모든 LLM은 기본 말투가 있고, 그게 우리를 다 똑같이 들리게 만든다

다국어 Reasoning Cascade는 더 많은 Context가 필요하다

번역 cascade 파이프라인에서 원본 질문을 마지막까지 유지하면 추가 학습 없이 다국어 성능이 크게 오른다.

Back-and-Forth를 줄여라: Structured Prompting 비교 연구

체크리스트 형식으로 프롬프트를 구조화하면 LLM 답변 품질도 높아지고 토큰도 적게 쓴다.

Training-Free Cultural Alignment: Persona 불일치를 활용한 LLM 문화적 정렬

재학습 없이 각 나라의 도덕적 가치관에 맞게 LLM 출력을 조정하는 추론 시점 기법 DISCA 제안

Claude Code에서 HTML을 출력 포맷으로 쓰는 이유: Markdown보다 나은 점들

Claude Code 팀이 Markdown 대신 HTML을 LLM 출력 포맷으로 선호하기 시작한 이유와 그 실용적 장점을 정리한 글로, AI와 함께 문서/스펙/대시보드를 만드는 워크플로우에 직접적인 영향을 준다.

언제 투표하고 언제 다시 쓸까: Disagreement 기반 Test-Time Scaling 전략 라우팅

모델 출력이 얼마나 일치하는지 보고 쉬운 문제엔 majority voting, 어려운 문제엔 문제 rewriting을 자동으로 선택해 정확도 3~7% 올리고 샘플링 비용도 줄이는 학습 불필요 프레임워크.

Less Is More: Android 앱에 On-Device Small Language Model 통합할 때 실제로 겪는 엔지니어링 문제들

Wordle 게임에 온디바이스 SLM(Gemma 4 E2B, Qwen3 0.6B)을 5일간 붙여보면서 발견한 5가지 실패 유형과 8가지 실용 해결책 정리

확장 가능한 Synthetic Data 생성을 위한 Dynamic Context Evolution