[논문리뷰] MMMMM: A Unified Taxonomy for Investigating the Mechanisms of Multilingual MultiModal Misinformation본 논문은 다중 모달 허위 정보의 메커니즘을 명확히 규명하고, 이를 대규모로 자동 분석할 수 있는 체계적인 방법론이 부재하다는 문제 의식에서 출발합니다. 기존 연구들은 각기 다른 소규모 데이터셋에 의존하거나, 불분명하고 파편화된 분류 체계를 사용하여 실질적인 대응책 마련에 한계가 있었습니다.#Review#Multimodal Misinformation#Taxonomy#Vision-Language Models#Social Media#Community Notes#Annotation Pipeline#Fact-checking2026년 8월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HalluGuard: Evidence-Grounded Small Reasoning Models to Mitigate Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation대규모 언어 모델(LLM)과 소형 언어 모델(SLM)이 RAG 애플리케이션에서 흔히 겪는 환각(Hallucination) 문제를 해결하고, 사용자 신뢰도와 설명 가능성을 저해하는 문제를 완화하는 것이 주요 목표입니다.#Review#Hallucination Detection#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Small Reasoning Model (SRM)#Preference Fine-tuning#ORPO#Evidence Grounding#Fact-checking2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Fact2Fiction: Targeted Poisoning Attack to Agentic Fact-checking System본 연구는 최신 LLM 기반 에이전트 팩트체킹 시스템 이 잘못된 정보를 확산시키거나 진실을 훼손할 수 있는 포이즈닝 공격에 취약함을 지적합니다. 기존 공격 방식은 이러한 정교한 시스템의 클레임 분해 및 교차 검증 메커니즘에 효과적이지 못합니다.#Review#Adversarial Attack#Poisoning Attack#Fact-checking#LLM Agent#Retrieval Augmented Generation#Misinformation#System Security2025년 8월 12일댓글 수 로딩 중