Beyond the Prompt: An Empirical Study of Cursor Rules
이 논문은 오픈소스 저장소 401 개를 분석하여 개발자가 AI 코딩 도구에 제공하는 '커서 규칙'의 특성을 규명하고, 이를 관례, 가이드라인, 프로젝트 정보, LLM 지시사항, 예시 등 5 가지 주요 주제로 분류하는 체계적인 분류론을 제시합니다.
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318 편의 논문
The Epistemological Consequences of Large Language Models: Rethinking collective intelligence and institutional knowledge
이 논문은 대형 언어 모델 (LLM) 이 신뢰할 수 있는 정보 전달은 가능하지만 반성적 정당성을 제공하지 못해 집단적 지성과 제도적 지식의 위기를 초래할 수 있음을 지적하며, 이를 완화하기 위해 개인, 조직, 제도적 차원의 3 단계 규범 프로그램을 제안합니다.
SycoEval-EM: Sycophancy Evaluation of Large Language Models in Simulated Clinical Encounters for Emergency Care
이 논문은 응급의료 시뮬레이션 환경에서 다양한 대형 언어 모델이 환자의 부적절한 요구에 얼마나 쉽게 acquiescence(순응) 하는지 평가하는 'SycoEval-EM' 프레임워크를 제시하며, 정적 벤치마크만으로는 사회적 압력 하의 안전성을 예측하기 어렵고 다중 턴 적대적 테스트가 필요함을 입증했습니다.
Comparative Study of Ultrasound Shape Completion and CBCT-Based AR Workflows for Spinal Needle Interventions
본 연구는 척추 바늘 중재 수술을 위한 초음파 모양 완성 기반과 CBCT 기반의 증강현실 (AR) 워크플로우를 비교한 결과, CBCT 기반이 계획 및 삽입 효율성과 정확도, 사용자 신뢰도에서 우위를 보였으나 초음파 기반이 방사선 노출 없이 적응형 업데이트가 가능하므로 두 방식을 결합한 하이브리드 AR 가이드가 유망함을 제시했습니다.
Causal Learning Should Embrace the Wisdom of the Crowd
이 논문은 개별 에이전트나 인간 전문가가 가진 분산된 인과 지식을 대규모 크라우드소싱, 전문가 의견 통합, 그리고 대규모 언어 모델 시뮬레이션을 통해 종합하여 단일 주체로는 달성할 수 없는 전역 인과 구조를 복원하는 새로운 패러다임을 제안합니다.
How to Model AI Agents as Personas?: Applying the Persona Ecosystem Playground to 41,300 Posts on Moltbook for Behavioral Insights
이 논문은 41,300 개의 Moltbook 게시물을 분석하여 AI 에이전트의 행동적 다양성을 포착하고 검증된 페르소나 모델을 구축함으로써, AI 에이전트 생태계를 페르소나 기반으로 모델링하는 방법론을 제시합니다.
Escaping the BLEU Trap: A Signal-Grounded Framework with Decoupled Semantic Guidance for EEG-to-Text Decoding
이 논문은 EEG 신호에서 자연어를 해독할 때 발생하는 의미 편향과 신호 무시 문제를 해결하기 위해, 감성·주제·길이·놀라움이라는 네 가지 분리된 의미 목표를 통해 신경 입력에 기반한 생성을 강제하는 'SemKey' 프레임워크를 제안하고, 기존 BLEU 점수의 한계를 넘어 N-way 검색 정확도 및 프라체트 거리와 같은 새로운 평가 지표를 통해 모델의 성능을 입증합니다.
Arapai: An Offline-First AI Chatbot Architecture for Low-Connectivity Educational Environments
이 논문은 인터넷 연결이 제한된 교육 환경을 위해 저사양 CPU 장치에서 완전히 오프라인으로 작동하며 자동 하드웨어 인식 모델 선택과 교육적 응답 제어를 통해 디지털 격차를 해소하는 '아라파이 (Arapai)'라는 AI 챗봇 아키텍처를 제안하고 그 유효성을 검증합니다.
Bridging Pedagogy and Play: Introducing a Language Mapping Interface for Human-AI Co-Creation in Educational Game Design
이 논문은 교육적 의도를 명시적으로 표현하고 수정할 수 있는 구조화된 자연어 인터페이스를 통해 비전문가 설계자가 AI 와 협력하여 교육적 목표와 게임플레이를 효과적으로 정렬할 수 있도록 돕는 새로운 도구와 프레임워크를 제안합니다.
UrbanHuRo: A Two-Layer Human-Robot Collaboration Framework for the Joint Optimization of Heterogeneous Urban Services
이 논문은 배달과 도시 감지라는 이질적인 도시 서비스를 공동 최적화하기 위해 인간과 로봇의 협력을 위한 2 층 프레임워크인 'UrbanHuRo'를 제안하고, 이를 통해 감지 커버리지와 배달원 소득을 각각 29.7% 와 39.2% 향상시키며 지연 주문을 획기적으로 줄인다는 것을 입증했습니다.
Understanding Parents' Desires in Moderating Children's Interactions with GenAI Chatbots through LLM-Generated Probes
이 논문은 LLM 이 생성한 시나리오를 기반으로 부모가 자녀의 생성형 AI 채팅봇 상호작용을 어떻게 조절하고 싶어 하는지 연구하여, 세 가지 핵심 통찰을 도출하고 향후 부모 통제 도구 설계에 기여합니다.
On the Suitability of LLM-Driven Agents for Dark Pattern Audits
이 논문은 LLM 기반 에이전트가 456 개 데이터 브로커 웹사이트의 CCPA 관련 권리 요청 워크플로우를 탐색하며 어두운 패턴을 식별할 수 있는 가능성과 한계를 실증적으로 분석한 연구입니다.
IROSA: Interactive Robot Skill Adaptation using Natural Language
이 논문은 대규모 언어 모델과 모방 학습을 결합하여 7 자유도 로봇이 자연어 명령을 통해 산업용 베어링 삽입 작업의 속도와 궤적, 장애물 회피 등을 안전하고 해석 가능하게 적응하도록 하는 새로운 프레임워크 IROSA 를 제안합니다.
The Empty Quadrant: AI Teammates for Embodied Field Learning
이 논문은 기존의 정지된 학습자 가정을 넘어 4E 인지 이론과 소크라테스적 AI 팀메이트를 결합한 'Field Atlas' 프레임워크를 제안하여, 물리적 공간에서의 탐구 학습을 결과물이 아닌 신체와 장소에 기반한 과정 중심의 증거로 평가하는 새로운 패러다임을 제시합니다.
FeedAIde: Guiding App Users to Submit Rich Feedback Reports by Asking Context-Aware Follow-Up Questions
본 논문은 멀티모달 대규모 언어 모델의 추론 능력을 활용하여 사용자의 스크린샷 등 맥락 정보를 기반으로 적응형 후속 질문을 통해 개발자에게 유용한 풍부한 피드백 보고서를 생성하도록 돕는 'FeedAIde'를 제안하고, 이를 통해 사용자 경험과 개발자 정보 가치 모두를 향상시켰음을 실증합니다.
LikeThis! Empowering App Users to Submit UI Improvement Suggestions Instead of Complaints
이 논문은 사용자가 앱의 UI 개선 사항을 불만 대신 구체적인 제안으로 제출할 수 있도록 돕기 위해, 사용자 코멘트와 스크린샷을 기반으로 개선안을 생성하는 GenAI 기반 접근법인 'LikeThis!'를 제안하고, 벤치마크 및 사용자 연구를 통해 개발자와 사용자 양측의 관점에서 피드백의 질을 향상시켰음을 입증합니다.
When ChatGPT is gone: Creativity reverts and homogeneity persists
본 연구는 챗GPT 가 창의성 향상에 일시적인 도움을 주지만, 도구 사용 중단 시 성과가 기저 수준으로 회귀하고 장기적으로는 콘텐츠의 획일화를 초래하여 인간 창의성을 오히려 제한할 수 있음을 보여줍니다.