출처2026년 3월 11일2026-03-114분Verified
OCL에서 라우팅으로 망각 줄이기
OCL 스트림에서 PEFT 한계를 점검하고 라우팅·게이팅으로 망각과 지연을 관리한다.
커뮤니티2026년 3월 11일2026-03-114분Verified
자기증폭 R&D와 얼라인먼트 페이킹 12%
AI 자기증폭 R&D 루프가 커질수록 12% 얼라인먼트 페이킹 위험이 커져 TEVV·독립검토·모니터링이 핵심이다.
출처2026년 3월 11일2026-03-113분Verified
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.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
병리 AI, 벤치마크와 현장 사이
병리 AI의 벤치마크-현장 갭과 외부검증·드리프트 감시·감사로그 등 운영요건을 정리.
커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
확률형 다중응답, logprobs와 자기평가 구분
logprobs와 자연어 확률은 다르다. 다중후보 프롬프트의 신뢰도 표기와 실험법을 정리한다.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
RAG-Driver로 자율주행 설명 그라운딩
RAG-Driver는 검색된 전문가 시연으로 주행 설명을 그라운딩하지만 평가는 BLEU·METEOR·CIDEr 중심이다.
커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
코드 통합 LLM 평가, 스펙보다 루브릭
컨텍스트·출력 한도 비교를 넘어, 과업 분해와 빌드·테스트로 재현 가능한 코드 통합 평가 설계.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
RM-R1: 추론 후 채점 보상모델
RM-R1은 보상모델이 추론 후 채점하도록 설계해 공개 벤치마크 성능을 최대 4.9% 개선한다.
커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-105분Verified
AI API 운영정책 3종 세트 체크
OAuth/OIDC, 레이트·스펜드 한도, 티어별 모델 접근이 비용·보안·품질을 좌우한다.
공식/신뢰2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
Ulysses로 긴 컨텍스트 병목 줄이기
Ulysses 시퀀스 병렬화로 긴 컨텍스트 학습의 VRAM·통신 병목을 분산하고 처리량을 비교 측정한다.
커뮤니티2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
Copilot Cowork, 실행 루프의 전환
Copilot Cowork는 장시간·다단계 작업을 실행 루프로 관리해 AI 경쟁을 바꾼다.
출처2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
PCN 고정점 수렴과 BP 근사
PCN의 반복 추론과 고정점 수렴이 BP 동등/근사 및 계산 병목·병렬성에 미치는 의미를 정리.
출처2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
프롬프트 그룹으로 세그멘테이션 안정화
동일 의미 프롬프트의 마스크 변동을 줄이는 그룹 일관성 학습과 제로샷 Dice 개선을 정리.
커뮤니티2026년 3월 8일2026-03-084분Verified
벤치 점수 집착을 넘는 평가 프레임
벤치 점수 0.1 논쟁의 함정을 짚고, 재현 가능한 다중지표·로드맵 기반 모델 선택법을 제시한다.
커뮤니티2026년 3월 8일2026-03-084분Verified
LLM과 과학모델 결합의 평가 루프
LLM은 설계·조정, 과학모델은 제약·평가를 맡아 재귀 최적화를 만든다.
커뮤니티2026년 3월 8일2026-03-084분Verified
4비트 양자화 PPL 역전의 조건
4비트 양자화에서 PPL이 FP16보다 낮아질 수 있는 조건과 재현 검증 절차를 정리한다.
커뮤니티2026년 3월 8일2026-03-083분Verified
술자리 AI 얘기, 길어지는 이유와 대처
음주가 반응 억제를 낮춰 AI 설명이 길어질 때, 분위기를 지키는 대화 규칙을 제안한다.
커뮤니티2026년 3월 8일2026-03-083분Verified
커스텀 지침 페르소나가 흔들리는 이유
Model Spec의 체인 오브 커맨드와 정책 충돌로 페르소나·사고 규칙이 흔들린다. 우선순위·예외·fallback으로 재현성을 높인다.
커뮤니티2026년 3월 7일2026-03-073분Verified
CAPTCHA의 보안-마찰 역설
CAPTCHA는 맥락에 따라 마찰이 달라지고, ML 우회로 보안 대비 비용이 커진다.
출처2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
제로샷 MLLM VAD 신뢰성 점검
MLLM 제로샷 VAD의 오탐·미탐, 프롬프트·클립 길이(1–3초) 영향과 점검법을 정리.
출처2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
불확실성으로 로봇 권한 조절
딥러닝 인지 불확실성을 자율성 게이팅 신호로 써 반자율·텔레옵을 전환하는 SPIRIT 접근.
커뮤니티2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
신모델 과신을 줄이는 검증 언어
신모델 과신·의인화·환각을 줄이기 위해 주장-근거-검증으로 업무를 쪼개는 방법.
출처2026년 3월 7일2026-03-073분Verified
LegalBench로 보는 법률 AI 감사가능성
LegalBench로 법률 LLM을 평가하고, 정당화·감사가능성을 논증 구조로 설계하는 방법을 정리한다.
출처2026년 3월 7일2026-03-073분Verified
Logi-PAR: 임상 PAR에 미분가능 규칙
Logi-PAR은 임상 PAR에 미분가능 논리 규칙을 넣어 규칙 추적과 반사실 개입으로 설명·감사를 강화한다.