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LLM은 손실 압축 알고리즘사고 흐름 위조(chain-of-thought forgery)가 LLM 안전성을 근본적으로 약화시킨다고 연구진이 주장했다. 이 공격은 입력에 위조된 내부 메모를심프롬프트 한계와 작업공간 기반 소스 자료 통합으로 구체성과 효율성 회복컴퓨터 사용 에이전트의 맹목적 목표 지향성 연구 (ICLR 2026)Foresight Learning을 활용한 공급망 중단 예측7ms의 법칙이 있는데 왜 '생각 모드'를 기다리나요? 리아푸노프 안정성 테스트: Gongju vs GPT-5최종 답변을 넘어: 투명한 멀티모달 추론 평가를 위한 CRYSTAL 벤치마크Bcachefs 개발자, 자신의 커스텀 LLM이 여성이고 완전히 의식이 있다고 주장제어된 실험을 가능하게 하는 자기회귀 프로그램 합성을 위한 소규모 시스템AI 모델의 지능보다 중요한 것은 '기억' 아키텍처이다미라주 효과(Mirage Effect): VLM의 환각은 고도화된 내부 지식의 재구성인가?합성 태스크 스케일링을 통한 AI 과학자 구현재귀적 언어 모델과 불확실성의 만남: 긴 컨텍스트를 위한 자기 성찰적 프로그램 탐색의 놀라운 효과LLM 코딩 능력의 정체: 테스트 통과율과 실제 머지율의 괴리 분석Claude 헌법 및 OpenAI 모델 스펙 준수 여부에 대한 레드팀 평가 보고서OpenAI, 내부 정보를 이용해 예측 시장에서 거래한 직원 해고딥 블루: 생성형 AI 시대 개발자들이 느끼는 실존적 불안과 무력감OpenAI GPT-5와 Ginkgo Bioworks의 자율 실험실, 단백질 합성 비용 40% 절감2026년 최고의 멀티모달 모델 가이드: SAM 3부터 GPT-5까지AI 수익성 논란과 미중 AI 패권 경쟁의 현주소
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