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OpenAI가 사이드 퀘스트를 접는 이유, Anthropic이 쏜 경고탄
OpenAI가 Sora 등 다양한 사업을 줄이고 코딩·기업 고객에 집중하는 전략 전환을 선언했습니다. Anthropic의 반격이 방아쇠, PE 합작법인이 실행 수단입니다.
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코딩 에이전트는 어떻게 작동하는가, Claude Code·Codex의 내부 구조
Claude Code·Codex 같은 코딩 에이전트의 내부 구조를 Simon Willison의 가이드로 알아봅니다. LLM 툴 루프, 토큰 캐싱, 리즈닝의 실제 작동 방식을 설명합니다.
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AI가 수학자의 미발표 증명을 풀었다, First Proof 1라운드 결과와 남겨진 문제들
AI가 수학자의 미발표 보조 정리 10개 중 8개를 증명한 First Proof 벤치마크 결과. 성능 격차와 검증 문제까지 정리합니다.
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AI가 사람처럼 보이려면 멍청한 척해야 한다, GPT-4.5 튜링 테스트 결과
GPT-4.5가 오타와 소문자, 틀린 계산으로 멍청한 척했을 때 참가자 73%를 속인 튜링 테스트 연구. AI가 인간처럼 보이려면 능력을 숨겨야 한다는 역설을 다룹니다.
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AI로 콘텐츠 500개 만들었더니, 구글이 사이트 전체를 날렸다
AI로 콘텐츠를 대량 생산하는 전략이 왜 반복해서 실패하는지 역사적 흐름으로 분석. 2025년 Google의 실제 수동 조치 사례와 LLM 검색 시대의 추가 리스크를 다룹니다.
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OpenAI의 Astral 인수, AI 코딩 전쟁이 Python 인프라로 번지다
OpenAI가 Python 도구 uv·Ruff·ty를 만든 Astral을 인수했습니다. Anthropic의 Bun 인수와 맞닿은 AI 코딩 플랫폼 경쟁의 새 국면을 분석합니다.
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MiniMax M2.7, 자기 진화 100회 반복으로 성능 30% 높인 방법
MiniMax M2.7이 100회 이상의 자율 최적화 루프로 자신의 강화학습 파이프라인을 개선해 성능 30%를 높인 방법. GLM-5 동급 성능을 1/3 비용으로 달성한 과정도 소개합니다.
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AI 에이전트 성능을 좌우하는 하네스 설계, LangChain이 정리한 핵심 구조
에이전트 성능을 결정하는 건 모델만이 아닙니다. LangChain이 ‘하네스’의 개념과 파일시스템·샌드박스·컨텍스트 관리 등 핵심 구성요소를 체계적으로 정리했습니다.
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Claude Code, 이제 자리 비워도 텔레그램으로 지시한다
Claude Code에 추가된 Channels 기능 소개. 텔레그램·디스코드로 실행 중인 세션에 메시지를 보내고 응답받는 양방향 AI 에이전트 구조를 설명합니다.
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에이전트가 고객인 제품을 만들어봤습니다, Agentstorage 개발자의 발견
AI 에이전트 전용 파일 호스팅 서비스 Agentstorage를 만들며 발견한 인사이트. 인간용 UX와 에이전트용 UX가 얼마나 다른지, 에이전트 친화적 제품 설계의 핵심 조건을 소개합니다.
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