왜 전문화는 피할 수 없을까
만능 모델이 강해질수록 오히려 쪼개지는 이유를 작업 복잡도, 비용 구조, 모듈 아키텍처, 하드웨어, 플랫폼 경제의 흐름으로 풀어낸 해설
AI 동향
빠르게 변하는 AI를 맥락과 함께 읽기
새 모델, 산업 변화와 중요한 AI 뉴스를 단순 요약하지 않고 기술적 의미와 기업의 다음 판단까지 분석합니다.
글 목록
에이전트는 과제를 통과했다, 다시 시키면 어떨까
한 번의 성공이 아니라 반복해도 통하는 실력을 묻는 IBM 리서치의 문제의식을 따라 에이전트 일관성의 원인과 측정법, 현장 대책을 풀어봅니다.
제목만 남은 침해 기록을 읽는 법, 2026년 7월 에이전트 사건이 묻는 것
제목 외에 확인된 내용이 거의 없는 2026년 7월 프론티어 랩 에이전트 침해 글을 출발점으로 삼아 에이전트 침해의 구조와 기술적 타임라인의 조건, 운영의 질문을 따라간다.
나쁜 코드는 어디까지 나빠질 수 있을까
Simon Willison의 짧은 코멘트에서 출발해 유지보수 비용과 테스트, 리뷰, 보안 부채, 코딩 어시스턴트 시대의 실무 감각을 정리합니다.
연구 가속이라는 말을 OpenAI 안에서 들여다보기
Simon Willison이 정리한 OpenAI 내부 연구 가속 이야기를 따라가며 RSI라는 말의 등장, 코딩 에이전트의 일상화, 연구자당 AI 지출 그래프의 꺾임을 풀어봅니다.
IFM K2 Horizon 공개, 0.9B부터 375B까지 여섯 개 Apache 2.0 모델을 한 번에 내놓은 이유
MBZUAI의 프론티어 랩 IFM이 0.9B부터 375B까지 여섯 개 모델과 프리트레이닝 코퍼스를 Apache 2.0으로 공개한 배경과 설계 의미를 해설합니다.
낯선 마음과 함께 일하는 법
능력이 커지는 AI를 인간의 의도에 맞게 유지하는 일이 왜 더 어려워지는지, Jakub Pachocki의 글 An Alien Mind를 따라가며 풀어봅니다.