AI를 깊게 읽고, 쉽게 나눕니다.

#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…

담당자 · 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…

담당자 · 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…

담당자 · 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…

담당자 · 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,…

담당자 · 영이

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#142 AI가 만든 100만 명의 한국인, 진짜 같을까?

이번주 뉴스레터에는 이런 내용을 담았어요! 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,…

담당자 · 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…

담당자 · 배니

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#140 당신의 에이전트가 실패한 이유

지난 17일, Claude Design이 공개됐습니다. Claude Code에게 디자인 기획 아이디어만 짤막하게 남겨주면, Claude가 사용자에게 궁금한 점을 질문하며 디자인을 해주는 것입니다. 웹 사이트 개발에 아주 유용한 도구로 소개되면서 속속들이 후기가 등장하고 있습니다. 이와 유사한 서비스는 많이 있었지만…

담당자 · 배니

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#139 Softmax가 만든 병목, FlashAttention는 이를 어떻게 풀었나

LLM 추론 비용은 학습보다 더 큰 문제가 되고 있습니다. 학습은 한 번이지만, 추론은 사용자가 질문할 때마다 반복되기 때문입니다. 주요 LLM API 가격이 2년 사이 80% 넘게 떨어졌지만, 그 이면에는 추론 효율을 극한까지 끌어올려 운영 비용을 낮추려는 치열한 최적화 노력이 있었습니다. 그 핵심 축 중 하나가…

담당자 · 쏘

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#138 당신의 리뷰어, GPT를 썼습니다. 어떻게 알았냐면요…

최근 세계 최고 권위의 인공지능 학회 중 하나인 ICML(국제 머신러닝 학회)에서 초유의 사태가 발생했습니다. 제출된 논문들 중 약 1%가 직권 거절 (Desk Reject) 조치를 당한 것입니다. 논문의 질이 부족해서가 아니었습니다. 정책상 LLM을 이용한 리뷰 작성이 금지되어 있었음에도 불구하고, 일부 리뷰어가…

담당자 · 영이

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#137 KV Cache가 뭐길래

지난해 DeepSeek에 이어 한 번 더 AI 연구가 주식 시장에 크게 영향을 미쳤습니다. 이번에는 Google의 TurboQuant가 그 주인공인데요. TurboQuant의 핵심을 한 줄로 요약하자면, KV Cache를 손실 없이 압축하여 메모리 사용을 6분의 1 수준으로 절감할 수 있다는 것입니다. 메모리 사용이…

담당자 · 배니

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#136 트랜스포머 다음은 무엇인가: 세 갈래 흐름과 NVIDIA의 계산

오늘은 최근 AI 아키텍처를 둘러싼 세 가지 흐름과, NVIDIA가 왜 그 경쟁에 직접 뛰어들고 있는지를 함께 보려고 합니다. 지난 수년간 대형 언어 모델의 표준은 사실상 트랜스포머였습니다. GPT, Claude, Gemini를 비롯한 거의 모든 주요 모델이 이 구조를 기반으로 발전해왔죠. 그런데 에이전트가 도구를…

담당자 · 쏘

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#135 뇌 신호로 마음까지 읽는다

혹시 ‘뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)’라는 분야를 들어보신 적 있나요? BCI(Brain Computer Interface) 는 인간의 뇌 신호를 컴퓨터와 연결해, 생각이나 정신 상태를 디지털 신호로 해석하려는 기술입니다. 지금까지의 AI는 우리가 입력한 텍스트나 음성을 이해하는 데 집중해왔습니다. 하지만 최근에는 한…

담당자 · 스더리

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#134 전부 보지 않아도 된다

사람이 어떤 장면을 볼 때는 이미지의 모든 정보를 동일하게 처리하지 않습니다. 예를 들어 “고양이는 어디에 있는가?”라는 질문을 받으면 장면 전체를 세밀하게 분석하기보다, 고양이가 있을 것 같은 영역에 시선을 집중하죠. 즉 인간의 시각 시스템은 별다른 노력 없이 중요한 정보와 그렇지 않은 정보를 자연스럽게 구분하며,…

담당자 · 잭잭

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#133 로봇은 걷기 위해 몇 번이나 부서져야 할까?

영화 <매트릭스>에서 주인공 네오가 가상 프로그램 속에서 무술을 순식간에 배우고 눈을 뜨며 "I know Kung Fu"라고 말하던 장면을 기억하시나요? 2026년 현재, 로봇 공학계에서는 이 영화 같은 일이 실제로 벌어지고 있습니다. 그동안 AI가 화면 속에서 텍스트와 이미지를 생성하는 '디지털 지능'에 집중해왔다면,…

담당자 · 느리

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#132 LLM과 과학자는 동료가 될 수 있을까?

이번주 뉴스레터에는 이런 내용을 담았어요! LLM을 활용해 수학 난제를 풀어낸 FunSearch의 핵심 아이디어와 작동 방식을 소개합니다. 해석 가능성 측면에서 FunSearch의 작동 방식이 유의미한 이유를 소개합니다. FunSearch와 그 후속 연구인 AlphaEvolve의 차이점을 소개합니다. LLM과 과학자는…

담당자 · 영이

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#131 OpenClaw가 ‘나만의 봇’으로 진화하는 법

민족 대명절 설입니다. 새해 명절 연휴 잘 보내고 계신가요? 독자 여러분, 새해 복 많이 받으세요🙇‍♂️ 오늘은 세계적 관심을 끌고 있는 OpenClaw 이야기로 시작해볼까 합니다. OpenClaw는 지난 1월 Clawdbot이라는 이름으로 등장한 오픈소스 AI Agent입니다. AI Agent는 말 그대로 내 일을…

담당자 · 배니

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#130 Continual Learning이 AGI로의 핵심일까?

오늘은 AI의 난제 중 하나인 Continual Learning(지속학습) 에 대해 이야기해 보려고 합니다. 이는 모델이 한 번 학습으로 끝나는 게 아니라, 실제 사용 환경에서 들어오는 새로운 정보를 계속 학습하고 업데이트할 수 있는 것을 의미합니다. OpenAI 창립 멤버이자 Tesla의 Autopilot Vision…

담당자 · 쏘

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