LLM
마리오로 이해하는 에이전틱 AI, 슈퍼버섯부터 강화학습까지
마리오 게임 비유로 에이전틱 AI의 기반 모델, 모델 하네스, 도구, 강화학습을 쉽게 설명합니다. ML 엔지니어 Han Lee의 원문 큐레이션.
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멀티턴 대화에서 LLM 정확도 33% 하락, GPT-5도 예외 없었다
GPT-5 포함 최신 LLM도 대화가 길어지면 정확도가 33% 하락한다는 연구. 원인과 패턴을 분석합니다.
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Wolfram, LLM 정밀 계산 한계 보완하는 Foundation Tool 공식 출시
Wolfram이 LLM의 정밀 계산 한계를 보완하는 Foundation Tool을 공식 출시. CAG 기술로 실시간 계산 결과를 LLM 응답에 주입하는 새로운 방식을 소개합니다.
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Claude 에이전트 16개가 C 컴파일러를 만들었다, 그리고 드러낸 것들
Anthropic이 Claude 에이전트 16개로 C 컴파일러를 만든 실험. 무엇을 해냈고, 어디서 한계가 드러났는지 — AI 코딩의 현재 위치를 보여주는 $20,000짜리 사례입니다.
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Claude는 캐릭터다, Anthropic이 밝힌 AI 어시스턴트의 페르소나 작동 원리
Anthropic이 제안한 페르소나 선택 모델(PSM) 소개. LLM이 학습을 통해 어시스턴트 캐릭터를 형성하는 원리와 AI 개발에 주는 시사점을 다룹니다.
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MCP 컨텍스트 문제 99.9% 해결한 Cloudflare의 Code Mode
Cloudflare가 공개한 Code Mode MCP 서버. search()와 execute() 두 도구만으로 2,500개 API를 1,000 토큰에 커버, 기존 대비 99.9% 절감한 접근법을 소개합니다.
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프롬프트 두 번 붙여넣기로 LLM 정확도 높이는 방법, Google 연구 결과
Google Research가 발견한 프롬프트 반복 기법. LLM에 같은 프롬프트를 두 번 입력하면 비용·지연 증가 없이 정확도가 오릅니다.
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Qwen3.5, 397B MoE 아키텍처로 네이티브 멀티모달 에이전트 시대 열다
Alibaba가 공개한 Qwen3.5는 397B 파라미터 MoE 모델로, 추론 시 17B만 활성화해 비용을 낮추고 네이티브 멀티모달과 에이전트 특화 훈련을 결합했습니다.
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AI 테스트 전부 통과, 버그는 그대로였다, Ground Truth 문제
AI가 작성한 테스트가 모두 통과해도 버그가 남아있는 이유. Ground Truth 문제와 AST 비교 방식으로 해결한 Doodledapp 팀의 실전 경험을 소개합니다.
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AI가 글을 다듬을수록 사라지는 것들, ‘시멘틱 어블레이션’
AI가 글을 다듬을수록 독창성과 정보 밀도가 사라지는 현상, ‘시멘틱 어블레이션’ 개념과 그 작동 원리를 소개합니다.
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