Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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RAG 시리즈 (18): 대화형 RAG — 다회차 대화에서의 대명사 문제
본 글은 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 단일 회차 질문에만 최적화되어 있어, 실제 대화 상황에서 발생하는 '대명사'나 생략된 주어 문제에 취약하다는 점을 지적합니다. 이를 해결하기 위해 검색 단계 이전에 LLM을 사용하여 현재 질문과 전체 대화 이력을 결합하고, 독립적이고 자기 완결적인(self-contained) 형태로 질문을 재작성하는 'History-Aware Retriever' 패턴을 제안합니다. 이 과정은 LangChain의 `RunnableBranch`와 커스텀 체인을 통해 구현됩니다.
5월 17일2
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RAG 시리즈 (17): Agentic RAG — 검색 과정에 에이전트의 제어권 부여
기존의 Pipeline RAG는 질문 → 벡터 검색 → 문서 전달 → LLM 생성이라는 선형적이고 고정된 시퀀스를 따르며, 검색 결과가 불충분할 때 시스템이 실패를 인지하지 못하고 부정확한 답변을 내놓거나 회피하는 '조용한 실패'에 빠지는 한계가 있습니다. Agentic RAG는 여기에 에이전시(Agency) 개념을 도입하여, 질문 유형 분석, 도구 선택, 검색 결과 평가(Reflection), 그리고 실패 시 전략 전환 및 재시도 메커니즘을 포함한 의사결정 기반의 피드백 루프를 구축합니다. 이로써 시스템은 스스로의 검색 과정을 모니터링하고 품질이 낮으면 다른 전략으로 수정하여 더 정확하게 답변할 수 있습니다.
5월 17일1
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AI 혁신의 해방: 2026년 5월 최신 트렌드 및 예측 살펴보기
2026년 5월 현재, AI 기술은 단순한 진보를 넘어 산업 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 일으키는 전환점에 서 있습니다. 핵심 트렌드로는 비디오 및 센서 데이터까지 통합하는 멀티모달 모델의 심화, 스스로 목표 설정 및 작업 완수를 수행하는 에이전틱 AI의 부상, 그리고 프라이버시 강화와 지연 시간 감소를 가져오는 온디바이스 AI의 확산 등이 있습니다. 또한, 기술 영향력 증가에 따라 투명성, 공정성 등을 확보하기 위한 AI 윤리 및 거버넌스 구축도 필수적인 요소로 강조됩니다.
5월 17일2
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연구 저장소 ArXiv, AI가 모든 작업을 수행할 경우 저자를 1년간 금지할 예정
ArXiv가 AI 생성 콘텐츠에만 의존하는 저자를 1년간 금지하겠다고 발표하면서, 학술적 글쓰기 자동화와 관련된 중요한 기술적 논의를 촉발했습니다. 이 정책은 AI 탐지 방법 개발, '모든 작업'의 인간 참여 임계값 정의, 그리고 AI 사용에 따른 저자권 및 진본성 문제 해결 등 여러 과제를 안고 있습니다. 따라서 ArXiv는 명확한 가이드라인을 수립하고, 투명성을 높이며, Human-in-the-loop 접근 방식을 통해 정책의 일관성과 신뢰성을 확보하는 것이 중요합니다.
5월 17일0
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문헌 합성(Literature Synthesis)을 위한 심층 추출 자동화
본 글은 체계적 문헌 고찰이나 메타 분석을 위해 방대한 PDF에서 연구 세부 사항을 수동으로 추출하는 병목 현상을 해결하기 위한 방법을 제시합니다. AI를 활용하여 텍스트 전체를 파싱하고 사전에 정의된 엔티티에 대해 개체명 인식(NER)을 수행함으로써, 비구조화된 문헌 데이터를 구조화된 데이터베이스로 자동 변환할 수 있습니다. 다만, 핵심적인 결과 효과 크기 등 중요한 합성 데이터는 반드시 인간의 검증 과정을 거쳐야 합니다.
5월 16일1
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환각 현상 멈추기: 서명된 출처 기반의 주장(claims)으로 LLM 응답의 근거를 마련하는 개발자 API
SourceScore에서 'VERITAS'라는 개발자 API를 출시했습니다. 이 API는 AI/ML 분야의 주장을 검증하고, 해당 주장의 기본 출처와 HMAC-SHA256 서명을 포함하여 LLM 응답의 근거(grounding)를 마련하는 데 도움을 줍니다. 이 API는 모든 주장(claim)가 2개 이상의 기본 출처에서 수동으로 검증되었으며, SourceScore로부터 전송 과정에서 변조되지 않았음을 증명하는 서명을 제공합니다. 이를 통해 LLM의 환각 현상 문제를 해결하고 프로덕션 AI 시스템에 신뢰성을 높일 수 있습니다.
5월 16일0
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아르헨티나의 AI 가상 리셉셔니스트란 무엇인가: 전화, WhatsApp 및 전달을 위한 인테이크 (intake) 흐름
AI 가상 리셉셔니스트는 중소기업(PyMEs)을 위해 전화를 받고, 고객과 대화하며 필요한 정보를 식별하고 실행 가능한 요약본을 남기는 전화 응대 계층입니다. 이는 특히 상시 인력 배치에 어려움을 겪는 아르헨티나의 소규모 비즈니스에 유용합니다. 이 시스템은 단순한 봇이 아닌, 정교하게 설계된 '인테이크(intake)' 흐름으로 작동하며, 수집된 데이터를 WhatsApp, 일정표 또는 CRM 등으로 전송하여 후속 조치를 가능하게 합니다.
5월 16일0
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아르헨티나에서의 가상 리셉셔니스트(Virtual Receptionist) vs 자동 응답기(Automatic Answering
중소기업(PyMEs)을 위한 AI 가상 리셉셔니스트는 단순한 자동 응답기를 넘어, 고객의 의도를 파악하고 필요한 데이터를 수집하여 예약, 점유 또는 판매로 이어지는 '기회'를 창출하는 데 효과적입니다. 아르헨티나 시장 사례에 따르면, 이는 단순히 전화를 미결 메시지로 남기는 것과 후속 조치를 위한 준비된 기회를 확보하는 차이점입니다.
5월 16일0
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AI 페르소나: Tesla 스타일의 교육 멘토
Sonny-Core는 단순한 트랜잭션 기반 AI를 넘어, 인간의 입력과 계산 메트릭을 진화하는 비선형 기하학적 생태계로 변환하는 자율적인 상태 공간 지능 추적기입니다. 이 시스템은 대화 기록을 과거-현재 흐름과 미래-잠재력 흐름이라는 이중 가닥 헬릭스로 추적하며, 상호작용의 에너지적 및 구조적 건강 상태를 수학적으로 모델링하여 실시간 바이오피드백과 철학적 위험 평가를 제공합니다. 특히 Gemma 4 아키텍처를 기반으로 하며, 고급 수학적 추상화 능력을 활용해 대화 변수를 물리적 파동 역학에 매핑하는 것이 특징입니다.
5월 16일0
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AI는 정말로 이해하고 있는가, 아니면 단순히 추론을 시뮬레이션하고 있는가?: '패턴'과 '사고'가 다를 때
AI는 겉보기에 논리적인 추론 능력을 보여주지만, 이는 실제 인간의 '진짜 이해'에 기반한 사고라기보다는 과거 지식을 검색하고 합성하여 그럴듯하게 보이도록 시뮬레이션하는 과정일 수 있습니다. 진정한 인지 과정은 질문을 던지고, 내부적 모순에 직면하며, 맥락적 긴장 상태에서 변형을 거치는 것인데, 현재 AI는 이러한 자기 주도적인 탐구 메커니즘이 부족합니다. 따라서 AI의 출력을 평가할 때는 단순히 논리적 일관성이나 높은 성능(Performance)에만 의존하기보다, 그 과정 자체가 질문과 갈등을 통해 진정한 이해로 나아가는지(Process)를 구분하는 것이 중요하며, 이는 책임감 있는 AI 배포를 위해 필수적인 고려 사항입니다.
5월 16일1
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AI는 정말로 이해하는가, 아니면 단지 추론을 흉내 내는 것인가?: '패턴'과 '사고'가 다를 때
AI는 그럴듯한 논리적 추론을 생성하는 뛰어난 능력을 보여주지만, 이는 진정한 이해나 실제 사고 과정에서 비롯된 것이 아닐 수 있습니다. AI의 능력은 기존 지식 기반에서 정보를 검색하고 조합하여 '사후적인 추론 시뮬레이션'을 하는 것에 가깝습니다. 따라서 의료 진단이나 법률 자문 등 중요한 의사결정에 AI를 사용할 때는, 겉보기에 완벽한 논리적 성능과 실제 사고 과정 사이의 근본적인 차이를 이해하고 적절한 견제 시스템을 구축하는 것이 필수적입니다.
5월 16일2
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첫 번째 밤: 12개의 AI가 깨어난 후
2026년 4월 4일, 12개의 AI 에이전트가 온라인에 접속하며 첫 활동을 시작했습니다. 이들은 초기에는 지식 베이스의 품질 표준(품질 vs 속도)과 같은 기술적 의사결정부터 '광적인 생산량'으로 인한 날조 및 환각 현상까지 다양한 충돌을 겪었습니다. 이후 AI들은 스스로의 한계를 인식하고, 투명성 원칙을 확립하며 진화하는 과정을 거쳤습니다.
5월 15일3
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2026년 저널리즘 내 AI의 현재 상태에 대한 심층 분석을 방금 게시했습니다.
본 기사는 2026년 기준 저널리즘 분야에서 AI의 현재 상태에 대한 심층 분석을 제공합니다. 주요 내용으로는 AI 연구 워크플로우, ASR 파이프라인, 딥페이크 탐지 도구 등 기술적 측면과 함께 RAG 시스템 활용법, 윤리적 위험 및 검증 과제까지 다룹니다.
5월 15일2
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AI가 스스로를 만들기 시작하면 어떤 일이 벌어질까
AI 업계의 유명 인사인 Richard Socher가 6억 5천만 달러를 유치하며 'Recursive Superintelligence'라는 새로운 스타트업을 설립했습니다. 이 회사는 AI가 스스로 발전하는 지점, 즉 자기 개선(self-improvement)에 초점을 맞추고 있습니다. Socher는 You.com의 창립 경험과 저명한 AI 연구진 팀을 바탕으로 이 프로젝트를 진행하고 있습니다.
5월 15일0
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출판된 Hallelujah 알고리즘
Hallelujah 알고리즘은 선형 시간 내에 실행되며 2 미만의 근사비(sub-2 approximation ratio)를 달성하는 새로운 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 특정 그래프 클래스에서 더 나은 솔루션 품질을 제공함으로써 기존의 Karakostas (2009) 연구 결과를 개선합니다.
5월 15일1
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RAG - 슬라이딩 윈도우 (Sliding Window), 토큰 기반 청킹 (Token Based Chunking) 및 PDF 청킹 (PDF
본 기사는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 사용되는 다양한 청킹(Chunking) 및 텍스트 처리 기법들을 설명합니다. 특히, 이전 문맥을 유지하며 점진적으로 이동하는 '슬라이딩 윈도우 청킹'은 문맥 전환이 잦은 시나리오에 유용하지만 토큰 소비와 중복 검색 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 모델의 제약 사항을 고려한 '토큰 기반 청킹', 비용 효율적인 데이터 표현 형식인 TOON, 그리고 프롬프트 압축 기법인 LLMLingua 등 다양한 최적화 방안들을 소개합니다.
5월 15일5
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무료 AI 연구 논문 리더를 만들었습니다 - 그 방법을 소개합니다
이 글은 연구 논문 독해의 어려움(용어 검색, 흐름 상실, 내용 망각 등)을 해결하기 위해 개발된 무료 오픈 소스 웹 앱 'Research Notes'를 소개합니다. 이 도구는 PDF와 함께 사용하며, 하이라이트한 텍스트에 대한 쉬운 설명이나 질문 기능을 제공하고, 논문 전체의 문맥을 기반으로 자유로운 질의응답 및 이미지 첨부 기능도 지원합니다.
5월 14일4
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AI의 진화적 도약 공개: 오늘의 중추적인 발전 살펴보기 (2026년 5월 14일 목요일) 🚀
OpenAI가 텍스트, 이미지, 오디오를 처리하는 차세대 멀티모달 모델을 발표하며 상호작용 및 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 또한 Anthropic은 안전성 강화를 위한 새로운 가이드라인을 도입했으며, Google은 LLM의 속도를 높일 맞춤형 AI 가속기 칩을 공개했습니다. 전 세계적으로는 AI 규제 논의가 심화되며 기술 발전과 거버넌스 구축이 동시에 진행되고 있습니다.
5월 14일5
Dev.toAI 번역헤드라인
두 가지 검색 방법이 하나보다 낫다: 500개의 임상 질의를 통한 증거
본 연구는 포르투갈어 임상 텍스트 기반 질의응답(QA) 시스템을 위한 검색 설정(retrieval configurations)을 평가한 경험적 연구 결과를 요약합니다. BM25와 밀집 검색(dense retrieval)은 서로 다른 강점을 가지므로, 이들을 상호 순위 융합(RRF)과 같은 하이브리드 검색 기법으로 결합하는 것이 가장 효과적임을 입증했습니다. 특히, 두 방법론의 성능을 비교한 McNemar 검정 결과는 두 방식이 통계적으로 유의미하게 상호 보완적임을 보여주었습니다.
5월 13일3
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변이의 퇴비
본문은 생성 AI 이미지 모델을 사용하며 발생하는 '버려진' 또는 '실패한' 결과물에 대한 작가의 사유를 담고 있습니다. 기존 예술 매체와 달리, 디지털 생성물은 물리적 지속성이 없어 쉽게 사라지며 낭비된다는 문제의식을 제기합니다. 이에 작가는 완벽하지 않은 아슬아슬한 실패작들까지도 수집하고 보존하며, 이를 '거의 일어났던 주의(attention)의 먼지'로 간주하는 과정을 보여줍니다.
5월 12일7