출처2026년 5월 28일2026-05-283분Verified
전자상거래 분쟁 AI 평가
CyberJurors는 전자상거래 분쟁에서 다회차·멀티모달 증거와 플랫폼 규칙 적응을 함께 평가한다.
커뮤니티2026년 5월 28일2026-05-283분Verified
멀티모달 AI, 그래프는 믿을까
멀티모달 AI의 차트·도표 해석 한계와 연구·검토 업무에서 필요한 교차검증 원칙을 짚는다.
커뮤니티2026년 5월 28일2026-05-283분Verified
AI 수직통합의 진짜 병목
AI 수직통합의 핵심은 칩보다 훈련 스택 통제다. 지연, 처리량, 활용률, 복구가 경쟁력을 가른다.
출처2026년 5월 23일2026-05-234분Verified
표 QA, 셀 근거까지 검증
표 질의응답에서 셀 탐색과 추론 단계를 구조화해 정답률뿐 아니라 근거 경로 검증까지 강화하는 접근을 다룬다.
출처2026년 5월 21일2026-05-213분Verified
MOCHA로 본 스킬 최적화
MOCHA는 에이전트 스킬을 다중 필드 아티팩트로 보고, 플랫폼 제약까지 함께 최적화해야 함을 보여준다.
출처2026년 5월 20일2026-05-204분Verified
주장 검증의 삼진 분류
의료·금융의 주장 검증에서 이진 판정 대신 삼진 분류와 설명 가능한 논증 구조를 제안한 연구.
출처2026년 4월 3일2026-04-034분Verified
질문 맞춤형 VLM 압축
사람 눈보다 질문 단서 보존에 맞춘 VLM 이미지 압축 흐름과 비트레이트 절감 의미를 짚는다.
출처2026년 3월 27일2026-03-273분Verified
수학계가 AI를 다루는 기준
수학과 AI의 관계를 가치·실천·교육·기술·윤리 관점에서 짚고 학술 자율성의 기준을 묻는다.
출처2026년 3월 27일2026-03-273분Verified
확률형 AI의 진짜 병목
확률형 신뢰 AI의 병목을 연산보다 메모리·난수 이동에서 재해석한 관점과 설계 점검 기준.
출처2026년 3월 27일2026-03-273분Verified
유아 시각 학습이 AI에 주는 힌트
유아의 저데이터 시각 학습이 개념, 인과, 예측을 묶어 AI 비전과 로보틱스 설계를 바꾸는 이유를 짚는다.
출처2026년 3월 27일2026-03-273분Verified
무선 월드모델의 핵심
3D 기하와 전파 인과를 함께 학습해 현장 일반화를 노리는 무선 월드모델 접근을 짚는다.
출처2026년 3월 26일2026-03-264분Verified
LLM 에이전트 계산 그래프
LLM 에이전트를 정적 워크플로가 아닌 실행 중 바뀌는 계산 그래프로 보고 비용·지연·통제를 함께 설계한다.
출처2026년 3월 20일2026-03-203분Verified
사법 AI, 권고보다 결합
사법 AI의 핵심은 성능보다 인간-기계 결합, 권고 수용 방식, 감사와 TEVV 체계다.
출처2026년 3월 20일2026-03-203분Verified
의료 AI 로봇, 성능보다 책임
의료 AI 로봇 도입의 핵심은 성능보다 책임, 검증, 모니터링 체계라는 점을 짚는다.
출처2026년 3월 20일2026-03-203분Verified
장기 추론과 바이너리 분석
LLM 기반 바이너리 취약점 분석에서 긴 추론 길이보다 탐색 구조와 검증 가능성이 더 중요하다는 쟁점을 다룬다.
출처2026년 3월 18일2026-03-183분Verified
같은 예측, 다른 설명의 함정
같은 예측을 내는 모델도 설명은 달라질 수 있다. XAI의 신뢰성과 감사 기준 재점검이 필요하다.
출처2026년 3월 18일2026-03-184분Verified
AI, 대신 판단 말고 함께 추론
LLM과 계산 논증을 결합해 AI를 대신 판단하는 도구가 아닌 함께 따지는 시스템으로 바꾸는 쟁점을 짚는다.
출처2026년 3월 14일2026-03-143분Verified
교육 AI, 모델보다 설계
교육 AI 성능은 모델 크기보다 역할, 스킬, 도구, 교사 전문성 주입 같은 설계 축이 좌우할 수 있다.
출처2026년 3월 13일2026-03-133분Verified
멀티에이전트 조정의 동역학
멀티에이전트 조정을 환경 메모리·인센티브·피드백 루프로 읽는 최소 이론과 실전 시사점.
출처2026년 3월 13일2026-03-134분Verified
오토인코더 의존성 추정기
오토인코더의 입력·잠재표현·복원 간 의존성을 더 안정적으로 재는 새 추정기와 상호정보량의 한계를 짚는다.
출처2026년 3월 12일2026-03-124분Verified
에이전트형 AI의 능동적 AIBOM
SBOM의 한계를 넘어 에이전트형 AI의 런타임·드리프트·악용 맥락을 기록하는 AIBOM을 다룹니다.
출처2026년 3월 12일2026-03-123분Verified
적대적 예제와 NIDS 강건성
ML 기반 NIDS는 FGSM·GAN 적대적 예제로 우회될 수 있다. 앙상블로 강건성 평가 필요.
출처2026년 3월 12일2026-03-123분Verified
AI 공저가 바꾸는 글쓰기와 의견
AI 공저는 글쓰기 절차를 반응형으로 바꾸고, 2~4점의 설득 효과처럼 사후 의견까지 이동시킨다.
출처2026년 3월 12일2026-03-124분Verified
산업 LLM 환각, 재현성으로 본다
산업 현장 LLM 환각을 정확도보다 재현성 문제로 보고, 출력 분산을 줄이는 5가지 프롬프트 전략을 비교한다.