EY Canada가 사이버보안 보고서를 냈고 인용 대부분이 환각이었다
LLM Hallucination으로 인한 데이터 오염 및 검증 파이프라인 부재 사례
도메인 전문성은 언제나 진짜 해자였다
Agentic AI 시대, 코드 생산성보다 Domain Knowledge 기반의 검증 능력이 핵심 해자로 전환
LLM 간 교차 검증의 통계적 함정 극복을 위한 Material Probe 도입
Two AI reviews agreeing is not two reviews: how I learned to test claims before adopting them
AI Agent의 환각 방지를 위한 Ground Truth 기반 Observability Layer 설계
I Caught My AI Agent Hallucinating Revenue (And Built an Observability Layer to Stop It)
코드 작성 없는 S3-Bedrock 기반 LLM 성능 검증 파이프라인 구축
How I Evaluated an AI Model on AWS Without Writing a Single Line of Training Code
Context 최적화를 통한 AI 코딩 어시스턴트 제어 정밀도 향상
Cursor: Rules, Project Docs, and Context That Actually Help the Model
AI Hallucination 방지를 위한 RAG 기반 Ground Truth 검증 체계 구축
AI Hallucinations: Why Your Mock Environments Might Be Lying to You
Structured Context Extraction을 통한 AI 제안서 환각 제거 및 팩트 정밀도 향상
Why AI proposal tools feel generic — and how to make them read real client briefs
AI 메모리 평가의 신뢰성 확보를 위한 10대 설계 원칙과 2,400개 문제 벤치마크 제안
Proposal: A Real Benchmark for Long-Term AI Memory Systems
코드와 계획의 괴리, Ground Truth 기반의 플랜 리라이팅 전략
I Rewrote 16 Plans From Scratch. The Code Was Fine. The Plans Were Rotting.