85% of Companies Claim Skills-Based Hiring. Only 0.14% of Hires Are Actually Affected.
The biggest policy-practice gap in modern hiring — and what job seekers should do about it Continue reading on Medium »
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GrandCode: Achieving Grandmaster Level in Competitive Programming via Agentic Reinforcement Learning
arXiv:2604.02721v1 Announce Type: new Abstract: Competitive programming remains one of the last few human strongholds in coding against AI. The best AI system to date still underperforms the best humans competitive programming: the most recent best result, Google's Gemini~3 Deep Think, attained 8th place even not being evaluated under live competition conditions. In this work, we introduce GrandCode, a multi-agent RL system designed for competitive programming. The capability of GrandCode is attributed to two key factors: (1) It orchestrates a variety of agentic modules (hypothesis proposal, solver, test generator, summarization, etc) and jointly improves them through post-training and online test-time RL; (2) We introduce Agentic GRPO specifically designed for multi-stage agent rollouts w
Spatial-Aware Conditioned Fusion for Audio-Visual Navigation
arXiv:2604.02390v1 Announce Type: cross Abstract: Audio-visual navigation tasks require agents to locate and navigate toward continuously vocalizing targets using only visual observations and acoustic cues. However, existing methods mainly rely on simple feature concatenation or late fusion, and lack an explicit discrete representation of the target's relative position, which limits learning efficiency and generalization. We propose Spatial-Aware Conditioned Fusion (SACF). SACF first discretizes the target's relative direction and distance from audio-visual cues, predicts their distributions, and encodes them as a compact descriptor for policy conditioning and state modeling. Then, SACF uses audio embeddings and spatial descriptors to generate channel-wise scaling and bias to modulate visu
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CISO를 위한 AI 환각 대응 전략 9가지
AI 환각은 이미 널리 알려진 문제다. 특히 컴플라이언스 평가 분야에서는 그럴듯하지만 부정확한 평가가 부실한 리스크 분석, 잘못된 정책 가이드, 심지어 부정확한 사고 보고로 이어지며 실제 피해를 초래할 수 있다. 사이버보안 리더는 AI가 단순 요약을 넘어 판단을 내리기 시작하는 순간부터 진짜 문제가 시작된다고 지적한다. 보안 통제가 제대로 작동하는지, 기업이 컴플라이언스 기준을 충족하는지, 사고 대응이 적절했는지 등을 AI가 결정하도록 맡길 때 위험이 커진다는 설명이다. 다음은 CISO가 AI 환각 문제에 대응할 수 있는 9가지 방법이다. 중요 의사결정에는 반드시 사람을 참여시켜라 미국의 드브리 대학교(DeVry University)의 부총장이자 CISO인 프레드 쿵은 자사 팀이 거버넌스, 리스크, 컴플라이언스(GRC) 업무, 특히 제3자 리스크 평가 분야에서 AI를 신중하게 테스트하고 있다고 밝혔다. AI는 벤더의 보안 태세를 평가하기 위해 설문지와 관련 증빙 자료를 검토하는 데 도움을 주지만, 사람을 대체하지는 못한다는 설명이다. 쿵은 “현재 AI의 해석은 기대에 미치지 못하거나 인간이 해석하는 방식과 다른 경우가 있다”라고 말했다. 그는 AI가 통제 요구사항을 숙련된 보안 전문가와 다르게 이해하는 경우가 많다고 설명했다. 이 때문에 그의 팀은 여전히 결과를 수작업으로 검토하고 있다. 또한 아직 기술에 대한 신뢰가 충분히 형성되지 않아 시간 절감 효과도 크지 않다고 덧붙였다. 미국의 기업용 IT 솔루션을 제공하는 인포(Infor)의 수석부사장이자 CISO인 미뇨나 코테 역시 리스크 점수 산정, 통제 평가,
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