출처2026년 7월 28일2026-07-283분Verified
원전 LLM 배포 판단의 기준
원자로 운전원 면허시험형 벤치마크 결과를 바탕으로, 원전 LLM 도입 시 점수 개선보다 응답 근거성, 환각률, 감사 가능성을 별도로 검증해야 하는 이유를 정리합니다.
출처2026년 7월 18일2026-07-184분Verified
EU AI Act 법률 청킹의 의미
EU AI Act를 법적 구조로 청킹한 RAG 코퍼스가 검색 품질, 인용 추적, 감사가능성에 미치는 영향을 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 8일2026-07-084분Verified
AI 데이터 경로별 통제
생성형 AI의 세션, RAG, 학습 파라미터를 구분해 기밀성과 삭제·감사 통제를 설계하는 방법
출처2026년 7월 7일2026-07-073분Verified
에이전트 조직 메모리 설계
에이전트 도입의 병목은 추론만이 아니다. 조직 지식을 메모리 계층으로 분리해 신뢰성과 통제를 설계해야 한다.
커뮤니티2026년 7월 6일2026-07-063분Verified
AI 검색, 속도와 검증
AI 검색은 답변 속도를 높이지만, 인용·데이터·기술 정보는 원문 대조 검증이 여전히 필요하다.
출처2026년 7월 4일2026-07-043분Verified
ReContext, 장문맥의 착시를 넘다
ReContext는 128K 장문맥 지원보다 입력 속 증거를 다시 꺼내 쓰게 하는 추론 하네스의 가치를 보여준다.
출처2026년 7월 3일2026-07-034분Verified
에이전트 컨텍스트 거버넌스
ContextNest가 제안한 컨텍스트 거버넌스와 검증 가능한 지식 볼트 계층의 의미를 짚는다.
출처2026년 7월 2일2026-07-023분Verified
RAG 검색 해석, SAE로 푼다
RAG dense 임베딩을 SAE로 풀어 검색 실패 원인과 retrieval steering 가능성을 살핀다.
출처2026년 6월 29일2026-06-293분Verified
LLM 데이터 융합의 진실
상충 출처 속 단일·복수 정답을 LLM으로 융합하는 논문과 RAG 적용 포인트를 짚는다.
출처2026년 6월 26일2026-06-263분Verified
KARLA가 바꾸는 RAG 설계
KARLA는 토큰 생성 중 사실을 끌어와 RAG의 노이즈·지연·비용 구조를 다시 묻게 한다.
출처2026년 6월 26일2026-06-263분Verified
RAG의 시간적 유효성 문제
RAG가 과거·현재 사실을 함께 검색해 생기는 stale-fact 오류와 시간적 유효성 대응을 다룬다.
커뮤니티2026년 6월 25일2026-06-253분Verified
RAG를 넘는 도메인 판단
RAGBench와 LegalBench로 본 기업 LLM 과제: 검색 성능과 도메인 판단은 분리해 검증해야 한다.
출처2026년 6월 4일2026-06-044분Verified
기업 문서 RAG, 구조가 답
기업 문서 RAG에선 모델보다 검색 단위가 중요하다. 표·양식 구조를 살린 검색 전략을 짚는다.
출처2026년 5월 30일2026-05-303분Verified
DistractionIF와 RAG 취약점
외부 문서의 지시문형 잡음을 명령으로 오인하는 RAG 취약점과 대응 우선순위를 짚는다.
출처2026년 3월 27일2026-03-274분Verified
RAG 복합공격 보안 이슈
RAG에서 프롬프트 인젝션과 데이터 포이즈닝이 결합될 때의 보안 위험과 대응 과제를 짚는다.
출처2026년 3월 12일2026-03-124분Verified
산업 LLM 환각, 재현성으로 본다
산업 현장 LLM 환각을 정확도보다 재현성 문제로 보고, 출력 분산을 줄이는 5가지 프롬프트 전략을 비교한다.
출처2026년 3월 10일2026-03-104분Verified
RAG-Driver로 자율주행 설명 그라운딩
RAG-Driver는 검색된 전문가 시연으로 주행 설명을 그라운딩하지만 평가는 BLEU·METEOR·CIDEr 중심이다.
커뮤니티2026년 3월 9일2026-03-094분Verified
장기기억이 새 학습을 방해할 때
장기기억이 정확할수록 새 요구와 충돌해 FWT가 음수로 떨어질 수 있다. 삭제·요약 정책으로 설계하라.
출처2026년 3월 7일2026-03-074분Verified
연소 LLM 지식주입+평가 파이프라인
3.5B 토큰 연소 지식베이스와 CombustionQA로 지식 주입과 평가를 파이프라인으로 고정.
커뮤니티2026년 3월 6일2026-03-063분Verified
장문 보고서: 검색·서술 분리 워크플로우
110k 토큰·30MB 제한 속 장문 보고서는 검색(근거)과 서술(논리)을 분리해 분할 루프로 품질·감사를 높인다.
커뮤니티2026년 3월 4일2026-03-044분Verified
가이드형 대화 학습법 워크플로
단편 지식을 붙여넣고 이해 점검→구조화 설명→퀴즈로 학습을 대화 루프로 잇는 방법.
커뮤니티2026년 2월 16일2026-02-164분Verified
장기기억·지속학습·재귀개선 설계
RAG와 파라미터 업데이트의 비용·리스크를 비교하고 재귀개선 검증 체계를 정리한다.
가이드2026년 2월 15일2026-02-153분Verified
RAG reranking, 왜 쓰고 어떻게 실험할까
RAG top-K 뒤 reranking으로 상위 결과를 재정렬해 NDCG@10 개선과 비용·지연 트레이드오프를 평가한다.