Claude는 캐릭터다, Anthropic이 밝힌 AI 어시스턴트의 페르소나 작동 원리
Anthropic이 제안한 페르소나 선택 모델(PSM) 소개. LLM이 학습을 통해 어시스턴트 캐릭터를 형성하는 원리와 AI 개발에 주는 시사점을 다룹니다.
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AI 이미지 검색이 실패하는 이유, 못 보는 게 아니라 못 계획하는 것
AI 이미지 검색이 개인 사진첩에서 맥락 기반 검색에 실패하는 근본 원인 분석. 최신 모델도 정답률 29% 수준, 문제는 시각이 아닌 멀티스텝 추론 능력.
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Salesforce가 AI 성공을 두려워하는 이유, SaaSpocalypse의 역설
AI가 잘될수록 위기에 처하는 Salesforce. SaaSpocalypse의 본질과 AWU 지표·스택 주도권 주장 등 Salesforce의 반격 전략을 분석합니다.
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Nano Banana 2 등장, Pro 품질을 Flash 속도로 누린다
Google DeepMind가 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)를 출시했습니다. Pro 품질과 Flash 속도를 결합한 새 이미지 생성 모델의 주요 기능과 AI 출처 추적 강화를 소개합니다.
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AI가 AI 연구를 가속한다, Altman “예상보다 훨씬 빠르고 솔직히 불안하다”
OpenAI CEO Sam Altman이 AI를 연구에 직접 투입해 AGI 개발이 예상보다 빠르게 가속 중이라고 밝혔습니다. “세상은 준비가 안 됐다”는 발언의 맥락을 짚어봅니다.
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경쟁사 AI 5개를 하나로 묶은 Perplexity Computer, 멀티모델 오케스트레이션 전략
Perplexity가 Claude, Gemini, Grok 등 경쟁사 AI 모델 5개를 하나의 에이전트 시스템으로 묶은 Perplexity Computer를 출시. 모델 특화 분업 전략과 작동 원리를 소개합니다.
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Anthropic vs 펜타곤 — AI 안전의 한계는 어디까지인가
미 국방부의 군사 AI 제한 완화 압박을 거부한 Anthropic이 같은 시기 핵심 안전 서약 RSP를 스스로 폐기한 사건. AI 안전의 현실적 딜레마를 조명합니다.
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바이브 코딩 시대, 개발자 CEO가 말하는 35만 달러짜리 작업의 현실
소프트웨어 회사 CEO 출신 개발자 폴 포드가 NYT에 기고한 바이브 코딩 체험기. 35만 달러짜리 프로젝트를 200달러로 혼자 해낸 현실, 그 기쁨과 씁쓸함을 함께 담았습니다.
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Claude Code 9개월 실전 사용자가 발견한 핵심 원칙, 계획 전까지 코드 쓰지 말기
Claude Code 9개월 실전 사용자가 발견한 핵심 원칙. 계획과 실행을 분리하는 주석 사이클 워크플로우와 그 이유를 소개합니다.
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AI 에이전트 절반이 코딩만 한다, Anthropic이 밝힌 실제 사용 현황
Anthropic이 수백만 건 실제 인터랙션을 분석한 에이전트 연구. 전체 활동의 절반이 코딩에 집중되고, Claude가 사람보다 더 자주 스스로 멈춘다는 흥미로운 발견을 소개합니다.
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