f-divergence 기반 세 표본 상대 거리 검정 도식

구글 리서치, 머신 언러닝을 감사하는 새 프레임워크를 내놓다

GDPR의 ‘잊혀질 권리’ 요청이 떨어지면 엔지니어 입장은 간단치 않습니다. 모델을 처음부터 다시 학습시키자니 비용이 만만치 않고, 일부만 잊게 만들었다고 주장하더라도 그 말이 사실인지 어떻게 증명할까요. 구글 리서치가 6월 10일 공개한 새 연구는 바로 이 ‘증명’ 문제를 정면으로 다룹니다. AISTATS 2026에서 발표된 Regularized f-Divergence Kernel Tests는, 모델 내부를 들여다보지 않고도 언러닝이 정말 일어났는지 통계적으로 가려내는 감사 도구입니다. ...

2026년 6월 11일 · 5 분 · 904 단어 · TechLLM

구글 리서치 I/O 2026 — AI가 과학 연구를 바꾸는 방법: ERA·Co-Scientist·Gemini for Science

개요 구글 리서치 부사장 Yossi Matias가 I/O 2026에서 AI와 과학 연구의 교차점에 있는 주요 성과를 발표했다. 핵심은 네 가지다. 실험 설계를 돕는 ERA, 멀티에이전트 가설 검증 시스템 Co-Scientist, 연구자를 위한 통합 도구 스위트 Gemini for Science, 그리고 학술 대회 논문 리뷰를 자동화한 Paper Assistant Tool이다. ...

2026년 5월 31일 · 3 분 · 571 단어 · TechLLM