AI트렌드 & 개발자 이야기
텍스트 없는 생각: 잠재 공간 추론의 부상
생각의 속도를 바꾸는 AI: 왜 지금 '잠재 공간 추론'인가? 최근 OpenAI의 o1 및 DeepSeek-R1과 같이 '생각하는 AI(Reasoning AI)'…
거대 모델 탈피: 다중 에이전트 스웜 AI의 최신 트렌드
서론: 거대 단일 모델의 한계와 스웜 AI의 부상 지난 몇 년간 AI 산업은 단일 파라미터 규모를 극대화한 거대언어모델(LLM) 경쟁에 집중해 왔습니다. 하지만 …
재학습 없는 모델 창조: 진화적 모델 병합의 최신 트렌드
왜 지금 진화적 모델 병합에 주목해야 하는가 초거대 언어 모델(LLM)을 처음부터 학습시키거나 거대한 데이터셋으로 재학습하는 데에는 천문학적인 비용과 막대한 컴퓨…
거대 추론을 소형화하다: 추론 체인 증류와 SRM의 부상
서론: '생각하는 AI'의 대중화를 이끄는 새로운 흐름 최근 AI 분야의 가장 큰 화두는 단연 스스로 생각하고 단계를 나누어 문제를 해결하는 추론형 모델(Reas…
인간 개입 없는 AI 진화: RLAIF와 Self-Rewarding 모델
인간 피드백의 병목을 깨는 AI 자율 정렬의 시대 최근 인공지능 분야에서 가장 큰 화두 중 하나는 모델을 어떻게 인간의 의도와 가치관에 맞게 정렬(Alignmen…
실시간 학습의 파격: Test-Time Training(TTT) AI의 부상
{"title": "실시간 학습의 파격: Test-Time Training(TTT) AI의 부상", "contents": " 왜 지금 Test-Time Train…
모델 재학습 없는 AI 기억 삭제: 기계 언러닝 최신 트렌드
최근 거대언어모델(LLM)과 생성형 AI 기술이 고도화됨에 따라, 기술적 관심사는 단순히 '얼마나 많은 데이터를 학습시키느냐'에서 '학습된 데이터 중 위험하거나 …
에이전트 시대의 AI 보안: 자동화된 레드티밍과 가드레일
1. 왜 지금 AI 보안과 레드티밍에 주목해야 하는가 최근 AI 기술은 단순한 텍스트 생성이나 답변 제공을 넘어, 금융 결제, 시스템 설정 변경, 데이터베이스 접…
AI가 다 해주는데 왜 굳이 코딩을 배워야 할까?
코딩을 배워야 하는 진짜 이유, 논리적 사고와 문제 해결 인공지능이 코드를 짜고 복잡한 프로그램을 순식간에 완성해 주는 시대입니다. 버튼 하나면 원하는 기능이 구…
컴퓨터 유즈 에이전트(CUA): GUI 조작 AI의 혁신
기존의 AI 에이전트는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 연동이 사전 구축된 제한된 환경 내에서만 동작할 수 있었습니다. 하지만 최근 Anthropic의…
딥러닝과 논리의 결합: 신경 기호학적 AI의 부상
1. 서론: 확률적 AI의 한계와 새로운 도약 최근 몇 년간 인공지능 시장은 거대언어모델(LLM)과 딥러닝 패턴 인식 기술을 중심으로 폭발적인 성장을 이뤄냈습니다…
자가회귀를 넘어선 이산 디퓨전 LLM의 부상
다음 토큰 예측의 한계를 깨는 차세대 AI 패러다임 현재 GPT-4, Claude, Llama 등 대부분의 거대언어모델(LLM)은 '자가회귀(Autoregress…