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버그 재현 테스트를 사후 검증이 아닌 패치 생성 진단 신호로 활용하는 코드 에이전트 설계를 짚는다.

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출처2026년 7월 2일2026-07-02

RAG 검색 해석, SAE로 푼다

RAG dense 임베딩을 SAE로 풀어 검색 실패 원인과 retrieval steering 가능성을 살핀다.

llm

출처2026년 7월 2일2026-07-02

잠재공간 제어와 신뢰

스티어링 벡터에서 모델 보정기까지, 잠재공간 개입으로 LLM 제어와 신뢰를 점검한다.

hardware

출처2026년 7월 2일2026-07-02

온디바이스 AI 보안의 경계

모바일 온디바이스 AI의 핵심 보안 쟁점과 앱·모델·OS 통합부의 공격 표면을 짚는다.

hardware

커뮤니티2026년 7월 2일2026-07-02

공공 AI 인프라, 분산과 집중

공공 AI 컴퓨트 인프라의 분산·집중 전략과 소버린 AI 역량 차이를 해외 사례로 짚는다.

llm

출처2026년 7월 1일2026-07-01

LLM 자기평가 일관성의 함정

LLM 자기검증의 핵심을 정확도 아닌 생성-평가 일관성으로 짚고, 에이전트 설계의 취약점을 분석한다.

hardware

커뮤니티2026년 6월 29일2026-06-29

모델 증류와 소버린 AI

모델 증류가 API 비용, 경쟁 모델 학습, 데이터·컴퓨팅 통제권 문제로 번지는 흐름을 짚는다.

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출처2026년 6월 29일2026-06-29

의료 AI 설명의 임상 번역

음성 기반 인지장애 탐지에서 SHAP와 언어 특징을 임상 설명으로 바꿔 의료 AI의 사용성과 검증 과제를 짚는다.

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출처2026년 6월 29일2026-06-29

언러닝은 무엇을 지우나

LLM 언러닝을 데이터셋 삭제와 행동 통제로 구분해야 한다는 포지션 페이퍼의 핵심을 짚는다.

llm

출처2026년 6월 28일2026-06-28

에이전트 안전, 프롬프트를 넘어서

자연어 정책을 형식 규칙으로 바꿔 툴 호출 경계에서 에이전트 행동을 통제하는 접근을 다룬다.

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출처2026년 6월 28일2026-06-28

LLM 평가의 82% 맹점

단일 점수 중심 LLM 벤치마크가 놓치는 성능과 비용 최적화의 핵심을 짚는다.

llm

출처2026년 6월 27일2026-06-27

에이전트 설정의 숨은 위험

코딩 에이전트 설정 파일 재사용이 통제 공백과 운영 리스크로 이어지는 이유를 짚는다.

llm

출처2026년 6월 26일2026-06-26

LLM 감정 벡터의 의미

오픈웨이트 LLM의 감정 벡터가 내부 표현인지, 행동 제어 인과 변수인지 핵심 쟁점을 짚는다.

llm

출처2026년 6월 26일2026-06-26

HiLSVA와 과학 시각화 통제

HiLSVA는 과학 시각화 에이전트에서 자율성보다 계획 공개와 인간 감독의 중요성을 강조한다.

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커뮤니티2026년 6월 26일2026-06-26

생성형 AI 수익성의 구조

생성형 AI의 매출원과 인프라 비용, 투자·클라우드 계약이 얽힌 수익성 논쟁의 핵심을 짚는다.

llm

출처2026년 6월 26일2026-06-26

KARLA가 바꾸는 RAG 설계

KARLA는 토큰 생성 중 사실을 끌어와 RAG의 노이즈·지연·비용 구조를 다시 묻게 한다.

llm

출처2026년 6월 26일2026-06-26

RAG의 시간적 유효성 문제

RAG가 과거·현재 사실을 함께 검색해 생기는 stale-fact 오류와 시간적 유효성 대응을 다룬다.

agi

커뮤니티2026년 6월 25일2026-06-25

AI 편익과 위험의 계산법

AI의 성장 편익과 실존적 위험을 같은 경제학적 프레임에서 비교해야 한다는 쟁점을 짚는다.

llm

출처2026년 6월 25일2026-06-25

VLM 시각탐색 평가의 새 기준

VLM 시각탐색을 인간 과제로 비교하고, 정답률 너머 탐색 비용과 토큰 길이로 평가하는 틀을 짚는다.

llm

출처2026년 6월 25일2026-06-25

유전질환 진단의 AI 경쟁력

DeepBD는 유전질환 진단에서 근거 추적형 에이전트 워크플로와 recall 개선 가능성을 보여준다.

llm

출처2026년 6월 25일2026-06-25

LLM의 그럴듯한 수학 오답

연구급 수학에서 LLM이 그럴듯하게 틀리는 네 가지 실패 모드와 검증 설계의 필요성을 짚는다.

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출처2026년 6월 25일2026-06-25

LLM-검증기 수렴 프레임워크

LLM과 검증기 루프를 4단계 흡수 마르코프 연쇄로 모델링해 종료와 정체 지점을 분석하는 수렴 프레임워크를 다룬다.

llm

출처2026년 6월 25일2026-06-25

에이전트 안전 커널의 쟁점

에이전트 안전을 모델 내부 통제보다 외부 실행 권한 집행으로 재설계해야 한다는 논점을 짚는다.

Aionda

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버그 재현 테스트의 진단 가치

RAG 검색 해석, SAE로 푼다

잠재공간 제어와 신뢰

온디바이스 AI 보안의 경계

공공 AI 인프라, 분산과 집중

LLM 자기평가 일관성의 함정

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언러닝은 무엇을 지우나

에이전트 안전, 프롬프트를 넘어서

LLM 평가의 82% 맹점

에이전트 설정의 숨은 위험

추천 실험 루프의 에이전트화

LLM 감정 벡터의 의미

HiLSVA와 과학 시각화 통제

생성형 AI 수익성의 구조

KARLA가 바꾸는 RAG 설계

RAG의 시간적 유효성 문제

AI 편익과 위험의 계산법

VLM 시각탐색 평가의 새 기준

유전질환 진단의 AI 경쟁력

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