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AI가 만든 자료를 거듭 학습하면 드문 사례도 남을까?

공통·중간·드문 유형 70·20·10이 합성자료만 거치며 73·23·4와 80·19·1로 바뀌는 고정 모형으로 분포 꼬리와 원자료 보존 조건을 살핍니다.

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.

잘못된 그래프를 찾는 데 위치 정보가 왜 필요할까?

3,026개 사례와 21개 오도 유형의 벤치마크는 답뿐 아니라 문제 영역을 찾는 능력을 평가합니다.

Unmasking Deceptive Visuals: Benchmarking Multimodal Large Language Models on Misleading Chart Question Answering