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AI가 긴 글을 입력받으면 중간 내용도 잘 찾을까?

긴 글을 받아들일 수 있는 AI가 그 안의 정보를 고르게 활용하는지는 별개의 질문입니다. 류와 동료들의 2024년 논문은 답을 담은 정보의 위치를 바꾸며 당시 언어 모델의 수행을 비교합니다.

긴 입력의 중간에서 놓치는 정보 — Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

인공지능(AI)가 확신이 낮은 답을 보류하면 정확도는 어떻게 달라질까?

AI가 낮은 확신의 답을 보류할 때 답한 범위와 정답률이 함께 어떻게 바뀌는지 살펴보고, 선택된 일부의 성능을 전체 신뢰성과 혼동하지 않는 법을 익힙니다.

Language Models (Mostly) Know What They Know

사전등록과 논문이 다르면, 연구는 약속을 어긴 걸까?

점검 자료·불일치 유형·질문을 바꾸어 직접 포함되는 연구 수와 허용되는 해석을 비교하고, 변경 자체와 미공개 변경을 구분합니다.

The potential of preregistration in psychology: Assessing preregistration producibility and preregistration-study consistency

그럴듯하게 들리는 문장이 깊은 뜻을 가진 것은 아니다

무작위 유행어로 만든 문장에 깊은 뜻을 부여하는 경향을 조사한 연구를 읽으며, 낯선 표현을 무조건 배척하지 않으면서도 의미와 검증 조건을 요구하는 법을 살핀다.

사이비 심오함의 수용과 탐지(On the Reception and Detection of Pseudo-Profound Bullshit)

그림을 글로 바꿀 때, 무엇이 사라지는가

2026년 9월 27~30일 공개된 세 연구를 통해 다이어그램을 구조 텍스트로 바꿀 때의 병목, 출처에 근거한 다이어그램 제작 규칙의 전이, 같은 논증도 화자 표지에 따라 다르게 평가되는 현상을 살펴봅니다.