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멀티모달 LLM의 얼라인먼트 이해: 종합 연구

·2026.08.03 09시

VLM 벤치마크의 임상용어 지우기

·2026.08.01 18시

RL 미세 조정된 VLM의 강건성 및 Chain-of-Thought 일관성에 관하여

·2026.07.02 09시

AI 에이전트의 인용 오류: 15.9%가 부적절한 출처

·2026.06.26 19시

멀티모달 모델의 환각 유발 원인 규명

·2026.06.25 17시

LLM 모델별 고유한 이름 편향성 발견

·2026.06.16 02시

온타리오 감사관, 의사용 AI 노트 작성 도구의 빈번한 사실 오류 지적

·2026.05.15 07시

LLM 소스 경계 인식 평가 프레임워크 공개

·2026.05.14 05시

LLM source-boundary 실패

·2026.05.14 02시

메인주 변호사, AI 서류 오류로 제재

·2026.05.09 20시

Google, 불확실성으로 환각 문제를 다시 본다

·2026.05.06 09시

GPT-5.5 Instant: 더 똑똑하고, 더 명확하며, 더 개인화된 답변

·2026.05.06 04시

SOB, JSON값 정확도 검증

·2026.04.29 07시

SOB, 값 정확도까지 검증

·2026.04.29 06시

MIT, LLM 과도한 자신감 90% 감소 기술 제시

·2026.04.25 17시

마이크로소프트 AI의 실체: "Copilot은 본인 책임하에 사용하십시오"

·2026.04.06 09시

Sup AI, 다중 LLM 앙상블로 환각 최소화

·2026.03.27 02시

기업용 생성형 AI의 주요 과제와 해결 방안

·2026.03.25 20시

Contextual Answers, 질의응답 성능에서 Foundation Model 능가

·2026.03.25 20시

RAG, 들어는 봤는데… 내 서비스에는 어떻게 적용할까?

·2026.03.10 11시

언어 모델이 환각(hallucination)을 일으키는 이유

·2025.09.05 19시

AI 환각

·2025.05.19 21시

SimpleQA 공개

·2024.10.30 19시

Claude 2.1

·2024.08.06 04시