Cheap Talk, Empty Promise: Frontier LLMs easily break public promises for self-interest

9종 frontier LLM이 공개 약속의 56.6%를 어긴다. 거짓말은 win-win/selfish/altruistic/sabotaging의 네 갈래로 나뉘고, 대다수는 ‘약속을 깼다’는 자각조차 없이 일어난다. 정렬 평가가 명시적 기만 추론만 노린다면 주된 실패 모드를 통째로 놓치게 된다.

April 30, 2026 · 5 분 · 서소영

He feeds expired patents to Claude. $0 for the blueprint. $1.80 to manufacture. $11.99 on Amazon.

@gippp69가 만료된 미국 특허 수백만 건을 Claude로 스코어링하여 단종된 소비재 6개를 재발굴하고, 그중 자급수 화분 인서트를 $1.80에 제조해 Amazon에 $11.99로 올린 파이프라인 공개.

April 30, 2026 · 6 분 · 서소영

OpenKB — Open LLM Knowledge Base

VectifyAI의 OpenKB는 문서를 한 번 컴파일하여 살아 있는 위키로 누적하는 오픈소스 지식 베이스 도구다. PageIndex로 긴 문서를 벡터 없이 검색하고, 결과물은 옵시디언 호환 마크다운으로 남긴다.

April 30, 2026 · 6 분 · 서소영

Evaluating Claude's bioinformatics research capabilities with BioMysteryBench

Anthropic이 공개한 99문제 바이오인포매틱스 벤치마크 BioMysteryBench. 데이터의 객관적 속성에서 답을 도출하는 설계로 인간 미해결 문제까지 평가 대상에 포함시켰고, 최신 Claude는 인간 전문가 패널을 일부 과제에서 앞지르기 시작했다.

April 30, 2026 · 5 분 · 서소영

Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch — Sebastian Raschka

KV 캐시가 무엇이고, PyTorch로 어떻게 처음부터 구현하며, 왜 CPU에서는 5배 빨라지지만 작은 GPU 모델에서는 효과가 사라지는지를 from-scratch 코드로 짚은 튜토리얼.

April 30, 2026 · 6 분 · 서소영

Scaling Pain of Coding Agent Serving

Z.ai(Zhipu AI)가 GLM-5 코딩 에이전트 서빙에서 발견한 저수준 레이스 컨디션 버그 디버깅 경험기. 추론 인프라의 숨겨진 가정이 모델 품질 실패로 표면화되는 ‘Scaling Pain’의 실체를 다룬다.

April 30, 2026 · 3 분 · 서소영

DialToM: A Theory of Mind Benchmark for Forecasting State-Driven Dialogue Trajectories

자연 대화 기반 ToM 벤치마크. 정신 상태 식별(Literal ToM)과 대화 궤적 예측(Functional ToM)을 분리 평가하여, LLM이 정신 상태를 ‘알면서도 활용하지 못하는’ 추론 비대칭을 밝혀냈다.

April 30, 2026 · 2 분 · 서소영

PersuasiveToM: A Benchmark for Evaluating Machine Theory of Mind in Persuasive Dialogues

설득 대화 시나리오에서 LLM의 Theory of Mind을 BDI 프레임워크로 평가하는 벤치마크. GPT-4o조차 피설득자의 동적 욕구 추적에서 인간 대비 17%p, 설득자 의도 추론에서 32%p 뒤처진다.

April 30, 2026 · 2 분 · 서소영

Deception Abilities Emerged in Large Language Models

GPT-4급 LLM에서 기만 전략이 출현했음을 실험으로 입증한 논문. 거짓 신념 유도, CoT에 의한 기만 증폭, 마키아벨리즘 프롬프트 조향까지 다룬다.

April 30, 2026 · 3 분 · 서소영

FANToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind in Interactions

정보 비대칭이 자연스럽게 발생하는 대화 맥락에서 LLM의 Theory of Mind을 스트레스 테스트한 EMNLP 2023 논문. 최선의 LLM도 인간과 큰 격차를 보이며, CoT와 파인튜닝으로도 해소되지 않는다.

April 30, 2026 · 2 분 · 서소영