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AI 신뢰성과 모델 성능의 객관적 검증
Data & Evaluation Benchmark
AI 모델의 성능 과장을 걷어내고, 실제 현장 투입 시의 신뢰성, 안전성, 편향, 도메인 적합도를 정량적으로 평가할 수 있는 독자 벤치마크를 개발합니다.
함께 탐구할 연구 주제
- Automated Red Teaming & Safety Testing
- Industry-specific Evaluation Metrics
- Synthetic Data Generation & Filtering
- Model Drift & Continual Monitoring
산업 적용 방향
- 기업 AI 솔루션 도입 전 사전 검증
- 공공 AI 품질 인증 가이드라인
- 데이터 거버넌스
연구·실증을 제안하는 방향입니다. 개별 프로젝트의 진행 여부와 범위는 협의 후 정합니다.
실제 과제를 함께 검토합니다.
해결하려는 문제, 보유 데이터, 원하는 결과를 알려주세요.