Aionda

출처2026년 6월 18일2026-06-18

분산 에이전트 네트워크의 조건

단일 에이전트 한계를 넘어, 신뢰·권한·평판·감사를 갖춘 분산 협업 구조를 짚는다.

출처2026년 6월 18일2026-06-18

먼저 보고 답하는 멀티모달

시각 근거 충분성을 먼저 학습시켜 멀티모달 응답의 이미지 일치와 신뢰성을 높이려는 논문 이슈.

자료 모음2026년 6월 13일2026-06-13

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-13

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

자료 모음2026년 6월 12일2026-06-12

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-12

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

커뮤니티2026년 6월 12일2026-06-12

오픈웨이트의 분기점

오픈웨이트의 핵심은 무료가 아니라 가중치 다운로드·수정·재배포 권한과 배포 주권의 변화다.

출처2026년 6월 12일2026-06-12

실드 RL의 설계 분석 전환

shielded RL을 런타임 차단기가 아닌 설계 단계 구조 분석 도구로 재해석한 논의를 정리한다.

커뮤니티2026년 6월 12일2026-06-12

유튜브 요약, 자막인가 비전인가

유튜브 요약 앱을 자막 기반으로 시작할지, 프레임 분석 멀티모달로 확장할지의 제품·비용·평가 기준을 정리한다.

자료 모음2026년 6월 8일2026-06-08

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-08

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

자료 모음2026년 6월 6일2026-06-06

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-06

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

자료 모음2026년 6월 5일2026-06-05

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-05

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

커뮤니티2026년 6월 4일2026-06-04

AI 보급과 통제의 분화

AI 보급 확대 속 고위험 기능과 실무 배포가 다른 통제·수익 구조로 갈린다.

자료 모음2026년 6월 4일2026-06-04

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-04

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

에이전트 개입 타이밍의 문제

장기 실행 자율 에이전트에서 개입 여부보다 개입 타이밍이 왜 핵심인지 정리한다.

SAR 증분학습 광학 유도

SAR FSCIL에서 광학 유도와 neural collapse를 결합해 데이터 희소성·망각·방위각 민감도를 함께 다룬 접근.

자율주행 탐지 불확실성 점검

자율주행 객체 탐지에서 재학습 없이 인스턴스 단위 박스 불확실성을 추정하는 접근과 점검 포인트.

RL 안전, 배치 전 검증으로

전이 교란에 취약한 RL 정책을 배치 전 검증하는 확률적 배리어 인증 접근을 짚는다.

기업 문서 RAG, 구조가 답

기업 문서 RAG에선 모델보다 검색 단위가 중요하다. 표·양식 구조를 살린 검색 전략을 짚는다.

커뮤니티2026년 6월 4일2026-06-04

토큰 너머의 벡터 추론

토큰 입력을 벡터로 바꾸는 AI의 내부 계산과 연속 표현의 추론 한계를 점검한다.

자료 모음2026년 6월 3일2026-06-03

AI 자료 모음 (24h) - 2026-06-03

지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.

커뮤니티2026년 6월 3일2026-06-03

로컬 AI PC, 실무 대안일까

로컬 AI PC가 지연시간·비용·프라이버시 측면에서 유리한지, 클라우드와의 역할 분담을 짚는다.

출처2026년 6월 3일2026-06-03

GTBench로 보는 수학 추론

GTBench는 그래프 이론 63문제로 LLM의 정답률 너머 구조적 추론과 증명 능력을 평가한다.

출처2026년 6월 3일2026-06-03

LLM 자율주행 검증의 딜레마

LLM 자기개선형 에이전트와 Pareto 진화로 자율주행 안전 시나리오의 위험도와 현실성 균형을 다룬다.

출처2026년 6월 3일2026-06-03

MUSE, 재학습 없는 추론 향상

MUSE는 재학습 없이 실행 하네스로 멀티모달 추론 성능을 높일 수 있는지 묻는다.