Archive
-
AI 콘텐츠 과잉 시대, 우리가 잃어버린 것들
AI가 콘텐츠를 대량 생성하면서 우리의 정보 이해와 검증 능력이 약화되는 현상을 분석하고, 해결 방향을 제시합니다.
Written by
-
AI 에이전트가 며칠 걸리는 작업을 혼자 완수하는 법: Anthropic의 2단계 해법
AI 에이전트가 여러 세션에 걸친 긴 작업을 일관되게 수행하지 못하는 문제를 Anthropic이 Git과 체크리스트로 해결한 방법을 소개합니다.
Written by
-
AI로 SEO 콘텐츠 만들 때 꼭 알아야 할 프롬프팅 기법 5가지
AI로 검색 최적화 콘텐츠를 만들 때 꼭 알아야 할 5가지 프롬프팅 기법. Few-Shot, Chain of Thought, Self-Consistency 등 실무 적용 가능한 핵심 기법을 소개합니다.
Written by
-
GPL 코드로 학습한 AI 모델, GPL 라이선스를 따라야 할까?
GPL 코드로 학습한 AI 모델에 GPL 라이선스가 전파되는가? 2025년 현재 진행 중인 법적 공방과 오픈소스 커뮤니티의 입장을 정리합니다.
Written by
-
AI가 미국 노동력의 11.7% 대체 가능: MIT의 1억 5천만 명 시뮬레이션
MIT와 오크리지 국립연구소가 1억 5천만 명을 시뮬레이션한 결과, 현재 AI 기술로 미국 노동력의 11.7%(1.2조 달러)를 대체할 수 있다고 밝혔습니다. 아이스버그 지수로 측정한 숨겨진 노동시장 위험을 소개합니다.
Written by
-
AI 칩 전쟁의 역설: Google TPU는 Nvidia보다 빠른데 왜 안 팔릴까?
Google TPU는 Nvidia GPU보다 2배 효율적인데 왜 안 팔릴까요? AI 칩 전쟁의 핵심은 하드웨어가 아니라 소프트웨어 생태계였습니다. Google의 10년 장기전을 분석합니다.
Written by
-
Claude Skills 해부: 프롬프트부터 실전까지, 개발자가 분석한 AI 워크플로우
Claude Skills의 내부 구조를 역설계한 개발자 분석. 프롬프트 기반 메타-툴 아키텍처와 실행 맥락 수정 방식을 상세히 다룹니다.
Written by
-
AI 쇼핑 어시스턴트 경쟁 시작: 빅테크 진출에도 여유로운 전문 스타트업들
ChatGPT와 Perplexity의 AI 쇼핑 기능 출시에도 전문 스타트업들이 여유로운 이유. 데이터 품질과 도메인 전문성의 중요성을 살펴봅니다.
Written by
-
Claude Code가 당신의 지시를 무시하는 이유: CLAUDE.md 제대로 쓰는 법
Claude Code가 지시를 무시하는 이유와 효과적인 CLAUDE.md 작성법. LLM 지시 한계와 Progressive Disclosure 전략을 소개합니다.
Written by
-
MIT의 BoltzGen: 치료 불가능한 질병 표적에 결합하는 단백질을 AI가 설계한다
MIT가 공개한 생성형 AI 모델 BoltzGen은 치료 불가능했던 질병 표적에 결합하는 새로운 단백질을 설계합니다. 실제 연구실 검증을 마친 오픈소스 혁신을 소개합니다.
Written by
