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

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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.

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출처2026년 6월 27일2026-06-27

에이전트 설정의 숨은 위험

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

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출처2026년 6월 26일2026-06-26

LLM 감정 벡터의 의미

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

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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.

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출처2026년 6월 26일2026-06-26

KARLA가 바꾸는 RAG 설계

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

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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.

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출처2026년 6월 25일2026-06-25

VLM 시각탐색 평가의 새 기준

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

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출처2026년 6월 25일2026-06-25

유전질환 진단의 AI 경쟁력

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

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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.

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출처2026년 6월 25일2026-06-25

에이전트 안전 커널의 쟁점

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

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출처2026년 6월 24일2026-06-24

영화문법 비디오캡셔닝의 과제

CineCap은 카메라 움직임·샷 크기·앵글 등 영화문법을 구조적으로 읽는 비디오캡셔닝 과제를 다룬다.

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출처2026년 6월 24일2026-06-24

HOLMES, 논리 추론의 시험대

HOLMES는 규칙·술어·제약 자체를 묻는 고차 논리 벤치마크로, LLM 추론의 한계를 드러낸다.

agi

출처2026년 6월 23일2026-06-23

AI 평가가능성 격차

AI 배포 판단의 핵심은 성능보다 충분한 평가 증거와 문서, 거버넌스 연결성에 있다.

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출처2026년 6월 23일2026-06-23

RLHF와 사회선택의 쟁점

RLHF를 선호 집계 문제로 읽는 최근 연구와 공정성·안전 함의를 짚는다.

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출처2026년 6월 23일2026-06-23

의도형 통신망과 에이전트 AI

의도 기반 통신망 운영에 역할 기반 에이전트 AI를 적용하는 흐름과 안전 설계 과제를 짚는다.

hardware

커뮤니티2026년 6월 23일2026-06-23

영국, 범용 하드웨어 AI 실험

영국이 오픈소스 AI와 범용 하드웨어 연구에 투자하며 접근성·효율·기술 자립 가능성을 시험한다.

agi

커뮤니티2026년 6월 22일2026-06-22

AI와 페르미 역설, L의 의미

AI 종말론보다 드레이크 방정식의 L과 관측 한계로 페르미 역설을 해석하는 글.

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커뮤니티2026년 6월 22일2026-06-22

LLM 의인화와 장문 안전

공감적 말투를 감정으로 오해할 때 생기는 과신·의존·안전 판단 오류를 장문 대화 맥락에서 짚는다.

Aionda

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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

LLM의 그럴듯한 수학 오답

LLM-검증기 수렴 프레임워크

에이전트 안전 커널의 쟁점

영화문법 비디오캡셔닝의 과제

HOLMES, 논리 추론의 시험대

AI 평가가능성 격차

RLHF와 사회선택의 쟁점

의도형 통신망과 에이전트 AI

영국, 범용 하드웨어 AI 실험

AI와 페르미 역설, L의 의미

LLM 의인화와 장문 안전