모두의 평균이 아닌 각자의 취향을 배우는 법
단일 보상함수의 가정을 깨고 개인과 상황에 조건화된 효용을 배우는 Learning Heterogeneous Preferences의 주장과 57만 개 바퀴 디자인 평가 실험을 따라가며, 취향의 차이가 노이즈가 아닌 이유를 풀어봅니다.
연구 & 논문
논문에서 실무 판단까지
주요 논문의 질문과 방법, 결과와 한계를 읽고 기업 AI를 만드는 사람에게 무엇이 달라지는지 해설합니다.
글 목록
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웹 에이전트에게 꼭 맞는 도구만 남기는 법, AutoTailor를 읽고
웹 궤적에서 뽑아낸 MCP API를 다듬고 다시 고르는 AutoTailor의 선택과 적응 과정을 따라가며, 1283개가 33개로 줄어도 정확도가 오른 이유를 풀어봅니다.
진단은 맞는데 치료가 늦어진다면, 무엇이 문제일까
진단 정확도를 넘어 긴 시간의 실행을 묻는 Asclepius 논문을 따라가며 지시 이탈과 누락된 처치, 중증도별 지연을 어떻게 재고 고치는지 살펴봅니다.
법 조항에서 AI 위험 원인까지 EU AI Act 고위험 요구사항을 다시 읽는 법
EU AI Act 고위험 요구사항을 체계적으로 분류해 AI 특유의 위험 원인과 절차 의무를 가르고 위험 관리로 연결하는 연구를 해설합니다.
붙이는 자리까지 함께 배우는 분자 설계, Fraglingo가 묻는 것
조각 고르기와 붙일 자리 예측을 하나의 연속 벡터로 묶은 Fraglingo를 자기회귀 생성, 와일드카드 읽기, 검색 기반 확장과 네 가지 설계 작업 중심으로 읽는다.
매번 처음부터 헤매지 않는 웹 에이전트
앱의 동작 방식을 미리 배워 토큰을 아끼는 OdoBot 설계를 해설합니다. Canvas 45개 과제에서 Agent-E보다 44퍼센트, WebVoyager보다 80퍼센트 적은 토큰으로 과제를 마친 결과를 구조와 함께 읽습니다.
정답지 대신 원문을 판사로 세우는 법, GAVEL이 임상 시간표를 비교하는 방식
두 개의 임상 타임라인을 정답지와 비교하지 않고 원본 케이스 리포트에 직접 비춰 판정하는 GAVEL 프로토콜의 구조와 검증 결과, 그리고 병합 시간표까지 이어지는 흐름을 해설합니다.
작은 모델들을 한 팀으로 굴리는 법을 묻다
클라우드 거대 모델 없이도 에이전트를 굴릴 수 있을까. OrchSLM이 제안하는 비인터랙티브 오케스트레이션과 라우터, 과제 구조, 모델 풀, 합의의 움직임을 따라가 봅니다.
기계 속도로 거버넌스하기: 실시간 AI 정책 집행을 위한 적응형 아키텍처를 읽고
78% 도입률과 362건의 사고 사이에서 증명하지 못하는 거버넌스의 간극을 따라가며 AGIL의 다섯 개 층위와 100밀리초 집행 게이트웨이가 무엇을 바꾸는지 살펴봅니다.
TimeThink: 시계열 언어모델에게 조립식 추론을 가르치는 연구
답만 맞히는 시계열 언어모델을 넘어 추세와 계절성을 조립해 설명하는 추론을 합성 데이터와 검증 가능한 보상으로 가르치는 TimeThink 연구를 읽고 풀어낸 해설입니다.
몇 달짜리 밭일을 맡길 수 있을까, 스스로 적응하는 피지컬 AI에 대한 논문을 읽고
사전 학습 없이 농장 관리에 투입된 LLM 멀티 에이전트가 같은 날씨에서는 강화학습과 비기고 바뀐 날씨에서는 더 잘 버틴다는 연구를 따라가며, 계획과 도구 호출과 관찰과 검증의 고리가 왜 필요한지 따져봅니다.
졸업해도 남는 연구실, LabAgent가 재현과 발견을 잇는 법
사람이 바뀌어도 끊기지 않는 연구실을 만들려는 LabAgent를 따라가며 재현과 발견을 묶은 허브, 실행되고 검증되는 스킬, 실패 기록의 자산화, 네 개 생명과학 영역 평가와 그림 재현이 말하는 것을 읽는다.