커뮤니티2026년 6월 3일2026-06-034분Verified
AI 인프라 투자사이클 전환
증설 중심 AI 인프라가 유지·교체·업그레이드 국면으로 이동하는 신호를 현금, 감가상각, 운영 기준으로 짚는다.
출처2026년 6월 3일2026-06-033분Verified
단백질 AI 평가의 전환
TadA-Bench는 단백질 AI를 예측 점수보다 실험 선택과 순서 결정 능력으로 다시 평가하자고 제안한다.
출처2026년 6월 3일2026-06-033분Verified
StepFinder와 실패 귀속
StepFinder가 멀티에이전트 연쇄 실패의 근본 원인 스텝을 찾는 문제와 의미를 짚는다.
출처2026년 6월 2일2026-06-023분Verified
임상 AI 문서와 낙인 언어
앰비언트 AI 임상 초안과 의사 최종본을 비교해 낙인 언어 변화와 편향 검토 필요성을 짚는다.
출처2026년 6월 2일2026-06-023분Verified
해석보다 중요한 검증 규칙
기계적 해석가능성의 핵심 쟁점이 해석 자체보다 감사·재현 가능한 검증 규칙에 있음을 짚는다.
출처2026년 6월 2일2026-06-024분Verified
계산수학 AI의 핵심은 루프
계산수학 AI는 정답률보다 수치실험, 검증, 재시도 루프의 완수력이 더 중요하다.
출처2026년 6월 2일2026-06-024분Verified
TriLens 환각 조기탐지
TriLens가 레이어별 엔트로피로 환각 징후를 조기 탐지하는 화이트박스 접근의 의미와 한계를 짚는다.
자료 모음2026년 6월 1일2026-06-011분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-01
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
CHECKMATE와 알고리즘 진화
정답 형식과 설명만으로 조합최적화 알고리즘 코드를 진화시키는 CHECKMATE의 의미와 한계를 짚는다.
출처2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
코드골프 벤치의 함정
CodeGolf Bench가 60개 언어에서 LLM의 간결한 코드 생성을 평가하지만 실무 생산성과는 구분해 봐야 한다.
출처2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
국가별 생성형 AI 사용 격차
국가 소득과 언어 환경에 따라 생성형 AI의 교육·활용 목적이 어떻게 달라지는지 짚는다.
출처2026년 6월 1일2026-06-014분Verified
LLM 신뢰성의 운영 패치
범용 신뢰성보다 운영 경계 안의 패치별 통제와 실패 관리가 중요하다는 논문 분석.
출처2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
SCALE, 웹 에이전트의 자가탐색
SCALE은 웹 에이전트가 전문가 시연 의존을 줄이고 자기탐색·자기평가로 학습할 수 있는지 짚는다.
출처2026년 6월 1일2026-06-014분Verified
따뜻한 AI, 더 설득적일까
개인화와 따뜻한 표현이 AI 신뢰·설득·의존에 미치는 영향을 실험 결과 중심으로 짚는다.
커뮤니티2026년 6월 1일2026-06-013분Verified
AI는 왜 가사를 멈출까
AI가 가사·장문 원문 재현을 막고, 사용자 제공 텍스트 변환은 허용하는 이유를 짚는다.
자료 모음2026년 5월 31일2026-05-313분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-05-31
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
AI 글쓰기 평가는 누가 정하나
AI 글 품질은 생성력만이 아니라 숙련도·맥락·검수 기준에 따라 달라진다.
커뮤니티2026년 5월 31일2026-05-313분Verified
번역과 이미지 AI의 다른 잣대
번역과 이미지 생성 AI가 다른 평가를 받는 이유를 데이터 권리, 직무 구조, 노동·지재권 관점에서 짚는다.
자료 모음2026년 5월 30일2026-05-302분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-05-30
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
규제 QA의 인용 폐쇄
규제 QA에서 답변 정확도보다 규칙별 출처 귀속과 인용 폐쇄의 중요성을 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
DistractionIF와 RAG 취약점
외부 문서의 지시문형 잡음을 명령으로 오인하는 RAG 취약점과 대응 우선순위를 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
해양 납 데이터, LLM이 읽다
전문가 가이드형 LLM 에이전트로 해양 납·동위원소 문헌 데이터를 구조화하는 접근을 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
PRO-CUA, 단계 보상의 전환
PRO-CUA는 브라우저 에이전트를 trajectory 보상 대신 단계별 process reward로 학습시키는 구조를 제안한다.
커뮤니티2026년 5월 30일2026-05-304분Verified
AI 한도 재판매의 경계
개인 구독과 API의 과금·계약 구조 차이와 AI 한도 재판매의 정책·보안 리스크를 짚는다.