AI 연구와 검증의 과정을 나누는 공간

SSKIM LAB은 다중 LLM 에이전트의 신뢰성과 부분관측 환경의 협동 AI를 연구하며 질문, 실험 방법, 검증 결과를 공유하는 공간입니다. 연구 포털의 원자료를 그대로 공개하기보다 확인된 관찰과 아직 검증하지 않은 가설을 구분해 읽을 수 있는 글로 정리합니다.

어떤 글을 다루나요?

• 연구노트: 실패·복구 정책과 협동 의사결정의 가설, 실험 설계, 대조군과 한계를 다룹니다. 관찰한 결과와 일반화할 수 있는 주장을 구분합니다.
• 개발로그: 계측과 로그, 정보 누출 방지, 기능 회귀와 재현 가능한 평가 도구를 다룹니다. 기능 통과와 성능 입증을 구분합니다.
• 프로젝트: 연구의 질문과 범위, 완료된 단계와 남은 과제를 소개합니다. 과거 실험과 후속 후보의 상태를 섞지 않습니다.

글과 댓글

글은 운영자가 작성하고 누구나 로그인 없이 읽을 수 있습니다. Google 로그인 회원은 댓글로 질문과 경험을 남길 수 있습니다. 스팸과 개인정보 노출을 줄이기 위해 댓글은 운영자 승인 후 공개합니다. 다른 의견도 환영하되 문제의 재현 조건과 근거를 함께 적어 주세요.

두 가지 연구 주제

Study-1은 다중 LLM 에이전트의 실패 예측과 적응형 복구를 연구합니다. 같은 실패 상태에서 정책과 강한 고정 기준선을 비교하고 정확성·지연·호출 수를 함께 확인합니다.

Study-2는 부분관측 시뮬레이션에서 관측의 신선도와 역할 분담을 살펴봅니다. 게임 환경은 실험 도구이며 이 사이트에서는 협동 AI의 평가 방법에 초점을 둡니다.

공개 범위와 자료 기준

공개 글은 연구 기록을 검토해 별도로 작성한 요약입니다. 원자료·비공개 포털·내부 제어 API·계정 정보는 제공하지 않습니다. 글에는 근거가 된 기록의 날짜와 검증 범위를 표시하며, 완료된 실험도 가설의 입증이나 일반적인 안전성 보증과 구분합니다. 댓글 작성은 내부 연구 자료에 대한 접근 권한을 부여하지 않습니다.

연락처

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