[논문리뷰] Broken on Arrival: Non-Functional Quantized LLM Artifacts in Public Model Registries and How to Catch Them본 논문은 공개 모델 레지스트리에서 배포되는 양자화된 LLM 아티팩트들이 적절한 기능 테스트(functional testing) 없이 배포되어 사용자에게 심각한 문제를 초래할 수 있다는 점을 지적한다.#Review#Large Language Models#Quantization#Calibration#Model Registries#Provenance#Acceptance Testing2026년 10월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mycelium: A Meta-Study of Hallucination Detection Across Provenance, Typology, and Granularities본 논문은 다양한 할루시네이션 탐지(Hallucination Detection) 방법론들이 서로 다른 정의와 측정 기준을 가진 벤치마크에서 평가됨에 따라 발생하는 결과 비교의 불투명성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Hallucination Detection#Meta-Study#Benchmark#Granularity#Provenance#Typology#Span Coverage F12026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RSIHub: A Composable Framework for Agent-Evolution Methods본 논문은 기존의 에이전트 진화 방법론들이 유사한 실험 인프라를 반복적으로 구축하는 비효율성 문제를 해결하기 위해 RSIHub 프레임워크를 제안합니다.#Review#Agent Evolution#Composable Framework#RSIHub#Lifecycle Operators#Provenance#Pass@1#Terminal Bench 2#τ³ Banking2026년 10월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AskChem: Claim-Centered Infrastructure for Chemistry Literature Synthesis본 논문은 화학 문헌 검색 시스템이 논문 리스트 중심의 정보를 제공함에 따라, 과학자와 AI 에이전트가 정보를 직접 수집하고 검증해야 하는 비효율성을 해결하고자 합니다 .#Review#Chemistry Informatics#Literature Synthesis#Claim-Centered#Evidence Graph#Faceted Taxonomy#Provenance#Large Language Models2026년 7월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Grading the Narrators: An Isnad-Rijal Framework for Claim-Level Provenance in Multi-Agent Knowledge Systems본 논문은 현대의 Multi-agent knowledge systems에서 지식의 출처가 불투명하고, 클레임의 신뢰성을 판단할 체계적인 근거가 부족한 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Provenance#Multi-agent systems#Knowledge bases#Trust#Epistemology#Isnād#Hadith science#Claim verification2026년 7월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ScientistOne: Towards Human-Level Autonomous Research via Chain-of-Evidence본 논문은 자율 연구 에이전트가 생성한 결과물에서 발견되는 심각한 신뢰성 결여 문제를 해결하고자 한다. 기존 에이전트 시스템은 전문적인 논문과 경쟁력 있는 솔루션을 생성하지만, 인용 조작, 검증 불가능한 점수 보고, 코드 구현과 논문 서술 간의 불일치 등 표면적인 완성도에만 치중한 오류들을 반복적으로 보이고 있다.#Review#Autonomous Research#Chain-of-Evidence#Verifiability#Provenance#Integrity Audit#LLM2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SynthID-Image: Image watermarking at internet scale본 논문은 AI 생성 이미지의 출처(provenance)를 인터넷 규모로 확립하기 위한 SynthID-Image 라는 딥러닝 기반의 비가시적 이미지 워터마킹 시스템을 소개합니다.#Review#Image Watermarking#AI-Generated Content#Provenance#Robustness#Security#Deep Learning#Internet Scale#Post-hoc2025년 10월 15일댓글 수 로딩 중