전역 필터로는 부족하다, CALM이 보여준 안전한 이미지 생성의 조건
하나의 불안전 방향으로 모든 유해 프롬프트를 막을 수 있다는 가정이 왜 무너지는지, 그리고 프롬프트마다 맞는 짝을 찾아 교정하는 CALM의 지역 교정 방식이 무엇을 바꾸는지 해설합니다.
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AI 기술, 연구, 제품, 그리고 그 곁에서 일하는 사람들의 이야기
기술과 제품을 설계하고 검증하는 과정, 주목할 논문과 AI 동향에 대한 해설, Patty의 새로운 시도와 일하는 문화까지 깊이 있게 전합니다.
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연차보고서에 적힌 AI 위험에서 사회의 회복력을 읽을 수 있을까
영국 연차보고서 9,821건을 LLM으로 읽은 AI Risk Observatory 연구를 따라가며, 공시 급증과 얇은 실질, 시장과 섹터 간 간격, 일곱 건의 위해 사례가 말하는 회복력의 현재를 정리합니다.
빠른 모델, 느린 증거: 에이전트 하네스의 System-1 결정 모델을 나란히 놓고 다시 잰 연구
작고 빠른 결정 모델 2종을 동일한 입력 위에서 나란히 비교한 평가 연구를 해설합니다. 언제 빨라지고 언제 무너지는지, 그리고 절감률과 정확도가 어떻게 바로잡혔는지 따라갑니다.
조건을 만족하면서도 원래 분포에 머무는 법, MintFlow의 작은 개입
재학습 없이 궤적의 중간 상태를 가장 작게 건드려 조건을 만족시키는 MintFlow의 발상과 adjoint 계산, 개입 시점 선택, 분포 보존의 의미를 따라가 봅니다.
FlashSinkhorn 2: 블록 희소 엔트로피 최적 수송으로 1억 입자를 한 장의 GPU에 올리기
모든 쌍을 매번 계산하지 않고 성긴 해상도와 블록 희소 연산으로 엔트로피 최적 수송을 푸는 FlashSinkhorn 2의 설계와 1억 규모 실험을 해설합니다.
물고기가 밥 달라고 말하지 않아도 알아듣는 법, THPL이 보여준 시선
무지개송어 양식장에서 카메라 궤적을 언어 모델의 판단으로 잇는 THPL 프레임워크를 따라가며, 활동 계수와 이중 증거 토큰, 반사실 선호 학습이 급이 결정을 어떻게 바꾸는지 풀어봅니다.
AI-GRACE, 에이전트를 도입한다는 말을 실행 계획으로 바꾸는 법
조직의 목표와 의무에서 출발해 배포 역량과 아키텍처까지 이어지는 에이전틱 AI 운영화 프레임워크 AI-GRACE를 해설합니다.
테스트 타임에 규칙을 벡터 하나로 담는 방법
ARC 스타일 과제에서 규칙을 작은 task embedding에 먼저 담아내는 Embed-TTT를 해설합니다. 0.01퍼센트 파라미터로 풀리는 문제, 검색과 선형 분석으로 확인한 규칙 정보, 보간과 외삽의 경계를 따라갑니다.
잘 붙는 약이 아니라 엉뚱한 곳에 안 붙는 약을 만드는 법
SpecOpt는 결합력 자체가 아니라 표적과 off-target 사이의 결합 간격을 직접 최적화하는 에이전트 작업으로, 잔기 수준 접촉 차이를 근거로 분자를 고칩니다.