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Fintech
KakaoBank多篇金融AI安全论文入选ICLR、ACL等国际学术会议
KakaoBank表示，旗下金融技术研究所今年上半年共有4篇AI研究论文被ICLR、ACL、LREC等国际会议接收，研究方向涵盖提示注入攻击检测、金融数值计算错误识别和金融AI安全评估等，并与KAIST联合构建了约5.9万条数据构建的数据集。
AI & Enterprise
SK Telecom论文亮相ICLR 2026：AI推荐模型可更精准识别用户真实偏好
SK Telecom在ICLR 2026公开AI推荐模型研究成果，提出自研C-APO“冲突偏好优化”技术，通过识别并削弱用户行为数据中的冲突偏好，区分长期一致偏好与短期表面偏好，以提升推荐准确性和可解释性。公司计划后续将该技术应用于Agent推荐系统。
AI & Enterprise
KAIST与Microsoft Research研发大语言模型时间推理自动评测诊断系统
KAIST表示，该校电气与电子工程系教授Eui-jong Hwang团队与Microsoft Research联合研发出一套面向大语言模型时间推理能力的自动评测系统。该系统基于时态数据库（Temporal Database）设计理论，可自动完成题目生成、答案推导和结果验证，并覆盖13类时间推理题目。团队同时引入新的评测指标，用于检验回答中的日期和时间跨度是否符合逻辑，使“时间幻觉”（Temporal Hallucination）识别率平均提升21.7%，人工输入数据量平均减少51%。
