ChatGPT는 시를 풀어도 엑셀 앞에선 헤매는 이유
ChatGPT는 시도 쓰고 수학도 푸는데 왜 표 하나엔 헤맬까. 표 데이터 전용 AI, 거대 표형 모델(LTM)이 등장한 이유를 정리했습니다.
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AI 검색의 답, 사실은 3단계를 거쳐 만들어진다
ChatGPT 같은 AI가 최신 정보를 답할 때 쓰는 RAG 기술, 검색·증강·생성 3단계가 실제로 어떻게 작동하는지 정리했습니다.
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실명 걸고 쓰는 링크드인이 AI 글 가장 많은 이유
소셜미디어 100만 건 스캔 결과, AI 탐지 콘텐츠의 62%가 링크드인에서 나왔습니다. 실명 걸린 공간일수록 AI 글이 더 많은 이유.
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AI 경쟁의 승자는 최고 모델이 아니라 가장 널리 쓰는 쪽
최고 성능 모델을 좇는 경쟁보다, 지금 쓰는 도구를 얼마나 깊이 체화했는지가 진짜 경쟁력이라는 확산이론 이야기.
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25년 된 레거시 코드, 에이전트가 나흘 만에 다시 짰다
앨버타 정부가 에이전트 50개를 병렬로 돌려 코드 4억 6천만 줄을 20시간에 스캔한 사례. 25년 된 시스템을 나흘 만에 재작성한 이야기.
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직원 14명, 사용자 890만 명 — Ollama가 커진 이유
직원 14명 규모의 Ollama가 월간 890만 개발자를 확보하며 성장한 배경과 로컬 AI 확산이 갖는 의미를 정리합니다.
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에이전트는 알아서 잘한다는 착각, 39일 실험이 보여준 반전
39일간 자율 실행된 에이전틱 시스템 실험이 보여준, 에이전트의 자율성이 클수록 스펙이 더 중요해진다는 역설을 다룹니다.
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AI로 받은 96점, 직접 치른 시험에서는 48점이 됐다
재택 중간고사 96점이 대면 기말고사에서 48.6점으로 떨어진 브라운대 사례로 본 AI 사용과 실제 실력 사이의 격차를 다룹니다.
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Grok 4.5, 코딩 성능보다 토큰 효율로 승부한다
xAI가 Cursor와 공동 훈련한 Grok 4.5의 벤치마크 실제 위치와 토큰 효율·가격 경쟁력을 정리합니다.
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인간 극복상 없이 끝난 AtCoder, AI의 완승
OpenAI AI가 AtCoder World Tour Finals에서 세계 최정상급 프로그래머 전원을 꺾은 결과와 작년 대비 달라진 격차를 정리합니다.
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