AI 자료 모음 (24h) - 2026-05-30
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
Gemini, DeepMind, 그리고 Google AI 생태계.
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AI 가격은 월 구독료보다 사용 한도, 폴백, 인프라 효율까지 함께 봐야 제대로 읽힌다.
CFG 제약 디코딩의 전체 토큰 탐색 병목과 구조화 출력 비용 절감 가능성을 짚는다.
MOV-Bench가 시간 분산 오디오·비주얼 단서 추론의 평가 공백과 에이전트형 개선 가능성을 짚는다.
이질적 시뮬레이터 환경의 FedRL에서 입력 분포 불일치를 줄이는 PON 논문 핵심과 실험 의미를 정리했다.
AI 수직통합의 핵심은 칩보다 훈련 스택 통제다. 지연, 처리량, 활용률, 복구가 경쟁력을 가른다.
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GPU 메모리 제약에서 멀티모델 LLM의 오프로딩·선점 비용과 모델별 성능 차이를 짚는다.
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COBALT는 스마트폰·클라우드 텔레오퍼레이션으로 로봇 시연 데이터 수집 병목을 낮추는 접근을 제안한다.
다중 이미지 조합이 단일 이미지 필터를 우회해 멀티모달 LLM 안전 정렬의 구조적 취약점을 드러냈다.
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Florence-2를 ROS 2 토픽·서비스·액션으로 감싸 로컬 추론과 재현 가능한 통합을 강조한 사례
대규모 분산 시스템 스케줄링을 중앙형 대신 분산형 MADRL로 재구성하는 접근과 한계를 짚는다.
수학과 AI의 관계를 가치·실천·교육·기술·윤리 관점에서 짚고 학술 자율성의 기준을 묻는다.
확률형 신뢰 AI의 병목을 연산보다 메모리·난수 이동에서 재해석한 관점과 설계 점검 기준.
RAG에서 프롬프트 인젝션과 데이터 포이즈닝이 결합될 때의 보안 위험과 대응 과제를 짚는다.
3D 기하와 전파 인과를 함께 학습해 현장 일반화를 노리는 무선 월드모델 접근을 짚는다.
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LLM 입력에서 지시문과 데이터를 분리하는 마크업 제안과 구조화 인터페이스의 의미를 짚는다.
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