출처2026년 3월 11일2026-03-114분Verified
의료 DC, 결정트리·Cox로 확장
의료 DC를 결정트리·Cox 회귀로 확장하고 DP+제로오더로 안전한 합성 데이터 공유를 논한다.
출처2026년 3월 11일2026-03-114분Verified
OCL에서 라우팅으로 망각 줄이기
OCL 스트림에서 PEFT 한계를 점검하고 라우팅·게이팅으로 망각과 지연을 관리한다.
커뮤니티2026년 3월 11일2026-03-114분Verified
자기증폭 R&D와 얼라인먼트 페이킹 12%
AI 자기증폭 R&D 루프가 커질수록 12% 얼라인먼트 페이킹 위험이 커져 TEVV·독립검토·모니터링이 핵심이다.
출처2026년 3월 11일2026-03-113분Verified
의료 LLM 편향, SDoH 교차성 평가
의료 LLM 권고는 성별·보험·주거 등 SDoH 교차성에 따라 달라질 수 있어 배포 전 시나리오 테스트와 거부율 측정이 필요하다.
출처2026년 3월 11일2026-03-114분Verified
체커 보상으로 멀티턴 에이전트 RL
멀티턴 툴-사용 에이전트 RL을 실행 가능한 체커 신호로 자동화하고, 비용·재현성과 리스크를 점검한다.
커뮤니티2026년 3월 11일2026-03-114분Verified
프롬프트 감소가 바꾸는 영상 운영
프롬프트가 줄수록 영상 제작은 생성에서 운영으로 이동한다. 레퍼런스·스토리보드·멀티모달 통제를 문서화하라.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
셀 페인팅 배치 효과와 ABRA
ABRA로 셀 페인팅 배치 효과를 적대적으로 줄이고, 클래스 구분력 보존과 과보정 위험을 함께 본다.
자료 모음2026년 3월 10일2026-03-102분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-03-10
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
병리 AI, 벤치마크와 현장 사이
병리 AI의 벤치마크-현장 갭과 외부검증·드리프트 감시·감사로그 등 운영요건을 정리.
출처2026년 3월 10일2026-03-103분Verified
컨센서스는 진실 검증이 아니다
외부 검증기 없는 사실성 과제에서 다수결 컨센서스는 25배 비용에도 성능이 불안정하다.
커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
확률형 다중응답, logprobs와 자기평가 구분
logprobs와 자연어 확률은 다르다. 다중후보 프롬프트의 신뢰도 표기와 실험법을 정리한다.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
RAG-Driver로 자율주행 설명 그라운딩
RAG-Driver는 검색된 전문가 시연으로 주행 설명을 그라운딩하지만 평가는 BLEU·METEOR·CIDEr 중심이다.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
LIM 학습 에너지 하한, KPI로 쓸까?
LIM 학습 에너지 하한을 설계 KPI로 쓸지, ADC·보정 등 시스템 오버헤드와 함께 평가할지 정리.
커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
코드 통합 LLM 평가, 스펙보다 루브릭
컨텍스트·출력 한도 비교를 넘어, 과업 분해와 빌드·테스트로 재현 가능한 코드 통합 평가 설계.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
RM-R1: 추론 후 채점 보상모델
RM-R1은 보상모델이 추론 후 채점하도록 설계해 공개 벤치마크 성능을 최대 4.9% 개선한다.
커뮤니티2026년 3월 10일2026-03-105분Verified
AI API 운영정책 3종 세트 체크
OAuth/OIDC, 레이트·스펜드 한도, 티어별 모델 접근이 비용·보안·품질을 좌우한다.
공식/신뢰2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
Ulysses로 긴 컨텍스트 병목 줄이기
Ulysses 시퀀스 병렬화로 긴 컨텍스트 학습의 VRAM·통신 병목을 분산하고 처리량을 비교 측정한다.
자료 모음2026년 3월 9일2026-03-092분
AI 자료 모음 (24h) - 2026-03-09
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
커뮤니티2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
Copilot Cowork, 실행 루프의 전환
Copilot Cowork는 장시간·다단계 작업을 실행 루프로 관리해 AI 경쟁을 바꾼다.
출처2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
시계열 예측: 백본 vs 토크나이저
LLM 시계열 성능이 백본인지 토크나이저·복원 편향인지 통제로 분리해 공정 비교한다.
출처2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
확산 트랜스포머의 동적 청킹
DiT의 고정 패치 연산 낭비를 줄이기 위해 타임스텝·공간별로 토큰/청크를 동적으로 조절하는 접근을 정리한다.
출처2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
프롬프트 그룹으로 세그멘테이션 안정화
동일 의미 프롬프트의 마스크 변동을 줄이는 그룹 일관성 학습과 제로샷 Dice 개선을 정리.
출처2026년 3월 9일2026-03-093분Verified
라벨 불일치를 요구사항으로
다수결 골드라벨이 주관적 과제의 불일치를 지우는 위험을 짚고, 분포 라벨 기반 규칙을 제안한다.
커뮤니티2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
장기기억이 새 학습을 방해할 때
장기기억이 정확할수록 새 요구와 충돌해 FWT가 음수로 떨어질 수 있다. 삭제·요약 정책으로 설계하라.