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4개 추론형 화학 모델과 12개 과제에서 CoT의 허위 구조 주장과 정답 일치가 분리되며, 일부 모델은 SMILES 초안이 실제 생성에 관여했다.

임상 역량과 계산 추론을 함께 보는 조사 연구가 5단계 벤치마크로 18개 의료·범용 모델의 차이를 분석했다.

G-Frame이 베이지안·팀 게임 기반 데이터 합성 루프로 화학 특화 7B 모델 OmniChem의 추론을 강화했다.

폴란드어 모델 비엘릭을 분석한 arXiv 논문이 답을 내놓기 전 내부 활성화만으로 낯선 개체와 지어낸 개체를 구별해내지만, 개체 친숙도와 답의 사실 ...

LLM, RAG, MoE부터 최근 화제인 RAM 품귀 현상까지, 실무에서 자주 쓰이는 AI 핵심 용어를 정리했다.

'시녀이야기' 작가 마거릿 애트우드가 포르투갈 문학 축제에서 클로드를 직접 써본 뒤 실망했다고 밝혔다. AI가 틀린 정보를 내놓은 경험을 바탕으로 '쓰레기 ...

생성형 월드 모델의 환각이 상태-행동 공간의 데이터 커버리지 부족 영역에서 발생한다는 연구가 나왔다. 50개 궤적만으로 새 환경에 적응 가능함을 실증했다.

VLM(비전-언어 모델)의 환각 문제를 완화하기 위해 증거 기반 추론과 단계별 인용 검증을 결합한 CaVe-VLM-CoT 프레임워크가 제안됐다. ScienceQA에서 87.1% 정확도를 기록했다.

22만 개 프롬프트 규모의 AuthorityBench 연구에서 인용 출처가 존재하면 실제·가짜 여부와 관계없이 LLM의 환각 발생률이 높아진다는 사실이 확인됐다.

LLM이 거짓이라는 명시적 경고가 붙은 학습 데이터에서도 허위 진술을 사실처럼 흡수한다는 연구가 나왔다.

4B-8B 규모 소형 모델로 구성된 시각 에이전트 협업 시스템에서 공유 작업 메모리가 오히려 환각을 증폭시킨다는 반직관적 분석이 arXiv에 발표됐다.

이미지·오디오·영상에서 텍스트로 이어지는 멀티모달 생성 과정에서 발생하는 환각(hallucination)을 그래프 구조 기반으로 추적·수정하는 추론 시점 프레임워크 TIGER가 공개됐다.