AI 자료 모음 (24h) - 2026-07-01
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
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모델 평가는 성능만으로 부족하다. 쿼터·처리량·가격까지 함께 봐야 실사용 가치를 판단할 수 있다.
공공 AI 공시가 문서 존재에 그칠 때 책임성은 약해진다. 의미 있는 정보 기준을 짚는다.
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Anthropic의 Claude Science는 모델 경쟁보다 연구 도구·데이터·검토 흐름 통합에 초점을 맞춘다.
애플 조기 보안패치 보도를 통해 AI 시대에 더 중요해진 패치 배포 속도와 운영 리듬 변화를 짚는다.
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상충 출처 속 단일·복수 정답을 LLM으로 융합하는 논문과 RAG 적용 포인트를 짚는다.
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포인트클라우드 기반 predictor로 클러터 환경의 실패 경로를 사전 선별하는 모션 플래닝 연구를 다룬다.
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노이즈 입력과 반복 호출 앙상블로 블랙박스 AI 안정성을 높이되 비용·σ 구간 한계를 함께 짚는다.
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Chinchilla와 Pile 사례로 본 LLM 성능의 핵심 변수: 모델 크기보다 데이터 규모·품질·정제가 더 중요할 수 있다.
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Anthropic와 미국 정부 갈등의 핵심을 AI 안전성, 배포 통제, 국가안보 관점에서 짚는다.
무료 청소·요리 대가로 집안 데이터를 모으는 실험과 로봇 학습의 프라이버시 쟁점을 짚는다.
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광네트워크 ReAct 에이전트에서 도메인 특화 복합 도구가 정답성과 토큰 효율을 함께 높인 사례를 다룬다.
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