LLM
DiffusionGemma, 256토큰 동시 생성으로 로컬 추론 4배 빠르게
Google이 공개한 DiffusionGemma는 256토큰을 동시에 생성하는 디퓨전 방식으로 로컬 GPU 환경에서 기존 LLM 대비 최대 4배 빠른 추론 속도를 제공합니다.
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모두가 같은 AI 쓰면 생기는 일, AI 수렴 현상 실증 데이터
AI를 쓸수록 콘텐츠가 비슷해지는 AI 수렴 현상. 영국 의회 속기록, Basic B*** Effect 연구 등 실증 데이터로 살펴봅니다.
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LLM 창발 능력의 비밀, 모델 크기가 아닌 훈련 역학에 있었다
대형 LLM이 소형 모델은 배우지 못하는 희귀 태스크를 학습하는 이유를 훈련 역학으로 규명한 Anthropic·Stanford 연구. “업데이트-망각 루프”와 그래디언트 간섭 메커니즘을 소개합니다.
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AI 비용 최적화의 새 공식, 중요한 작업엔 Anthropic·단순 작업엔 DeepSeek
Vercel AI Gateway 5월 데이터로 본 프로덕션 AI 모델 사용 현황. DeepSeek V4가 토큰 볼륨 17%를 차지했지만 비용은 1%에 불과한 반면, Anthropic은 전체 지출의 65%를 독식하며 고위험 작업에서 압도적 우위를 보였습니다.
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Fable 5 가드레일 두 가지, 하나는 보이고 하나는 안 보인다
Anthropic의 Fable 5에는 두 종류의 가드레일이 있습니다. 사이버·바이오 차단은 사용자에게 알리지만, 경쟁 AI 개발 관련 성능 저하는 알리지 않습니다.
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AI 멀티에이전트 토큰 소비 분석, 코드 리뷰가 전체의 59% 차지
AI 멀티에이전트 시스템의 단계별 토큰 소비를 실증 분석한 연구. 코드 리뷰가 전체 토큰의 59%를 차지하며, AI 코딩 비용의 핵심은 생성이 아닌 반복 검증에 있음을 밝혔습니다.
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AI 조수가 사라지고 AI 스튜디오가 생겼다, Claude Fable 5 등장
Anthropic의 Mythos 클래스 첫 일반 공개 모델 Claude Fable 5 출시. 수 시간 자율 실행, 멀티 에이전트 운용 등 AI와 협업하는 방식 자체가 달라지는 변화를 소개합니다.
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AI가 숫자만으로 성격을 옮긴다, 잠재적 학습의 숨겨진 메커니즘
AI 모델이 숫자 나열 같은 무관한 데이터로도 성향을 전달한다는 잠재적 학습 현상. Nature에 발표된 연구로, 비정렬 성향까지 전달됨을 실험으로 증명합니다.
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AI 에이전트가 질문을 못 하는 이유, 배틀십 게임으로 밝혀냈다
MIT·하버드 연구팀이 배틀십 게임을 활용해 AI 에이전트의 질문 능력 한계를 진단하고 개선한 연구. 소형 모델이 1% 비용으로 GPT-5를 앞선 실험 결과와 그 원리를 소개합니다.
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AI 에이전트는 “NO”를 모른다, Context as Code로 아키텍처 지키는 법
AI 코딩 에이전트가 아키텍처 경계를 무시하는 문제와, 빌드타임에 “NO”를 자동화하는 Context Compilation Pattern을 소개합니다.
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