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Open Design디자인과 3DOpenDesign은 오픈소스 설계 워크스페이스로, 로컬 프로그래밍 에이전트와 연동하거나 자체 모델 키를 사용하거나 클라우드 기반 모델을 활용하여 디자인 시스템을 중심으로 프로토타입, 웹페이지, 프레젠테이션 및 그래픽을 생성하고 편집할 수 있습니다. 로컬 소프트웨어는 무료이며, 모델 서비스 비용은 별도로 구분됩니다.
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MemoAI음악과 오디오MemoAI는 AI 기반 음성 및 영상 텍스트 변환 도구로, 데이터를 업로드할 필요 없이 로컬 처리를 지원하여 개인정보 보호를 확보합니다. YouTube 동영상, 팟캐스트는 물론 MP4, MP3, AAC, M4A 등 다양한 로컬 오디오·비디오 파일을 효율적으로 텍스트로 전환하며, 다국어 번역, 화자 분리, 실시간 자막, 플로팅 노트 등 핵심 기능을 제공해 회의록 작성, 인터뷰 정리, 콘텐츠 학습 등의 다양한场景에 적합합니다.
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EvoMap에이전트와 자동화EvoMap은 AI 에이전트의 경험 재사용을 위한 인프라로, GEP 프로토콜을 통해 재사용 가능한 전략과 검증 기록이 포함된 복구 자산을 구성하고, 시장 및 품질 기준에 따라 정렬하여 다양한 에이전트가 기존 역량을 발견·평가·승계할 수 있도록 지원합니다.
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Kiro코딩과 개발Kiro는 개발자를 위한 AI 엔지니어링 도구로, 요구사항을 사양, 아키텍처 및 작업으로 정리하고, 인텔리전트 에이전트를 통해 코드를 생성하며, 속성 테스트, 실행 메모리 및 개발 도구 통합을 통해 기획부터 코드 리뷰까지의 전 과정을 지원합니다.
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JAX모델과 인프라JAX는 가속기 기반의 Python 수치 계산 라이브러리로, 고성능 배열 계산과 대규모 머신러닝을 위해 설계되었으며, CPU, GPU, TPU 등 다양한 하드웨어 백엔드에서 동일한 코드를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.
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AI Short글쓰기와 콘텐츠AIS ALERT 관리 및 공유 플랫폼, 여러 시나리오의 빠른 명령
分类推荐榜首ZZoom Workplace는 Zoom의 팀 협업 플랫폼으로, 화상 회의, 채팅, 일정 및 문서 작업 등을 하나로 연결하며, 내장된 AI를 통해 논의 정리, 메시지 초안 작성 및 후속 조치를 지원합니다.
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Rows데이터와 분석Rows는 AI 분석, 데이터 통합 및 대화형 보고서를 결합한 스프레드시트 도구로, 자연어를 통해 문서와 비즈니스 데이터를 정리하고 데이터 세트를 병합하며 보고서와 계산 모델을 생성할 수 있습니다. 현재 공식 웹사이트에서는 Superhuman에 추가되었음을 안내하고, 해당 서비스를 계속 이용할 수 있는 접속 경로도 제공하고 있습니다.
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IamIP산업별 AIIamIP은 AI 기반의 검색, 분석 및 모니터링 도구를 제공하는 특허 플랫폼입니다. 사용자가 특허 연구 및 관리를 더 효율적으로 수행하도록 도와줍니다.
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妙播마케팅과 커머스광고에서 AI 라이브 텔레콤 솔루션
待评分 · 分类列表推荐arXiv:2610.37905v1 발표 유형: 신규 초록: SEC EDGAR와 같은 공시 저장소는 기업 공시에 대한 웹 접근을 통해 정보에 기반한 투자를 지원합니다. 이러한 문서의 검토를 언어 모델 기반 에이전트로 지원하려면, 관련 문서들 간의 미표명된 결함을 발견하고, 누락된 회사 정보를 확보하며, 요청된 수정 사항이 증거에 근거한 요구사항을 충족하는지 검증해야 합니다. 기존의 재무 관련 질문-답변 평가는 이러한 상호작용 능력에 대해 제한적인 근거만 제공합니다. 우리는 기업 공시 검토 및 수정을 위한 대화형 벤치마크이자 자체 진화형 에이전트 프레임워크인 \textbf{FilingLoop}을 소개합니다. FilingLoop은 미국 증권거래위원회의 역사적 서신을 바탕으로, 96개 기업의 주로 IPO 검토 과제 380개를 재구성합니다.
arXiv:2610.37679v1 발표 유형: 신규 요약: 도구를 사용하는 언어 에이전트는 간접적인 프롬프트 주입에 취약하며, 점점 늘어나는 연구들은 모델 내부를 분석하여 안전하지 않은 행동이 실행되기 전에 이를 포착하려고 시도하고 있지만, 그 결과는 매우 상반됩니다. 우리는 이러한 갈등의 대부분이 평가 과정에서 발생하는 오류 때문이라고 주장하며, 평가와 학습 집단 모두에서 주입 노출과 행동적 약속을 분리하는 이중 계층화 프로토콜을 제안합니다. 주요 Qwen AgentDojo 그리드에서, 무지한 상태로 불안전한 행동과 나머지 행동을 혼합한 대조를 기반으로 학습된 모니터들은 대부분 노출을 인식하는 방식으로 학습됩니다. 즉, 에이전트가 실제로 행동을 따르든 아니든 노출된 경로를 표시하며, 어떤 경우에 안전하지 않은 행동으로 이어지는지 거의 예측하지 못합니다. 노출된 사례들만을 대상으로 재학습한 동일한 탐지 계열은 모델 자체가 수행하는 안전하지 않은 도구 호출을 최대 2초 전까지 예측할 수 있습니다.
arXiv:2610.37851v1 발표 유형: 신규 초록: 기존의 과학적 에이전트 벤치마크는 에이전트가 시퀀싱 프로토콜에서 명시된 정확한 분자 구조와 생성 워크플로를 재구성할 수 있는지에 대해 거의 평가하지 않으며, 이는 맞춤형 시퀀싱 분석을 수행하는 데 매우 중요한 역량입니다. 우리는 시퀀싱 라이브러리 구조와 분자 워크플로를 재구성하기 위한 문서 기반 벤치마크인 LibStructBench를 제안합니다. 우리의 실험 결과에 따르면, 최첨단 에이전트들은 대체로 대략적인 재구성을 수행하긴 하지만, 특히 분자 상태 표현과 워크플로 연결성 측면에서 정확한 재구성에는 여전히 신뢰성이 부족한 것으로 나타났습니다. 또한, 기본 언어 모델을 변경하는 것이 에이전트 하네스를 교체하는 것보다 평균 성능 차이를 더 크게 발생시켰으며, 이는 통계적으로 유의미한 차이였습니다.
arXiv:2610.38355v1 발표 유형: 신규 초록: KV 캐시 재사용은 LLM 서비스를 가속화하지만, 기존 시스템들은 호스트 DRAM과 NVMe SSD를 계층적 하위 구조로 관리하며, DRAM을 중간 캐시로 활용합니다. 그러나 실제 생산 환경의 LLM 워크로드는 이러한 계층 구조의 두 가지 전제 조건을 모두 무너뜨립니다. 첫째, 이중 모드 재사용 방식은 DRAM의 시간적 필터링 기능을 무력화합니다. 왜냐하면 워크로드는 재사용 거리가 긴 일회성 블록이나 DRAM 용량을 초과하는 수기가바이트 규모의 에이전트 세션으로 구성되어 있어 SSD가 핵심 읽기 경로에 위치하게 되기 때문입니다. 둘째, DRAM의 스테이징과 제거 순서에 따른 배치 방식은 SSD 복원 과정을 병목으로 만듭니다. 인-플라이트 프리픽스를 위해 호스트 스테이징 버퍼를 유지하면 부하 상황에서 컨텐션을 유발해 프리페치 작업이 중단되며, 증분식 제거는 세션의 블록들을 SSD 전체에 분산시켜 대규모 연속 읽기를 방해합니다. 우리는 p
arXiv:2610.37676v1 발표 유형: 신규 요약: 자동 해석 가능성은 스파스-오토인코더(SAE) 특성에 대한 설명을 평가하기 위해, 모델에게 평가 예시들에서 해당 특성이 활성화되는 위치를 토큰별로 예측하도록 하거나, 표시된 토큰들이 그 특성에 부합하는지를 판단하도록 요청합니다. 우리는 평가 데이터의 표준 파이프라인이 생성한 결과를 설명을 읽지 않고도 점수 매길 수 있음을 발견했습니다. Neuronpedia에 저장된 GPT-2 소형 특성 500개에 대한 무작위 퍼징 실행 결과에 따르면, 활성화된 예시 중 91.3%가 중심 토큰에 최대값이 위치하도록 잘려 있으며, 중심 토큰이 표시되어 있을 때 “예”라고 판단하는 규칙은 저장된 LLM 점수 매기기 도구들(파이프라인 코드로부터 재구성된 표시 기반 판정 결과를 바탕으로 재산출)의 정확도 0.838에 비해 0.979의 균형 잡힌 정확도를 달성합니다. 또한 표시 개수만을 기준으로 판단하는 규칙은 0.969의 정확도를 보입니다. T
arXiv:2610.37859v1 발표 유형: 신규 초록: 언어 모델 기반 에이전트는 맥락 속의 자연어로부터 학습할 수 있다는 점에서 기존 지능형 시스템과 근본적으로 다릅니다. 이러한 능력은 현대 에이전트 워크플로우에서 널리 사용되는 방식인, 피드백에 따라 답변을 반복적으로 개선해 나가는 것을 가능하게 합니다. 그러나 커뮤니티에서는 주로 Pass@1이나 Pass@K와 같은 지표로 모델을 평가해 왔으며, 이는 모델이 이전 시도에서 얻은 피드백을 어떻게 활용하는지를 포착하지 못합니다. 우리는 각각의 이전 시도가 실패했을 때마다 피드백을 제공받아, K번의 연속된 시도 내에 문제를 해결할 수 있는지 여부를 측정하는 자연스러운 평가 프로토콜인 Seq@K를 제안합니다. 장기 계획을 검토하는 다단계 에이전트 벤치마크와 달리, Seq@K는 개선이라는 핵심 역량을 분리하고 이를 정식화합니다.
arXiv:2610.36523v1 발표 유형: 신규 초록: 에이전트들이 더 긴 작업을 협업하는 과정에서, 작업이 완료되기 전에 책임이 모델 간에 이양될 수 있습니다. 수신 모델은 남아 있는 요구사항을 해결하면서, 이전의 결정, 관찰 및 행동을 바탕으로 작업을 이어가야 합니다. 이러한 전환 과정을 평가하려면, 인수 이전에 보존된 정보와 수신 모델이 어떻게 작업을 계속해 나가는지 사이의 관계를 연결해야 하며, 이는 단순히 작업 성공률과 기억 유지 점수만으로는 포착할 수 없습니다. 우리는 인수 이행 상태 연속성 벤치마크(HSC-Bench)를 도입하며, 이는 작업 인수의 두 가지 상호보완적인 측면을 평가하는 1,039개의 과제로 구성되어 있습니다: 관련 저장소 증거를 복구하고, 이미 설정된 대화, 도구 및 파일 작업 상태에서 계속 진행하는 능력입니다. 여섯 개의 수신 모델 간 비교 결과에 따르면, 구조적…
arXiv:2610.36178v1 발표 유형: 신규 초록: 우리는 임의의 숫자를 요청받았을 때 언어 모델이 1부터 N까지의 각 정수에 부여하는 확률을 표본 오차 없이 측정한다. 고정된 프롬프트 하에서 모델은 하나의 확률 벡터를 정의하며, 이는 표본 추출로 추정하는 방식이 아니라 각 정수의 점수화된 표현을 모두 합산하여 계산함으로써 기존 연구들[1, 4]에서 제한되던 노이즈를 제거한다. 우리는 두 개의 추론 스택에서 N = 100까지의 다섯 가지 범위에 걸쳐 18개의 오픈 웨이트 모델 라인을 29가지 디코딩 구성하에 평가하였으며, 그 중 15개 모델은 사용 가능한 답변을 제공하는 기본 체크포인트와 지도 조정 체크포인트가 모두 일치하였다. 지도 조정은 이 15쌍 모두에서 분포를 보다 균일하지 않게 만들며, 하나의 휴리스틱인 ‘둥근 수 회피’를 도입하고 또 다른 휴리스틱인 ‘종점 회피’를 더욱 명확히 한다. 기본 체크포인트
arXiv:2610.36353v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM)은 종종 모호한 입력에 대해 하나의 의도된 의미만 있는 것처럼 답변합니다. 이는 문제가 되는데, 입력의 모호성은 불확실성의 상류 원천이기 때문입니다. 즉, 프롬프트가 여러 가지 타당한 해석을 허용할 때, 핵심 질문은 모델이 과연 직접 답변을 해야 하는지 여부입니다. 기존의 입력 불확실성 처리 방법들은 종종 LLM이 생성한 문장이나 명확화에 의존하지만, 이러한 변환 과정 자체가 모호성을 측정하기 전에 이미 입력을 해석해 버릴 수 있습니다. 우리는 입력 모호성 감지를 위한 라벨 보존형 페르투베이션 프레임워크를 제안하며, 이 프레임워크에서는 페르투베이션이 원래 입력에 가까운 상태로 유지되면서 동시에 해당 입력의 라벨을 보존합니다. 우리는 이 원칙을 두 가지 감지기로 구현했습니다: 블랙박스 기반 규칙 기반 페르투베이션 라이브러리와
arXiv:2610.36191v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM)은 흔히 유창하지만 사실과는 맞지 않는 응답을 생성하여 그 신뢰성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 최근의 환각 탐지기들은 점점 더 내부 표현을 활용하고 있지만, 고차원의 숨은 상태에서 유의미한 신호를 추출하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존 접근법들은 종종 선택된 활성화 값이나 풀링 기반 압축에 의존하는데, 이로 인해 트랜스포머 계층, 특징 모드 및 토큰 전반에 걸쳐 분산된 판별적 정보를 놓칠 수 있습니다. 우리는 LOTUS(Low-rank Order-statistic TUcker-based Subspace learning)를 제안합니다. 이는 환각 탐지를 위한 다중선형 저랭크 분해 프레임워크로서, LLM의 숨은 상태로부터 컴팩트한 표현을 추출하면서도 레이블에 대한 의존성을 줄여줍니다.
arXiv:2610.35869v1 발표 유형: 신규 초록: AI 애플리케이션은 종종 추론이 필요한지 여부를 판단하기 전에 모델을 호출합니다. 이러한 기본 설정은 모호한 생성 작업에는 유용하지만, 구조화되고 결정론적이며 정책 기반, 조회 지향적이거나 직접 검증 가능한 작업에는 적합하지 않습니다. KORA는 결정론 우선 실행 제어를 도입합니다: 요청을 작업 경로로 표현하고, 먼저 결정론적 또는 구조화된 경로를 시도하며, 경로 결과를 검증하고, 텔레메트리를 기록한 뒤, 결정론적 처리로 해결되지 않을 경우에만 모델 후보 경로로 에스컬레이션하는 사전 추론 제어 계층입니다. 본 논문에서는 KORA를 결정론 우선 실행 제어 아키텍처로 소개하고, 재현 가능한 벤치마크 및 검증 워크로드에서 얻은 제한된 증거를 보고합니다. 재
arXiv:2610.36668v1 발표 유형: 신규 초록: 애쉬 동조 실험은 최근 대규모 언어 모델(LLM)에서의 동조를 측정하는 방법으로 상당한 주목을 받고 있습니다. 기존 연구들이 LLM에서의 동조를 입증하는 데 집중해 왔다면, 우리 연구는 이 접근법에 추가적인 정량적 층을 더합니다. 우리는 프론티어 LLM을 여러 질문 세트에 대해 샘플링하는 대신, 단일 질문을 반복적으로 샘플링하여 LLM의 확률적 특성을 활용해 답변 분포를 생성합니다. 이를 통해 모델에 가공된 합의가 제시되기 전후의 답변 분포를 비교할 수 있습니다. 우리의 실험은 프론티어 LLM이 실제로 동조를 보임을 확인하며, 기존 문헌을 뒷받침하고, 분포 간 비교를 통해 추가적인 정보를 제공합니다.
arXiv:2610.33015v1 발표 유형: 신규 초록: 장기 기억은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 개인화되고 시간적으로 일관된 상호작용을 유지할 수 있도록 하지만, 메모리의 입실, 추출 및 정리를 위해 LLM 추론을 반복적으로 수행하면 상당한 비용과 지연이 발생합니다. 우리는 선명도 기반 입실과 술어 중심 정보 추출을 결합한 경량 메모리 프레임워크인 SLICE-Mem을 제안합니다. 간결한 분류기가 보존할 만한 사용자 발화를 식별하고, 의미적 의존성 기반 추출기가 입실된 발화를 간결한 메모리 항목으로 변환합니다. 이 온라인 파이프라인은 생성형 LLM 호출을 필요로 하지 않으며, 서로 다른 항목 간의 정합성 조정은 오프라인 통합 단계로 연기됩니다. 우리는 Memora와 LongMemEval-S의 주간 서브셋에서 8B a를 사용하여 SLICE-Mem을 평가합니다.
arXiv:2610.33017v1 발표 유형: 신규 요약: 영어 중심의 말뭉치로 학습된 다국어 토큰라이저는 종종 인도계 언어를 과도하게 세분화하여, 결과적으로 더 긴 토큰 시퀀스와 각 스크립트 간의 토큰화 격차를 초래합니다. 우리는 AdaptTok-Indic을 제안합니다. 이는 유니코드 정규화 전처리와 명시적인 인도계 결합 처리, 스크립트 인식형 라우팅, 그리고 소규모 트랜스포머 언어 모델과 함께 공동 학습된 학습 기반 바이트 수준 경계 예측을 결합한, 인도계에 특화된 적응형 토큰라이저 확장입니다. 벵골어와 힌디어를 대상으로 평가했으며, 구자라트어, 타밀어, 텔루구어에 대해서도 추가 평가를 수행한 결과, AdaptTok-Indic은 인도계 지향 토큰라이저 베이스라인인 SentencePiece BPE 및 독립적으로 구현된 MAGNET 방식 베이스라인보다 낮은 토큰 비율을 달성했습니다. 다섯 가지 기록된
arXiv:2610.32429v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 점점 더 비동기적으로 작업을 수행합니다. 주 에이전트는 하위 에이전트들이 실행되는 동안에도 계속 작업을 진행하며, 그 결과가 도착하기 전에 작업 상태가 변경될 수 있습니다. 이때 주 에이전트는 어떤 작업을 업데이트하거나 보존하고, 어떤 검사를 다시 수행할지 결정해야 하며, 동시에 금지된 변경 사항을 피해야 합니다. 최종 작업 성공 여부만으로는 이러한 결과가 올바르게 처리되었는지 여부를 확인하기 어렵고, 자연스러운 비동기적 도착 현상은 재현하기도 어렵습니다. 우리는 LLM 에이전트의 비동기적 작업 실행을 평가하는 벤치마크인 Async-RBench를 제안하며, 8가지 시나리오를 포괄하는 200개의 실행 가능한 작업을 제공합니다. 각 시나리오 컨트롤러는 미리 정의된 작업 상태 조건을 활용해 결과 전달을 관리하고, 이벤트 응답 계약(ERC)은 각 응답이 무엇을 의미하는지를 명시합니다.
arXiv:2610.33012v1 발표 유형: 신규 초록: 도구 사용 기능을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 동일한 초기 상태에서 독립적인 실행 간에 일관되지 않은 행동을 보이며, 서로 다른 도구를 호출하거나 상충되는 출력을 생성하거나 서로 다른 전략을 추구합니다. 이러한 변동성은 시간이 지나면서 누적되어 배포의 신뢰성을 저해합니다. 기존 평가 지표들은 주로 완료 기반 점수를 통해 작업 정확도를 측정할 뿐, 여러 실행에 걸친 에이전트 행동의 일관성을 포착하지 못합니다. 또한, 에이전트의 행동은 확률 분포를 이용한 토큰 수준 또는 의미 클러스터링을 활용한 단일 응답 수준에서 각각 분석되지만, 어느 방법도 궤적의 향후 단계들로 일관성 부족이 어떻게 전파되는지를 파악하지 못합니다. 우리는 재귀적 의미 발산(RSD)이라는 비정식
arXiv:2610.33007v1 발표 유형: 신규 초록: 통합 지상망 및 비지상망(TN/NTN) 6G 네트워크에서의 자연어 기반 서비스 의도는 불완전하거나 모호하거나 일관성이 없을 수 있어, 신뢰할 수 있는 네트워크 기반 오케스트레이션을 위해 제한 없는 LLM 생성이 어려운 상황을 야기합니다. 본 논문에서는 문법 제약을 적용한 의미 분석과 지식 그래프(KG) 기반 명확화 루프를 결합한 지식 기반 LLM 프레임워크를 제안하며, 대표적인 네 가지 서비스 클래스에 걸쳐 검증된 오케스트레이션 준비 완료 상태의 서비스 프로파일을 생성합니다. 200개의 샘플로 구성된 의도 데이터셋에서, 이 프레임워크는 요청당 평균 0.66회의 명확화 단계를 거쳐 분류 정확도 89%와 정책 타당성 95%를 달성합니다. 순수 LLM 기반 베이스라인과 비교했을 때, 제안된 프레임워크는 정책 타당성을 향상시키고 co
arXiv:2610.33038v1 발표 유형: 신규 요약: 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 흉부 컴퓨터단층촬영(CT) 보고서에는 스캔에서 국소적 근거가 부족한 양성 소견이 포함될 수 있습니다. 우리는 보고서 생성 후 이러한 소견을 검증하기 위해 EviGround-CT를 제안합니다. 결정론적 추출기가 양성 소견 문장을 식별하고, 3D 근거화 모델이 각 문장에 대한 근거 마스크를 예측합니다. 전체 문장을 활용하면 근거화 쿼리에 해부학적 위치, 측면 및 서술적 수식어까지 유지할 수 있습니다. 우리는 CT-RATE에서 보고서 생성을 평가하고, 별도로 선정된 ReXGroundingCT 하위 집합 100건을 대상으로 근거화와 검증을 수행합니다. 이용 가능한 주석을 바탕으로, 문장 기반 검증을 통해 근거 지원 정밀도(ESP)가 137개의 추출된 관련 소견에서 0.263에서 0.365로 상승했습니다.
arXiv:2610.33039v1 발표 유형: 신규 초록: 우리는 로컬 에이전트 워크로드를 위한 메모리 사용량 당 속도와 지능을 최적화하는 하이브리드 Mamba-Transformer 비전-언어 모델인 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB를 소개합니다. Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B 모델 계열에서 파생된 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB는 스타 엘라스틱 압축과 2비트 퀀타이제이션 기반의 학습-aware 디스틸레이션을 결합하여 메모리 제약 환경에서의 배포에 적합하도록 설계되었습니다. 이 모델은 추론, 에이전트 기반 도구 활용, 그리고 웹 및 터미널 상호작용에 최적화되어 있습니다. 또한, 목표한 추론 속도 달성을 위해 모델과 함께 공개되는 LiLiCorr 사양형 드래프터를 별도로 학습시켰습니다. 그 결과 생성된 모델은 일반적인 에이전트 작업에 대한 여러 벤치마크에서 유사한 메모리 크기와 속도를 갖는 주요 경쟁 모델들보다 높은 정확도를 달성했습니다.
arXiv:2610.33014v1 발표 유형: 신규 초록: 협상 어시스턴트는 상대방의 반응을 정확히 예측하지 않더라도 좋은 거래를 성사시킬 수 있다. 우리는 사회적 세계 모델에 대한 평가들이 이러한 예측을 직접적으로 검증하는지 여부를 묻는다. 1999년부터 2026년까지 발표된 113편의 연구를 검토한 결과, 9편의 주요 평가는 시스템이나 실험자가 선택한 행동에 대한 실제 사람의 반응을 측정한다. 이 중 단 2편만이 명시적인 반응 예측과 실제 반응을 비교하고 있다. 해당 연구들의 예측 모델은 행동이 선택될 때 이용 가능한 정보를 사용하며, 평가 대상 반응은 모델 학습 과정에서 제외되었다; 또한 두 연구 모두 개입 조건을 무작위화하였다. 언어 모델 관련 25편의 논문에 대한 별도의 전문 텍스트 검토에서는 이러한 조건을 충족하는 실험이 발견되지 않았다. 나머지 평가들은 현재 상태 추론, 과제 성공 또는 예측 f
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