 설계
UrbanDS 사례를 통해 LLM 데이터 과학 에이전트에서 코드 생성보다 데이터셋 발견, 관계 파악, 그래프 기반 계획 계층이 왜 중요한지 판단할 수 있다.
출처2026년 7월 18일2026-07-184분Verified
EU AI Act 법률 청킹의 의미
EU AI Act를 법적 구조로 청킹한 RAG 코퍼스가 검색 품질, 인용 추적, 감사가능성에 미치는 영향을 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 18일2026-07-183분Verified
LLM 거절 성향의 차이
모델별 거절 임계값과 맥락 해석 차이가 과도한 거절과 응답 품질에 미치는 영향을 짚는다.
출처2026년 7월 13일2026-07-133분Verified
ConceptSMILE 설명 감사
ConceptSMILE은 개념 설명을 보기 좋게 만드는 대신, 입력 교란에서 안정성·충실성·일관성을 감사하는 프레임워크다.
출처2026년 7월 13일2026-07-134분Verified
잠재교란이 왜곡하는 posterior
잠재교란이 베이지안 인과발견 posterior를 흐림이 아닌 가짜 edge 선호로 왜곡할 수 있음을 짚는다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
간세포암 임상추론 LLM 부상
HCC-STAR는 EMR 서사를 읽고 간세포암 위험도, 치료 우선순위, 근거 설명을 함께 제시하는 임상추론형 LLM이다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
MetaNCA, 구조를 넘는 학습
MetaNCA의 핵심은 국소 규칙으로 가중치를 자기조직화하고 미학습 아키텍처 일반화를 시험하는 데 있다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
의료 LLM 평가의 전환
의료 LLM을 정답률이 아닌 임상 추론 역량으로 재평가하자는 서베이의 핵심을 정리한다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
탈옥은 문장이 아닌 경로다
LLM 탈옥을 프롬프트가 아닌 내부 계산 경로 재우회로 해석하는 논문의 핵심과 한계를 짚는다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
EU AI Act와 XAI의 한계
EU AI Act 맥락에서 XAI는 인증을 대체하기보다 고위험 AI 검증을 돕는 보조 증거에 가깝다.
커뮤니티2026년 7월 10일2026-07-103분Verified
한국어 LLM 비교의 세 기준
한국어 LLM은 한 줄 순위보다 자연스러움·화용론·지시 이행으로 나눠 비교해야 한다.