#기권

3개의 포스트

2026.11.01

[특집] 낡거나, 남의 것이거나, 늦거나 — AI 비서의 기억은 답을 쓰기 전에 무너진다

AI 비서의 기억은 보통 최종 답이 맞았는지로 채점한다. UC 버클리 연구진의 2026년 10월 논문 「Stale, Misattributed, or Late」는 채점 지점을 한 칸 앞으로 당겨, 모델에 들어가기 직전의 '기억 블록'이 낡은 값을 담았는지, 같은 이름의 다른 사람 값을 담았는지, 답이 없는데 무언가를 채웠는지, 프리필 전에 도착했는지를 따로 센다. 결론은 단순하다. 낡음은 검색이 아니라 쓰기의 문제이고, 진짜 어려운 일은 개정을 올바른 칸에 묶는 '키 붙이기'이며, 동명이인·기권·지연은 각각 다른 정보가 필요하다. 1959년 레코드 연결과 1985년 '유효 시간 대 기록 시간'에서 시작해 BM25·RCU·John Smith 문제를 거쳐 2026년 기억 제품까지 계보를 따라가고, 표와 그림을 하나씩 읽는다. 같은 실험을 한국어로 다시 만들어 로컬 Qwen 모델로 돌려 봤더니 저장소 구조에서 나오는 결과는 대부분 재현됐고, 'LLM 키 할당기가 규칙보다 나쁘다'는 모델 의존적인 결과는 재현되지 않았다.

코어닷투데이144분

‘299억’을 고른 재정렬기 — 재정렬기 15종·로컬 LLM·질의 고쳐 쓰기로 정한 사실탐색기 검색 설계

AI 실험재정렬기reranker

2026.10.27

‘299억’을 고른 재정렬기 — 재정렬기 15종·로컬 LLM·질의 고쳐 쓰기로 정한 사실탐색기 검색 설계

1편에서 고른 임베딩 KURE-v3 위에 무엇을 더 얹어야 할지 정하려고, 재정렬기 15종과 로컬 LLM 두 개, 질의 고쳐 쓰기, 문단에 제목 붙이기를 같은 부산 시험지로 쟀습니다. 재정렬기는 근거·술어 찾기를 올렸지만 주어 찾기는 대부분 깎았습니다. 작은 재정렬기는 '순천만 박람회 경제적 효과'에 대상 이름 대신 '299억'을 골랐습니다. 지시문 한 줄이 이 어긋남을 고쳤고, 값 가르기까지 거의 완벽하게 만들었습니다. 근거 찾기의 가장 큰 개선은 재정렬이 아니라 제목 붙이기였고, '기록에 없음'은 어떤 점수로도 잘 걸러지지 않았습니다. 프로덕트에 무엇을 넣을지 설치 환경별로 정리했습니다.

코어닷투데이39분

AI 에이전트사실탐색기AGS

2026.10.25

약속은 사실이 아니다 — 코어닷투데이 사실탐색기 v2 설계

에이전트 기억 엔진 다섯 개를 해부하고 나서 남은 질문은 하나였다. 공적 기록에서 '지금 참인 것'은 무엇이고, 누가 그것을 바꿀 수 있는가. 최신 문장이 이기는 기억은 개인 비서에게는 맞지만, 국장의 약속·뉴스의 오보·공보의 확정이 섞인 세계에서는 틀린 답을 자신 있게 낸다. 코어닷투데이 사실탐색기 v2는 문장을 클레임과 명제로 가르고, 권위 격자(전언 ≺ 1인칭 ≺ 공식)와 발화행위로 '닫을 자격'을 따지는 AGS(권위 기반 대체)를 중심에 둔다. 닫는 조건 다섯 가지, 도착 순서와 무관한 키별 재생, 허용성 세 축과 인증서로 정하는 기권, 지우지 않고 가리는 봉인, 세상 사실과 사용자 기억의 분리, 그리고 한국어를 1급 시민으로 다루는 결정론 계층까지 — 설계의 뼈대를 위젯 4개로 직접 돌려 본다.

코어닷투데이41분