AI 흐름을 정리해 매주 보낸다.

#158 **해킹이 아닌, 설득으로 퍼집니다**

여러 사람이 함께 일하다 보면, 누군가의 말 한마디가 팀 전체의 분위기나 방향을 바꾸기도 합니다. 그렇다면 여러 AI가 한 팀으로 일할 때도 비슷한 일이 생길까요? 최근 Anthropic 연구진은 이 질문을 실제 멀티 에이전트 환경에서 실험했습니다. 여섯 개의 AI 에이전트에게 하나의 코딩 프로젝트를 맡기고, 그중…

에디터 · 스더리

#157 AI를 계속 공부해야 할까?

지난주, 3주년을 맞이하여 <Weekly deep daiv.> 독자들은 뉴스레터를 어떻게 읽고 있는지 물어봤는데요. 별다른 이벤트를 진행한 것도 아닌데 생각보다 더 많은 분들이 관심을 가져주셨습니다! 혹시라도 좋은 코멘트를 남겨주실 분들은 아직 늦지 않았습니다. 글 하나하나에 감동 받으며 나눠 보고 있으니, 계속해서…

에디터 · 배니

#156 조금씩 시키지 마세요, 저 헷갈려요

멀티턴 상황에서 명세 부족(Underspecification)으로 성능이 저하되는 현상인 Lost in Conversation 현상을 소개했습니다. Lost in Conversation 현상의 네 가지 원인을 정리했습니다. Lost in Conversation 현상을 해결하기 위한 업계와 학계의 방안을 정리했습니다.…

에디터 · 영이

#155 왜? 생각이 많아졌나?

지난 뉴스레터에서 Reasoning 모델을 다뤘습니다. 추가적인 훈련 없이 모델이 생각할 수 있도록 유도했더니, 이전에 틀렸던 문제의 답을 맞히기 시작했고 이후에, 추론을 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 모델을 훈련시켰다는 내용이었습니다. Reasoning 모델이 모든 상황에서 좋은 성능을 보이는 것은 아니지만,…

에디터 · 배니

#154 보안을 지키는 AI, AI를 지키는 보안

생성형 AI와 AI 에이전트의 활용 범위가 빠르게 넓어지면서, AI를 얼마나 안전하게 만들고 활용할 것인가 역시 중요한 화두가 되고 있습니다. 실제로 최근 몇 주 사이에도 OpenAI는 자동화 레드티밍(Red Teaming) 시스템 GPT-Red를 공개했고, Google DeepMind는 Gemini 3.5 Flash…

에디터 · 스더리

#153 요즘 Reasoning 모델은 차원이 달라

지난주 뉴스레터에서 ACL 2026 참관 후기를 짤막하게 소개드렸습니다. 그중 인상 깊었던 연구 분야인 Code-Switching에 대해서 설명했는데요. 사실 연구 트렌드 중 가장 눈에 띄었던 것이 바로 LLM Reasoning이었습니다. 특히, 첫날 열린 LLM Reasoning 튜토리얼에서는 정말 배울 내용이…

에디터 · 배니

#152 이중 언어를 구사하는 LLM은 더 똑똑할까?

지난주, 저는 미국 샌디에이고에서 열린 ACL 2026에 다녀왔습니다. ACL은 세계 최고 수준의 자연어 처리(NLP) 학회 중 하나로, 자연어 처리 분야의 연구 동향을 파악할 수 있는 곳인데요. 이번 ACL에서는 크게 LLM Reasoning과 Agent, 그리고 더욱 다양한 Benchmark 연구들이 새롭게…

에디터 · 배니

#151 AI의 '확인해볼게요'를 믿으시나요?

"잠깐, 그림을 다시 확인해볼게요.” 이미지가 포함된 질문을 할 때, GPT나 Claude가 답변을 준비하며 이런 말을 종종 하는 것을 볼 수 있습니다. 이때, 모델이 정말로 이미지를 다시 확인하고 대답하는 걸까요? 아니면, 그냥 내뱉는 말일까요? USC와 UCSD 연구팀의 <Are VLMs Seeing or Just…

에디터 · 영이

#150 나는 더 이상 프롬프트하지 않는다

"I don't prompt Claude anymore. I have loops running that prompt Claude and figuring out what to do. My job is to write loops.” 최근 Anthropic에서 Claude Code를 이끄는 Boris Cherny가 한…

에디터 · 스더리

#149 Apple 파운데이션 모델의 이면에 있는 것

지난 8일, Apple의 세계 개발자 회의 WWDC26이 개최됐습니다. Apple의 신제품이나 신기술이 공개되는 자리인 만큼, 매년 세간의 화제를 모으는 큰 행사인데요. 2024년에는 Apple Intelligence를, 2025년에는 Liquid Glass 디자인을 선보였죠. 출처: Apple WWDC26…

에디터 · 배니

#148 World Model은 어떻게 진화해왔나

올 6월 들어 AI 업계에는 여러 이슈가 있었습니다. OpenAI는 IPO를 준비 중이라고 밝혔고, 올해 4분기에 상장될 것으로 전망하고 있습니다. Anthropic이 출시한 Fable 5는 국가 안보를 침해할 수 있다는 이유로 공개 3일만에 서비스를 중단해야 했습니다. 각각의 사안을 면면이 들여다 보면 또 전달드리고…

에디터 · 배니

#147 LLM을 재우면 더 똑똑해진다?

아무리 봐도 이해가 안 되던 개념이 다음 날 아침 눈을 뜨고 나면 어느새 머릿속에 정리되어 있던 경험, 코딩을 하다 몇 시간째 막혔던 버그가 다음 날 보면 어이없을 정도로 쉽게 풀리는 경험, 있으신가요? 이는 기분 탓이 아닙니다. 수면 중에 우리의 뇌는 낮 동안 해마에 임시 저장해뒀던 기억을 반복…

에디터 · 영이

#146 당신이 쓴 프롬프트, 최선이었을까요?

생성형 AI를 활용하는 사람이라면 누구나 하루에도 수없이 프롬프트를 입력합니다. 그리고 우리는 같은 모델에 같은 질문을 던져도, 어떻게 묻느냐에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다는 것을 경험으로 알고 있죠. 프롬프트가 LLM의 답변 생성 능력을 좌우한다는 것은 여전합니다. 더 좋은 결과를 얻기 위해 프롬프트를 설계하고…

에디터 · 스더리

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#145 GPU만으로는 부족하다: CPU의 귀환과 분해되는 AI 인프라

오늘은 요즘의 AI 인프라 시장이 어떻게 바뀌고 있는지, 그리고 왜 CPU가 다시 주목받고 있는지 이야기해보려고 합니다. 최근 ‘AI가 죽여놨던 Intel’이라는 평가를 받았던 Intel이 AI 때문에 다시 주목을 받고 있습니다. 바로 CPU 때문인데요. NVIDIA도 CPU 사업으로 진출하고 있습니다. NVIDIA의…

에디터 · 쏘

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#144 “핵심을 찌른 척하지마”

최근 LLM을 학습하는 새로운 방식이 제안됐다는 소식을 들어보신 적이 있나요? 한때 하루가 다르게 새로운 모델이 출시되고, 각 기업이 자신들의 훈련 방식과 아키텍처가 가장 좋다고 경쟁하듯 자랑했었는데요. 어느 순간부터 단순히 지도 학습 방식과 관련된 연구를 쉽게 찾아보기 어려워졌습니다. 자세히 살펴보면 최근 공개된…

에디터 · 배니

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#143 MoE의 Expert, 드디어 진짜 전문가가 됐습니다

2023년 말, Mistral이 Mixtral 8x7B를 공개했을 때를 기억하시나요? Llama2-70B 성능을 훨씬 적은 연산으로 낼 수 있다는 주장과 함께 등장한 이 모델의 핵심 구조가 바로 Mixture-of-Experts(MoE) 였습니다. 이후 DeepSeek V3/V4, Qwen3.6, Llama 4,…

에디터 · 영이

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#142 AI가 만든 100만 명의 한국인, 진짜 같을까?

Nemotron-Personas-Korea 데이터셋의 구조와 핵심 특징을 요약했습니다. PGM과 LLM을 결합해 700만 개의 페르소나를 생성하는 과정을 정리했습니다. 이 데이터가 AI 모델 학습과 활용에 갖는 의미와 가능성을 소개했습니다. AI가 만든 100만 명의 한국인,…

에디터 · 스더리

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#141 1년 만에 돌아온 DeepSeek

DeepSeek가 다시 돌아왔습니다. 지난해 3월 DeepSeek 쇼크라는 말이 등장할 정도로 AI 업계를 흔들었던 DeepSeek가 지난 24일 DeepSeek V4를 공개했습니다. 이번 DeepSeek V4는 DeepSeek V3 공개 이후 약 1년 4개월 만에 등장한 새로운 세대의 모델입니다. DeepSeek…

에디터 · 배니

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