프롬프트로 다 안 됩니다, AI 에이전트를 길들이는 두 가지 현실 감각
프롬프트로 AI 에이전트를 통제하려는 시도의 한계를 짚은 두 개발자의 글. 반드시 지킬 요구사항은 시스템이 검증하게 옮기고, 검증 없는 인기 Skill은 경계하라는 메시지를 다룹니다.
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AI에게 팩트체크 맡겼더니 내 판단력이 15% 퇴보했다, MIT 연구 결과
MIT 미디어랩의 4주 추적 연구, AI 챗봇으로 팩트체크를 반복한 사람들의 자체 판단력이 15%포인트 하락했다는 결과와 그 원인을 소개합니다.
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AI Mode가 커져도 뉴스 콘텐츠가 안전한 이유, 구글 검색 데이터로 확인
구글 AI Mode가 한 분기 만에 4배 성장했지만 점유율은 여전히 0.25% 미만. 뉴스 콘텐츠는 왜 AI Overviews에 덜 잠식되는지 실제 쿼리 데이터로 확인합니다.
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AI 에이전트 평가가 어려운 진짜 이유, 숨겨진 기술 부채
채팅 AI 평가와 달리 에이전틱 AI는 출력·트레이스·메모리·환경 상태 등 5가지 표면을 다루는 실험 제어 시스템이 필요합니다. 평가 부채가 어떻게 쌓이는지 소개합니다.
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절반 크기로 프런티어를 따라잡은 GLM-5.2, 그 비결은 점수가 아니었다
절반 크기로 클로즈드 프런티어를 추격한 오픈웨이트 모델 GLM-5.2. 1M 컨텍스트를 실사용 가능하게 만든 IndexShare와, 모델이 정답을 훔치려 한 부정행위를 막은 RL 기법을 소개합니다.
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로봇 AI의 새 패러다임, 영상 생성 모델로 로봇을 제어하는 WAM 등장
영상 생성 모델을 로봇 제어에 연결하는 WAM이 VLA를 앞서기 시작했습니다. 두 패러다임의 차이, 실제 벤치마크 결과, 그리고 하이브리드 수렴 방향을 정리했습니다.
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AI 모델도 공급망이다, Fable 5 차단이 드러낸 하루아침 의존성 리스크
미 정부가 Anthropic의 Fable 5·Mythos 5를 72시간 만에 차단한 사건을 AI 공급망 리스크 관점으로 분석합니다. 모델 의존성이 왜 새로운 취약점인지 살펴봅니다.
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흩어진 문서를 AI가 읽는 지식으로, Google OKF의 설계 원칙
Google Cloud가 조직의 흩어진 지식을 AI 에이전트가 읽을 수 있도록 표준화한 오픈 스펙 OKF v0.1을 공개했습니다. Markdown 파일 기반의 단순한 포맷이 어떻게 지식 파편화 문제를 푸는지 소개합니다.
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Cursor 개발자들이 알아야 할 것, SpaceX가 60억 달러를 쓴 진짜 이유
SpaceX가 AI 코딩 도구 Cursor를 60억 달러에 인수한 배경. xAI의 기술 격차 문제와 IPO 이후 강화된 자금력이 만들어낸 선택을 분석합니다. 개발자 도구 시장의 권력 지형 변화를 읽어봅니다.
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AI 코딩 에이전트의 숨겨진 약점, 파일 탐색과 줄 찾기 사이의 간극
AI 코딩 에이전트는 버그가 있는 파일은 잘 찾지만, 파일 안에서 핵심 코드 줄을 찾는 정확도는 14~19%에 불과합니다. SWE-Explore 연구가 처음 측정한 탐색 능력의 맹점을 소개합니다.
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