단일 정답을 넘는 후학습
언어모델 후학습이 다중 정답 분포를 단일 답으로 수축시키는 문제와 새 평가 기준을 짚는다.
언어모델 후학습이 다중 정답 분포를 단일 답으로 수축시키는 문제와 새 평가 기준을 짚는다.
RAG에서 프롬프트 인젝션과 데이터 포이즈닝이 결합될 때의 보안 위험과 대응 과제를 짚는다.
광고 추천의 멀티모델 환경에서 템플릿 기반 개발로 운영 복잡도와 비용을 낮추는 접근을 다룬다.
유아의 저데이터 시각 학습이 개념, 인과, 예측을 묶어 AI 비전과 로보틱스 설계를 바꾸는 이유를 짚는다.
3D 기하와 전파 인과를 함께 학습해 현장 일반화를 노리는 무선 월드모델 접근을 짚는다.
에이전트 보안은 방어 점수보다 실행 출처 추적이 핵심이다. 생성·핸드오프·권한 경로를 함께 봐야 한다.
LLM 에이전트를 정적 워크플로가 아닌 실행 중 바뀌는 계산 그래프로 보고 비용·지연·통제를 함께 설계한다.
Minibal은 상대 모델링 없이도 사람과 균형 있게 겨루는 게임 AI 가능성을 제시한다.
LLM 입력에서 지시문과 데이터를 분리하는 마크업 제안과 구조화 인터페이스의 의미를 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
사법 AI의 핵심은 성능보다 인간-기계 결합, 권고 수용 방식, 감사와 TEVV 체계다.
의료 AI 로봇 도입의 핵심은 성능보다 책임, 검증, 모니터링 체계라는 점을 짚는다.
MLLM의 세그멘테이션 표현이 어댑터에서 약해지고 LLM 어텐션으로 회복되는 과정을 분석한다.
회의실 중심 화자 분할이 영화·TV로 확장되며 오프스크린 발화와 자막 불일치 대응이 핵심 과제가 된다.
LLM 기반 바이너리 취약점 분석에서 긴 추론 길이보다 탐색 구조와 검증 가능성이 더 중요하다는 쟁점을 다룬다.
에이전트 거버넌스를 정적 규칙이 아닌 실행 경로와 개입 시점 중심으로 재정의하는 흐름을 짚는다.
사무·행정 직무의 AI 노출도와 자동화 압력, 인간 책임이 남는 과업 재설계 원칙을 짚는다.
원시 EEG 반출 없이 실험 요약만으로 LLM이 신경망 탐색을 돕는 데이터-로컬 워크플로를 짚는다.
같은 예측을 내는 모델도 설명은 달라질 수 있다. XAI의 신뢰성과 감사 기준 재점검이 필요하다.
LLM과 계산 논증을 결합해 AI를 대신 판단하는 도구가 아닌 함께 따지는 시스템으로 바꾸는 쟁점을 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
교육 AI 성능은 모델 크기보다 역할, 스킬, 도구, 교사 전문성 주입 같은 설계 축이 좌우할 수 있다.
요약·번역 같은 무해 과업에서 유해 입력을 어디까지 처리할지, LLM 안전 경계를 짚는다.