Anthropic 공식 문서에서 발견한 Claude의 Hallucination을 크게 줄이는 3가지 Instructions

claude-real-video: 어떤 LLM이든 영상을 실제로 '볼 수' 있게 해주는 도구

YouTube URL이나 로컬 영상 파일에서 장면 변화 기반으로 핵심 프레임만 추출하고 음성 전사까지 해서 LLM에게 넘겨주는 오픈소스 도구. Claude는 영상 파일을 못 받고, ChatGPT는 자막만 읽고, Gemini는 고정 1fps 샘플링이라는 한계를 모두 우회한다.

ReContext: 재귀적 Evidence Replay로 LLM의 Long-Context 추론 개선

128K 토큰 컨텍스트에서 모델 내부 attention 신호로 핵심 증거만 추출해 재주입하면 추론 정확도가 24.6% 오른다.

LLM을 활용한 Single/Multi Truth Data Fusion

여러 소스의 충돌하는 데이터를 GPT-4o-mini 프롬프트로 병합하면 기존 비지도 방법보다 일관되게 F1 점수가 높다.

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.