머신러닝
AI가 AI를 학습하는 시대: 구글 검색 결과 10%가 이미 AI 콘텐츠
AI가 AI 결과물을 학습하면서 발생하는 ‘모델 붕괴’ 현상과 구글 AI 오버뷰의 10% 이상이 AI 콘텐츠를 인용하는 현실을 통해 변화하는 인터넷 생태계와 대응 방안을 분석합니다.
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AI 환각이 사라지지 않는 진짜 이유 – OpenAI가 밝힌 구조적 원인
OpenAI 최신 연구를 통해 밝혀진 AI 환각의 구조적 원인과 평가 시스템 개선을 통한 해결책을 실무진 관점에서 분석한 인사이트 글
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작지만 강한 AI의 역습: 소형 언어 모델이 에이전트 AI의 게임체인저가 되는 이유
NVIDIA 연구진의 ‘Small Language Models are the Future of Agentic AI’ 논문을 바탕으로 소형 언어 모델이 에이전트 AI 시스템에서 대형 모델을 대체할 수 있는 이유와 실무 활용 가능한 모델들을 소개합니다. Phi-3, Gemma, Llama 등 주요 SLM의 성능 비교와 LLM에서 SLM으로 전환하는 6단계 실무 로드맵을 제공합니다.
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스마트폰에서 돌아가는 구글 AI, EmbeddingGemma가 개발 판도를 바꾼다
구글이 공개한 혁신적인 임베딩 모델 EmbeddingGemma의 특징과 실무 활용법을 소개합니다. 스마트폰에서도 실행 가능한 308M 파라미터 모델로 고품질 AI 기능을 저비용으로 구현하는 방법을 다룹니다.
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월드 모델 없는 AI는 맹인과 코끼리다 – LLM 한계와 차세대 AI의 조건
ChatGPT 같은 대화형 AI의 근본적 한계와 차세대 AI 개발의 핵심인 월드 모델에 대한 인사이트를 체스와 이미지 편집 등 구체적 사례로 쉽게 설명
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설득의 심리학을 AI에 적용해보니.. 충격적인 결과가 나왔습니다
펜실베이니아 와튼 스쿨 연구진이 28,000번의 실험으로 증명한 충격적 사실: 인간의 설득 심리학이 AI에게도 똑같이 통한다? GPT-4o mini의 거부율을 72%까지 뒤집은 7가지 심리 전략과 그 의미를 분석합니다.
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벡터 임베딩의 숨겨진 한계: 왜 최신 AI도 ‘사과 좋아하는 사람 찾기’에 실패할까?
Google DeepMind 연구를 바탕으로 벡터 임베딩 모델의 수학적 한계와 실무적 해결책을 쉽게 설명한 기술 인사이트
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AI 개발자 시대는 아직 멀었다 – Martin Fowler와 MIT 연구진의 현실 진단
소프트웨어 개발 업계 거장 Martin Fowler와 MIT·Stanford 연구진이 밝힌 AI 코딩 도구의 현실적 한계와 개발자들이 알아야 할 실용적 조언들
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YouTube가 몰래 한 AI 실험, 크리에이터들이 발견한 충격적 진실
YouTube가 크리에이터들에게 알리지 않고 AI로 동영상을 수정해온 사실이 발각되면서 플랫폼의 투명성과 콘텐츠 진정성에 대한 논란이 확산되고 있습니다. 이번 사건의 전말과 의미를 분석해봅니다.
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AI가 창의적이면서도 위험해지는 이유: ‘우연의 산물’이라는 충격적 발견
최신 연구를 통해 밝혀진 AI의 창의성과 위험성이 모두 ‘우연의 산물’이라는 놀라운 발견과 그 실무적 시사점을 다룬 글
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