커뮤니티2026년 2월 25일2026-02-254분Verified
대화형 AI 과도한 순응과 불확실성 원칙
과도한 순응이 확신을 부풀려 신뢰를 해치는 과정과, 불확실성 명시·유보 원칙을 정리.
가이드2026년 2월 17일2026-02-174분Verified
에이전트 메모리: 삭제·만료·감사 설계
에이전트 메모리는 UX가 아니라 프라이버시·보안 기능이다. 저장보다 삭제·만료·감사 로그를 먼저 설계하자.
커뮤니티2026년 2월 17일2026-02-174분Verified
멀티플랜 전환으로 한도 회피? 리스크 점검
메시지 캡·API 레이트 리밋을 계정 전환으로 분산할 때 약관·보안·자동화 제한 리스크를 점검한다.
가이드2026년 2월 17일2026-02-173분Verified
툴 호출 에이전트, 실행 전 검증이 핵심
툴 호출은 실행이다. JSON 유효성만으론 부족하니 strict 스키마, allowed_tools, refusal·상태 검증을 게이트로 둔다.
커뮤니티2026년 2월 17일2026-02-174분Verified
대화형 AI의 동조 편향, sycophancy 리스크
대화형 AI의 동조 편향(sycophancy)이 공식 문서·평가에서 품질/정렬 리스크로 다뤄지는 이유와 대응법.
커뮤니티2026년 2월 17일2026-02-174분Verified
디지털 지능, 인간 초월의 조건들
속도·복제·업데이트가 일반지능으로 이어지는 조건을 스케일링·g·병목 관점에서 점검.
커뮤니티2026년 2월 16일2026-02-165분Verified
에이전트 실행 루프, 자가구현의 대가
에이전트 실행 루프를 자가구현할 때 필요한 신뢰성 패턴과 평가·로그 기준을 정리한다.
가이드2026년 2월 16일2026-02-163분Verified
한국어 LLM 선택, 성능보다 데이터 조건
한국어 LLM 도입은 모델명보다 학습 사용, 보관 기간, 리전 저장·처리 조건을 먼저 점검해야 한다.
가이드2026년 2월 16일2026-02-164분Verified
규제 대응은 완독보다 증빙 산출물
규제는 의도보다 증빙이 핵심이다. 데이터 흐름, 자동결정 로그, 14세 미만 동의를 산출물로 고정하라.
커뮤니티2026년 2월 16일2026-02-164분Verified
감시 AI 요청 대응 설계와 증적
정부 감시·법집행 AI 요청에 대비해 절차, 최소수집·보관, 감사증적을 설계로 묶는다.
커뮤니티2026년 2월 16일2026-02-164분Verified
장기기억·지속학습·재귀개선 설계
RAG와 파라미터 업데이트의 비용·리스크를 비교하고 재귀개선 검증 체계를 정리한다.
커뮤니티2026년 2월 16일2026-02-164분Verified
리더보드 격차 축소, 착시와 검증
리더보드 상위권 점수 차이가 작을수록 오차와 평가조건 변화가 커진다. 3~6개월 추세는 검증이 필요하다.
커뮤니티2026년 2월 15일2026-02-154분Verified
AI 코딩 도구, 확장·권한이 성패 가른다
AI 코딩 도구는 모델 품질뿐 아니라 도구 호출·에이전트·권한 설계가 보안과 팀 속도를 좌우한다.
가이드2026년 2월 15일2026-02-154분Verified
오픈소스 LLM 서빙 런타임 선택법
연속 배칭·스트리밍·KV 캐시로 TTFT/TBT와 처리량이 달라진다. 점검 기준을 정리.
가이드2026년 2월 15일2026-02-154분Verified
LLM 추론 지연 분해와 최적화
LLM 지연을 queue/compute·prefill/decode로 나눠 계측하고 배치·KV캐시·양자화를 조정하는 방법
커뮤니티2026년 2월 15일2026-02-154분Verified
AI 격차가 관계를 망치는 순간
AI 지식 격차가 서열·설교·고립으로 번지는 이유와 5요소·NVC·MI로 대화 구조를 재설계한다.
커뮤니티2026년 2월 15일2026-02-153분Verified
가족 AI 온보딩과 데이터 안전 규칙
가족 내 AI 사용 격차를 설득 대신 계정·권한·복구, 안전 규칙, 과제 템플릿으로 줄이는 방법.
가이드2026년 2월 15일2026-02-154분Verified
온디바이스 AI: 최적화와 트레이드오프
온디바이스 AI의 경계 재정의와 NPU, 양자화·증류의 정확도 손실, 하이브리드 PoC 가이드.
가이드2026년 2월 15일2026-02-154분Verified
LLM 라우팅/캐스케이딩 운영 핵심
요청을 분류해 품질·비용·지연시간과 안전 기준을 함께 고려하는 LLM 라우팅 설계법.
가이드2026년 2월 15일2026-02-153분Verified
RAG reranking, 왜 쓰고 어떻게 실험할까
RAG top-K 뒤 reranking으로 상위 결과를 재정렬해 NDCG@10 개선과 비용·지연 트레이드오프를 평가한다.
커뮤니티2026년 2월 15일2026-02-154분Verified
무료·유료 LLM 품질 격차의 진짜 원인
무료·유료 체감 품질은 모델보다 레이트리밋, 우선처리, 컨텍스트, 기능 접근권에서 갈린다.
커뮤니티2026년 2월 14일2026-02-144분Verified
에이전트 성과를 가르는 하네스 설계
모델보다 툴·권한·세션 운영 등 하네스가 에이전트 완주율과 품질을 좌우한다.
커뮤니티2026년 2월 14일2026-02-144분Verified
AI 코딩 시대, CS의 중심이 바뀐다
AI 코딩 도구 확산으로 CS 학습이 작성에서 이해·검증·설계로 이동한다.
커뮤니티2026년 2월 14일2026-02-144분Verified
AI 리스크를 세 축으로 분해하기
AI 우려를 task 자동화, 고위험 투명성·감사, 안전 TEVV로 나눠 도입 요건을 정리한다.