AI한계
AI 모델, 복잡한 차트 앞에서 성능 절반 이상 추락, RealChart2Code 벤치마크 결과
RealChart2Code 벤치마크 연구 결과, 최상위 AI 모델도 복잡한 차트 앞에서 성능이 절반 이하로 떨어지는 ‘복잡도 갭’이 확인됐습니다.
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AI 코딩 에이전트의 진짜 문제, 기계적 공감 능력이 없다
AI 코딩 에이전트가 겉으로는 작동하지만 시스템의 결을 거스르는 이유를 “기계적 공감” 개념으로 설명합니다. 개발자라면 공감할 구체적인 사례와 함께.
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테런스 타오가 본 AI 수학의 함정, 아이디어는 넘치고 검증은 더 어렵다
필즈상 수학자 테런스 타오가 AI의 아이디어 생성 비용 0화와 검증 병목 문제를 자동차-도시 비유로 설명한 통찰. AI와 수학의 공존 인프라를 모색합니다.
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AI는 전문가 시험은 통과하는데, 유치원생 문제는 왜 못 풀까
전문가 시험은 통과하지만 유아 문제는 못 푸는 AI. verbalization bottleneck이 만드는 기본기 실패를 분석합니다.
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Anthropic, Claude 실패율 분석 후 AI 생산성 예측 절반으로 하향
Anthropic이 Claude 사용 데이터 100만 건 분석 결과, 복잡한 작업일수록 실패율이 높다는 것을 발견하고 AI 생산성 예측을 절반으로 하향 조정했습니다.
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유명 수학자 Joel Hamkins, LLM은 수학 연구에 ‘전혀 도움 안 돼’
노트르담 대학교 논리학 교수 Joel Hamkins가 LLM의 수학 연구 활용에 대해 ‘전혀 도움 안 돼’라고 직설적으로 평가. 벤치마크와 실용성 간극을 드러냅니다.
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LLM 시대의 끝? 거대 AI 기업들이 월드 모델에 투자하는 이유
GPT와 Claude로 대표되는 거대 언어 모델이 텍스트 이해의 한계에 부딪히면서 AI 업계가 물리 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 World Models로 대전환을 시작했다. Meta의 AssetGen, Google의 Gemini Robotics, Nvidia의 Omniverse 등 주요 기업들의 구체적 사례와 함께 이 기술이 로보틱스, 자율주행, VR 등 산업 전반에 미칠 영향을 살펴본다.
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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 에이전트, 정말 비즈니스 게임체인저일까? 실제 사례와 현실적 접근법
클라르나, Whatagraph 등 글로벌 기업의 구체적인 AI 에이전트 활용 사례를 분석하고, 에어비앤비 CEO와 가트너가 지적한 현실적 한계를 균형있게 다룹니다. 2,360억 달러 시장으로 성장하는 AI 에이전트의 진짜 가치와 40% 프로젝트 실패 원인, 성공적 도입 전략을 제시합니다.
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GPT-5 출시의 명과 암: 기대와 현실 사이에서 드러난 AI의 진짜 모습
GPT-5 출시 후 발생한 사용자 반발과 OpenAI의 대응 과정을 분석하고, AI 업계의 과대광고 문화와 기술적 한계에 대한 현실적 평가를 제시하는 글
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