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LLM과 계산 논증을 결합해 AI를 대신 판단하는 도구가 아닌 함께 따지는 시스템으로 바꾸는 쟁점을 짚는다.

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출처2026년 3월 14일2026-03-14

교육 AI, 모델보다 설계

교육 AI 성능은 모델 크기보다 역할, 스킬, 도구, 교사 전문성 주입 같은 설계 축이 좌우할 수 있다.

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출처2026년 3월 13일2026-03-13

멀티에이전트 조정의 동역학

멀티에이전트 조정을 환경 메모리·인센티브·피드백 루프로 읽는 최소 이론과 실전 시사점.

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출처2026년 3월 13일2026-03-13

오토인코더 의존성 추정기

오토인코더의 입력·잠재표현·복원 간 의존성을 더 안정적으로 재는 새 추정기와 상호정보량의 한계를 짚는다.

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출처2026년 3월 12일2026-03-12

에이전트형 AI의 능동적 AIBOM

SBOM의 한계를 넘어 에이전트형 AI의 런타임·드리프트·악용 맥락을 기록하는 AIBOM을 다룹니다.

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출처2026년 3월 12일2026-03-12

적대적 예제와 NIDS 강건성

ML 기반 NIDS는 FGSM·GAN 적대적 예제로 우회될 수 있다. 앙상블로 강건성 평가 필요.

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출처2026년 3월 12일2026-03-12

AI 공저가 바꾸는 글쓰기와 의견

AI 공저는 글쓰기 절차를 반응형으로 바꾸고, 2~4점의 설득 효과처럼 사후 의견까지 이동시킨다.

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출처2026년 3월 12일2026-03-12

산업 LLM 환각, 재현성으로 본다

산업 현장 LLM 환각을 정확도보다 재현성 문제로 보고, 출력 분산을 줄이는 5가지 프롬프트 전략을 비교한다.

hardware

출처2026년 3월 12일2026-03-12

양자 프로브로 최적화하는 RF 센싱

RF 채널을 센서로 재해석하고 양자 프로브까지 학습해 5ms 제약 내 성능을 본다.

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출처2026년 3월 12일2026-03-12

UniPINN으로 보는 멀티플로우 PINN 병목

멀티플로우 PINN 확장 시 공유/개별 표현, 간섭, 손실 스케일 문제를 UniPINN으로 정리.

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출처2026년 3월 11일2026-03-11

실행 코드 스킬 라이브러리

스킬을 프롬프트가 아닌 실행 함수 코드로 정의해 생성·실행·업데이트·저장 루프로 축적한다.

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출처2026년 3월 11일2026-03-11

VLM 실패를 만드는 퍼징 강화학습

FuzzingRL은 퍼징+강화 파인튜닝으로 VLM 오답 질문을 자동 생성해 실패 모드를 찾는다.

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출처2026년 3월 11일2026-03-11

실종 수색, RL+LLM QA 3층 설계

비정형 문서를 스키마화해 마코프 리스크 표면과 RL 수색정책을 만들고 LLM이 QA로 점검한다.

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출처2026년 3월 11일2026-03-11

실종수사 위한 멀티 LLM 합의 워크플로

실종아동 수사에서 멀티 LLM과 합의 엔진으로 불일치를 줄이고 TEVV 중심 운영을 제안.

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출처2026년 3월 11일2026-03-11

OCL에서 라우팅으로 망각 줄이기

OCL 스트림에서 PEFT 한계를 점검하고 라우팅·게이팅으로 망각과 지연을 관리한다.

hardware

커뮤니티2026년 3월 11일2026-03-11

자기증폭 R&D와 얼라인먼트 페이킹 12%

AI 자기증폭 R&D 루프가 커질수록 12% 얼라인먼트 페이킹 위험이 커져 TEVV·독립검토·모니터링이 핵심이다.

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출처2026년 3월 11일2026-03-11

의료 LLM 편향, SDoH 교차성 평가

의료 LLM 권고는 성별·보험·주거 등 SDoH 교차성에 따라 달라질 수 있어 배포 전 시나리오 테스트와 거부율 측정이 필요하다.

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출처2026년 3월 10일2026-03-10

병리 AI, 벤치마크와 현장 사이

병리 AI의 벤치마크-현장 갭과 외부검증·드리프트 감시·감사로그 등 운영요건을 정리.

hardware

커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-10

확률형 다중응답, logprobs와 자기평가 구분

logprobs와 자연어 확률은 다르다. 다중후보 프롬프트의 신뢰도 표기와 실험법을 정리한다.

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출처2026년 3월 10일2026-03-10

RAG-Driver로 자율주행 설명 그라운딩

RAG-Driver는 검색된 전문가 시연으로 주행 설명을 그라운딩하지만 평가는 BLEU·METEOR·CIDEr 중심이다.

hardware

커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-10

코드 통합 LLM 평가, 스펙보다 루브릭

컨텍스트·출력 한도 비교를 넘어, 과업 분해와 빌드·테스트로 재현 가능한 코드 통합 평가 설계.

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출처2026년 3월 10일2026-03-10

RM-R1: 추론 후 채점 보상모델

RM-R1은 보상모델이 추론 후 채점하도록 설계해 공개 벤치마크 성능을 최대 4.9% 개선한다.

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커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-10

AI API 운영정책 3종 세트 체크

OAuth/OIDC, 레이트·스펜드 한도, 티어별 모델 접근이 비용·보안·품질을 좌우한다.

hardware

공식/신뢰2026년 3월 10일2026-03-10

Ulysses로 긴 컨텍스트 병목 줄이기

Ulysses 시퀀스 병렬화로 긴 컨텍스트 학습의 VRAM·통신 병목을 분산하고 처리량을 비교 측정한다.

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AI, 대신 판단 말고 함께 추론

교육 AI, 모델보다 설계

멀티에이전트 조정의 동역학

오토인코더 의존성 추정기

에이전트형 AI의 능동적 AIBOM

적대적 예제와 NIDS 강건성

AI 공저가 바꾸는 글쓰기와 의견

산업 LLM 환각, 재현성으로 본다

양자 프로브로 최적화하는 RF 센싱

UniPINN으로 보는 멀티플로우 PINN 병목

실행 코드 스킬 라이브러리

VLM 실패를 만드는 퍼징 강화학습

실종 수색, RL+LLM QA 3층 설계

실종수사 위한 멀티 LLM 합의 워크플로

OCL에서 라우팅으로 망각 줄이기

자기증폭 R&D와 얼라인먼트 페이킹 12%

의료 LLM 편향, SDoH 교차성 평가

병리 AI, 벤치마크와 현장 사이

확률형 다중응답, logprobs와 자기평가 구분

RAG-Driver로 자율주행 설명 그라운딩

코드 통합 LLM 평가, 스펙보다 루브릭

RM-R1: 추론 후 채점 보상모델

AI API 운영정책 3종 세트 체크

Ulysses로 긴 컨텍스트 병목 줄이기