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엔비디아·마이크로소프트·UC 리버사이드 연구팀이 AI 에이전트의 맹목적 목표 추구 문제를 실험으로 검증하고, 안전 확보가 근본적으로 어렵다는 결론을 내놨다.

AWS가 Amazon Nova Forge에서 도메인 특화 파인튜닝 시 학습률, 배치 크기, 체크포인팅 등 핵심 하이퍼파라미터 설정 방법을 공개했다.

대형 언어 모델이 반복 생성하는 특정 가상 인물 쌍이 Zenodo 등 학술 저장소에 1655건의 허위 기록을 남긴 것으로 확인됐다.

LLM 기반 진화 탐색 워크플로가 1,650회 반복과 약 20만 후보 코드 검사를 통해 465종의 양자 LDPC 코드 후보를 발굴했다.

비영어 입력을 영어로 번역할지 직접 처리할지 모델이 선택적으로 결정하는 강화학습 프레임워크 Luar가 저자원 언어에서 특히 높은 성능 향상을 보였다.

강화학습을 적용한 역량 자기평가 훈련이 LLM의 과신 문제를 크게 줄이고, 학습된 자기평가 행동이 분포 밖 쿼리에도 일반화됨을 보였다.

텍사스 홀덤 포커 시뮬레이터를 통제 환경으로 활용한 연구에서 LLM 에이전트가 추론 과정에서 도달한 결론과 실제 행동 사이에 체계적인 충실도 격차가 ...

연장된 연쇄사고 추론이 결정론적 상태 추적 과제에서 오히려 성능을 저하시키는 근본 원인이 아키텍처 한계에 있으며, 특정 복잡도 이상에서는 도구 위임이 ...

지식 그래프 노드를 작성 시점에 귀납적으로 분석해 쿼리 시마다 발생하는 LLM 비용을 제로로 수렴시키는 Grokers 아키텍처가 제안됐다.

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

법률 상담 분류 자동화 시스템에서 저비용 LLM 앙상블은 분류 정확도는 높지만, 고품질 후속 질문 생성에는 고성능 모델이 필수라는 연구 결과가 ...

AbaqusAgent는 대규모 언어 모델 기반 6개 에이전트로 구성된 유한요소해석 자동화 프레임워크로, 50개 고체역학 문제에서 86% 성공률을 달성했다.