본문 바로가기

잡학다식/IT 컬럼

 (61)
클로드+o1의 만남, 진짜 개발자형 AI 어시스턴트가 왔다: 어그멘트 SWE-벤치 에이전트 요즘 AI 코딩 어시스턴트가 너무 많아 헷갈리시나요? 코파일럿, 클로드, 챗GPT까지. 하지만 진짜 개발자들이 대규모 코드베이스를 다루는 데 실질적인 도움을 줄 수 있는 AI는 드뭅니다.이번에 소개할 '어그멘트 SWE-벤치 에이전트(Augment SWE-bench Agent)'는 클로드와 OpenAI의 o1 모델을 결합해 대규모 소프트웨어 프로젝트의 복잡성을 해결하도록 설계된 AI 코딩 어시스턴트입니다.지금부터 이 기술이 왜 특별한지, 어떤 문제를 해결하며, 기존 도구와 무엇이 다른지 낱낱이 파헤쳐 드리겠습니다.어그멘트 SWE-벤치 에이전트란?‘어그멘트 SWE-벤치 에이전트’는 미국 스타트업 **어그멘트 코드(Augment Code)**가 개발한 AI 코딩 어시스턴트입니다. 이름 그대로 이 모델은 소프트..
클릭 한 번이면 끝! 구글 '노트북LM' 웹 검색 기능, 정보 탐색의 판을 바꾸다 정보 찾다가 지치셨나요?연구하느라, 보고서 쓰느라, 필요한 정보를 찾는데만 몇 시간을 보내신 적 있으신가요? 그동안은 수많은 웹페이지를 전전하며 직접 자료를 모아야 했죠. 그런데 이 번거로운 과정을 ‘AI가 대신해준다’면 어떨까요?구글이 자사 AI 기반 문서 정리 도구 ‘노트북LM(NotebookLM)’에 강력한 기능을 추가했습니다. 바로 ‘소스 검색(Discover Sources)’ 기능인데요. 이제 사용자가 원하는 주제를 입력하기만 하면, AI가 관련 웹 자료를 찾아 요약까지 해줍니다. 클릭 한 번으로요.이 블로그에서는 노트북LM의 개념부터 이번에 새롭게 도입된 웹 검색 기능의 특징, 기존 방식과의 차이점, 실제 사용 흐름까지 한눈에 정리해드립니다. 자료 수집에 지친 당신에게 꼭 필요한 이야기입니다...
데이터를 더 넣었더니 성능이 떨어졌다? 대형언어모델에서 나타난 ‘과잉 훈련 재앙(Catastrophic Overtraining)’의 경고AI 모델 성능, 정말 데이터가 많을수록 좋을까?AI 개발자라면 한 번쯤 이런 말을 들어봤을 겁니다.“모델은 데이터를 많이 먹을수록 똑똑해진다.”이게 그동안 믿어온 상식이었습니다.대형언어모델(LLM)을 더 크게 만들고, 더 많은 데이터를 넣고, 더 긴 시간 동안 학습시키면 더 좋은 결과가 나올 거라고 생각했죠.하지만 최근 세계 유수 대학들의 공동 연구팀이 이 상식에 의문을 던졌습니다.너무 많은 사전 학습이 오히려 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 걸 실제 실험을 통해 증명해 낸 겁니다.이 현상을 그들은 ‘과잉 훈련 재앙(Catastrophic Overtraining)’ 이라고 불렀습니다.이 글에서는 이 개념이 ..
혁명의 서막, 2027년을 향한 여정 안녕하세요, IT 기술의 최전선을 탐구하는 여러분!오늘은 2025년 4월 3일에 발표된 "AI 2027" 보고서를 바탕으로, 앞으로 2년간 AI가 어떻게 진화하며 세상을 바꿀지 살펴보는 흥미로운 여정을 시작합니다. 이 보고서는 Daniel Kokotajlo, Scott Alexander 등 전문가들이 트렌드 분석, 워게임, OpenAI 경험을 통해 예측한 시나리오로, 가상의 AGI 기업 **"OpenBrain"**과 중국의 "DeepCent" 간 치열한 경쟁을 중심으로 펼쳐집니다.2025년의 서툰 AI 에이전트부터 2027년의 초인적 AI 연구자까지—기술 발전, 사회적 파장, 그리고 지정학적 긴장이 얽힌 이 이야기는 단순한 예측을 넘어 우리 미래의 청사진을 제시합니다. 자, 이제 AI 혁명의 주요 장면들..
AI가 2030년까지 95%의 코드를 생성한다? 개발자의 역할 변화와 미래 전망 AI가 코드를 대신 작성하는 시대가 온다?마이크로소프트 CTO 케빈 스콧(Kevin Scott)은 2030년까지 프로그래밍 코드의 95%가 AI에 의해 생성될 것이라고 예측했습니다. 하지만 이는 개발자의 역할이 사라진다는 뜻이 아닙니다. 오히려 개발자들은 AI를 활용하여 더 높은 수준의 문제 해결과 시스템 설계에 집중하게 될 것입니다.그렇다면 AI가 개발의 중심이 되면서 프로그래머의 역할은 어떻게 변할까요? 현재 AI 코딩 도구의 한계와 앞으로의 발전 가능성은 무엇일까요? 이 글에서 자세히 살펴보겠습니다.🔍 AI 코딩의 현재와 미래✅ AI가 코드 작성의 95%를 담당한다는 의미스콧은 "AI가 소프트웨어 엔지니어의 일을 대신하는 것이 아니라, 프로그래밍의 추상화 수준을 높이는 역할을 할 것"이라고 설명했..
AI 기반 최적화의 혁신! MIT의 새로운 LLMFP 프레임워크 🚀 AI 기반 최적화의 혁신! MIT의 새로운 LLMFP 프레임워크🔍 복잡한 최적화 문제, AI가 해결할 수 있을까?공급망 관리, 로봇 경로 최적화, 항공 스케줄링 등 현실 세계에는 수많은 복잡한 최적화 문제가 존재합니다. 기업들은 비용 절감과 효율성을 극대화하기 위해 최적의 계획을 세우려 하지만, 고려해야 할 요소가 너무 많아 계산이 어려운 경우가 많습니다.그렇다면, AI가 이 모든 문제를 자동으로 해결해 준다면 어떨까요?MIT 연구진은 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 새로운 **최적화 프레임워크 "LLMFP"**를 개발했습니다. LLMFP는 자연어로 문제를 설명하는 것만으로 최적의 해결책을 자동 도출할 수 있는 혁신적인 기술입니다.이 글에서는 LLMFP가 무엇인지, 기존 최적화 방식과 무엇이 다..
아마존, AI 에이전트 ‘노바 액트’로 차세대 AI 시장 진출! 🧐 AI 에이전트 시장, 이제 아마존까지?아마존이 인공지능(AI) 에이전트 시장에 본격적으로 뛰어들었습니다. 기존에는 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등이 주도하던 시장이었지만, 아마존의 가세로 경쟁이 더욱 치열해질 전망입니다.아마존이 새롭게 선보인 **AI 에이전트 ‘노바 액트(Nova Act)’**는 사용자를 대신해 웹 브라우저에서 정보를 탐색하고, 물건을 구매하며, 양식을 자동으로 작성하는 등 다양한 작업을 수행하는 강력한 AI 도구입니다.이번 기사에서는 노바 액트의 주요 기능, 경쟁력, 개발자용 SDK, 그리고 아마존의 AI 전략까지 하나씩 살펴보겠습니다.🔍 노바 액트(Nova Act)란?노바 액트는 웹 브라우저 기반의 AI 에이전트로, 사용자의 명령을 수행하며 자동화된 작업을 지원합니다.🎯 주요..
대학 교육의 미래, AI와 함께하다: 클로드 포 에듀케이션(Claude for Education) 완벽 분석 1. 대학 교육에 AI가 필요할까?최근 AI 기술이 급격히 발전하면서 교육 분야에서도 인공지능을 활용한 혁신이 주목받고 있습니다. 하지만 여전히 많은 사람들은 궁금해합니다.👉 “AI가 정말 대학 교육을 혁신할 수 있을까?”👉 “학생들의 창의성과 사고력을 길러주는 데 AI가 도움이 될까?”👉 “우리 대학에서도 AI 도입을 고려해야 할까?”이러한 질문에 대한 답을 찾기 위해 인공지능 기업 **앤트로픽(Anthropic)**이 발표한 새로운 AI 교육 솔루션, **클로드 포 에듀케이션(Claude for Education)**을 살펴보겠습니다. 기존 AI 기반 학습 도구와 어떻게 다른지, 그리고 실제 대학에서 어떤 방식으로 활용되는지 깊이 알아보겠습니다.2. 클로드 포 에듀케이션이란?**클로드 포 에듀케..

티스토리툴바