[논문리뷰] AISPA: User-Centric System Prompt Auditing for Large Language Model Applications본 논문은 상업용 AI 시스템에서 System Prompt의 불투명성과 그로 인한 사용자 신뢰 및 책임성 결여 문제를 해결하고자 합니다. 현재 System Prompt는 모델의 행동을 규정하는 핵심 요소임에도 불구하고, 외부 공개가 제한적이며 독립적인 감사(Audit) 과정이 전무합니다.#Review#System Prompt#AI Auditing#User-Centric#LLM Safety#Transparency#Governance2026년 8월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prompt-Level Distillation: A Non-Parametric Alternative to Model Fine-Tuning for Efficient Reasoning본 논문은 복잡한 추론을 위해 필수적인 Chain-of-Thought (CoT)가 초래하는 높은 Latency와 연산 비용 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Prompt-Level Distillation#Non-Parametric#Chain-of-Thought#System Prompt#Reasoning Transfer#Inference Efficiency2026년 6월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SePO: Self-Evolving Prompt Agent for System Prompt Optimization본 논문은 기존 시스템 프롬프트 최적화 방식이 갖는 불완전한 최적화 루프 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Prompt Optimization#Self-Evolving Agents#Evolutionary Search#System Prompt#Meta-Learning#Cross-Task Generalization2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중