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인공지능

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인공지능의 ‘생각’을 들여다본다: Open-sourcing circuit tracing tools 최근 인공지능 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)은 엄청난 속도로 발전하고 있지만, 그 내부가 어떻게 작동하는지는 여전히 불투명합니다. 왜 그런 답변을 했는지, 어떤 과정을 통해 특정 결론에 도달했는지를 알 수 없다면, AI 모델은 신뢰하기 어렵습니다. 바로 이러한 문제를 해결하고자 새로운 시도가 등장했습니다.이번 블로그에서는 Anthropic과 Decode Research가 공동으로 개발하고 오픈소스로 공개한 회로 추적 도구(circuit tracing tools)에 대해 소개합니다. 이 도구는 모델이 어떻게 추론을 수행했는지를 ‘속속들이’ 들여다볼 수 있게 해주며, Neuronpedia라는 인터페이스를 통해 직접 시각적으로 탐색할 수 있도록 지원합니다.AI 해석 가능성(interpretability..
개발자의 미래를 바꾸는 에이전트 프로그래밍: 단순한 코드 보조를 넘어선 혁신 개발자는 이제 단순히 코드를 작성하는 사람을 넘어, 복잡한 시스템을 자동화하고 반복작업을 줄이는 설계자로 변화하고 있습니다. 이 변화의 중심에 있는 것이 바로 ‘에이전트 프로그래밍’입니다. 단순히 코드 자동완성 기능이나 검색을 대체하는 수준을 넘어, LLM(대형 언어 모델)에 피드백 루프를 결합해 프로그래밍의 전제를 완전히 바꾸고 있습니다.이 글에서는 에이전트가 기존 도구와 어떻게 다르고, 실제 개발 환경에서 어떻게 활용될 수 있으며, 어떤 가능성과 한계를 지니고 있는지 상세하게 알아봅니다. 실무 사례를 중심으로 에이전트를 통한 프로그래밍 방식의 혁신을 살펴보며, 지금 이 기술을 왜 주목해야 하는지 그 이유를 정리합니다.에이전트 프로그래밍이란?에이전트는 단순한 LLM 호출을 반복하는 루프 구조로 구성됩니..
개발 속도를 10배 올리는 Cursor AI 세팅법 – React & Next.js에 최적화된 완벽 가이드 React, Next.js, Tailwind CSS 개발자라면, 이 글을 꼭 읽어야 하는 이유가 있습니다.AI 도구 없이 버티기엔 느리고, AI만 믿고 쓰기엔 코드 퀄리티가 걱정되시죠?그 사이에서 갈피를 못 잡고 있다면, 지금부터 소개할 ‘Cursor AI 완벽 세팅법’이 그 해답이 될 수 있습니다.이 블로그에서는 Cursor AI를 React, Next.js, Tailwind CSS 환경에 최적화하는 방법을 소개합니다. 처음 설정부터 필수 기능 활성화, 코드 자동화, Lint 자동 수정, 문서 참조까지 전부 다룹니다. 이 가이드를 따라하면, AI를 ‘진짜 개발 파트너’로 만드는 방법을 알게 될 것입니다.Cursor AI란 무엇인가요?Cursor는 코드 작성, 수정, 리팩토링, 테스트, 문서화까지 지원하..
멀티 에이전트 아키텍처, 어떤 구조가 성능을 지배하는가? 멀티 에이전트 시스템의 가능성과 한계를 직접 벤치마킹하다AI 시스템을 설계할 때 가장 먼저 고민하는 것이 에이전트 구조다. 단일 에이전트로 충분할지, 아니면 멀티 에이전트 구조가 필요한지 결정하는 것은 성능뿐 아니라 유지보수, 확장성에도 직접적인 영향을 준다.이번 블로그에서는 대표적인 멀티 에이전트 아키텍처 세 가지를 비교 벤치마킹한 결과를 정리했다. 각 구조의 특징과 제약사항은 물론, 실제 데이터를 기반으로 한 성능 차이와 비용까지 다룬다. 또한 Supervisor 아키텍처를 개선하며 성능을 50% 가까이 향상시킨 사례까지 함께 소개한다.1. 왜 멀티 에이전트 구조가 필요한가?단일 에이전트 아키텍처는 간단하고 구현도 쉬운 편이다. 그러나 도구의 수가 늘어나거나 다양한 도메인을 동시에 처리해야 할 경우,..
언어 모델의 한계를 넘어서다: 마이크로소프트의 ‘강화 사전 학습(RPT)’이란? 사전 훈련, 이제는 추론 중심으로 진화한다대형 언어 모델(LLM)이 아무리 많은 데이터를 학습해도, 여전히 ‘다음 단어 맞추기’에 머무르는 경우가 많습니다. 이럴 땐 과연 모델이 정말 이해하고 있는 걸까 하는 의문이 들 수밖에 없습니다.기존의 사전 훈련 방식은 패턴 인식과 암기에 가까웠기 때문입니다. 그에 반해 마이크로소프트가 최근 발표한 ‘강화 사전 학습(RPT, Reinforcement Pre-Training)’은 기존의 한계를 뛰어넘는 전혀 다른 접근법을 제시합니다.RPT는 단순히 다음 토큰을 예측하는 것이 아니라, 언어 모델이 그 과정을 ‘추론’하도록 유도합니다. 이를 위해 강화 학습을 사전 훈련에 도입하며, 정확한 예측에 대해 명확하고 검증 가능한 보상을 제공합니다.이번 글에서는 RPT가 어떤 ..
언어 모델의 ‘의도되지 않은 기억’을 측정하는 새로운 방법 대형 언어 모델은 데이터를 얼마나 기억하고 있을까요? 그리고 그 기억은 얼마나 의도된 것일까요? 이번 블로그에서는 최근 제안된 ‘압축률 기반’ 접근을 통해 언어 모델의 메모리 능력을 수치화하고, 이를 일반화와 구분하는 방법에 대해 살펴봅니다. 모델이 데이터를 어떻게 ‘외우는지’, 그리고 그 과정에서 어떤 정보가 일반화되고 어떤 정보가 그대로 저장되는지를 이해하면, 모델의 성능과 한계를 좀 더 명확히 파악할 수 있습니다. 이 블로그에서는 해당 연구에서 제안된 개념과 실험 결과를 바탕으로 언어 모델의 ‘기억’ 메커니즘을 자세히 풀어봅니다.언어 모델은 데이터를 어떻게 ‘기억’하는가?언어 모델이 학습 데이터로부터 지식을 어떻게 습득하고 저장하는지를 설명하기 위해 이 연구는 ‘메모이제이션’을 핵심 개념으로 사용합..
AI 인퍼런스는 운영 그 자체다: SRE의 새로운 시대, AI Reliability Engineering AI 모델을 만들고 훈련하는 것도 어렵지만, 그것을 신뢰할 수 있게 운영하는 일은 전혀 다른 차원의 과제입니다. 단순히 정확한 답을 내는 것만으로는 부족합니다. 사용자가 믿고 쓸 수 있어야 하며, 갑작스러운 이상 행동 없이 일관된 품질을 유지해야 합니다.Site Reliability Engineering(SRE)은 오랫동안 웹 애플리케이션의 안정성과 확장성을 책임져 왔습니다. 하지만 이제 시대가 바뀌고 있습니다. AI 인퍼런스가 웹 애플리케이션 못지않게 중요한 핵심 업무로 자리잡으면서, 기존 SRE 원칙만으로는 부족하다는 사실이 드러나고 있습니다.이 글에서는 AI Reliability Engineering이라는 새로운 분야를 소개합니다. AI 인퍼런스 운영의 개념부터 실무에서 마주하게 되는 도전 과제, ..
“가격이 이렇게 내려도 돼?” OpenAI, 고성능 LLM ‘o3’ 가격 80% 전격 인하! AI 모델 도입을 망설이던 당신에게 찾아온 기회고성능 AI 모델을 써보고 싶지만 높은 비용 때문에 망설였던 적이 있으신가요? 특히 LLM처럼 대규모 데이터를 다루는 인공지능 모델은 성능이 좋을수록 비용 부담도 커지기 마련입니다.그런데 이번에 OpenAI가 발표한 o3 가격 인하는 시장의 판도를 완전히 바꿔놓을 만큼 파격적입니다.OpenAI는 자사의 플래그십 추론형 LLM 모델인 o3의 가격을 **무려 80%**나 인하했습니다. 이 소식은 단순한 가격 인하를 넘어, 이제 누구나 고성능 AI 모델을 더 저렴하게 활용할 수 있게 되었다는 신호입니다.이번 글에서는 OpenAI o3의 개념부터 주요 특징, 경쟁 모델들과의 비교, 그리고 이 가격 인하가 실제 사용자에게 어떤 의미를 가지는지 정리해드립니다.1. Op..

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