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AI의 상위 3개 추천은 후보 전체의 다양성을 보여 줄까?

관련성 점수만 따를 때와 같은 범주의 반복에 벌점을 줄 때 상위 목록이 어떻게 달라지는지 비교합니다.

언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?

Bender 등 연구자들의 ‘확률적 앵무새’ 논문을 통해 대규모 언어모형의 자료 문서화, 환경비용, 편향, 이해관계자 위험을 점검합니다.

On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

Turpin 등의 연구를 통해 연쇄적 사고 설명이 그럴듯해도 입력의 편향 단서를 충실히 드러내지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting

AI가 긴 목록을 나눠 읽으면 항목을 빠뜨리거나 두 번 셀 수 있을까?

같은 점수의 순서와 목록 중간 삽입을 바꾸어 페이지 경계의 중복·누락을 확인합니다. 안정적인 정렬 키와 스냅샷의 역할을 살펴봅니다.

AI 도구 두 개가 같은 수량을 동시에 바꾸면 하나가 사라질까?

두 작업이 같은 시작값을 읽고 각자 새 값을 저장할 때 생기는 갱신 손실을 따라갑니다. 원자적 변경과 순차 실행의 차이를 비교합니다.