2026년 5월 27일 AI×블록체인 데일리 브리핑

• AI 분야: 오늘 AI 분야에서는 **대규모 언어 모델(LLM)**의 성능 향상과 신뢰성 확보, 그리고 AI 에이전트 시스템의 발전 및 새로운 응용 가능성이 집중 조명되었습니다.

특히, 동기식 RLHF 학습에서 적응형 텐서 병렬화를 통해 롱테일 생성을 가속화하는 기술이 제시되어 ¹ LLM 훈련 효율성이 향상되었습니다. LLM의 추론 능력 및 신뢰성 측면에서는 다중 턴 제약 추론에서의 모순 ("Residual Drift") 현상 ²과 LLM 추론의 중복성을 정량화하고 이해하는 연구 ³, 그리고 LLM 신뢰도 보정 방법론 ⁴이 발표되었습니다. 또한, 임상적 압력 하의 LLM 인식적 탄력성 붕괴 현상 ⁵과 유비쿼터스 시스템에서 LLM이 센서 데이터보다 사용자 입력을 신뢰할 때 발생하는 권위 역전 문제 ⁶가 심도 깊게 다뤄지며, LLM의 견고성과 안전성에 대한 중요성이 강조되었습니다. AI 지원 검색에서는 통신 및 추천 세트 크기를 적정화하는 연구가 이루어져 효율성 개선 가능성을 보였습니다. ⁷

AI 에이전트 시스템 분야에서는 MEMOR-E 모델을 활용한 알츠하이머 보조 로봇을 위한 LLM 개인화 기술 ⁸, 그리고 웹 에이전트의 지속적인 학습을 위한 추론 및 상호작용 수준의 기술 모델링 DRIVE ⁹가 소개되었습니다. Context라는 새로운 프레임워크는 구성 가능한 샌드박스 프로그램과 선언적 와이어링을 통해 선제적인 목표 지향 지능을 구현하는 방법을 제시했으며 ¹⁰, LLM 기반 에이전트 워크플로우의 안정적인 설계를 위해 대기 시간, 신뢰성, 비용 간의 균형을 최적화하는 연구 ¹¹도 진행되었습니다. **대규모 비전-언어 모델(LVLM)**을 활용하여 Picbreeder를 재현, **개방형 지능(Open-Endedness)**의 요소를 탐색하는 연구 ¹²는 AI의 창의성과 일반 지능 발전에 중요한 단서를 제공했습니다.

기반 기술 및 양자 AI 영역에서는 볼록 최적화 기반의 지식 베이스 임베딩 모델 BoxLitE ¹³가 제안되었고, BODHI를 통한 정밀한 OS 커널 사양 추론 ¹⁴ 기술이 발표되었습니다. 특히 주목할 만한 점은 "All-Domestic-Core Agentic Large Model"을 통한 실용적인 양자 CIM 역량 강화 ¹⁵와 양자화된 시간 협력 게임인 Quantum Frog에서 협력 행동의 출현을 탐구하는 연구 ¹⁶로, 양자 컴퓨팅이 AI에 미치는 영향에 대한 초기 단계 연구가 활발히 이루어지고 있음을 시사합니다. 또한, 시공간 형성, 인지 과정, 그리고 퍼지 및 뉴트로소픽 그래프 이론과 같은 이론적 프레임워크 연구도 꾸준히 진행되며 AI의 근본적인 이해를 심화하는 데 기여하고 있습니다.

• 블록체인: 오늘은 블록체인 코어 기술에 대한 주목할 만한 소식이 없었습니다.

• AI×블록체인: 오늘은 AI와 블록체인의 융합 기술에 대한 주목할 만한 소식이 없었습니다.

Footnotes

1. Accelerating Long-Tail Generation in Synchronous RLHF Training via Adaptive Tensor Parallelism ↩

2. Residual Drift Dominates Contradiction in Multi-Turn Constraint Reasoning ↩

3. How Much Thinking is Enough? Quantifying and Understanding Redundancy in LLM Reasoning ↩

4. Confidence Calibration in Large Language Models ↩

5. When Correct Beliefs Collapse: Epistemic Resilience of LLMs under Clinical Pressure ↩

6. Authority Inversion in LLM-Mediated Ubiquitous Systems: When Models Trust Users Over Sensors ↩

7. Right-Sizing Communication and Recommendation Set Size in AI-Assisted Search ↩

8. MEMOR-E: In-Context and Fine-Tuned LLM Personalization for Alzheimer's Assistive Robotics ↩

9. DRIVE: Modeling Skills at the Reasoning and Interaction Levels for Web Agents under Continual Learning ↩

10. Context: Proactive Goal-Directed Intelligence via Composable Sandboxed Programs, Declarative Wiring, and Structured Interaction ↩

11. Toward Reliable Design of LLM-Enabled Agentic Workflows: Optimizing Latency-Reliability-Cost Tradeoffs ↩

12. In Search of the Ingredients of Open-Endedness: Replicating Picbreeder with Large Vision-Language Models ↩

13. BoxLitE: A Faithful Knowledge Base Embedding Based on Convex Optimization ↩

14. BODHI: Precise OS Kernel Specification Inference ↩

15. Practical Quantum CIM Empowerment via All-Domestic-Core Agentic Large Model ↩

16. Quantum Frog: Emergent Cooperation and Difficulty Scaling in a Quantized-Time Cooperative Game ↩