AI 기술 분석
ChatGPT는 시를 풀어도 엑셀 앞에선 헤매는 이유
ChatGPT는 시도 쓰고 수학도 푸는데 왜 표 하나엔 헤맬까. 표 데이터 전용 AI, 거대 표형 모델(LTM)이 등장한 이유를 정리했습니다.
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AI 검색의 답, 사실은 3단계를 거쳐 만들어진다
ChatGPT 같은 AI가 최신 정보를 답할 때 쓰는 RAG 기술, 검색·증강·생성 3단계가 실제로 어떻게 작동하는지 정리했습니다.
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추론모델의 오버씽킹, 공격 수단이 될 수 있다는 연구가 나왔다
논리적으로 모순된 프롬프트가 추론모델을 오버씽킹에 빠뜨려 답변을 26배까지 늘릴 수 있다는 연구가 ICML 2026에서 발표됐습니다.
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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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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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LLM에 문제해결 요령 학습시켰더니 새 과제서 10% 향상
LLM에게 정답 대신 문제 해결 요령 자체를 학습시켰더니, 한 번도 본 적 없는 새 과제에서도 평균 10% 더 나은 성능을 냈다는 다기관 공동연구 논문을 소개합니다.
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AI 텍스트 워터마크, SynthID·유니코드 모두 쉽게 뚫리는 이유
EU AI법이 8월부터 AI 생성 텍스트에 워터마크를 의무화하지만, 구글 SynthID와 유니코드 동형문자 방식 모두 문장 재작성만으로 쉽게 무력화되는 이유를 짚어봅니다.
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Claude Code 토큰 65% 줄이는 caveman 트릭의 진짜 근거
기업들이 AI 토큰 비용을 줄이려 만든 caveman 트릭의 작동 원리와, 그 근거로 인용된 논문이 실제로 검증한 대상을 확인합니다.
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DeepSeek DSpark, 하드웨어 안 바꾸고 AI 응답속도 85% 올린 방법
DeepSeek가 공개한 추론 최적화 프레임워크 DSpark, 하드웨어 교체 없이 응답 속도 최대 85% 개선. 오픈소스 코드까지 공개한 이유를 짚어봅니다.
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AI 코딩 모델이 스스로 훈련 방식을 짠다, Ornith과 SIA가 보여준 자기개선의 두 갈래
모델이 훈련 발판(harness)을 스스로 짜는 Ornith-1.0과 harness·weight를 동시에 갱신하는 SIA 논문. AI 자기개선이 갈라진 두 갈래를 개발자 관점에서 짚습니다.
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