교육 AI, 모델보다 설계
교육 AI 성능은 모델 크기보다 역할, 스킬, 도구, 교사 전문성 주입 같은 설계 축이 좌우할 수 있다.
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요약·번역 같은 무해 과업에서 유해 입력을 어디까지 처리할지, LLM 안전 경계를 짚는다.
ARROW는 이중 버퍼와 분포 정합 재생으로 메모리 부담을 낮추며 망각을 줄인 지속학습 RL 접근이다.
멀티에이전트 조정을 환경 메모리·인센티브·피드백 루프로 읽는 최소 이론과 실전 시사점.
단일 RGB-D 카메라로 손 3D를 복원해 로봇에 리타기팅하는 저비용 텔레오퍼레이션 접근과 한계를 다룬다.
오토인코더의 입력·잠재표현·복원 간 의존성을 더 안정적으로 재는 새 추정기와 상호정보량의 한계를 짚는다.
Stable Spike의 dual consistency optimization과 bitwise AND 기반 SNN 안정화 포인트를 정리했다.
가변 에이전트 수와 미지 시나리오 일반화를 겨냥한 오프라인 멀티태스크 MARL 접근을 짚는다.
대학 직무발명 절차와 AI 특허 요건을 바탕으로 아이디어를 권리화하는 핵심 기준을 정리한다.
의료 드론 배송을 최단경로가 아닌 협업 의사결정 문제로 본 UAV-MARL 연구를 짚는다.
RF 채널을 센서로 재해석하고 양자 프로브까지 학습해 5ms 제약 내 성능을 본다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
병리 AI의 벤치마크-현장 갭과 외부검증·드리프트 감시·감사로그 등 운영요건을 정리.
외부 검증기 없는 사실성 과제에서 다수결 컨센서스는 25배 비용에도 성능이 불안정하다.
RAG-Driver는 검색된 전문가 시연으로 주행 설명을 그라운딩하지만 평가는 BLEU·METEOR·CIDEr 중심이다.
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PCN의 반복 추론과 고정점 수렴이 BP 동등/근사 및 계산 병목·병렬성에 미치는 의미를 정리.
CAPTCHA는 맥락에 따라 마찰이 달라지고, ML 우회로 보안 대비 비용이 커진다.
MLLM 제로샷 VAD의 오탐·미탐, 프롬프트·클립 길이(1–3초) 영향과 점검법을 정리.
딥러닝 인지 불확실성을 자율성 게이팅 신호로 써 반자율·텔레옵을 전환하는 SPIRIT 접근.
신모델 과신·의인화·환각을 줄이기 위해 주장-근거-검증으로 업무를 쪼개는 방법.
Logi-PAR은 임상 PAR에 미분가능 논리 규칙을 넣어 규칙 추적과 반사실 개입으로 설명·감사를 강화한다.
조밀 GT 없이 희소·이동 센서로 물리장을 학습·평가하는 SOLID와 불확실성 보정을 정리.
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