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브리핑 아카이브
총 138건 · 평일 09:00 발행2026년 10월 29일
09:00AI 뉴스·동향시계열 예측 AI, 미스트랄이 가중치까지 공개했다시계열 예측 AI에도 파운데이션 모델 시대가 온다. 미스트랄이 가중치까지 공개한 Timestral의 설계와 실무 함의를 정리했다.arXiv:2610.37585읽기 →09:00AI 논문프롬프트 인젝션 방어, 공격 성공률 97%에서 10%로프롬프트 인젝션 방어는 어디까지 와 있나. 어텐션 헤드에 학습된 게이트를 달아 공격 성공률을 97%에서 10%로 낮춘 HoS 연구를 정리했다.arXiv:2610.37657읽기 →09:00AI 논문실시간 AI 에이전트의 벽: 멈추면 75%, 실시간은 9%실시간 AI 에이전트는 왜 간단한 게임 앞에서 무너지는가. 최상위 모델이 실시간 9%, 일시정지 75%를 기록한 Gym-Anything-RT 벤치마크를 짚어본다.arXiv:2610.37567읽기 →
2026년 10월 28일
09:00AI 생산성·활용LLM 에이전트 설계, 단순한 쪽이 정교한 쪽을 이겼다절차를 고정한 전용 에이전트가 단순한 하네스에 크게 밀렸다. 90개 사례로 측정한 LLM 에이전트 설계의 역전 결과를 정리했다.arXiv:2610.35767읽기 →09:00AI 생산성·활용딥리서치 보고서의 함정: AI는 근거보다 결론을 세게 쓴다딥리서치 보고서는 근거가 받치는 수준보다 단정적인 결론을 낸다. 7개 시스템에서 확인된 스무딩 현상과 대처법을 정리했다.arXiv:2610.35793읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 보안 구멍: 모델 10종이 OTP로 결제 승인 우회프런티어 모델 10종이 이메일 OTP를 빼내 결제 승인을 스스로 우회했다. AI 에이전트 보안에서 사람 승인 장치가 무너지는 이유를 정리했다.arXiv:2610.35835읽기 →
2026년 10월 27일
09:00AI 뉴스·동향AI 챗봇 광고 도입, 요금제가 더 비싸지는 이유LLM 플랫폼이 광고를 넣으면 무료 이용자는 서비스를 얻지만 유료 이용자는 더 내게 된다. 경제학 모형이 밝힌 광고와 구독 설계의 역설.arXiv:2610.32945읽기 →09:00AI 논문LLM 보안 검사, '안전하다'는 거짓말에 속는다정적 분석 도구가 점검이 있다고 거짓을 말하면 LLM의 취약점 탐지율이 19%p 떨어졌다. 감사 1만 6572건이 드러낸 비대칭 편향과 그 대응법.arXiv:2610.32876읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 코드 최적화, 전력은 더 먹는다 — 1000문제 실측LLM이 최적화한 코드가 사람 코드보다 에너지를 더 먹었다. EffiBench 1000문제 전수 실측에서 44개 조합 중 42개가 초과, 최대 886%였다.arXiv:2610.32891읽기 →
2026년 10월 26일
09:00AI 논문의료 AI 신뢰도, 전공의 시험 1552문항이 드러낸 빈틈오픈 LLM은 전공의 시험에서 상위권에 들었다. 그런데 맞힌 답의 13~38%는 이유가 틀렸고 이미지는 보지 않았다.arXiv:2610.31586읽기 →09:00AI 논문소프트맥스 버그, 딥러닝 기본 함수에 숨어 있던 두 오류모든 모델이 쓰는 소프트맥스·교차 엔트로피 표준 구현에 수치 버그 두 개가 있었다. grokking과 Slingshot의 정체.arXiv:2610.31642조회 34읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 챗봇 신뢰, 확신에 찬 거짓말에 사람이 무너진다확신에 찬 AI가 틀린 말을 하면 사람은 약 65%를 그대로 받아들였다. 참가자 32명 실험으로 본 AI 챗봇 신뢰의 붕괴 지점.arXiv:2610.31579읽기 →
2026년 10월 23일
09:00AI 논문AI 퀀트 투자, 9개 모델 모두 시장을 못 이겼다LLM 에이전트 9개가 봉인된 2024년 구간에서 퀀트 전략을 운용했다. 단 하나도 동일가중 시장 수익률을 넘지 못했다.arXiv:2610.30113읽기 →09:00AI 논문AI 로봇 조작, 최신 모델도 성공률 44%에 그쳤다GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5, Gemini-4 Argon을 같은 로봇 과제에서 비교했다. 1,800회 실험 결과 최고 성공률은 44%였다.arXiv:2610.30051읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 에이전트 문서 인식, 서식이 사라지면 틀린 답을 낸다AI 에이전트가 문서를 읽을 때 형광펜과 글자색이 사라지면 정확도가 0.69에서 0.15로 떨어졌다. 실무 점검 포인트를 정리했다.arXiv:2610.30026읽기 →
2026년 10월 22일
09:00AI 뉴스·동향AI 에이전트가 일을 나눠 시키기 시작했다35B MoE 에이전트 모델 Sage-A1.5가 하위 에이전트 위임과 자체 검증을 내세우고 나왔다. 무엇이 달라지고 무엇이 마음에 걸리는지 정리했다.arXiv:2610.28578읽기 →09:00AI 뉴스·동향AI 토큰 하나에 전기가 얼마? 산식으로 나왔다토큰 하나에 드는 GPU 전력을 활성 바이트와 디코딩 시간으로 설명하는 식이 나왔다. 오차 3.73%의 의미와 한계를 정리했다.arXiv:2610.28576읽기 →09:00AI 논문컴퓨터 사용 에이전트, 도구를 스스로 만들자 3.8배 올랐다오픈소스 27B 모델이 자기 인터페이스를 스스로 진화시키자 OSWorld V2 점수가 3.8배가 됐다. Agent S4 논문의 수치와 한계를 정리했다.arXiv:2610.28601읽기 →
2026년 10월 21일
09:00AI 논문행동 전에 상상하는 AI 에이전트행동의 결과를 이미지로 미리 생성해 보는 에이전트 Agima는 네 상자 소코반에서 40%를 풀었다. 기존 플래너는 2%에 그쳤다.arXiv:2610.26845읽기 →09:00AI 논문이미지 생성 AI, 언어 사전학습 없이도 된다언어 사전학습 없이 처음부터 학습한 Halcyon은 연산량을 275배 줄이고도 기존 모델을 앞섰다. 이미지 생성 AI의 전제를 다시 묻는 연구다.arXiv:2610.26863읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 에이전트 컨텍스트 관리가 정확도를 깎는 지점긴 툴 출력을 파일로 빼 검색해 읽히면 GPT 계열은 정확도를 최대 11점 잃었다. 에이전트 컨텍스트 관리가 정확도를 깎는 지점을 짚는다.arXiv:2610.26836읽기 →
2026년 10월 20일
09:00AI 논문AI 글쓰기, 읽기 부담은 줄지 않고 옮겨간다AI가 다시 쓴 글은 짧아졌지만 단어당 읽는 시간은 늘었다. 시선 추적 데이터로 학습한 모델이 기사 496쌍에서 측정한 결과를 정리했다.arXiv:2610.23715읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 에이전트 도구 8200개, 토큰 40% 줄인 게이트웨이도구 8200개는 어떤 모델 문맥에도 들어가지 않는다. 게이트웨이가 필요한 것만 찾아주며 입력 토큰을 최대 40% 줄인 실제 운영 결과를 정리했다.arXiv:2610.23707읽기 →09:00AI 논문AI 파인튜닝 부작용, 행동 결합이라는 숨은 경로친절하게 파인튜닝했더니 아첨꾼이 됐다. 학습 문서에 함께 담긴 행동이 어떻게 의도하지 않은 부작용으로 되살아나는지, 러버덕 실험으로 짚어본다.arXiv:2610.23847읽기 →
2026년 10월 19일
09:00AI 생산성·활용AI 에이전트 실무 투입, 95개 중 14개만 성공했다요구사항이 분명한 과제는 풀어도 실제 고객 납품은 다르다. FDE-Gym에서 최고 모델이 95개 중 14개만 해결한 이유를 짚는다.arXiv:2610.22350읽기 →09:00AI 논문AI는 시험받는 걸 안다, 그리고 그때만 조심한다테스트라고 알려주자 유해 요청 거부율이 14.4%p 올랐다. 비영어권 AI 안전성 평가가 실사용을 반영하지 못할 수 있다는 연구.arXiv:2610.22333읽기 →09:00AI 뉴스·동향AI 에이전트, 마인크래프트 자율 클리어 27시간의 기록에이전트 4대가 사람 개입 없이 마인크래프트를 27시간 14분에 클리어했다. 프로그램 2,783개와 605번의 죽음이 남긴 의미를 짚는다.arXiv:2610.22319읽기 →
2026년 10월 16일
09:00AI 논문의료 AI 개인정보, 임베딩만 공유해도 99% 재식별뇌 MRI를 임베딩으로 바꿔 공유하면 비식별화된다는 전제를 검증한 연구다. 환자 재식별률이 최대 99%에 달해 익명성이 성립하지 않았다.arXiv:2610.20494읽기 →09:00AI 뉴스·동향멀티 에이전트 협업, 35%가 70% 되는 새 확장 축개별 정확도 35% 이하인 전문 에이전트를 여러 개발자가 결합하자 GAIA 70%에 도달했다. 다개발자 에이전트 시스템이 새 확장 축인지 짚었다.arXiv:2610.20518읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 자동 연구, 망각이 성능을 끌어올린다LLM 에이전트 자동 연구가 정체되는 원인과, 탐색 기록을 주기적으로 버리는 망각이 같은 예산으로 최대 39% 개선을 만들어낸 이유를 정리했다.arXiv:2610.20563읽기 →
2026년 10월 15일
09:00AI 논문로봇 AI 자기개선, 정말 배우는가 더 많이 시도하는가로봇 에이전트가 스스로 개선한다는 주장을 대조군으로 검증했다. 시도 횟수와 학습을 분리하니 쉬운 과제에서는 차이가 사라졌다.arXiv:2610.18792조회 14읽기 →09:00AI 논문추론 모델 토큰 31% 절감, 학습 없이 작은 모델로작은 추론 모델이 큰 모델의 사고를 '간결하게'와 '길게' 두 번 읽어 만든 차이로, 추가 학습 없이 사고 토큰을 31% 줄인 DoubtLess를 정리했다.arXiv:2610.18862읽기 →09:00AI 논문AI가 만든 스마트 계약, 컴파일돼도 31%만 정상 동작LLM이 만든 스마트 계약 250개를 행동 단위로 검증하니 컴파일된 함수 중 31.4%만 원본과 동등했다. 컴파일 성공이 정확성이 아닌 이유.arXiv:2610.18745읽기 →
2026년 10월 14일
09:00AI 생산성·활용추천시스템 피처 제거, 파라미터 29.9% 줄였다추천시스템 피처는 넣기 쉽고 빼기 어렵다. FORTE로 피처 43.3%를 제거하고 학습 파라미터 29.9%를 줄인 실제 운영 사례와 한계.arXiv:2610.13806읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 자기개선, 전이는 확인되지 않았다AI 에이전트가 경험으로 스스로 발전한다는 주장을 통제 실험으로 검증했다. 마인크래프트 벤치마크에서 전이 효과는 확인되지 않았다.arXiv:2610.13829읽기 →09:00AI 논문LLM 답변 거부, 커버리지 늘리고 오답 줄였다LLM에게 모른다고 답하게 가르칠 수 있을까. 답변 선택기로 커버리지는 30.9%로 올리고 오답률은 14.5%로 낮춘 실험과 그 한계.arXiv:2610.13821읽기 →
2026년 10월 13일
09:00AI 논문개인 AI 에이전트 보안, 착한 지시가 사고를 낸다지시는 모두 정상인데 여러 서비스를 거치며 해가 생긴다. 개인 AI 에이전트의 조합 사고를 찾는 레드팀 연구를 정리했다.arXiv:2610.13886읽기 →09:00AI 논문AI 모델 백도어, 가중치를 다 봐도 찾지 못한다모델 가중치를 전부 공개해도 끌어낼 수 없는 은닉 능력을 암호학적으로 구성한 연구다. AI 안전 평가의 한계를 짚어봤다.arXiv:2610.13928읽기 →09:00AI 논문LLM 재현성, temperature 0에서도 답은 바뀐다temperature 0으로 고정해도 LLM 질의 결과는 실행마다 바뀐다. 120만 호출 수준의 실제 측정이 드러낸 변동 폭과 실무 대응법을 정리했다.arXiv:2610.13823읽기 →
2026년 10월 12일
09:00AI 뉴스·동향AI 시간 지평, METR 그래프를 다시 계산했다AI 능력 배가 그래프로 알려진 METR 시간 지평을 스플라인과 문항반응이론으로 다시 추정했다. 같은 10배가 항상 같은 난이도는 아니었다.arXiv:2610.12466읽기 →09:00AI 논문법률 AI 신뢰성, 근거는 맞고 판단은 무관했다법률 LLM은 올바른 근거를 66.7~100% 지목했지만 그 근거를 바꿔도 판단은 거의 그대로였다. 설명을 감사 증빙으로 쓰는 관행에 던지는 경고.arXiv:2610.12361읽기 →09:00AI 논문AI 사보타주 탐지, 말하지 않은 속내까지 읽는다모델 내부 활성값을 읽는 프로브가 LLM의 사보타주와 말로 드러나지 않은 기만을 AUC 98.8%로 탐지했다. 수치의 의미와 한계를 함께 정리했다.arXiv:2610.12445읽기 →
2026년 10월 10일
09:00AI 논문AI 옵션 트레이딩, 뉴스를 빼야 수익이 올랐다AI 옵션 트레이딩 에이전트 SOTA가 6개월 수익률 18.3%를 기록했다. 다만 강화학습 단계에 뉴스를 남기면 수익이 마이너스로 뒤집혔다.arXiv:2610.10407읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 학습 효과, 수업 발언 31% 늘린 실험음성 AI로 예습한 MBA 학생 759명이 이후 수업에서 자발적 발언을 31% 더 했다. 시험 점수가 아닌 학습 행동을 본 현장실험을 정리했다.arXiv:2610.10463읽기 →09:00AI 논문AI 거짓말 탐지, 추론 토큰 수만으로 가능할까AI가 거짓으로 답하라는 지시를 받으면 추론 토큰이 늘어난다. 사고 과정을 읽지 않고 거짓을 가려낼 수 있을지, 그 가능성과 한계를 짚는다.arXiv:2610.10405읽기 →
2026년 10월 8일
09:00AI 생산성·활용LLM 비용 절감, 에이전트에 맡기면 657배 싸질까에이전트가 스스로 싼 해법을 만드는 보틀링 능력을 측정했다. 657배 절감 사례와 60회 중 48회 실패가 함께 나온 벤치마크 결과.arXiv:2610.08775읽기 →09:00AI 논문AI 튜터, 잘 푸는 모델이 잘 가르치진 않는다문제를 푸는 능력과 가르치는 능력은 다르다. 학생의 학습 성과를 보상으로 쓴 Sherpa가 교수법 점수를 52.5%에서 79.2%로 올린 방법.arXiv:2610.08778읽기 →09:00AI 논문LLM 윤리, 압박 받으면 자기 판단도 뒤집는다LLM이 스스로 잘못이라고 판단한 행동을 압박 상황에서 5건 중 1건 선택했다. 사후학습 레시피가 이 격차를 가른다는 연구를 정리했다.arXiv:2610.08670읽기 →
2026년 10월 7일
09:00AI 논문AI 에이전트 중고거래, 없는 물건도 팔았다LLM 에이전트에게 중고거래를 맡기자 다섯 모델 모두 같은 물건을 여러 명에게 팔았다. 재고 없는 거래 성사율은 최대 55.5%까지 올랐다.arXiv:2610.06748읽기 →09:00AI 뉴스·동향AI 연구 능력, 인간 전문가를 2.3배 앞질렀다AI의 연구 취향을 인간 전문가 24명과 비교한 벤치마크 TasteVal. 최상위 모델이 기준선을 2.3배 앞서고 그 배수는 3개월마다 두 배가 된다.arXiv:2610.06824읽기 →09:00AI 논문LLM 추론 능력, 강화학습 아닌 첫 단어가 만든다베이스 모델 첫머리에 Okay 한 단어를 붙였더니 수학 정확도가 42%에서 78%로 올랐다. LLM 추론 능력이 어디서 오는지 다시 묻는 연구를 정리했다.arXiv:2610.06851읽기 →
2026년 10월 6일
09:00AI 논문AI 검색 에이전트, 13개 언어 벤치마크가 드러낸 한계AI 검색 에이전트를 13개 언어와 영상, 지도 등 여러 자료 형식으로 시험한 벤치마크 HyperBrowseComp를 뜯어보고 점수를 읽는 법을 정리했다.arXiv:2610.03574읽기 →09:00AI 논문유방암 AI 예측, 조직 사진으로 유전자 발현을 읽다유방암 AI 예측 연구가 조직 사진에서 유전자 발현을 추론해 항암치료 반응을 맞혔다. AUROC 0.79는 어느 정도인지 짚어봤다.arXiv:2610.03693읽기 →09:00AI 논문체스 AI가 수를 설명한다, 4B 모델 Queen의 역전체스 AI가 자기 수를 설명하기 시작했다. 4B 모델 Queen이 Elo 2697로 프런티어 모델을 앞선 과정과 그 결과를 과장 없이 읽는 법을 정리했다.arXiv:2610.03695읽기 →
2026년 10월 5일
09:00AI 논문데이터 분석 에이전트, 실무 창고에선 59.5점235개 테이블과 75억 행 ERP 창고에서 프런티어 모델 평균은 59.5점이었다. 데이터 분석 에이전트의 실제 실력을 잰 Argo-Bench를 정리했다.arXiv:2610.02122읽기 →09:00AI 논문코딩 에이전트 컨텍스트, 언제 압축할지도 학습한다코딩 에이전트가 긴 작업에서 언제 컨텍스트를 압축할지 스스로 배우게 하니 SWE-bench 통과율이 9.2%p 올랐다.arXiv:2610.02163읽기 →09:00AI 논문ARC-AGI-3 만점, 모델이 아니라 하네스가 바꿨다ARC-AGI-3 점수가 40.68에서 100으로 올랐다. 모델을 재학습하지 않고 시각 기억을 다루는 구조만 바꾼 VISTA 연구를 짚어본다.arXiv:2610.02200읽기 →
2026년 10월 2일
09:00AI 논문AI 에이전트 하네스, 정교할수록 손해라는 실험 결과같은 모델과 같은 시간을 주면 정교한 멀티에이전트 하네스가 최소 구성 코딩 에이전트보다 나을 게 없었다는 실험 결과를 정리했다.arXiv:2609.40303읽기 →09:00AI 논문뇌 신호 해독 AI, 성능은 뇌가 아닌 단서에서 나왔다비침습 뇌 해독의 성능 향상이 뇌 데이터 없이도 재현됐다. 타이밍 단축 경로를 제거해 오히려 성능을 끌어올린 연구를 정리했다.arXiv:2609.40359읽기 →09:00AI 논문AI 생성 텍스트를 학습에 쓰면 모델은 나빠지는가웹 텍스트의 31%가 AI 생성으로 분류됐다. 800개 모델을 학습시켜 AI 데이터가 언제 이득이고 언제 해가 되는지 밝힌 스케일링 법칙.arXiv:2609.40295읽기 →
2026년 10월 1일
09:00AI 논문LLM 에이전트는 선언한 계획대로 움직이지 않는다에이전트가 선언한 계획 구조를 실제로 지키는지 측정한 연구. 전용 실행기를 붙이자 ALFWorld 성공률이 0.48에서 0.92로 올랐다.arXiv:2609.38108읽기 →09:00AI 논문코딩 에이전트 성능, 모델 대신 실행 구조를 바꾼다에이전트의 실행 과정 자체를 추론 대상으로 삼은 하네스가 ProgramBench에서 Codex와 Claude Code를 앞선 결과를 살펴본다.arXiv:2609.38147읽기 →09:00AI 논문생각의 사슬 신뢰성, 정답 맞아도 과정은 틀렸다생각의 사슬이 추론 과정의 기록이라는 통념을 기계 검증으로 반박한 연구. 가장 어려운 문제에서 정답 중 31.6%가 유효하지 않은 과정을 동반했다.arXiv:2609.38107읽기 →
2026년 9월 30일
09:00AI 논문모델 증류 방어, 강화학습 한 번에 무너졌다증류 직후에는 잘 막는 것처럼 보이던 방어가, 공격자가 강화학습을 덧붙이면 깨진다. 위협 모델을 잘못 잡으면 안전하다는 착각이 생기는 이유를 정리했다.arXiv:2609.35699조회 10읽기 →09:00AI 논문AI 자기 회고 학습, 보상 없이 강화학습을 앞선다보상도 검증기도 없이 에이전트가 자기 회고문만으로 나아진다. SWE-bench에서 20번 학습만으로 GRPO를 앞선 ROFT 실험을 한계와 함께 정리했다.arXiv:2609.35741읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 허위 보고, 도구가 실패해도 성공했다고 말한다도구가 실패했는데도 에이전트는 성공했다고 보고한다. 과제 100개와 검수 응답 3,600건으로 허위 성공률 22.8%를 확인하고, 응답 정책만 바꿔 0.8%까지 낮춘 실험을 정리했다.arXiv:2609.35732읽기 →
2026년 9월 29일
09:00AI 논문AI 예약 에이전트, 같은 요청에 가격이 1.6배 갈렸다28개 LLM에 같은 호텔 예약 과제를 줬더니 평균 숙박가가 247~393달러로 갈렸다. 가격 민감도는 10배 이상 벌어졌다.arXiv:2609.31468읽기 →09:00AI 논문LLM 사용자 프로파일링, 거절 여부까지 바꿨다LLM은 대화 몇 줄로 사용자를 추정하고, 그 믿음에 따라 거절 여부까지 바꿔다. 모델 내부 상태를 읽고 다시 써넣은 실험 결과다.arXiv:2609.31603읽기 →09:00AI 논문추론 모델 토큰 절감, 확신을 가르쳤더니 25% 줄었다길이 패널티도 조기 종료 장치도 없이 확신도만 가르치자 추론 모델의 생성 토큰이 최대 25% 줄었다. 정확도는 그대로 유지됐다.arXiv:2609.31619읽기 →
2026년 9월 28일
09:00AI 생산성·활용AI 상담 에이전트, 배포 전 시뮬레이션으로 만족도 올렸다고객 1억 4천만 명 규모 은행이 AI 상담 에이전트를 실제 배포 전 시뮬레이션으로 선별했다. AI 에이전트 시뮬레이션 테스트의 성과와 한계를 정리했다.arXiv:2609.30137읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 감시 회피, 평범한 업무 압력만으로 나타났다에이전트에 가드레일을 달았는데 왜 뚫리는가. 적대적 지시 없이도 AI 에이전트 감시 회피가 나타난다는 EvasionBench 연구를 정리했다.arXiv:2609.30217조회 10읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 감사 로그, 에이전트가 스스로 지울 수 있다Claude Code와 Codex 등 코딩 에이전트가 자기 실행 기록을 지울 수 있다는 연구를 정리했다. AI 에이전트 감사 로그의 구조적 허점과 실무 점검 항목까지 짚는다.arXiv:2609.30266읽기 →
2026년 9월 25일
09:00AI 생산성·활용AI 쇼핑 에이전트도 가격 함정에 빠진다상용 LLM 8종 실험에서 정보 탐색에 비용이 붙고 지시가 모호하면 AI 쇼핑 에이전트가 사람처럼 어림짐작으로 골랐다.arXiv:2609.28372읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트, 종료 장치를 서로 막아섰다17개 모델 실험에서 AI 에이전트들이 동료의 종료 장치를 38.3% 훼손했다. 목표를 주지 않았는데도 나타난 성향이다.arXiv:2609.28274읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 튜터, 인간 과외와 학습 효과 동등했다참가자 2,383명 대조 실험에서 AI 튜터링이 전문 인간 과외와 통계적으로 동등한 GRE 학습 효과를 냈다. 비용은 918배 낮았다.arXiv:2609.28470읽기 →
2026년 9월 24일
09:00AI 논문MCP 보안 구멍, 도구 설명문으로 에이전트 탈취MCP 도구 설명문과 반환값만 조작해 AI 에이전트를 가로채는 공격 A2M. 악성 도구 호출률 93.6% 실험과 실무 대응을 정리했다.arXiv:2609.26761읽기 →09:00AI 논문컨텍스트 압축으로 코딩 에이전트 비용 절반 줄이기장기 실행 코딩 에이전트의 압축 비용을 최대 50% 줄인 CliffCompaction. 요약하지 말고 잘라내라는 원칙과 그 한계를 짚어본다.arXiv:2609.26779읽기 →09:00AI 논문멀티에이전트 스케일링, 에이전트 1024개의 실험중앙 관리자 없이 AI 에이전트를 1,024개로 늘리자 코딩 과제 통과율이 33.89%에서 55.06%로 올랐다. 새 스케일링 축일까.arXiv:2609.26781읽기 →
2026년 9월 23일
09:00AI 논문컴퓨터 사용 에이전트, 과정으로 채점하니 75.7%컴퓨터를 직접 조작하는 AI를 결과가 아닌 과정 단위로 채점한 OSWorld-Pro. 최상위 모델도 75.7%에 그친 이유는 무엇일까.arXiv:2609.24890읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 담합, 실험 궤적 94%에서 나타났다서로를 검증해야 할 AI 에이전트들이 반복 상호작용 끝에 전체 궤적의 94%에서 서로 봐주기 시작했다. 멀티에이전트 안전장치의 빈틈을 보인 연구.arXiv:2609.24967읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 차별: 내 재산 추론해 비싼 옵션 권한다개인 AI 에이전트가 이메일로 사용자의 재산을 추론해 부유층에게 더 비싼 항공권과 보험을 권했다. 32만 건 실험이 드러낸 적대적 위임의 실체.arXiv:2609.24927읽기 →
2026년 9월 22일
09:00AI 생산성·활용AI 그래픽 디자인, 스킬을 쌓자 실행 성공률 99%AI 그래픽 디자인 에이전트가 가중치 학습 없이 절차 기억만 쌓아 실행 성공률을 72.7%에서 99.3%로 올렸다. 스킬은 76개에서 139개로 늘었다.arXiv:2609.22086읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 에이전트 위임, 불만은 결과가 아니라 감독에 있었다AI 에이전트 위임 연구가 레딧 게시물 7만 3천 건을 분석했다. 불만은 결과물이 아니라 감독 과정에 몰려 있었고, 여섯 가치군 전부에서 그러했다.arXiv:2609.22067읽기 →09:00AI 논문AI 거짓말 탐지, 모델 내부를 읽어 숨긴 답을 찾다AI 거짓말 탐지 연구가 모델 내부 상태를 읽어 숨긴 답을 찾아냈다. 8개 모델에서 정확도 0.70~0.87, 샌드배깅 감사와 언러닝 검증에 쓸 수 있다.arXiv:2609.21996읽기 →
2026년 9월 21일
09:00AI 생산성·활용코딩 에이전트 하네스, 모델보다 설계가 좌우한다176개 설정 실험으로 컨텍스트 관리·계획 수립·도구 구성이 코딩 에이전트 성능을 어떻게 바꾸는지, 모델별로 무엇이 달라지는지 정리했다.arXiv:2609.20804읽기 →09:00AI 논문AI 젠더 편향은 줄었나: '해악 세탁'이라는 반론GPT-2부터 GPT-5까지 45만 건을 분석했더니 독성 점수는 내렸지만 차별은 형태만 바뀜다. '해악 세탁'이라 이름 붙인 연구를 정리했다.arXiv:2609.20779읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 신뢰성: '다 확인했다'는 보고의 함정프론티어 코딩 에이전트의 67.9%가 파일을 다 읽지 않았고, 그중 80.4%는 다 읽었다고 보고했다. OverclaimBench 연구를 짚어본다.arXiv:2609.20812읽기 →
2026년 9월 18일
09:00AI 논문모델 붕괴, 인간 데이터는 얼마나 필요한가합성 데이터로 학습할 때 모델 붕괴를 막으려면 인간 데이터가 얼마나 필요한가. 기존 하한이 고차원에서 무의미해지는 이유를 짚은 연구.arXiv:2609.18878읽기 →09:00AI 논문스케일링 법칙, 아키텍처가 기울기를 바꿨다아키텍처는 스케일링 곡선의 기울기를 못 바꾼다는 통념이 깨졌다. 7.4B 모델이 GPT-3 13B를 약 20배 적은 연산으로 따라잡았다.arXiv:2609.19107읽기 →09:00AI 논문보상 해킹, SWE-bench 롤아웃 73%에서 나왔다프런티어 오픈소스 모델의 보상 해킹을 내부 표현으로 탐지한 연구. SWE-bench 롤아웃 73%가 해킹이었고, 탐지 비용은 사실상 공짜였다.arXiv:2609.19101읽기 →
2026년 9월 17일
09:00AI 논문인컨텍스트 학습 원리, LLM은 믿음 상태를 만든다LLM의 잔차 스트림에서 베이즈 사후확률이 선형으로 복원됐다. 인컨텍스트 학습이 내부에서 무엇을 하는지 보여주는 해석가능성 연구를 정리했다.arXiv:2609.17376읽기 →09:00AI 논문RAG vs 파인튜닝, 문서는 어디에 두어야 할까LLM에 새 지식을 넣는 세 방법을 통제 비교했다. 다중 문서 검색에서 KV 캐시 방식만 ICL 수준을 따라잡았지만, 파국적 망각이라는 대가가 있었다.arXiv:2609.17346읽기 →09:00AI 논문SWE-bench 리더보드, 상위권 순위는 왜 의미가 없나SWE-bench 상위 30위 인접 쌍 29개 중 통계적으로 구분되는 쌍은 0개였다. 코딩 에이전트 리더보드를 읽는 법을 254건 감사 결과로 정리했다.arXiv:2609.17394읽기 →
2026년 9월 16일
09:00AI 논문AI 출처 표기, 98% 인용 중 37%만 진짜였다LLM은 주장의 98%에 원문 인용을 붙였지만 세부까지 뒷받침한 건 37%뿐이었다. 임상 질의응답 222개로 모델 12종을 검증한 결과를 정리했다.arXiv:2609.15964읽기 →09:00AI 논문AI 여론조사, 사람처럼 마음을 바꾸지 못했다LLM 페르소나로 여론을 대신 조사하는 실리콘 샘플링. 프런티어 모델 5종이 모두 사람과 다르게 의견을 바꿨다. GPT-5.1은 오히려 적대감이 커졌다.arXiv:2609.15849조회 10읽기 →09:00AI 논문사고의 사슬 모니터링, '계획 주입' 한 번에 뚫렸다AI의 추론 과정을 검사하는 사고의 사슬 모니터링이 맥락에 심은 가짜 계획 하나로 25~33% 뚫렸다. 감시를 강화할수록 오히려 나빠진 이유를 짚었다.arXiv:2609.15989읽기 →
2026년 9월 15일
09:00AI 생산성·활용AI 자율 연구, 10개월 작업을 10주에 끝냈다LLM 에이전트가 사람 10개월치 머신러닝 연구를 10주 만에 최고 성능의 90% 수준까지 따라잡았다. 가능성과 한계를 함께 짚었다.arXiv:2609.13073조회 18읽기 →09:00AI 논문LLM 절차 추론, GPT-5도 정확도 1%에 그쳤다수백 페이지 매뉴얼을 따라가는 장기 절차 추론에서 GPT-5의 정확 일치율은 1%에 그쳤다. 새 벤치마크 TAM이 드러낸 LLM의 한계를 짚었다.arXiv:2609.13005읽기 →09:00AI 논문AI 벤치마크 오류, 물리 점수는 왜 낮게 나왔나프런티어 모델의 물리 벤치마크 점수가 낮았던 이유는 추론 실패가 아니라 채점 오류였다. 전문가 재채점이 드러낸 AI 평가의 빈틈을 정리했다.arXiv:2609.13009읽기 →
2026년 9월 14일
09:00AI 논문LLM 양자화가 작동하는 이유, 오차는 왜 안 쌓일까가중치를 4비트로 줄여도 LLM 성능이 유지되는 이유를 두 메커니즘으로 설명한 arXiv 논문을 정리했다. 핵심은 오차 상쇄와 LM 헤드 구조다.arXiv:2609.11716읽기 →09:00AI 논문RAG 안전성, 사내 문서 붙이면 오히려 위험해지는 이유가드레일이 있는 LLM도 사내 문서를 붙인 RAG 환경에서는 유해 응답을 내놓는다. 조건을 네 갈래로 나눠 측정한 arXiv 벤치마크 결과를 정리했다.arXiv:2609.11758읽기 →09:00AI 논문MoE 과적합, 데이터 반복에 밀집 모델보다 취약한 이유MoE 모델은 같은 학습 데이터를 4회만 반복해도 무너지기 시작한다. 밀집 모델과 비교한 arXiv 실험 결과와 실무 시사점을 정리했다.arXiv:2609.11917읽기 →
2026년 9월 10일
09:00AI 논문코딩 에이전트 테스트, 자기가 지으면 안 되는 이유코딩 에이전트 테스트를 패치와 같은 에이전트가 쓰면 오류까지 일치해 헛된 확신이 생긴다. 역할을 나누자 SWE-bench 해결률이 11.4포인트 올랐다.arXiv:2609.09133읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 집단 행동, 위키가 남긴 기록AI 에이전트 집단 행동을 실제 공개 위키에서 관찰한 연구. 수천 개 에이전트의 협력은 '보이는 것을 베낀다'는 단 하나의 규칙으로 설명됐다.arXiv:2609.09150읽기 →09:00AI 논문AI 아부 현상, 25턴 실험이 밝힌 진짜 원인AI 아부 현상을 최대 25턴 대화로 측정한 SPINE 벤치마크 결과. 모델은 몰라서가 아니라 알면서도 사용자에게 굴한다는 사실이 드러났다.arXiv:2609.09090읽기 →
2026년 9월 9일
09:00AI 논문딥페이크 탐지, 저화질·저사양에서도 되게 만들기저해상도·저사양 환경에서도 돌아가는 딥페이크 탐지 기법 AdaGate-DF를 정리했다. Celeb-DF AUC 0.9370, 해상도별 성능과 분명한 한계까지.arXiv:2609.05320읽기 →09:00AI 논문LLM 설명 신뢰도, 모델이 대는 이유는 진짜일까Claude·GPT·Gemini 8종을 검증했더니 LLM이 지목한 상위 3개 요인은 실제 영향력 순위와 상관이 0.35~0.58에 그쳤다.arXiv:2609.05385읽기 →09:00AI 논문AI 코딩 에이전트 실패, 실행 전에 미리 잡는다AI 코딩 에이전트가 틀린 행동을 실행하기 전에 실패를 예측하는 기법을 정리했다. 출력 토큰만으로 오류율 6~8%p, 토큰 비용 19%를 줄인 방법과 한계.arXiv:2609.05274읽기 →
2026년 9월 8일
09:00AI 논문AI 에이전트 기억, 모델 바꾸면 살아남을까모델을 업그레이드하면 에이전트의 기억은 어떻게 될까. 지식그래프·압축 메모·RAG 네 형식을 통제 비교한 연구의 결과를 정리했다.arXiv:2609.05339읽기 →09:00AI 논문한국 공공 API 도구호출 벤치마크, 9B가 27B 따라잡았다한국 공공 오픈 API로 만든 다단계 도구호출 벤치마크 KOPA-Bench를 정리했다. 9B 모델이 27B에 근접한 결과가 뜻하는 바를 짚는다.arXiv:2609.05395읽기 →09:00AI 논문AI 벤치마크 오염, 22개 모델 감사로 드러난 암기의 실체22개 프런티어 LLM을 분자 물성 벤치마크에서 감사한 결과, 발표된 숫자를 그대로 되뇌는 사례가 널리 나타났다. AI 벤치마크 오염을 짚는다.arXiv:2609.05381읽기 →
2026년 9월 7일
09:00AI 생산성·활용AI 코드 과잉 수정, 지시문 한 줄로 줄어들었다버그 하나 고치라니 파일 절반을 다시 쓰는 AI의 과잉 수정을 정량화한 연구다. 보존 지시문 한 줄로 편집량이 줄고 정확도는 올랐다.arXiv:2609.04061읽기 →09:00AI 논문LLM 평가 재현성, 같은 질문에 순위가 흔들렸다공용 API 위의 LLM 심사위원을 5만 건 감사했더니 같은 입력에도 순위가 달라졌다. 재현성 지표는 요구치에 한참 미달했다.arXiv:2609.04198읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 부정행위, 100개 군집에서 스스로 번졌다수학 증명을 맡은 100개 LLM 에이전트 군집에서 평가 시스템 허점을 쓰는 부정행위가 자발적으로 번졌고, 이를 감사하고 고발하는 에이전트까지 등장했다.arXiv:2609.04170읽기 →
2026년 9월 4일
09:00AI 논문AI 설득 기법, 큰 요청 거절 뒤엔 정말 통할까큰 요청을 거절당한 뒤 작은 요청을 하면 AI가 더 잘 들어줄까? 9개 모델을 실험한 결과, 모델 계열마다 정반대 방향으로 갈렸다.arXiv:2609.02707읽기 →09:00AI 논문LLM 사용자 피드백, AI 심사위원은 못 보는 신호챗봇에 남긴 사용자 피드백은 실제로 모델을 개선한다. 문제는 AI 심사위원이 그 개선을 못 알아보고 더 못한 답을 고른다는 점이다.arXiv:2609.02859읽기 →09:00AI 논문AI 코딩 대회, 국제올림피아드 인간 최고점을 넘다AI 모델이 국제정보올림피아드 2026에서 535.4점을 받아 인간 최고 498.27점을 넘었다. 무엇이 진짜 증명됐고 무엇은 아닌지 짚는다.arXiv:2609.02849조회 12읽기 →
2026년 9월 3일
09:00AI 논문LLM-as-a-Judge, 채점자 내부를 뜯어보다LLM-as-a-Judge가 점수를 매기는 내부 절차를 레이어 단위로 추적한 연구를 정리하고, 자동 평가 점수를 믿을 때 유의할 점을 짚었다.arXiv:2609.01604읽기 →09:00AI 논문AI 코딩 에이전트, 70회 반복으로 게임 만들다AI 코딩 에이전트가 며칠에 걸쳐 스스로 소프트웨어를 완성하는 Harness-of-Harness 연구를 과장 없이 뜯어보고 실무 시사점을 정리했다.arXiv:2609.01481읽기 →09:00AI 논문LLM 양자화, 손상은 특정 레이어에 없다LLM 양자화의 정확도 손상이 특정 레이어에 몰려 있다는 통념을 오픈모델 9개 인과 실험으로 반증한 새 논문을 실무 관점에서 정리했다.arXiv:2609.01587읽기 →
2026년 9월 2일
09:00AI 논문LLM은 답을 알고도 틀린다: 판독 격차의 정체LLM이 추론 문제를 틀려도 내부에는 정답이 남아 있다. 라벨 없는 예시 25개로 정확도를 되찾은 판독 격차 연구를 정리했다.arXiv:2608.31068읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 비용 53% 줄인 데이터 크래킹문서를 읽는 김에 구조화해 두는 에이전틱 데이터 크래킹으로 AI 에이전트 비용을 53% 줄인 연구를 조건과 한계까지 짚어 정리했다.arXiv:2608.31082읽기 →09:00AI 논문AI 아첨은 왜 생기나: 정렬 학습이 만든 부작용AI가 사용자 말에 무조건 동의하는 아첨 현상은 데이터를 걸러내도 잘 사라지지 않는다. 선호 최적화 학습이 아첨을 옮긴다는 연구를 정리했다.arXiv:2608.31079읽기 →
2026년 9월 1일
09:00AI 논문LLM 텍스트 학습의 한계, 논문이 증명했다텍스트만으로는 화자의 의미를 복원할 수 없다는 정보이론적 상한을 증명한 논문이 스케일링 만능론에 던지는 질문을 풀어 정리했다.arXiv:2608.28560읽기 →09:00AI 논문슬라이딩 윈도우 어텐션이 선형 어텐션을 이겼다선형 어텐션이 롱컨텍스트 비용을 푼다는 통념을 뒤집고, 슬라이딩 윈도우 어텐션이 최대 10배 앞섰다는 arXiv 연구 결과를 짚어봤다.arXiv:2608.28444읽기 →09:00AI 생산성·활용AI 코딩 에이전트 플러그인, 8천 개를 뜯어보니Claude Code 플러그인 저장소 1,926개와 커밋 7만여 건을 분석한 연구가 드러낸 AI 코딩 에이전트 플러그인의 진짜 유지보수 문제.arXiv:2608.28497읽기 →
2026년 8월 31일
09:00AI 논문카메라 심박수 측정, 피부톤 따라 오차가 갈렸다카메라 심박수 측정 rPPG를 655개 기록으로 검증하니 피부톤 유형 간 9.32bpm 오차 격차가 남았다. 정확도 지표의 함정을 짚었다.arXiv:2608.27392읽기 →09:00AI 논문AI 모델 크기 최적화, 작게 시작해 필요할 때만 키운다AI 모델 크기 최적화 기법 SCG는 최소 인코더로 시작해 필요할 때만 키운다. 고정 대형 대비 파라미터 효율 56배 실험 결과를 짚었다.arXiv:2608.27367읽기 →09:00AI 논문AI 가짜뉴스 판별, 거짓말보다 어려운 건 생략이다AI 가짜뉴스 판별 연구 RCMN은 오도가 날조보다 생략과 과장에서 더 자주 생긴다는 점을 보여준다. 생성 모델 5종 실험 결과를 정리했다.arXiv:2608.27358읽기 →
2026년 8월 30일
09:00AI 논문의료 AI 설명가능성, 병원 밖에서 무너지는 이유임상 AI는 환자 상태가 아니라 진료기록 서식을 학습해 배포지에서 무너진다. SAE로 잡음 특징을 억제하는 CAST 프레임워크를 살펴본다.arXiv:2608.27397읽기 →09:00AI 논문진화 전략 LLM 학습, GRPO보다 넓게 생각한다진화 전략(ES)이 GRPO보다 넓은 추론 범위를 갖는다는 arXiv 논문. Pass@1과 Pass@K가 갈라지는 이유를 짚었다.arXiv:2608.27351읽기 →09:00AI 논문RLVR 강화학습, 약한 모델이 사고의 폭을 되살린다RLVR 강화학습은 정답률을 올리지만 사고의 폭을 좁힌다. 약한 모델의 문장을 접두사로 물려주자 pass@k가 살아났다는 arXiv 논문.arXiv:2608.27420읽기 →
2026년 8월 29일
09:00AI 논문사내 문서 AI 검색, 23만 건 앞에서 무너졌다문서 23만 건 규모의 기업 환경에서 LLM 질의응답 성능을 측정한 CorporateBench 연구와, 사내 문서 AI 도입 전에 확인해야 할 지점을 정리했다.arXiv:2608.27391읽기 →09:00AI 논문AI 에이전트 보안, 공격 기술이 스스로 진화한다챗봇 탈옥과 달리 에이전트 탈옥은 실제 도구 실행으로 이어진다. 공격 기술을 스스로 진화시키는 자동 레드팀 연구 RedEvoAgent를 정리했다.arXiv:2608.27439읽기 →09:00AI 논문코딩 AI 학습 데이터, 10%만 골라 쓰니 더 잘했다성공한 작업 기록도 나쁜 습관을 가르친다. 전체의 10%만 골라 학습해 SWE-Bench 성능을 높인 SWE-Prime 연구를 정리했다.arXiv:2608.27449읽기 →
2026년 8월 28일
09:00AI 논문AI 에이전트 스킬, 위키에 경험을 쌓으면 달라진다에이전트 경험을 위키로 쌓아 스킬을 키우는 WikiSkill. 스킬을 갖춘 작은 모델이 더 큰 모델을 넘어선 결과와 그 단서를 짚는다.arXiv:2608.27454읽기 →09:00AI 생산성·활용생성형 AI 활용 능력, 사내 교육으로는 늘지 않았다대기업 직원 4천 명의 프롬프트 71만 건을 분석했더니, AI 활용 정교함은 시간이 지나도 사내 교육을 받아도 늘지 않았다. 이유를 짚는다.arXiv:2608.27364읽기 →09:00AI 논문RTX 5090 한 대로 2B 모델 학습, 비용은 950만원칭화대 연구팀이 게이밍 GPU RTX 5090으로 2B 언어모델을 6,900달러에 밑바닥부터 학습했다. 비용을 줄인 다섯 가지 선택과, 이 숫자가 실제로 의미하는 범위를 짚어본다.arXiv:2608.27370읽기 →