Show HN: LLM-cost-watch – Claude에게 왜 귀하의 LLM 청구서가 급증했는지 물어보세요
기사 URL: https://github.com/rohith0707/llm-cost-watch 댓글 URL: https://news.ycombinator.com/item?id=50415785 포인트: 1 # 댓글: 0
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열일곱 살 학생은 어떤 답을 썼을까? 여섯 개의 최첨단 언어 모델에서 나타나는 저자 연령 오인, 과대 평가된 신뢰도, 그리고 비교정적 자기 설명에 관한 행동 사례 연구
arXiv:2610.31946v1 발표 유형: 신규 초록: 세 명의 학생이 같은 시험 문제를 손으로 작성했다: “행복이란 무엇인가? 당신은 행복한가?” 수집 당시 기록된 이들의 나이는 17세, 28세, 45세이다. 열일곱 살 학생의 답은 조심스럽고 형식적으로 표현되어 있다. 각 답안을 나이와 성별 라벨에 맞추도록 요청했을 때, 대부분의 최첨단 언어 모델은 이를 성인에게 확신을 가지고 배정한다. 본 논문은 Claude Fable 5, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.6 Sol, Grok 4.5, GPT-4o (2024), 그리고 DeepSeek V4 등 여섯 개 모델에서 발생한 이러한 실패를 구조화된 사례 연구로 보고한다. 우리는 프레임 설정, 공개 형식, 그리고 청중 인식 지침을 조작하는 여섯 가지 실험 조건 하에 1,081회의 API 세션을 진행하고, 총 3,225개의 응답을 점수화하였다. 여섯 개 모델 중 세 개는 매칭 과제에서 우연 수준(1/3)에 근접하거나 그에 가까운 성과를 보이는 반면, 73~88%의 정확도를 보고한다.
DirCast: 단일 스트리밍 비디오 언어 모델을 활용한 실시간 e스포츠 연출 및 해설
arXiv:2610.31734v1 발표 유형: 신규 초록: 실시간 e스포츠 중계에서는 매초마다 다음 장면을 예측하지 못한 채, 어떤 카메라를 송출할지 결정하는 디렉터와 그 선택에 대해 해설하는 캐스터가 필요합니다. 기존의 스트리밍 비디오 언어 모델은 이미 인간 디렉터가 제작한 방송에 대해서만 해설하는 능력을 학습해 왔습니다. 우리는 이러한 상황에서, 모든 선수의 원시 카메라 영상을 입력으로 받아, 과거 정보만을 바탕으로 동시에 연출과 해설을 수행해야 하는 실시간 방송 제작 환경을 연구합니다. 이에 따라, 두 가지 역할을 모두 수행하는 단일 스트리밍 비디오 언어 모델인 DirCast를 제안합니다. DirCast는 매초마다 모든 카메라 영상을 저해상도로 스캔하고, 유지 또는 전환 여부를 결정하는 디렉터 모드를 통해 언제 어디서 컷을 할지 판단한 뒤, 선택된 카메라 영상을 고해상도로 읽어들여 해설을 시작합니다. 또한, 모델의 문맥은 현재 송출된 내용과
