HNSW 인덱스 성능 저하 방지를 위한 Vector Search 운영 전략
Vector Search at Scale: Why Your Index Isn't as Healthy as You Think
ML 모델 없이 통계적 시그널만으로 Recall 96% 달성한 Hallucination 탐지 설계
I Got 96% Recall on LLM Hallucination Detection With No ML Model – Just 50 Lines of Python
Interlace 도입 통한 보안 Linter Recall 100% 및 FP Zero 달성
The False Positive Tax: a 1:1 TP:FP analysis of eslint-plugin-security
RWKV State Matrix 분석을 통한 정보 밀도 기반 망각 메커니즘 규명
I Thought Memory Fades With Time. It Actually Fades With Information.
GPU 없이 Meta Prompt Guard 대비 Recall 33.7%p 향상시킨 FIE 설계
I Beat Meta's LLM Guardrail With No GPU and No Team -Here's How
Self-Aggregation 및 모듈 기반 분석을 통한 AI Code Review Recall 118% 향상
The Never‑Ending AI Code Review: Why One Pass Isn’t Enough
비용 기반 손실 함수 분석을 통한 Precision과 Recall의 최적 Trade-off 결정
Precision vs Recall — The Clearest Explanation You’ll Find