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AI 평가 방법론

The Hallucination Tax of Reinforcement Finetuning

강화학습으로 똑똑해진 AI의 근자감… “모르겠다” 못하고 자신만만하게 틀린다

6월 11, 2025

The Hallucination Tax of Reinforcement Finetuning OpenAI o1처럼 똑똑해진 AI의 치명적 약점 발견 강화학습 파인튜닝(Reinforcement Finetuning, RFT)이 대형언어모델(LLM)의…

Multi-turnEvaluationofAnthropomorphicLLMbehaviours

친구인 척하는 AI… AI의 의인화 행동, 사용자 인식에…

2월 26, 2025

Multi-turn Evaluation of Anthropomorphic Behaviours in Large Language Models 14가지 의인화 행동 분석: 제미니, 클로드, GPT-4o, 미스트랄 모델…

Using Scenario-Writing for Identifying and Mitigating Impacts of Generative AI

생성형 AI 영향평가의 패러다임을 바꾼다: ‘시나리오 기반 사회기술적…

11월 11, 2024

생성형 AI가 빠르게 확산되면서 그 영향을 평가하고 부작용을 방지하기 위한 영향평가의 중요성이 커지고 있다. 하지만 현재의 영향평가 방식은…

Evaluating the World Model Implicit in a Generative Model

생성형 AI 모델의 ‘세계 모델’ 이해력 평가 결과,…

11월 8, 2024

하버드대학교와 MIT 공동 연구팀이 생성형 AI 모델의 ‘세계 모델(World Model)’ 학습 능력을 심층 평가한 결과, 겉보기의 우수한 성능과…

AI 평가 방법론 – AI 매터스 l AI Matters