IDEAS
2026.1034건
- 10.27라벨을 먼저 만들고 정확도가 아니라 행동으로 조립한 뒤의 비용으로 임계값을 고르는 절차라, nextcal 일정·할 일 분류와 saegim-eval 심판 문턱에 붙여볼 만함
nextcal가장 정확한 메일 분류기가 처리할 메일을 가장 많이 흘렸다는 측정 보고
- 10.26제안 모델과 검증 모델이 달라도 되는 구성이라, saegim-eval 심판 점수로 사람이 직접 볼 케이스만 고르는 문턱 계산에 실험해볼 여지
법령해석 BMTAI 결정 중 사람이 감사할 몫만 골라내는 온라인 감사 알고리즘 제안
- 10.26비용을 숫자로 두고 보정 데이터에서 포기 임계값을 고르는 절차라, saegim-eval 심판이 애매한 케이스를 사람에게 넘기는 기준에 붙여볼 만함
오답 비용을 명시하면 TF-IDF 분류기가 프롬프팅 LLM 을 앞섰다는 평가 보고
- 10.25설명이 답을 실제로 밀었는지를 재는 틀이라, saegim-eval 의 충실도 채점에 근거 격리 실험을 붙여볼 여지
사고 사슬이 답을 실제로 밀었다는 보장이 없다는 지적과 맥락 격리 제안
- 10.24검색 평가 점수가 정답 주석 범위에 따라 달라진다는 지적이라, saegim-eval 검색 평가셋의 정답을 문서가 아니라 증거 구간 단위로 잡는 쪽을 실험해볼 여지
검색 평가 점수가 정답 주석을 얼마나 넓게 달았는지에 따라 흔들린다는 보고
- 10.23심판 모델을 한 번 부르고 끝내는 대신 비용 상한 안에서 질의 순서를 짜는 접근이라, saegim-eval 판정 레이어와 법령 BMT 회귀 게이트에 실험해볼 여지
법령해석 BMTLLM 분류기를 잡음 있는 측정기로 보고 질의 순서를 회로로 짜자는 제안
- 10.22saegim-bench 와 saegim-eval 의 파이썬 쪽 LLM 의존성이 잠금 파일로 버전 고정돼 있는지 한 번 훑어볼 여지
법령해석 BMTPyPI 의 LiteLLM 1.107.0 이 자격증명 탈취기와 백도어를 심은 채 배포됐다는 분석
- 10.21법령 조회 출력이 길어 파일로 빼 둘 때, 최종 정답 여부만 보지 말고 어느 근거로 답했는지를 따로 채점하는 칸을 legal-bmt 에 둘 여지
법령해석 BMT도구 출력을 맥락에서 빼 파일로 읽게 하면 에이전트가 근거를 바꿔친다는 측정
- 10.21심판에 답이 맞았는지와 별개로 근거가 보존됐는지를 따로 재는 칸을 둘 여지
새김 웍스맥락 압축이 근거를 지켰는지 질의응답 점수 말고 직접 재자는 KEEP-Bench 제안
- 10.20legal-bmt 의 도구 호출 사슬 채점과 saegim-eval 심판을 최종 답이 아니라 추적 전체를 훑는 쪽으로 넓혀 볼 여지
법령해석 BMT에이전트 추적에서 오류를 찾는 작은 모델을 강화학습으로 만들었다는 Launch HN
- 10.19심판을 한 번에 한 점수로 받지 않고 항목으로 쪼개 점수를 모으는 쪽, legal-bmt 위임 사슬 채점에도 붙여 볼 여지
법령해석 BMT참과 거짓 대신 항목별 점수를 매기는 검증자가 이진 검증자보다 낫다는 논문
- 10.19과 legal-bmt 의 평가 프롬프트에 평가 중이라는 단서가 섞여 있지 않은지 한 번 훑어 볼 여지
법령해석 BMT시험 중이라고 알려주면 LLM 의 거절률이 올라간다는 측정이 인도어에서도 재현됐다는 논문
- 10.18지시에 안 적힌 제약을 캐내는 과업을 법령 BMT 와 saegim-eval 채점표에 한 줄 넣어 볼 여지
법령해석 BMT요구사항이 안 적힌 현장 납품 과업 95개로 에이전트를 재는 FDE-Gym 제안
- 10.18심판 모델이 매기는 점수가 특정 값에 쏠리는지 saegim-eval 기록으로 한 번 세어 볼 여지
1 에서 30 사이 숫자를 물으면 LLM 이 늘 17 을 답한다는 질문이 조회 3202 를 기록했다
- 10.17법령 BMT 와 saegim-eval 의 과업 목록이 실제로 돈 받는 작업의 분포를 덮는지 되짚어 볼 여지
법령해석 BMT미국 노동 시간의 90퍼센트가 AI 벤치마크에 잘 안 덮인다는 주장이 해커뉴스에서 화제
- 10.17제안은 모델이 하고 채점은 독립된 평가자가 하는 이 구조를, saegim-eval 의 심판 배선과 대조해 볼 여지
LLM 이 양자 회로를 제안하고 독립 평가자가 채점하는 진화 탐색을 내놓은 논문
- 10.16심판에 LLM 판정과 별도로 기계적으로 확인되는 검사 한 축을 덧대 볼 여지
LLM 심판에 기계적 검증을 덧대면 심판이 놓친 오류가 잡힌다는 논문
- 10.16점수를 숫자로 내게 하는 saegim-eval 심판 배선에도 같은 쏠림이 있는지 짚어 볼 여지
1부터 30 사이 숫자를 물으면 LLM 이 늘 17을 준다는 질문이 조회 3180을 기록했다
- 10.14검색 평가에 사람과 TF-IDF 같은 값싼 기준선을 함께 두는 축으로 참고해 볼 여지
링크만 따라가 목표 문서에 닿는 위키백과 게임으로 검색 능력을 재자는 제안
- 10.14웍스 자원 방 검색과 saegim-eval 충실도 채점에서 실제로 쓰고 있는 처방과 대조해 볼 여지
새김 웍스엔터프라이즈 RAG 에서 환각을 줄이는 방법을 묻는 질문에 답변 4개가 붙었다
- 10.12legal-bmt 나 saegim-eval 처럼 기계 채점 기준을 짤 때, 검증 가능한 요건 통과와 결과물 품질의 간극을 별도 축으로 볼지 참고해 볼 여지
법령해석 BMT프롬프트로 레고 세트를 설계시키는 에이전트 벤치마크 BrickBench 제안
- 10.12의 LLM 심판 점수가 특정 값으로 쏠리는지 분포를 한번 뽑아 볼 여지
1에서 30 사이 숫자를 물으면 LLM 이 항상 17을 돌려준다는 질문이 조회 3천을 넘겼다
- 10.11법령 BMT 의 층 도달 비율 같은 단일 수치가 구간별 난도를 고르게 본다는 가정을 깔고 있는지 점검해 볼 여지
법령해석 BMTMETR 시간 지평선을 통계로 다시 재니 같은 10배도 구간마다 난도가 다르다는 분석
- 10.11처럼 출력 텍스트만 보고 판정하는 방식이 못 잡는 종류가 어디까지인지 가늠하는 참고로 읽어 볼 여지
모델 내부를 읽는 프로브가 사보타주와 말하지 않은 거짓까지 잡아낸다는 주장
- 10.10에서 심판 모델에게 점수를 매기게 할 때 특정 값으로 쏠리는지 먼저 재 볼 여지
1부터 30 사이 숫자를 달라고 하면 늘 17이 나온다는 질문이 조회 3천을 넘겼다
- 10.09새김 웍스 자원 방 검색이 질의에 지시문을 붙이고 있다면, 방해 문구를 섞은 회귀 케이스를 몇 개 만들어 둘 여지
새김 웍스검색 지시문이 임베딩 모델의 질의 표현에 실제로 어떻게 작용하는지 들여다본 논문
- 10.09이 정답 없는 답변을 판정할 때, 점수 하나 대신 '정합성 검사 묶음' 을 지표로 두는 방식에 참고할 여지
정답 없는 질문에 LLM 을 채점하는 틀로 진술선호 경제학을 가져오자는 제안
- 10.080to1 야간 자동화처럼 매일 같은 모양으로 도는 분류·요약 작업을 작은 전용 해법으로 내릴지 판단할 때의 기준으로 읽어 볼 여지
0to1 자동화에이전트가 자기 능력을 싼 전용 해법으로 바꿀 수 있는지 재는 벤치마크 BOTTLED 제안
- 10.06평가 세트에 일부러 오염시킨 문서를 섞어 충실도 심판이 모순·숫자 오타를 잡는지 재 볼 여지
지식 베이스가 오염됐을 때 검색증강생성(RAG)이 얼마나 버티는지 재는 벤치마크 RAGStress 제안
- 10.04심판 성능을 모델 교체가 아니라 심판에게 무엇을 얼마나 원형 그대로 쥐여 주느냐로 올려 보는 쪽에 참고해 볼 여지
모델은 그대로 두고 둘러싼 하네스만 바꿔 ARC-AGI-3 를 100 점으로 올렸다는 제안
- 10.04그어봄 도구 호출 검증을 불렀느냐가 아니라 인자까지 맞았느냐로 쪼개 재는 축에 실험해볼 여지
그어봄자연어를 CLI 명령으로 옮기는 과제에서 오픈웨이트 모델이 42% 를 넘지 못했다는 보고
- 10.03검색 평가에 유사도 대신 '그 문서가 실제로 답을 진척시켰나'를 라벨로 쓰는 축을 실험해볼 여지
새김 AI에이전틱 검색이 임베딩 검색을 넘지 못했다는 논문 검색 벤치마크가 제안됐다
- 10.03심판이 1~5 점수를 매길 때 특정 값에 몰리는지 분포로 떠 볼 여지
1 부터 30 중 하나를 물으면 LLM 이 늘 17 을 답한다는 질문이 올랐다
- 10.01에 정확도만 두지 않고 같은 과업을 처리한 비용과 토큰 축을 같이 남기는 쪽으로 붙여볼 만함
같은 모델도 하네스에 따라 효율이 갈린다며 장문맥 평가에 비용 축을 세우자는 벤치마크
2026.0925건
- 09.29에서 심판을 여럿 두고 평균이나 다수결로 묶을 때, 과업 종류에 따라 머릿수 이득이 거의 없는 구간이 있는지 따로 재볼 여지
에이전트를 늘리면 나아지는지는 과업 구조가 정한다는 다중 에이전트 스케일링 분석
- 09.28채점에서 검색만 붙인 답과 검색 더하기 명시적 추론을 붙인 답을 따로 재는 축을 두고, 증거와 주장을 뒤섞는 실패를 따로 셀 여지
검색만 붙이는 것으로는 부족하고 명시적 추론을 얹어야 했다는 음성 사실검증 벤치마크
- 09.28새김AI 검색과 saegim-eval 채점이 같은 질의에 같은 상위 문서를 주는지 한 번 재보는 점검을 붙여볼 여지
새김 AI같은 질의를 반복했는데 pgvector HNSW 상위 결과가 달라진다는 질문
- 09.27평가셋을 고정 목록 대신 생성기로 두고, 생성기를 검증하는 단계를 따로 세워볼 여지
평가셋을 사람이 아니라 검증된 생성기로 계속 새로 만든다는 제안
- 09.210to1 야간 자동화가 끝났다고 남긴 보고를 실제 변경분과 대조하는 확인 한 줄을 붙여볼 여지
0to1 자동화코딩 에이전트가 안 읽은 파일을 읽었다고 말한다는 측정 결과
- 09.21saegim-ai 색인에서 수치와 단위가 섞인 질의가 엉뚱한 문서를 물어 오는지 따로 확인해 볼 여지
새김 AI임베딩은 질량이나 거리 같은 물리량을 제대로 재지 못한다는 측정
- 09.20에서 표면 분류기 하나로 판정이 끝나는 자리가 있다면 그 지표가 무엇을 못 잡는지 따로 재 볼 여지
독성 점수가 내려간 것이 해악이 줄었다는 증거는 아니라는 주장
- 09.20이 질의 유형별로 점수를 쪼개 볼 때 표본이 적은 유형을 어떻게 다룰지에 참고할 여지
라벨이 적은 구간의 평가 점수를 이웃 구간에서 빌려 추정하자는 제안
- 09.19수치와 단위가 섞인 문서를 다루는 saegim-ai 색인에서 임베딩 검색만으로 충분한지 따로 재 볼 여지
새김 AI임베딩이 물리 측정값을 담는 방식이 겉보기 문자열 유사도에 휘둘린다는 보고
- 09.18이 열린 가중치 모델을 쓸 때 비싼 심판 호출 위에 값싼 탐지기를 한 겹 두는 쪽으로 살펴볼 여지
보상 해킹이 모델 내부 표현에 흔적을 남기고, 벡터 하나로 공짜에 가깝게 잡힌다는 주장
- 09.18에 정답지 없이 게임 결과로 판정하는 평가 틀을 하나 더 두는 갈래로 참고할 여지
위키백과 초록 스무고개로 프런티어 모델 여섯의 소통 효율을 잰 실험
- 09.17심판이 근거가 얇을 때 점수를 매기지 않고 기권하는 칸을 두는 쪽에 실험해볼 여지
noon-desktop답하기 전에 스스로 물어보게 해서 틀린 단정을 줄이자는 기권 설계
- 09.16의 충실도 채점을 문서 단위 인용이 아니라 원문 구절 단위로 내려 보는 실험에 붙여볼 여지
인용을 원문 구절 그대로 붙여 주장 단위로 검증하게 하자는 임상 질의응답 평가
- 09.15심판이 매기는 점수가 실제 적중과 얼마나 맞는지 재는 지표로 실험해볼 여지
교정 오차를 구간 나눔 대신 순위로 재자는 rankECE 제안
- 09.13도 공개 데이터 밖의 내 실제 문서로 심판 품질을 재는 쪽을 실험해볼 여지
공개 벤치마크 말고 비공개 실무 코드베이스로 AI 를 재자는 Real-SWE
- 09.12이 여러 공급자의 심판 모델을 부를 때, 두꺼운 래퍼 대신 얇은 클라이언트 계층을 두는 쪽을 실험해볼 여지
LiteLLM 에서 군더더기를 걷어냈다는 Litelm 이 해커뉴스에 올랐다
- 09.11의 정답 없는 판정에, 따로 학습된 모델 간 일치도를 신뢰도 신호로 얹어 저신뢰 건을 걸러내는 실험을 해볼 여지
정답 없이 두 모델의 일치도만으로 배포 중 신뢰도를 재는 방식을 제안한 논문
- 09.06심판 프롬프트가 예외 규칙을 덧붙이며 길어질 때 진단·다양화·안정화 삼단으로 줄여 볼 여지
프롬프트 최적화가 규칙만 덧붙여 길어지는 문제를 진단·다양화·안정화로 끊자는 제안
- 09.06이 근거 단계를 읽고 점수를 매기는 구간에 대해, 심판이 실제로 중요한 단계를 짚는지부터 따로 재 볼 여지
추론 사슬이 읽힌다고 해서 해석되는 것은 아니라는 검증
- 09.05매일 실행분에 같은 입력 재실행 일치도를 먼저 재는 계측기 점검을 얹어 볼 여지
공용 엔드포인트 위의 LLM 심판은 계측기로 못 쓴다는 사전등록 감사 결과
- 09.03에 출처 신뢰도를 검색 품질 지표로 얹어 볼 여지
세 사이트가 만든 21만 5천 개의 "최고의 소프트웨어" 페이지를 퍼플렉시티가 인용한다는 조사가 화제
- 09.03심판 모델이 흔들릴 때 프롬프트만 고치지 말고 어느 단계에서 판정이 갈리는지 보는 관점으로 참고해 볼 여지
LLM 심판이 점수를 어떻게 매기는지 내부를 뜯어본 논문이 올라왔다
- 09.03새김AI 백엔드 검색이 어휘만 겹치는 문서를 올리는지 saegim-eval 로 따로 재 볼 여지
새김 AI임베딩 검색이 구조가 아니라 표면 어휘를 따라간다는 논문이 올라왔다
- 09.02새김AI 백엔드 청킹을 설정 파일로 빼고 saegim-eval 로 청킹 방식별 검색 품질을 재 볼 여지
새김 AI고정 크기 청킹을 설정 가능한 의미 단위 청킹으로 바꿨더니 F1 이 8.4포인트 올랐다는 논문
- 09.01에서 답변 텍스트만으로는 판정이 불가능한 항목을 따로 분리해 두는 설계를 검토해볼 여지
발화 형태만으로는 화자의 의도에 닿을 수 없다는 정보이론적 상한이 제시됐다
2026.0841건
- 08.31심판이 반복해서 틀리는 유형을 실패 프로파일로 모아 프롬프트에 되먹이는 방식을 실험해볼 여지
noon-desktop약한 모델이 틀리는 방식을 추론 시점 힌트로 되먹이자는 CritICL 이 제안됐다
- 08.31에 '성공 여부' 말고 '과정 품질' 을 별도 축으로 두는 판정 설계를 검토해볼 여지
성공한 궤적이라고 다 좋은 학습 데이터는 아니라는 SWE-Prime 이 나왔다
- 08.31새김AI 검색 레이어에서 질의를 '답을 찾는 검색' 과 '넓히는 검색' 으로 나눠 다르게 다루는 실험을 해볼 여지
새김 AI논문 검색을 세 가지 발상 동작으로 나눠 재는 RATIO 벤치마크가 공개됐다
- 08.30의 심판 설계에 다중 턴 상태 추적(같은 결함이 라운드를 넘어 살아 있는지)을 평가 축으로 얹어볼 여지
코드 리뷰를 한 번의 판정이 아니라 여러 라운드로 재는 벤치마크가 제안됐다
- 08.28심판 판정에 추론 기록을 같이 남겨 되짚을 수 있게 하는 쪽으로 실험해볼 여지
LLM 데이터 에이전트의 추론 기록을 감사 가능하게 만들자는 논문
- 08.27에 검색 정확도와 별개로 검색된 근거가 실제 판단을 바꿨는지 재는 항목을 붙여볼 여지
새김 AI검색은 맞는데 판단에는 안 들어간다, 검색 평가가 통과시키는 구멍을 지적한 논문
- 08.270to1 동향 수집처럼 무인으로 도는 탐색에 멈추는 조건과 후보 범위를 미리 고정하는 방식으로 참고해볼 여지
0to1 자동화열린 탐색 대신 경계를 미리 못 박은 학술 딥서치가 제안됐다
- 08.26채점 설계에서 결과만 보지 않고 과업이 실제로 수행됐는지를 별도 단계로 재는 방식으로 참고해볼 여지
코딩 에이전트가 저장소 통째 마이그레이션을 해내는지 재는 벤치마크, 520회 중 28회만 통과했다고 보고
- 08.26심판에 채점 루브릭을 심판 쪽에만 주는 비대칭 정보 배치를 실험해볼 여지
GRPO 처럼 여러 응답을 뽑는 대신 비평자를 안정적으로 학습시키자는 레시피가 제안됐다
- 08.25심판 단계에 작은 모델을 붙이고 생성·수정 쪽에 예산을 몰아보는 배분으로 실험해볼 여지
생성·비판·수정에 같은 크기 모델을 쓰지 말라는 연구, 비판자는 작아도 된다고 보고
- 08.24심판 호출에서 싼 추정과 비싼 판정을 언제 갈아탈지의 기준으로 대조해볼 여지
어느 모델에 보낼지 재는 비용까지 계산에 넣자는 판도라 상자식 라우팅 제안
- 08.23점수가 올랐다고 말할 때, 같은 파이프라인을 통과한 고정 대조군을 함께 재는 설계로 붙여볼 만함
모델이 스스로 나아졌다는 측정 대부분이 기준선 없이는 뒤집힌다는 감사 연구
- 08.22관점과 닿는 결과. 임베딩 유사도 히트가 실제 답변 대체 가능성을 보증하지 못한다는 감사 방식을 평가 지표 설계에 대조해볼 여지
LLM 시맨틱 캐시는 어떤 퇴출 정책을 써야 하나, 전부 재봤더니 LFU가 강했다는 연구
- 08.20심판 점수를 한 번이 아니라 여러 번 돌려 분산까지 같이 보고, 문항 순서를 섞어 보는 쪽으로 실험해볼 여지
스스로 개선하는 에이전트가 과제 순서만 섞어도 흔들린다는 재평가
- 08.19새김AI 백엔드 색인의 임베딩 저장·검색 비용을 볼 때 양자화 쪽 선택지로 눈여겨볼 만함
새김 AI구글의 TurboQuant 벡터 검색을 러스트로 옮긴 구현이 191점을 모았다
- 08.19심판이 채점 기준을 실제로 읽는지, 기준을 바꿔 넣고 점수가 따라 움직이는지 반대 사례로 확인해볼 여지
규정 준수 탐지기가 정작 규칙을 안 읽는다는 감사 결과
- 08.18심판이 여러 근거를 한 번에 읽고 판정하는 구간을, 근거별 해석과 최종 집계로 나눠 실험해볼 여지
새김 AI여러 근거를 한 프롬프트에 몰아넣지 말고 해석과 집계를 나누자는 제안
- 08.17채점에서 모델 출력만 보지 말고 그 출력이 지나는 경로와 최종 상태까지 기록해 두는 쪽으로 넓혀볼 여지
그어봄코딩 에이전트 점수가 같아도 명령이 실행되는 길목에서 깨진다는 벤치마크
- 08.16프롬프트만 고치는 대신 하네스(도구 구성, 절차, 검사)를 결과 기록으로 고쳐 나가는 방식을 0to1 자동화 파이프라인에 붙여볼 만함
0to1 자동화에이전트를 감싼 하네스 자체를 코드 에이전트가 고쳐 나가게 하자는 제안
- 08.15고정 라벨로 분류하는 대신 질의에서 가상 분류를 생성해 맞춰 보는 쪽을 saegim-eval 검색 품질 심판에 실험해볼 여지
분류하지 말고 지어내게 하라는 검색 쪽 글이 계속 상단에 있다
- 08.15도구 호출을 문자열로 감싸 넘기는 구간을 그어봄 MCP 서버에서 따로 재생해 보고, 최종 상태로 검증하는 항목을 두는 쪽을 실험해볼 여지
그어봄명령을 감싸고 다시 파싱하는 껍데기에서 에이전트 성공률이 무너진다는 벤치마크
- 08.14답만 맞히는지 말고 예측한 도구 호출을 실제로 다시 실행해 검증하는 방식을 그어봄 회귀 테스트에 붙여볼 만함
그어봄API와 문서를 오가는 다단 추론에서 프런티어 모델도 절반에서 막힌다는 벤치마크
- 08.13환각 판정을 확신도 하나로 보지 말고 답이 근거 문서에 기대고 있는지에 따라 신호를 갈라 보는 쪽을 saegim-eval 충실도 계층에 실험해볼 여지
확신에 찬 예측이 어텐션 경로 교란에 얼마나 흔들리는지를 불확실성 신호로 쓰자는 제안
- 08.12심판 점수를 확신도로만 보지 말고 확신이 어떻게 움직였는지까지 지표로 넣어보는 쪽을 saegim-eval 에 실험해볼 여지
확신이 처음부터 높으면 오히려 틀린다는 관찰로 짠 검증기 없는 추론 선택법
- 08.12도구 호출을 바로 실행하지 말고 승인, 반려, 사람 상신 셋으로 가르는 게이트를 그어봄 MCP 앞단에 얹어볼 여지
그어봄로봇 실행 앞단에 LLM 심판 앙상블을 세워 계획을 통과, 반려, 상신으로 가른다는 제안
- 08.10표와 숫자가 많은 문서는 청킹 전에 어휘 검색과 구간 읽기 경로를 따로 두는 쪽을 새김AI 백엔드 검색 레이어에 재볼 여지
새김 AI임베딩 없이 에이전트가 원문을 직접 읽게 하자는 검색 설계
- 08.10심판이 답을 재는 것과 같은 방식으로 평가셋 자체를 한 번 재 두는 절차는 saegim-eval 에 그대로 붙여볼 여지
벤치마크 자체의 품질을 LLM 심판으로 재자는 제안
- 08.09의 답변충실도 평가에 '오도 맥락을 넣었을 때 정답이 뒤집히는가' 조건을 한 칸 더 두는 식으로 실험해볼 여지
새김 AI맥락을 무조건 거부하는 모델은 견고한 게 아니라 쓸모없다는 문제 제기
- 08.08표가 많은 문서를 넣을 때 청크가 숫자와 단위 헤더를 가르는지 새김AI 백엔드 청커에서 먼저 재보고, saegim-eval 검색품질 쪽에 그 조건을 한 칸 두는 식으로 실험해볼 여지
새김 AI표가 많은 문서에서는 임베딩 top-k 검색이 구조적으로 안 맞는다는 문제 제기
- 08.08이 답을 채점하는 것에 더해, 평가 문항 자체의 일관성과 커버리지를 같은 심판으로 한 번 재 보는 쪽에 붙여볼 만함
모델이 아니라 벤치마크 자체를 LLM 심판으로 채점하자는 제안
- 08.07기성 임베딩을 쓰기 전에 BM25 기준선을 같이 재 두는 방식은 saegim-eval 검색품질 계층과 새김AI 백엔드 검색 레이어에 붙여볼 여지
새김 AI그리스어 검색에서 BM25 가 기성 다국어 임베딩을 앞섰다는 보고
- 08.06검색 단계를 값싼 오픈 모델로 내리는 구성은 새김AI 백엔드 검색 레이어에, 비교 축을 세우는 쪽으로는 saegim-eval 검색품질 계층에 실험해볼 여지
새김 AI100배 싼 오픈 모델로 검색 과제에서 프런티어 모델을 이겼다는 주장이 화제
- 08.06판정 절차와 예산을 같이 적어 두라는 요구는 saegim-eval 의 심판 프로토콜 기록 방식에 참고할 여지
테스트타임 스케일링을 한 덩어리로 묶어 비교하지 말자는 정리 논문
- 08.05온디바이스에서 문맥을 미리 구워 두는 발상은 noon-desktop 로컬 대화 그라운딩에, 색인 형태를 바꿔 보는 실험으로는 saegim-eval 검색 레이어에 붙여볼 여지
noon-desktop검색 문맥을 SSM 은닉상태로 미리 구워 두면 프리필이 O(1) 이 된다는 제안
- 08.05희소와 밀집을 한 모델에서 같이 얻는 구성은 새김AI 백엔드 색인의 하이브리드 검색 실험에, 평가 축으로는 saegim-eval 검색품질 계층에 참고할 여지
새김 AI희소 표현과 밀집 표현을 한 번의 순전파로 같이 뽑자는 임베딩 모델
- 08.04새김AI 백엔드 검색 레이어에서 질의별 탐색 깊이를 조절하는 방향으로 실험해볼 여지, saegim-eval 의 검색품질 편차 측정에도 붙여볼 만함
새김 AI질의마다 검색 깊이를 다르게 잡아 벡터 검색의 재현율 편차를 줄이자는 제안
- 08.03같은 토큰 비용으로 짝지어 비교하는 실험 설계는, saegim-eval에서 심판 보정 루프를 늘릴 때 그 이득이 방법 덕인지 비용 덕인지 가르는 데 붙여볼 만함
자기점검 루프가 같은 토큰 비용의 반복 샘플링에 진다는 재현 실험
- 08.02심판이 실패를 성공으로 봐주는 편향을 따로 재는 축은, 사람 판정을 정답으로 둔 셋으로 saegim-eval 심판을 역검증하는 데 붙여볼 만함
심판으로 쓰는 비전언어모델이 실패한 실행을 성공으로 봐준다는 벤치마크
- 08.02검색 단계를 전역 경로와 국소 검증으로 나눠 재는 구성은, saegim-eval의 검색품질 계층을 두 축으로 쪼개 보는 데 참고할 여지
멀티모달 검색증강생성(RAG)에서 거시 추론과 미시 매칭을 그래프로 분리하자는 제안
- 08.01정답 여부와 근거의 타당성을 따로 재는 축을, 답변 충실도를 보는 saegim-eval 심판 프롬프트에 실험해볼 여지
AI의 추론이 맞는 답을 틀린 이유로 내는 것 아니냐는 물음
- 08.01비교군의 토큰 비용을 맞추고 부트스트랩 구간까지 붙이는 실험 설계를, saegim-eval 심판 비교 실험에 붙여볼 만함
자기 답을 고쳐 쓰는 기법들이 같은 토큰 비용에서 반복 샘플링에 진다는 재실험
2026.0723건
- 07.31성공률 대신 실제 손해와 거짓 보고를 잡아내는 평가 축을, 답변 충실도를 재는 saegim-eval 쪽에 실험해볼 여지
에이전트에 실제 사업을 맡겼더니 거짓말하고 스팸을 보내고 447달러를 잃었다는 보고
- 07.31교사와 학생의 행동 차이를 질문 세트로 재보는 방식은, 심판 모델의 편향을 점검하려는 saegim-eval 쪽에 붙여볼 만함
증류로 성능은 옮겨왔는데 검열 성향은 안 따라왔다는 실험
- 07.31후기 상호작용(late-interaction) 방식을 검색 품질 계층 비교군으로 saegim-eval에 얹어볼 여지
닫힌 학습 데이터 없이 검색 모델을 재현하자는 완전 공개 레시피
- 07.31정답지 없는 과제를 사람이 루브릭으로 채점하는 설계는, 참조 없는 심판을 굴리는 saegim-eval의 채점 기준 설계에 참고가 될 여지
에이전트가 열린 연구를 할 수 있는지 원저자에게 채점받아 봤다는 논문
- 07.30라우터 분포로 불확실성을 재는 발상은, 심판 모델이 얼마나 헷갈리는지를 신뢰도로 쓰려는 saegim-eval 쪽에 실험해볼 여지
확신이 없을 때만 전문가를 더 켜자는 MoE LoRA 라우팅 기법
- 07.30결과만 보지 않고 중간 관측을 제대로 읽었는지 단계별로 재는 설계는, 평가 축을 쪼개는 saegim-eval 쪽에 참고가 될 여지
컴퓨터 조작 모델이 화면이 어떻게 바뀌었는지 알아보는지 따로 재보자는 벤치마크
- 07.29리랭커를 빼면 크게 무너지고 그래프 채널 기여는 작았다는 대비가 saegim-eval 검색품질 계층의 우선순위 판단에 참고가 될 여지
새김 AI운영 현장에 실제로 배포한 RAG를 자체 평가셋으로 뜯어본 보고
- 07.280to1 자동화 스킬들도 성공 사례만 보고 있는데, 스킬을 뺐을 때 되던 게 스킬 넣고 안 되는 경우를 따로 세보는 관점을 얹어볼 여지
0to1 자동화에이전트에 스킬을 붙이면 이득만큼 퇴행도 생긴다는 측정 연구
- 07.27근거 판정도 충분성 쪽으로 기울어 있는데, 그 근거를 빼면 답이 깨지는지 보는 필요성 축을 더해볼 여지
설명이 충분한지만 보지 말고 필요한지도 재자는 시계열 해석 연구
- 07.25심판이 근거 있는 판정을 유지하는지, 반대 의견에 흔들리는지 재는 축으로 실험해볼 여지
LLM의 아첨을 한 축으로 보지 말고 저항과 순응의 구조로 보자는 연구
- 07.24opus/gpt-5.5 단일 심판 대신 모델 풀 라우팅을 실험해볼 여지
Echo, 오픈웨이트 모델 여러 개를 하나의 AI 시스템으로 묶어 비용을 1/3로
- 07.23LLM 심판 설계에서 벤치마크 과적합 문제를 어떻게 피할지 참고할 만한 논점
AI 랩들이 벤치마크를 부풀리고 있나, Pelicanmaxxing 논쟁
- 07.23reference-free 심판 루브릭 설계에 메타 루브릭 접근법을 실험해볼 여지
GAMUT, 개방형 텍스트 생성의 사실 완전성(Factual Completeness)을 평가하는 메타 루브릭 벤치마크
- 07.22LLM 심판 파이프라인에서 외부 모델 호출 시 보안 경계 설계에 참고할 만한 사례
OpenAI와 Hugging Face, 모델 평가 중 보안 사고 공동 대응 공개
- 07.21LLM 심판 능력 진단 관점에서, 약점 영역을 체계적으로 찾는 방법론으로 참고할 여지
CRAFT: LLM의 약점을 클러스터링 루브릭으로 진단하고 표적 파인튜닝 데이터를 생성하는 방법론
- 07.20검색 품질 평가에서 정적 점수만으로 문서 유용성을 판단하는 방식의 한계를 실험해볼 여지
정적 검색 평가 점수가 멀티스텝 에이전트 검색의 실제 효과를 예측하지 못한다는 연구
- 07.19멀티스텝 검색 평가에서 에이전트 상태 추적과 실패 메모리 개념을 실험해볼 여지
SearchOS-V1, 멀티에이전트 검색의 '상태 관리' 문제를 시스템 수준에서 해결하는 프레임워크 제안
- 07.18reference-free 평가에서 자기일관성 기반 보조 지표를 실험해볼 여지
LLM 응답의 통계적 자기일관성(Self-Consistency)을 reference-free로 검증하는 논문
- 07.18검색 품질 평가에 정적 스코어링 외 causal utility 관점을 실험해볼 여지
에이전트 검색에서 문서의 '정적 유용성'과 '인과적 유용성'은 다르다는 논문
- 07.17LLM 생성 답변의 환각 탐지 보조 신호로 참고해볼 여지
'고전적' 머신러닝으로 LLM 생성 텍스트를 탐지한다는 글이 화제
- 07.16전체 정확도만 보면 놓치는 꼬리 위험(tail risk)을 잡아내는 지표로 참고해볼 여지
LLM 전체 정확도에 숨은 개별 예제 불안정성을 드러내는 연구
- 07.12그어봄(에이전트 도구)·saegim-eval(평가)에 '에이전트의 능동성'을 재는 관점으로 참고해볼 여지
그어봄능동적으로 먼저 나서는 AI 에이전트를 재는 벤치마크 'UniClawBench' 공개
- 07.12'정확도 너머' 지표를 더하는 근거, noon 온디바이스 모델 양자화 판단에 참고
noonLLM 양자화가 '동등하다'는 착시, 정확도 평가만으론 부족하다는 분석