AI가 물리 장비와 기업 시스템으로 확장하다
앤트로픽은 AI 에이전트가 실제 장비를 표준 방식으로 연결·제어할 수 있도록 하는 모델 하드웨어 표준(MHS) 연구 프리뷰를 공개했다. 세일즈포스와 앤트로픽은 클로드의 추론 능력과 세일즈포스의 데이터·워크플로·거버넌스를 결합한 '클로드포스'를 발표했다. 동시에 오픈AI·앤트로픽·구글·마이크로소프트를 포함한 100여 개 기
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지식을 잇는 AI 블로그
매주 선별하는 금주의 AI동향과, AI/LLM의 핵심 개념을 원리부터 실무까지 해설하는 기술 블로그. 모든 내용은 원문 출처에 근거해 검증합니다.
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이 블로그는 이렇게 만들어집니다
여러 소스에서 모아, AI가 요약하고 서로 다른 벤더로 교차 검증한 뒤, 사람이 확인해 발행합니다
✔ 모든 문장은 원문 출처에 근거 · ✔ 요약(Claude)·검증(OpenAI)을 다른 벤더로 분리해 자기채점 회피 · ✔ 근거 없는 주장은 삭제
금주의 AI동향 · Weekly
매주 선별·검증한 주간 인텔리전스와 심층 특집 · 전체 보기 →
금주의 AI동향 · 2026-W35
금주의 AI동향 · 2026-W34
모델에서 하네스로: 에이전트 시대의 무게 중심이 이동한다
이번 주 해외 AI 기사들에서는 모델 자체뿐 아니라 그 주변을 감싸는 하네스와 거버넌스, 데이터 취급 방식이 에이전트 성능과 신뢰를 좌우한다는 흐름이 두드러졌다. 국내 기사들에서는 삼성전자의 사상 최대 주주환원과 화웨이의 모바일 AI 대응 통신망 소프트웨어처럼, AI가 모델 경쟁을 넘어 인프라·수익·현장 책임의 문제로 확
금주의 AI동향 · 2026-W33
속도와 신뢰 사이: 프론티어의 가속 경쟁과 흔들리는 '숨겨진 추론'의 안전
이번 주 근거 기사들에서는 프론티어 AI의 속도·투명성·안전 이슈가 함께 다뤄졌다. OpenAI는 GPT-5.6 Sol용 'Ultrafast' 모드를 프리뷰로 공개했고, Anthropic은 EU AI법 투명성 규약 준수를 위해 Claude 텍스트 워터마킹 방식을 설명했다. 동시에 암호화된 사고 과정(CoT)이 API 설계
주간 논문 리뷰 · Papers
그 주 arXiv 논문을 원문 전문까지 읽고 정리 · 전체 보기 →
논문 리뷰 · 2026-W35
라벨은 없다, 판단은 흔들린다: LLM이 스스로 검증하고 조율하는 여섯 갈래의 신뢰성 연구
대형언어모델을 실제 시스템에 적용할 때 마주치는 '믿을 수 있는가'라는 질문을 여러 각도에서 다룬 연구들이 제시됐다. 잘못된 입력을 스스로 바로잡고, 정답 라벨 없이도 시험 시간에 학습하며, 여러 후보 중 하나를 고를 때 인간 판단과의 일치 보장을 높이고, 다중 에이전트 워크플로의 비용을 단계별로 조율하는 연구들이 포함된
논문 리뷰 · 2026-W34
정적인 세계를 깨우고, 흩어진 기억을 잇다 — LLM 에이전트의 학습·평가·안전
이 연구들은 하나의 질문으로 수렴한다. 현실에서 스스로 배우고, 오래된 맥락을 기억하며, 위험을 가려낼 줄 아는 에이전트를 어떻게 만들 것인가. 정적인 환경을 능동적으로 재구성해 학습 신호를 뽑아내는 실험, 의미적으로 멀리 떨어진 기억을 이어 붙이는 검색 구조, 과학·안전 영역에서 에이전트의 한계를 드러내는 벤치마크가 서
논문 리뷰 · 2026-W33
쪼개고, 줄이고, 되돌아보며 나아가다 — 학습을 분해하는 실험과 오래 이어지는 과제를 다루는 에이전트
이 글의 연구들은 크게 두 갈래로 모인다. 하나는 거대한 학습을 작은 조각으로 나눠 재조립하거나, 무거운 모델을 가볍게 압축하는 '분해와 경량화'의 실험이고, 다른 하나는 긴 호흡의 과제를 수행하고 평가하는 '장기 에이전트'의 등장이다. 상담 대화부터 과학 발견, 인터랙티브 월드 모델, 자동 디자인까지, 한 번의 응답이
기술 블로그 · Concepts
프롬프트·컨텍스트·하네스 엔지니어링, 트랜스포머, HBM, 온톨로지… 개념을 깊이 있게 · 전체 보기 →
기술 해설
루프 엔지니어링이란? LLM 에이전트의 반복 루프 설계 원리와 실무
루프 엔지니어링은 대규모 언어모델(LLM)이 한 번의 응답으로 끝내지 않고, 관찰-판단-행동을 반복하는 순환 구조를 설계하는 기술이다. 단발성 프롬프트로는 풀 수 없는 복잡한 작업을 자율 에이전트가 스스로 단계를 밟아 해결하도록 만드는 핵심 원리를 짚는다.
기술 해설
하네스 엔지니어링이란? LLM 엔진을 '탈 수 있는 자동차'로 만드는 기술
하네스 엔지니어링은 확률로 다음 토큰을 예측하는 대규모 언어모델(LLM)을 실제 서비스로 안전하게 잇는 '외곽 시스템'을 설계하는 일이다. 구조화 출력, 재시도·폴백, 사람 개입 승인 같은 장치로 모델의 그럴듯한 오류를 걸러내고 제품을 굴러가게 만드는 원리와 실무를 짚는다.
기술 해설
AI 에이전트란? 챗봇을 넘어 스스로 도구를 쓰는 AI의 원리와 한계
AI 에이전트는 목표를 받아 여러 단계를 스스로 실행하는 LLM 기반 시스템이다. 챗봇과의 차이, 생각-행동-관찰로 이어지는 ReAct 루프, 도구 호출과 메모리, 그리고 신뢰성·오류 누적 같은 한계를 원리부터 실무까지 짚는다.
저자 도서 · Books
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바이브 코딩의 시대, 프롬프트를 넘어 컨텍스트 엔지니어링으로
바이브 코딩으로 완성하는 데이터 분석과 시각화
바이브 코딩으로 누구나 만드는 머신러닝과 예측 모델
