AI 앱들은 다 어디 있나? PyPI 데이터로 본 AI 생산성 효과의 부재

LLM이 TLA+로 실제 시스템을 제대로 모델링할 수 있을까? — SysMoBench 벤치마크

LLM이 TLA+ 명세를 작성할 때 문법은 잘 통과하지만 실제 시스템과의 동작 일치도(conformance)는 46% 수준에 그친다는 걸 체계적으로 검증한 벤치마크 연구로, AI 기반 형식 검증의 현실적 한계를 보여준다.

Natural Language Autoencoders: Claude의 내부 활성화를 자연어 텍스트로 변환하는 기법

Anthropic이 LLM 내부의 숫자 벡터(활성화값)를 직접 읽을 수 있는 자연어로 변환하는 NLA 기법을 공개했다. AI가 실제로 무슨 생각을 하는지 해석하는 interpretability 연구의 새로운 진전이다.

ProgramBench: LLM이 프로그램을 처음부터 다시 만들 수 있을까?

LLM이 FFmpeg, SQLite, PHP 인터프리터 같은 실제 소프트웨어를 문서만 보고 처음부터 재구현할 수 있는지 측정하는 새 벤치마크로, 최고 모델도 전체 태스크의 3%만 95% 이상 통과하는 수준에 그쳤다.

MOSAIC-Bench:코딩 에이전트의 Compositional Vulnerability 유도 측정

티켓 3장으로 쪼개면 Claude/GPT도 보안 취약점 코드를 53~86% 확률로 그냥 짜준다.

LLM의 거절(Refusal) 동작은 단 하나의 방향(Direction)으로 제어된다

13개의 오픈소스 채팅 모델을 분석했더니, 모델이 유해한 요청을 거절하는 동작이 내부 활성화 공간에서 단 하나의 1차원 벡터 방향으로 인코딩되어 있었다. 이 방향을 제거하면 안전 파인튜닝이 사실상 무력화되므로, 현재 안전 학습 방식이 얼마나 취약한지 보여준다.

LLM의 구조화된 출력(Structured Output)을 테스트하는 새 벤치마크 SOB 공개

스키마 준수 여부만 보던 기존 벤치마크의 한계를 넘어, 실제 값의 정확도까지 7가지 지표로 평가하는 Structured Output Benchmark(SOB)가 공개됐다. 인보이스 파싱, 의료 기록 추출처럼 JSON 출력의 정확성이 중요한 프로덕션 시스템에서 어떤 모델을 써야 할지 판단하는 데 직접적으로 참고할 수 있다.