출처2026년 8월 29일2026-08-293분Verified
ANTShapes는 난이도 통제 벤치마크다
ANTShapes를 저전력 엣지 AI 성과가 아니라 Unity 기반 절차 생성으로 조건별 SNN 분류 취약성을 확인하는 벤치마크로 해석해야 하는 이유를 정리한다.
출처2026년 8월 23일2026-08-233분Verified
장기 자율 에이전트 하네스 평가법
AVO 사례를 바탕으로 장기 자율 에이전트 도입 시 단일 모델 성능보다 상태 보존, 실패 복구, 실행 루프, 감독 구조를 먼저 검증해야 하는 이유와 평가 질문을 정리한다.
출처2026년 8월 8일2026-08-083분Verified
산업 LLM 아키텍처 선택 기준
폐수처리 시뮬레이터 기반 비교 실험을 바탕으로 라이브 오라클, 구조화 파라미터 주입, 검색 기반 방식의 정확도·지연시간·이식성 차이를 정리해 산업 LLM 도입 시 판단 기준을 제시한다.
출처2026년 8월 4일2026-08-043분Verified
KC-Agent로 보는 드리프트 대응
프로덕션 ML에서 드리프트 이후 재학습만 반복할지, 과거 수정 전략 재사용과 증분 검증을 자동화할지 판단하는 기준을 제시한다.
출처2026년 8월 2일2026-08-022분Verified
LLM 가격 인하와 실현 단가 계산
LLM 가격 인하를 사용자 수 신호가 아니라 워크로드별 실현 단가 변화로 판단하는 방법을 제시하고, 폐쇄형 API·오픈소스·자체 호스팅 선택 기준을 정리합니다.
출처2026년 7월 29일2026-07-293분Verified
Penelope의 지연시간과 감사성 트레이드오프
Penelope가 긴 CoT 출력 없이 구조화 추론 지연시간을 줄일 수 있는 조건과, 그 대신 중간 추론 가시성을 잃는 제품·플랫폼 관점의 채택 리스크를 정리한다.
출처2026년 7월 23일2026-07-232분Verified
AI 크레딧이 연구 인프라가 될 때 확인할 4가지
Google의 Genesis Mission 지원을 사례로, 공공 연구기관이 AI 토큰과 클라우드 크레딧을 받을 때 비용보다 먼저 확인해야 할 데이터 권리, 재현성, 이전 가능성, 종료 비용을 정리한다.
커뮤니티2026년 7월 18일2026-07-183분Verified
LLM 거절 성향의 차이
모델별 거절 임계값과 맥락 해석 차이가 과도한 거절과 응답 품질에 미치는 영향을 짚는다.
자료 모음2026년 7월 13일2026-07-132분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-13
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 7월 13일2026-07-132분Verified
디지털 트윈 협업의 힘
이기종 LLM 로봇 팀의 협업을 디지털 트윈으로 조정해 통신량과 지연을 줄이는 접근을 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 13일2026-07-133분Verified
기업용 AI 도입의 진짜 우선순위
기업용 생성형 AI의 핵심은 답변 품질보다 데이터 통제, 권한, 감사, 커넥터 운영 설계에 있다.
커뮤니티2026년 7월 13일2026-07-133분Verified
고위험 AI, 인간 감독의 조건
EU AI Act Article 14를 바탕으로 고위험 AI의 인간 감독 요건과 반자동 운영 구조의 핵심을 짚는다.
출처2026년 7월 13일2026-07-133분Verified
장문맥 LLM의 진짜 병목
장문맥 LLM의 핵심은 지원 길이가 아니라 긴 입력에서 근거를 정확히 찾아 쓰는 능력과 지연시간의 균형이다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
AI 병목, GPU보다 메모리
AI 인프라 병목이 GPU에서 HBM·서버 메모리로 옮겨갈 가능성과 투자자가 봐야 할 공급 리스크를 짚는다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
의료 LLM 평가의 전환
의료 LLM을 정답률이 아닌 임상 추론 역량으로 재평가하자는 서베이의 핵심을 정리한다.
출처2026년 7월 12일2026-07-123분Verified
LLM 구조적 프루닝의 새 기준
구조적 프루닝의 점수 체계를 재설계해 정확도 손실과 추론 부담을 함께 줄이려는 논문을 살핀다.
커뮤니티2026년 7월 11일2026-07-113분Verified
의인화 프롬프트와 안전성
의인화·정서 강화·역할 프레이밍이 모델의 거부율과 안전 응답을 어떻게 바꾸는지 공식 문서와 함께 짚는다.
커뮤니티2026년 7월 11일2026-07-113분Verified
LLM 점수와 AGI의 거리
LLM 성능 향상이 AGI 전조인지, 외부 도구·기억·계획 결합의 결과인지 공개 자료로 짚는다.
출처2026년 7월 11일2026-07-113분Verified
EgoWAM, 인간 비디오로 로봇 학습
인간 1인칭 비디오를 로봇 조작에 쓸 때, 행동 복제보다 장면 변화 예측이 더 잘 전이되는지 묻는 EgoWAM 분석
출처2026년 7월 11일2026-07-114분Verified
IG-Bench와 연구 계보 추론
IG-Bench는 과학 아이디어의 계보와 메커니즘 계승을 추적해 AI 평가 기준을 바꾸려는 벤치마크다.
출처2026년 7월 11일2026-07-114분Verified
LLM 안전분석기도 검증하라
STPA 산출물보다 LLM 분석기 자체 검증이 왜 필요한지와 meta-STPA의 의미를 짚는다.
출처2026년 7월 11일2026-07-113분Verified
LLM 합의는 정확한가
LLM 합의율을 정확도의 대리 지표로 쓰는 관행에 상관 오류와 동시 오답 비율 관점에서 의문을 제기한다.
자료 모음2026년 7월 10일2026-07-101분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-10
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
커뮤니티2026년 7월 10일2026-07-103분Verified
코딩 에이전트의 드리프트 통제
장기 자율 코딩의 핵심은 추론 강화보다 드리프트 통제와 명세 고정, 검토 절차 설계에 있다.