#인공지능8

2025년 12월 29일

대형 언어 모델이 네 자리 곱셈을 못하는 이유

연구진은 표준 미세 조정과 암묵적 사고 연쇄(ICoT)를 비교해, ICoT가 계산 중간값을 기억해 네 자리 곱셈에서 높은 정확도를 냈음을 보여준다. 간단한 보조 목표로 표준 모델도 개선됐다.

사진 출처: Brett Jordan, Unsplash

예일 경영대 연구진은 생성형 AI가 '왜' 특정 제목이 효과적인지 배우면 더 흥미롭고 신뢰할 수 있는 제목을 만든다고 밝혔습니다. 연구진은 가설을 만들고 데이터로 검증해 AI를 미세조정했습니다.

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연구팀이 소음 많은 곳에서 대화 상대의 목소리를 분리하는 스마트 헤드폰 시제품을 개발했습니다. 인공지능이 발화 리듬을 인식해 원치 않는 소음을 줄이고, 코드도 오픈소스로 공개되었습니다.

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워싱턴 대학교 연구는 사람 행동을 보고 훈련된 AI가 문화적 가치관을 학습하는지 조사했습니다. 라티노 데이터로 훈련된 AI가 백인 데이터로 훈련된 AI보다 더 이타적으로 행동했습니다.

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라틴아메리카의 보건 단체와 연구자들이 인공지능 기반 도구로 청소년과 소외된 사람들에게 성·생식 건강 정보를 제공하고 있습니다. 페루의 케추아어 챗봇과 APROPO의 NOA 등이 소개됩니다.

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연구는 AI 편향이 현실 세계의 복잡성을 모델이 잘 반영하지 못할 때 생긴다고 제안한다. 연구진은 다양한 알고리즘을 비교해 중요한 원인을 분석했다.

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Johns Hopkins University 연구진이 봉합 연습을 코칭하는 설명 가능한 인공지능 도구를 개발했다. AI는 연습 뒤 즉각적이고 개인화된 문자 피드백을 보내고, 소규모 무작위 시험에서 경험 있는 학생들이 더 빨리 배웠다.

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취리히 대학교 연구진은 동일한 텍스트라도 저자 정보를 주면 대형 언어 모델(LLM)의 평가가 달라진다고 밝혔다. 연구에서는 반중 편향과 인간 저자 선호가 관찰되었다.

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