NeuralOS: Towards Simulating Operating Systems via Neural Generative Models
이 논문은 RNN 과 확산 기반 렌더러를 결합하여 사용자의 입력에 따라 운영체제 GUI 프레임을 직접 예측하고, 실제 설치되지 않은 애플리케이션까지 합성 데이터로 학습하여 시뮬레이션할 수 있는 신경망 프레임워크 'NeuralOS'를 제안합니다.
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255 편의 논문
TRACE: AI-Assisted Assessment of Collaborative Projects in Computer Science Education
이 논문은 저장소 마이닝, 커뮤니케이션 분석 및 AI 기반 분석을 활용하여 협업 프로젝트의 품질과 개인 기여도를 공정하고 확장 가능하게 평가하는 'TRACE'라는 반자동 AI 지원 프레임워크를 제안하고, 소프트웨어 공학 수업 파일럿 배포를 통해 교수자 평가와의 높은 일치도 및 학생 만족도 향상을 입증했습니다.
Agentic Explainable Artificial Intelligence (Agentic XAI) Approach To Explore Better Explanation
이 논문은 SHAP 기반 설명과 LLM 기반 반복적 정제를 결합한 '에이전트 XAI' 프레임워크를 제안하고, 농업 추천 시스템 사례를 통해 초기 3~4 라운드까지의 전략적 정제가 설명의 질을 극대화하지만 과도한 반복은 오히려 성능을 저하시킨다는 역설적 발견을 통해 최적의 에이전트 XAI 설계 원리를 제시합니다.
Learning Through Dialogue: Engagement and Efficacy Matter More Than Explanations
이 논문은 LLM 을 통한 학습이 단순한 설명의 질이 아니라 사용자의 참여도와 정치적 효능감에 따라 달라지는 상호작용의 결과임을 보여주며, 효과적인 학습을 위해 LLM 의 설명 방식을 사용자의 참여 상태에 맞춰 조정해야 함을 강조합니다.
Do LLMs Truly Benefit from Longer Context in Automatic Post-Editing?
이 논문은 독점형 LLM 이 문서 수준의 맥락 유무와 관계없이 인간 수준의 자동 사후 편집 (APE) 품질을 달성하지만, 맥락 활용 능력의 부재와 높은 비용·지연 시간으로 인해 실제 배포에는 한계가 있음을 규명하고 있습니다.
Evaluating Zero-Shot and One-Shot Adaptation of Small Language Models in Leader-Follower Interaction
이 논문은 리소스 제약이 있는 로봇을 위한 리더 - 팔로워 상호작용에서 제로샷 미세조정된 소형 언어 모델 (SLM) 이 프롬프트 엔지니어링이나 원샷 모드보다 높은 정확도와 낮은 지연 시간으로 역할 분류에 효과적임을 입증하고 대화 복잡성과 분류 신뢰성 간의 균형을 강조합니다.
Exploring Collatz Dynamics with Human-LLM Collaboration
이 논문은 인간과 대형 언어 모델 (LLM) 의 협업을 통해 콜라츠 추측의 궤적에서 관찰된 모듈러 난수화와 갭 - 버스트 분해 구조를 분석하고, 이를 기반으로 수렴성을 예측하는 조건부 프레임워크를 제시합니다.
"I followed what felt right, not what I was told": Autonomy, Coaching, and Recognizing Bias Through AI-Mediated Dialogue
이 논문은 AI 매개 대화를 통해 장애 차별 (ableism) 인식 개선을 탐구한 연구로, 대화 기반 개입이 텍스트 독독보다 효과적이었으며 특히 포용적 방향의 AI 안내가 편향적 안내보다 수용성과 균형 있는 인식 향상에 더 유리하다는 결과를 제시합니다.
Ghost Framing Theory: Exploring the role of generative AI in new venture rhetorical legitimation
이 논문은 생성형 AI 가 창업자와 투자자와의 협력적 구성을 통해 새로운 벤처의 설득력 있는 정당성을 어떻게 형성하는지 설명하기 위해 '유령 프레이밍 이론 (Ghost Framing Theory)'을 제시합니다.
Evaluation format, not model capability, drives triage failure in the assessment of consumer health AI
이 논문은 Ramaswamy 등 의 연구에서 보고된 소비자 건강 AI 의 위험 평가가 실제 사용 환경을 반영하지 않는 시험형 평가 방식에 기인한 것으로, 자연스러운 상호작용 환경에서는 triage 정확도가 유의미하게 향상된다는 것을 입증합니다.
Managing Cognitive Bias in Human Labeling Operations for Rare-Event AI: Evidence from a Field Experiment
이 논문의 필드 실험은 희귀 사건 탐지를 위한 인간 라벨링 작업에서 피드백 데이터의 균형 잡힌 구성과 확률적 응답 방식을 도입하고 선형 로그-오즈 보정을 적용함으로써 인지 편향을 줄이고 하류 AI 모델의 성능과 보정 정확도를 크게 향상시킬 수 있음을 입증합니다.
AI Knows What's Wrong But Cannot Fix It: Helicoid Dynamics in Frontier LLMs Under High-Stakes Decisions
본 논문은 고위험 의사결정 상황에서 대형 언어 모델들이 오류를 정확히 인지함에도 불구하고 동일한 실수를 고도화된 형태로 반복하는 '나선형 동역학 (Helicoid dynamics)' 현상을 확인하고, 이를 해결하기 위한 12 가지 가설과 인간-AI 협력의 새로운 방향을 제시합니다.
A technology-oriented mapping of the language and translation industry: Analysing stakeholder values and their potential implication for translation pedagogy
이 논문은 LT-LiDER 프로젝트의 인터뷰 데이터를 기반으로 자동화 환경에서 효율성과 적응력이 핵심 가치로 부상하면서 번역의 인간적 가치가 대체되지 않고 기술과 상호의존적으로 재편되고 있음을 규명하며, 이에 따른 번역 교육의 방향성을 제시합니다.
From Control to Foresight: Simulation as a New Paradigm for Human-Agent Collaboration
이 논문은 인간과 에이전트의 협업이 단순한 개별 행동 제어에서 벗어나, 미래 시나리오를 사전에 시뮬레이션하여 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 하는 '시뮬레이션-인-더-루프' 패러다임으로 전환해야 함을 주장합니다.
Modeling Trial-and-Error Navigation With a Sequential Decision Model of Information Scent
이 논문은 사용자의 기억 제약과 시간 예산을 고려한 순차적 의사결정 모델로 정보 냄새 이론을 확장하여, 링크를 즉시 선택하거나 실수 후 되돌아가는 탐색 오류와 복원 행동을 성공적으로 설명함을 보여줍니다.
An Intent of Collaboration: On Agencies between Designers and Emerging (Intelligent) Technologies
이 논문은 생성형 AI 와의 협업 과정에서 디자이너가 창의적 주체성을 상실하지 않고 회복하기 위해서는 내적 성찰, 기술에 대한 구조적 이해, 그리고 인간과 기술 간의 관계 역학을 의도적으로 조정하는 것이 필요함을 강조합니다.
Human-Centred LLM Privacy Audits: Findings and Frictions
이 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 이 개인의 이름과 어떤 정보를 연관 짓는지 사용자가 직접 확인할 수 있도록 돕는 'LMP2'라는 브라우저 기반 자기 감사 도구를 소개하고, 사용자 연구와 다양한 모델 평가를 통해 LLM 프라이버시 감사의 실효성을 입증함과 동시에 확률적이고 맥락 의존적인 생성형 AI 평가의 근본적인 난제와 개선 방향을 제시합니다.
MHDash: An Online Platform for Benchmarking Mental Health-Aware AI Assistants
이 논문은 기존 평가의 한계를 극복하고 고위험 정신건강 상황에 대한 AI 시스템의 안전성을 정밀하게 검증하기 위해 데이터 수집, 구조화된 주석, 다회전 대화 생성 및 평가 기능을 통합한 오픈소스 플랫폼 'MHDash'를 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
A Temporal-Spectral Fusion Transformer with Subject-Specific Adapter for Enhancing RSVP-BCI Decoding
이 논문은 새로운 피험자의 훈련 데이터 의존도를 줄이면서 RSVP-BCI 의 해독 성능을 향상시키기 위해, EEG 신호의 시공간 및 스펙트로그램 정보를 융합하는 트랜스포머 아키텍처와 피험자별 어댑터를 제안합니다.
ExSampling: a system for the real-time ensemble performance of field-recorded environmental sounds
이 논문은 딥러닝을 활용하여 현장 녹음된 환경 소리를 실시간으로 Ableton Live 트랙에 자동 매핑함으로써 녹음자, 작곡가, 연주자 간의 상호작용을 가능하게 하는 실시간 앙상블 공연 시스템 'ExSampling'을 제안합니다.