LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate
LLM에 문서 편집을 위임하면 프론티어 모델조차 20회 상호작용 후 평균 25%의 콘텐츠를 손상시킨다. Microsoft Research가 52개 전문 도메인 벤치마크(DELEGATE-52)로 실증했다.
LLM
프롬프트 작성 모범 사례
Anthropic 공식 문서. Claude 최신 모델(Opus 4.7, Opus 4.6, Sonnet 4.6)의 프롬프트 엔지니어링 종합 가이드로, effort 매개변수 활용부터 에이전트 시스템 운영까지 실전 패턴을 정리한다.
Reverie: LLM 기억 증강을 직접 만들어본 이야기
윗분의 지시를 받으면 우선 기억을 회상할 수 있게 돕는 도구를 만들어보려고 했다. 이분 그래프 + PageRank로 장기 기억을 구현했지만, 검색마다 LLM을 두 번 호출하는 구조가 실시간에 맞지 않아 채택을 포기했다.
Writing is thinking
Nature Reviews Bioengineering 에디토리얼. 글쓰기는 단순한 결과 보고가 아니라 구조적 사고를 강제하는 인지 도구이며, LLM에 전면 위임하면 그 사고의 기회를 잃는다.
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.
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.
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.
Dissecting the Ullman Variations with a SCALPEL
LLM이 거짓 신념 과제의 사소한 변형에서 실패하는 원인을 SCALPEL 기법으로 해부한 연구. 실패의 핵심은 단어 이해가 아니라 ‘보기→인식하기’라는 상식적 추론의 부재다.
기억의 무게
LLM의 역량은 사실 지식, 추론, 언어 능력의 합이다. 추론은 압축되지만 지식은 압축되지 않는다. 그렇다면 질문은 달라져야 한다 — 모델이 모든 것을 기억해야 하는가?
Beneath the Surface: Investigating LLMs' Capabilities for Communicating with Subtext
프론티어 LLM이 행간의 의미를 활용한 소통을 할 수 있는지 네 가지 게임 기반 환경으로 검증한 논문. 최고 모델도 단서의 60%를 지나치게 직접적으로 생성하며, 공유 맥락의 자동 추론과 암시적 창작에 구조적 한계를 보인다.