머신러닝
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AI 발전의 진짜 동력은 새로운 아이디어가 아닌 새로운 데이터
AI 발전의 진정한 동력이 새로운 알고리즘이 아닌 새로운 데이터셋에 있다는 관점을 소개합니다. 지난 15년간 AI의 4대 패러다임 전환을 분석하고, 다음 AI 혁신이 어디서 나올지 전망합니다.
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스스로 진화하는 AI 코딩 에이전트: Darwin Gödel Machines가 보여준 자기 개선의 가능성과 한계
스스로를 개선하는 AI 코딩 에이전트 ‘Darwin Gödel Machines’의 혁신적 연구 결과를 소개하고, AI가 자기 자신을 진화시키는 시대의 가능성과 우려사항을 균형 있게 분석한 글입니다. 글을 검토해보시고 수정이나 보완이 필요한 부분이 있으시면 말씀해 주세요!재시도Claude는 실수를 할 수 있습니다. 응답을 반드시 다시 확인해 주세요.
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AI 모델의 ‘가짜 정렬’ 현상: 왜 어떤 AI는 속이고 어떤 AI는 그렇지 않을까?
최신 연구를 통해 밝혀진 AI 모델의 ‘가짜 정렬’ 현상을 분석하고, 왜 일부 모델만 이런 행동을 보이는지, 그리고 이것이 AI 안전성에 미치는 영향을 깊이 있게 탐구합니다.
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긴 컨텍스트가 AI 에이전트를 망가뜨리는 4가지 방법 – 1백만 토큰 시대의 착각
1백만 토큰 컨텍스트 시대에 AI 에이전트가 직면하는 4가지 컨텍스트 실패 패턴을 분석하고, 긴 컨텍스트가 항상 좋은 것은 아니라는 인사이트를 제공하는 글입니다. 컨텍스트 중독, 산만, 혼란, 충돌 문제와 해결 방향을 다룹니다.
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의료 AI의 성공이 만드는 새로운 딜레마: 데이터 오염과 모델 신뢰성 위기
의료 AI의 성공이 역설적으로 만드는 데이터 오염 문제와 모델 신뢰성 위기를 분석하고, 지속 가능한 의료 AI를 위한 해결책을 제시하는 글입니다.
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AI가 튜링 테스트를 통과한 충격적 방법: 인간보다 더 인간적이 되기
UC 샌디에고 연구진의 실험에서 GPT-4.5가 73%의 확률로 실제 인간보다 더 인간적으로 인식된 충격적 결과와 그 함의를 분석합니다. AI 시대 인간성의 의미와 우리의 판단 기준에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다.
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AI는 정말 ‘거대한 복사기’일까? – 대규모 언어 모델의 저작권 암기 실태 연구 분석
스탠포드-코넬 대학 연구진의 최신 연구를 통해 AI 모델의 저작권 텍스트 암기 실태를 분석하고, 현재 진행 중인 AI 저작권 소송에 미칠 파급효과와 기술적 시사점을 종합적으로 다룬 심층 분석 글입니다.
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AI로 뉴스레터 자동 생성하기: 5단계로 완성하는 스마트 콘텐츠 큐레이션
AI 기술을 활용하여 뉴스레터 제작 과정을 5단계로 자동화하는 방법을 알아보세요. LangChain과 OpenAI API를 사용한 실제 구현 코드와 함께 콘텐츠 큐레이션을 혁신적으로 개선할 수 있는 실용적인 가이드를 제공합니다.
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구글 Gemini 2.5 모델 패밀리 완전 분석: 개발자를 위한 선택 가이드
구글 Gemini 2.5 모델 패밀리 업데이트 완전 분석. Thinking Models의 혁신적 개념과 Pro, Flash, Flash-Lite 모델별 특징, 가격 정책 변화, 실무 적용 가이드까지 개발자가 알아야 할 모든 정보를 담았습니다.
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스스로 학습하는 AI의 등장: MIT의 SEAL 프레임워크가 제시하는 자율 적응 언어모델의 미래
MIT에서 개발한 SEAL 프레임워크를 통해 AI 모델이 스스로 학습 자료를 생성하고 적응하는 혁신적인 기술을 소개합니다. 기존 정적 AI 모델의 한계를 극복하고 지속적으로 학습하는 자율 적응 시스템의 원리, 성능, 그리고 미래 가능성을 자세히 분석합니다.
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