#neurips-2026

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최상위 LLM이 인간 글쓰기 스타일 평가 재현에서 신뢰할 수 없는 결과를 보인다는 연구가 발표됐다

·2026.11.10 09시

신규 프레임워크가 2025년 조합을 우연 확률의 35.9배로 복원했다.

·2026.10.24 02시

NeurIPS 2026 논문이 DeltaProduct 기반 linear RNN 학습용 합성 시계열 생성기와 증강 라이브러리를 제공한다

·3·2026.10.19 13시

AI 모델이 암호화 백도어로 임의 기능을 숨길 수 있음을 증명해 감사의 한계를 드러냈다.

·2·2026.10.13 11시

1-매개변수 DynaBase가 제로샷에서 파운데이션 모델 성능을 능가했다.

·1·2026.10.04 21시

NeurIPS 2026 논문이 위상적 OOD 일반화를 위한 동역학 시스템 재구성 기법을 제안했다.

·2·2026.10.03 00시

NeurIPS 2026 연구 결과, LLM은 검증된 출처의 오답을 45-88% 수용하는 권위 편향을 보였다.

·2026.10.01 23시

DEER와 GTF 결합으로 혼돈 시스템 RNN 학습 속도를 100배 이상 높였다.

·2026.10.01 22시

CO₂Jump는 추가 학습 없이 디노이징 단계당 한 번의 추론으로 텍스트와 이미지 일관성을 높인다.

·1·2026.09.30 16시

NeurIPS 2026에서 실시간 멀티모달 대화형 에이전트 연구를 다루는 RTCA 워크숍의 논문 공모가 시작됐다.

·1·2026.07.17 01시