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2026.09.12

When Validation Stops Learning: Auditing Update Admission for Continual Embodied Agents

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이 연구는 AI 에이전트의 지속적 학습을 검증하는 방법을 제안합니다. 범위 기반 신뢰성 문턱은 오래된 작업의 동작을 인증하지 못하므로, 대체 검증 방법이 필요합니다. 새로운 검증 프로토콜은 훈련 단계에서 놓친 기회를 측정하고, 모델의 과대적합과 피드백 선택 오류를 구분하는 데 사용됩니다. 이 연구는 AI 에이전트 발전에 중요한 역할을 할 수 있지만, 실제 적용까지는 아직 멀어 보입니다.

2026.09.12

Trustworthy Human-AI Collab in a Live Type-Theoretic Computational Commons

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이 기사는 AI와 인간의 신뢰할 수 있는 협업에 대해 설명합니다. 새로운 방법으로 AI가 더 안전하고 정확하게 작동하도록 도와줍니다. 이는 우리가 일상에서 AI를 더 잘 이해하고 사용하는 데 도움이 될 것입니다.

2026.04.08

AI 검색은 문장의 연관성을 어떻게 계산할까

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임베딩 기반 의미검색은 질문과 문서를 각각 벡터로 표현한 뒤 코사인 유사도나 내적 같은 계산으로 비교한다. 이 방법을 쓰면 표현이 달라도 비슷한 주제의 자료를 검색 후보로 찾을 수 있다. 다만 벡터가 가깝다는 사실만으로 두 문장의 뜻이나 내용이 정확하고 동일하다고 결론 내릴 수는 없다.

2026.04.07

AI는 글을 어떤 숫자로 바꿀까

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언어모델은 글을 작은 토큰으로 나누고 각 토큰을 숫자 ID와 벡터로 표현한다. 계산이 진행되면서 같은 단어도 주변 문맥에 따라 서로 다른 내부 표현을 갖게 된다. 검색에 쓰는 문장 임베딩은 이 과정과 관련이 있지만, 문장 전체를 처음부터 하나의 벡터로 바꾸는 절차와는 구분해야 한다.