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3.6 bits per parameter, LLM 암기 위험을 수치로 다시 보는 ICML 연구
LLM이 학습 데이터를 얼마나 암기하는지에 대해 NVIDIA가 ICML 논문을 공유했다. 핵심 수치는 parameter당 약 3.6 bits로, privacy와 scaling 논의를 사례가 아닌 용량 문제로 바꾼다.
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AI 레딧
ICML 2026 Policy A 위반 제재를 둘러싼 Reddit 논쟁
r/MachineLearning의 Reddit 토론은 ICML 2026이 Policy A를 위반한 reviewer와 연결된 submissions를 desk reject한 조치를 두고 찬반이 갈린 사례다. 공식 ICML 자료는 Policy A/B 구조, 위반 시 sanctions 가능성, 그리고 generic AI detector가 아닌 watermarking 기반 탐지와 manual verification을 확인해 준다.
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AI 레딧
r/MachineLearning, ICML의 no-LLM 리뷰 집행 논란을 토론하다
184-point r/MachineLearning 스레드는 ICML의 no-LLM review policy 위반에 대한 reported enforcement를 두고, prompt-injection canary와 공동저자 리스크를 중심으로 논의했다.
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LLM 레딧
r/MachineLearning, 완전히 AI로 작성된 듯한 ICML 제출물에 반발
r/MachineLearning의 한 리뷰어는 no-LLM 규정이 있는 ICML 제출물이 사실상 전부 AI로 작성된 것처럼 보인다고 주장했고, 커뮤니티는 정책 집행과 리뷰 부담 문제를 직설적으로 논의했다.
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LLM 레딧
ICML 리뷰 과정에서 제기된 PDF 내 프롬프트 인젝션 논란
r/MachineLearning의 고득점 토론(점수 390, 댓글 52)을 바탕으로, ICML 리뷰 정책과 PDF 내 숨은 텍스트 의혹이 왜 심사 신뢰성 이슈로 번졌는지 정리했다.
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