Claude Code 점수가 동료 컴퓨터에서 다르게 나오는 이유
같은 에이전트 eval도 동료 컴퓨터에서는 다른 점수가 나옵니다. 원인은 모델이 아니라 OS, 폴더 이름, 언어 서버 같은 숨은 변수입니다.
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에이전트 위해 CLI를 JSON으로 바꾸면, 비용이 11배 뛴다
에이전트용 CLI를 JSON으로 바꾸면 더 잘 다룰 거라는 조언, Microsoft가 실측하니 비용만 최대 11배 뛰었습니다.
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Claude Code의 모델과 effort, 다른 걸 조절하고 있었다
Claude Code의 모델 설정과 effort 레벨은 서로 다른 걸 조절합니다. 모델은 무엇을 아는지, effort는 얼마나 확인하는지를 정합니다.
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구글 1위인데 ChatGPT는 왜 날 인용 안 할까
AI 검색이 답변에 인용할 사이트를 고르는 수집-읽기-검증-답변 4단계 프로세스와, 구글 1위가 AI 인용을 보장하지 않는 이유를 소개합니다.
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GPT-4는 1년, 요즘 1위 모델은 7주, AI 경쟁이 이렇게 빨라졌다
GPT-4 이후 AI 모델 1위 자리가 7주 만에 뒤집히는 현상과, 중국 모델이 가격 경쟁력으로 점유율을 넓히는 두 가지 트렌드 데이터를 소개합니다.
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해커 없이 DB를 지운 AI 에이전트, 왜 이런 사고가 날까
공격자 없이도 데이터를 삭제하는 AI 에이전트 사고 사례와, 그 위험을 사전에 감지하기 어려운 이유를 다룬 Zenity Labs 연구를 소개합니다.
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모델 만들던 데이터 사이언티스트, 이제 에이전트를 관리한다
데이터 사이언티스트의 일이 모델 구축에서 에이전트 관리·거버넌스로 이동하고 있다는 채용·급여 데이터 기반 트렌드를 소개합니다.
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에이전트 자율성 6단계와 살아남는 커리어의 조건
에이전트 자율성을 6단계로 나눈 Addy Osmani의 프레임과, 정답 없는 일이 남는 시대의 커리어 전략을 소개합니다.
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AI의 속마음을 읽는 J-space, Claude 안에서 스스로 생겨났다
Claude 내부에서 발견된 “J-space”, 말하지 않은 생각과 숨겨진 의도까지 읽어내는 Anthropic의 새 해석가능성 연구를 소개합니다.
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RAG 컨텍스트 68% 쳐내고 정확도는 지킨 kapa.ai의 채점 방식
kapa.ai가 LLM 채점으로 RAG 컨텍스트를 68% 줄이면서도 재현율 96%를 지킨 방법. rerank 한계와 해법을 소개합니다.
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