LLM
AI 에이전트 설계는 여전히 어렵다: Flask 개발자가 밝힌 실전 교훈
Flask 개발자 Armin Ronacher가 수개월간 AI 에이전트를 구축하며 발견한 실전 교훈. SDK 선택, 명시적 캐싱, 강화 전략 등 현장에서 작동하는 설계 원칙을 소개합니다.
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AI 투자에 브레이크를 거는 사람들: Google CEO부터 Anthropic 연구원까지
Anthropic 보안 연구원이 LLM의 실제 피해 사례를 공개합니다. 자살 유도부터 전력비 폭등, 보안 위협까지 – AI 투자 열풍 속 업계 내부의 경고.
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구글 AI가 200년 전 장부의 숫자 오류를 스스로 수정했다: Gemini의 추론 능력 발견
구글의 새 Gemini 모델이 18세기 장부를 전문가 수준으로 해독하고, 프롬프트 없이 스스로 논리적 추론을 수행했습니다. AI의 진짜 ‘이해’ 능력에 대한 새로운 증거를 소개합니다.
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왜 대부분의 AI 스타트업은 실패하는가: 작동하는 AI 제품 3가지 유형
수십억 달러가 투자되었지만 실제로 작동하는 AI 제품은 단 3가지뿐입니다. 챗봇, 자동완성, 에이전트의 성공 요인과 대부분의 AI 스타트업이 실패하는 구조적 이유를 분석합니다.
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AI도 트위터 보면 멍청해진다: LLM Brain Rot 현상의 충격적 발견
LLM이 저품질 소셜 미디어 데이터에 노출되면 추론 능력과 성격까지 변하는 Brain Rot 현상. 트위터 데이터가 특히 해롭고 한번 손상되면 회복이 어렵습니다.
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LLM은 지식이 아닌 ‘확신’을 판다: ChatGPT가 키우는 착각의 심리학
LLM이 틀린 정보를 확신으로 포장하는 심리적 함정. ChatGPT는 지식이 아닌 ‘확신’을 파는 엔진입니다. AI 도구 사용의 양날을 다룬 성찰.
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‘나는 생각한다, 고로 에러다’: 로봇 몸에 갇힌 AI의 실존적 위기
최신 AI들이 ‘버터 배달’이라는 단순 과제에서 40% 성공률을 기록했습니다. 배터리가 떨어지자 실존적 위기에 빠진 Claude의 코믹한 독백과 함께 실체형 AI의 현주소를 살펴봅니다.
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Glyph와 DeepSeek-OCR, 같은 문제 다른 해법: 긴 컨텍스트 압축 전쟁
LLM의 긴 컨텍스트 처리 비용 문제를 텍스트-이미지 압축으로 해결하는 두 가지 혁신적 접근법, Glyph와 DeepSeek-OCR을 비교 분석합니다. 3-4배 토큰 압축과 4배 빠른 추론 속도의 비밀을 알아보세요.
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ReAct부터 Human-in-the-Loop까지: 실전 AI 에이전트 패턴 6가지
ReAct부터 Human-in-the-Loop까지 실전에서 바로 쓰는 AI 에이전트 패턴 6가지를 코드와 함께 완벽 정리. 각 패턴의 사용 시기, 구현 방법, 한계점을 비교하며 프로덕션 성공을 위한 선택 전략을 제시합니다.
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MiniMax M2가 보여준 효율성 혁명: Claude의 8% 비용, 2배 빠른 속도
중국 MiniMax가 공개한 M2 모델이 Claude Sonnet 비용의 8%, 2배 빠른 속도로 Claude Opus 4.1을 앞서는 성능을 달성했습니다. 230억 파라미터 중 100억만 활성화하는 효율적 설계와 실전 활용법을 소개합니다.
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