할루시네이션
구글 AI Overviews 정확도 논란, 91%와 10% 사이에서 무엇을 봐야 하나
구글 AI Overviews 정확도 연구 분석. 91% 정확도이지만 Google 규모에선 분당 수십만 건 오답 발생. 출처 검증 가능성 하락 문제까지 짚어봅니다.
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ChatGPT에 Wired 추천 제품 물어봤더니, 세 번 모두 틀렸다
ChatGPT에 Wired 추천 제품을 물었더니 세 카테고리 모두 틀린 제품을 제시했다. 출처 링크를 걸고도 내용이 다른 AI 쇼핑 추천의 신뢰성 문제를 짚습니다.
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틀릴수록 더 자신만만해진다, Apple 연구진이 밝힌 LLM의 역설
Apple 연구진이 LLM의 역설적 특성을 발견했습니다. 틀릴 가능성이 높을수록 더 자신감 있게 답하는 AI의 구조적 한계를 소개합니다.
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GPT-5 패밀리, RAG에서도 통할까? – 새로운 모델들의 실전 성능 평가
GPT-5 모델 패밀리의 RAG 시스템 성능을 실제 데이터로 평가한 결과와 실무 적용 가이드. 특히 할루시네이션 감소와 “모르겠다”고 답변하는 능력 향상에 주목한 종합 분석입니다.
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AI의 화려한 착각: ‘그럴듯한 헛소리’의 과학적 해부
최신 연구 결과를 통해 밝혀진 AI의 추론 한계와 ‘그럴듯한 헛소리’ 문제를 분석하고, AI를 현명하게 활용하는 방법을 제시하는 글입니다.
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LLM으로 새로운 주제를 효과적으로 학습하는 방법 – 실전 가이드
2025년 현재 LLM을 효과적으로 활용하여 새로운 주제를 학습하는 실전 가이드. 할루시네이션 문제 해결법, 소크라테스 방법론, 딥 리서치 활용법 등 구체적인 활용 팁과 주의사항을 제공합니다.
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