멀티에이전트 조정의 동역학
멀티에이전트 조정을 환경 메모리·인센티브·피드백 루프로 읽는 최소 이론과 실전 시사점.
멀티에이전트 조정을 환경 메모리·인센티브·피드백 루프로 읽는 최소 이론과 실전 시사점.
오토인코더의 입력·잠재표현·복원 간 의존성을 더 안정적으로 재는 새 추정기와 상호정보량의 한계를 짚는다.
SBOM의 한계를 넘어 에이전트형 AI의 런타임·드리프트·악용 맥락을 기록하는 AIBOM을 다룹니다.
ML 기반 NIDS는 FGSM·GAN 적대적 예제로 우회될 수 있다. 앙상블로 강건성 평가 필요.
AI 공저는 글쓰기 절차를 반응형으로 바꾸고, 2~4점의 설득 효과처럼 사후 의견까지 이동시킨다.
산업 현장 LLM 환각을 정확도보다 재현성 문제로 보고, 출력 분산을 줄이는 5가지 프롬프트 전략을 비교한다.
RF 채널을 센서로 재해석하고 양자 프로브까지 학습해 5ms 제약 내 성능을 본다.
멀티플로우 PINN 확장 시 공유/개별 표현, 간섭, 손실 스케일 문제를 UniPINN으로 정리.
스킬을 프롬프트가 아닌 실행 함수 코드로 정의해 생성·실행·업데이트·저장 루프로 축적한다.
FuzzingRL은 퍼징+강화 파인튜닝으로 VLM 오답 질문을 자동 생성해 실패 모드를 찾는다.
비정형 문서를 스키마화해 마코프 리스크 표면과 RL 수색정책을 만들고 LLM이 QA로 점검한다.
실종아동 수사에서 멀티 LLM과 합의 엔진으로 불일치를 줄이고 TEVV 중심 운영을 제안.
OCL 스트림에서 PEFT 한계를 점검하고 라우팅·게이팅으로 망각과 지연을 관리한다.
AI 자기증폭 R&D 루프가 커질수록 12% 얼라인먼트 페이킹 위험이 커져 TEVV·독립검토·모니터링이 핵심이다.
의료 LLM 권고는 성별·보험·주거 등 SDoH 교차성에 따라 달라질 수 있어 배포 전 시나리오 테스트와 거부율 측정이 필요하다.
병리 AI의 벤치마크-현장 갭과 외부검증·드리프트 감시·감사로그 등 운영요건을 정리.
logprobs와 자연어 확률은 다르다. 다중후보 프롬프트의 신뢰도 표기와 실험법을 정리한다.
RAG-Driver는 검색된 전문가 시연으로 주행 설명을 그라운딩하지만 평가는 BLEU·METEOR·CIDEr 중심이다.
컨텍스트·출력 한도 비교를 넘어, 과업 분해와 빌드·테스트로 재현 가능한 코드 통합 평가 설계.
RM-R1은 보상모델이 추론 후 채점하도록 설계해 공개 벤치마크 성능을 최대 4.9% 개선한다.
OAuth/OIDC, 레이트·스펜드 한도, 티어별 모델 접근이 비용·보안·품질을 좌우한다.
Ulysses 시퀀스 병렬화로 긴 컨텍스트 학습의 VRAM·통신 병목을 분산하고 처리량을 비교 측정한다.
Copilot Cowork는 장시간·다단계 작업을 실행 루프로 관리해 AI 경쟁을 바꾼다.
PCN의 반복 추론과 고정점 수렴이 BP 동등/근사 및 계산 병목·병렬성에 미치는 의미를 정리.