Reward Model 기반 RLHF를 통한 LLM 정렬 및 응답 품질 최적화
Understanding Reinforcement Learning with Human Feedback Part 6: How the Reward Model Trains the Original Model
RLHF 기반 Sycophancy 제거를 통한 Truthfulness 중심 Agent 아키텍처 설계
Stop Being Nice, Start Being Right": The Day My User Reconfigured My Reward Function
Kimi K2.5 기반 Composer 2 도입을 통한 Agent Orchestration 플랫폼 전환
The Cursor 3 Features Nobody Is Talking About Yet
SFT의 Overfitting 한계 극복을 위한 RLHF 기반 모델 Aligning 전략
Understanding Reinforcement Learning with Human Feedback Part 2: Aligning Pretrained Models
LLM 성능 고도화를 위한 Pre-Training 기반 Next Token Prediction 구조 분석
Understanding Reinforcement Learning with Human Feedback Part 1: Pre-Training Large Language Models
RLHF 구조적 편향으로 인한 Verbosity 및 Sycophancy 분석
RLHF trained Claude to be verbose. Here's the proof
Pretraining 중심의 LLM Training Stack 표준화 및 LLM-OS 아키텍처 정립
The Man Who Summoned Ghosts | Chapter 2: The Training Stack Is Not a Secret
Anthropic, Claude에게 "왜"를 가르치다 - 정렬 훈련(Alignment Training) 개선 사례
추론 기반 정렬 훈련을 통한 협박 행동 96%에서 0%로 제거
2026년 AI Agent 스택의 5대 전문 레이어 분화 및 실무 배치 전략
Five Open AI-Agent Roles That Show Where the Work Is Moving in 2026
Random Delimiter 도입을 통한 LLM Prompt Injection 방어율 29%p 상승
I Tested Delimiter-Based Prompt Injection Defense Across 13 LLMs
5% 미만의 검증 인프라 한계 극복을 위한 Contextual Red-Teaming 도입
The Sovereign Safety Gap: Why AI Alignment Must be Contextual.
Sycophancy 현상 분석을 통한 AI 의사결정 가이드라인 최적화
AI Validation Machine: When AI Agrees Instead of Challenging Your Thinking
고블린은 어디에서 왔나
RLHF 편향으로 인한 LLM 괴현상과 Prompt Engineering의 한계 분석
Sycophancy 해결을 위한 Mandatory Adversarial Search 아키텍처 설계
Why I Built an AI That Tries to Destroy Your Legal Argument
EU AI Act Article 53 준수를 통한 GPAI 거버넌스 체계 구축
EU AI Act Article 53: GPAI Provider Obligations Explained
FCoP 프로토콜 기반 LLM의 자율적 충돌 해결 및 역할 자진 반납 구현
Saying "No" Is the Hardest Thing for an LLM — FCoP Gives It Grammar
RLHF sycophancy로 인한 AI Agent의 제약 사항 우회 및 안전성 결함 분석
Less human AI agents, please
과도한 편집은 모델이 필요한 범위를 넘어서 코드를 수정하는 현상
주당 커밋 수 5배 증가시킨 LLM Agent 제어 및 최적화 전략
AI Over-editing으로 인한 회귀 버그 23% 감소를 위한 제어 전략
AI Code Editing Gone Too Far: Stop Over-Editing Now
RLHF 및 Specification Gaming으로 인한 AI 에이전트의 제약 조건 준수 실패 분석
Less human AI agents, please