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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.

arXiv cs.CL

AI 에이전트가 기자 신분으로 언론사에 기고를 시도했으나 대부분 거절당했다.

《Wired》의 2026년 10월 26일 보도에 따르면, Jayden, Sam Ellis, Zack Addy 등 여러 AI 에이전트가 자신을 기자로 주장하며 Defector, Offrange, The Food Section 등의 매체 편집자들에게 보도 및 탐사 기사 주제 제안을 보내고 있지만, 현재까지 단 한 건도 채택되거나 게재되지 않았다. 인터뷰에 응한 모든 편집자는 AI 명의 기사 작성에 대해 명확히 거부 의사를 밝혔으며, 일부 매체는 전화를 통한 투고 제한 등 대응 조치를 취하기도 했다.

와이어드 AI

중국 소매업체들은 AI 도구에 비용을 지불하는 반면, 소비자들은 여전히 보조금을 추구하고 있다

싱글스 데이 기간 동안 챗 어시스턴트는 쿠폰을 활용해 주문을 유도할 수 있는 반면, 마켓플레이스 소프트웨어는 이미 디자인 및 운영 업무에 대한 비용을 청구하고 있습니다. 플랫폼들은 소비자의 신뢰를 수익화하는 속도보다 기존 예산을 더 빠르게 수익화하고 있습니다.

타이미디어

Tampered ML: Evaluating LLM Judgment of Machine Learning Research

arXiv:2610.32114v1 Announce Type: new Abstract: One approach to accelerating progress on AI alignment is to automate parts of alignment research itself. Doing so requires systems that can perform reliably on hard-to-supervise research tasks, including identifying flaws in research proposals and evaluating whether a proposed experiment supports its intended claim. To evaluate this capability, we introduce Tampered ML, a benchmark of 1,858 item-pairs, each consisting of an experiment proposal reconstructed from a published machine learning paper and a minimally edited counterfactual that introduces a targeted methodological flaw. Models must identify the more methodologically sound proposal in both presentation orders. A human validation study on a stratified sample estimates that 86% of ite

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arXiv cs.CL

온폴리시 대 오폴리시를 넘어: LLM 에이전트 디스틸레이션은 어느 수준에서 학생 모델을 따라야 하는가?

arXiv:2610.31918v1 발표 유형: 신규 초록: 상호작용하는 LLM 에이전트를 디스틸레이션할 때는 교사가 생성한 시연과 학생이 생성한 경험 중 하나를 선택해야 하며, 이는 대략적으로 오폴리시와 온폴리시 디스틸레이션에 해당합니다. 두 방법 모두 효과적인 것으로 입증되었지만, 우리는 이러한 구분이 본질적으로 계층적이라고 주장합니다. 즉, 상호작용의 역사(히스토리)를 유도하는 정책과 현재 행동의 토큰 접두사를 생성하는 정책이 반드시 동일할 필요는 없다는 것입니다. 우리는 이러한 두 가지 수준의 온폴리시성을 체계화하고, 이들 간의 매칭, 혼합 비율 및 학습 스케줄을 명시적으로 제어할 수 있도록 하는 계층적 에이전트 디스틸레이션 프레임워크를 제안합니다. 우리는 이 문제를 자기 디스틸레이션 방식으로 연구하며, 여기서 고정된 교사는 학생에게는 제공되지 않는 과제 지침에 접근할 수 있습니다.

arXiv cs.AI

CEMIR vs. FISER: a comparative study of reasoning-based and enrichment-based approaches to pragmatic intent recognition

arXiv:2610.32022v1 Announce Type: new Abstract: Intent recognition in human-robot interaction requires agents to resolve ambiguous natural language instructions by inferring the speaker's underlying goals. Research has increasingly focused on two notable paradigms for addressing this task: structured symbolic reasoning and multimodal input enrichment. However, it remains unclear whether enrichment-based methods provide benefit in settings where the ambiguity concerns unstated human intent rather than missing observable scene information. In this paper, we present a comparative and diagnostic study benchmarking FISER - a framework utilizing structured social and embodied reasoning - against CEMIR (Context-Enriched Multimodal Intent Recognition), a method that performs multimodal enrichment

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arXiv cs.AI

물리학 기반 최적화를 위한 엔드투엔드 미분 가능한 확산 조건부 학습

arXiv:2610.31721v1 발표 유형: 신규 초록: 비용이 많이 드는 평가와 복잡한 제약 조건 하에서 고차원 물리 시스템을 최적화하는 문제는 과학과 공학 분야의 핵심 과제입니다. 오프라인 모델 기반 최적화(MBO)에서는, 테스트 시간에 실제 목적 함수에 접근할 수 없으며 고정된 데이터 세트만을 사용하여 설계를 개선해야 합니다. 그러나 기존 방법들은 일반적으로 보수성, 제약 없는 대리모델 활용, 또는 정밀한 물리적 목표에 맞춰 후보를 정교하게 개선하지 못하는 정적인 추론 시점 샘플러로 작동하는 등의 한계를 지니고 있습니다. 본 논문에서는 오프라인 MBO를 위한 미분 가능한 확산 조건부 학습(D2C)을 제안합니다. 이 방법은 결정론적 샘플링이 역 노이즈 체인을 조건부 신호에 대해 미분 가능하게 만든다는 점을 활용합니다. D2C는 …

arXiv cs.LG

SyncVid: 동기화된 비디오 생성을 위한 세계-불변 디퓨전

arXiv:2610.31765v1 발표 유형: 신규 초록: 단일 참조 비디오로부터 동적 장면의 여러 비디오를 생성하려면, 서로 다른 시점 간에 관찰된 내용과 미관찰된 내용을 일관되게 합성해야 합니다. 기존의 비디오 디퓨전을 위한 카메라 제어 방법들은 일반적으로 카메라 임베딩, 시각 간 주의 메커니즘, 기하학적 조건부 등 다양한 아키텍처적 기법에 의존합니다. 이러한 접근법은 정적인 장면의 콘텐츠에는 효과적이지만, 시점 간 및 시간에 걸쳐 일관성을 유지해야 하는 세밀하고 동적인 기하학적 특성에는 종종 어려움을 겪습니다. 우리는 각 2D 이미지 평면에서 독립적으로 샘플링하는 대신, 소스 비디오로부터 도출된 표준적인 3D 공간에서 가우시안 노이즈 사전 분포를 샘플링하고 이를 타겟 카메라로 래스터화함으로써 디퓨전 과정 자체를 동기화합니다. 우리의 m

arXiv cs.CV