AI가 엉뚱한 추천만 하는 이유: MAPLE 논문으로 본 설명 가능한 추천의 모든 것
AI 추천 시스템의 정보 부족과 환각(hallucination) 문제, 그 딜레마를 해결하는 MAPLE 모델을 아시나요? 최신 논문을 통해 사용자가 신뢰하는 설명 가능한 추천의 비밀을 파헤쳐 봅니다.
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“Let’s think step by step”에 지치셨나요? 2025년 최신 논문 TORSO는 Few-shot 프롬프트 없이 LLM의 내재된 추론 능력을 깨우는 간단하고 강력한 방법을 제시합니다. 비용은 줄이고 정확도는 높이세요.
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AI 음성 사용, 법적 위험을 피하고 싶다면 필독하세요. AI 음성 저작권, 퍼블리시티권, 동의 의무 등 크리에이터가 꼭 알아야 할 법률 상식을 통해 채널의 신뢰를 구축하는 방법을 알려드립니다.
LLM 탈옥(Jailbreak) 공격이 더 정교해지고 있습니다. 모델 재훈련 없이 프롬프트 패치 하나로 AI 보안을 획기적으로 높이는 ‘방어적 프롬프트 패치(DPP)’의 원리, 성능, 미래를 최신 논문 기반으로 완벽 해설합니다.