통합검색

AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

다섯 번의 보이는 출력과 외부 정답을 나란히 두고, 높은 일치율이 도움이 되는 조건과 같은 오류가 반복되는 경우를 구분합니다.

관련 문서를 찾으면 AI 답도 근거가 충분할까?

검색 문서의 주제 관련성과 생성 문장의 직접 지지·완전성을 나눠, 인용이 붙은 답을 주장 단위로 검사합니다.

검색 문서 속 명령을 AI가 따라도 될까?

요약하려고 가져온 문서의 ‘승인 상태를 바꿔라’는 문장을 지시가 아닌 자료로 표시하고, 읽기 전용 권한으로 행동 경로를 차단하는 두 겹 방어를 비교합니다.

단어를 낯설게 바꾸면 인공지능(AI)의 논리 퍼즐 실력도 유지될까?

4,290개 퍼즐의 Mystery-Zebra는 논리 구조, 난이도와 표면 표현의 영향을 분리해 평가합니다.

Lexical Recall or Logical Reasoning: Probing the Limits of Reasoning Abilities in Large Language Models

같은 데이터인데 속이는 차트가 인공지능(AI)의 답을 바꿀까?

1,600쌍의 차트와 10개 비전언어모델을 비교한 연구는 시각적 기만과 메타데이터 완화의 범위를 측정했습니다.

Chart Deception in Vision-Language Models: From Vulnerability to Mitigation