【문과 합격자의 도해】 G검정 「GAN (Generative Adversarial Network: 적대적 생성 네트워크)」 완전 공략｜원리부터

G검정 합격을 위한 GAN(Generative Adversarial Network)의 핵심 원리와 파생 모델을 정리한 가이드입니다. 생성기와 식별기의 경쟁 원리를 위조지폐범과 감정사의 비유로 쉽게 설명하며, 주요 파생 모델들의 특징을 요약합니다.

【토픽 확인】Gemini Omni Flash 발표 ― 영상 생성과 대화형 영상 편집으로 무엇이 변할 것인가

Google I/O 2026에서 발표된 Gemini Omni Flash는 텍i스트, 이미지, 영상, 음성을 통합 처리하는 네이티브 멀티모달 모델입니다. 단순 영상 생성을 넘어 대화를 통해 영상의 맥락과 캐릭터 일관성을 유지하며 편집할 수 있는 혁신적인 기능을 제공합니다.

OpenAI가 80년 동안 미해결 상태였던 수학 난제인 '단위 거리 문제'를 해결했다고 발표했습니다. 과거 GPT-5의 수학 성과에 회의적이었던 수학자들조차 이번 성과에 대해서는 AI의 수학적 마일스톤이라며 지지를 보내고 있습니다.

Anthropic이 모델의 정렬(Alignment), 해석 가능성(Interpretability), 에이전트 성능 및 과학적 활용 능력을 다룬 최신 연구 성과를 공개했습니다. 특히 에이전트의 미스얼라이먼트 방지와 내부 수치 벡터를 텍스트로 번역하는 자기 인코더 기술이 핵심입니다.

【격진】 Karpathy가 "AI 에이전트는 슬롭(Slop)이다"라고 말한 4일 후 Anthropic에 입사한 진짜 이유

Andrej Karpathy가 Anthropic에 합류하며 '재귀적 자기 개선(Recursive Self-Improvement)'을 통한 차세대 모델 개발에 나섭니다. 그는 기존의 Vibe Coding을 넘어 AI가 스스로를 개량하는 Agentic Engineering 시대를 선언했습니다.

OpenAI의 범용 추론 모델이 수학적 난제인 단위 거리 문제에서 새로운 구성을 찾아내며 연구 파트너로서의 가능성을 입증했습니다. AI는 단순 답변을 넘어 연구 방향을 제안하고 복잡한 학문적 연결고리를 찾는 단계로 진화하고 있습니다.

프론티어 모델의 독점적 지위가 스몰 모델의 성능 향상과 추론 비용의 급격한 하락으로 인해 위협받고 있습니다. 경작업을 수행하는 작은 모델들의 효율성이 높아짐에 따라, 모든 작업에 거대 모델을 사용하는 경제적 합리성이 낮아지는 '프론티어 모델 포위망' 현상이 나타나고 있습니다.

AI의 「탐색 공간」을 외부에서 변경한다 —— 사고 지원 프로토콜 KIS의 설계 사상과 실험 결과

KIS(Knowledge Innovation System)는 LLM이 기존 패턴에 수렴하려는 성질을 극복하고, 탐색 공간을 외부에서 확장하도록 설계된 프로토콜 아키텍처입니다. Claude, ChatGPT, Gemini 등을 대상으로 한 실험을 통해 사고의 정체 구간을 벗어나 재도약하는 패턴을 정량적으로 확인하였으며, 삼기저 이론을 바탕으로 안정적인 탐색을 지원합니다.

BCH 부호와 Goppa 부호의 구조적 차이와 성능 결정 요인을 비교 분석합니다. BCH 부호는 설계 거리와 cyclotomic coset을 통해 차원을 비교적 쉽게 파악할 수 있는 반면, Goppa 부호는 support와 Goppa polynomial에 의해 결정되어 구조가 더 복잡합니다.

GeoGuessr 게임을 통해 생성형 AI의 이미지 이해 능력을 테스트하고, 멀티모달 LLM이 이미지를 처리하는 메커니즘을 탐구합니다. AI가 Vision Encoder와 Vision Transformer(ViT)를 통해 이미지의 특징을 추출하여 장소를 추측하는 과정을 분석합니다.

【문과 합격자가 정리】 G検定 「머신러닝 알고리즘」 공략｜지도 학습 · 비지도 학습의 차이와 대표 수법을 한 번에 이해

G検定(G검정) 합격을 목표로 하는 학습자를 위해 머신러닝 알고리즘의 핵심 개념을 정리한 가이드입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 차이점을 직관적인 비유로 설명하며, 특히 시험에 자주 출제되는 지도 학습 내 회귀와 분류 알고리즘의 특징을 다룹니다.

SubQ사가 세계 최초로 완전 서브쿼드라틱(Subquadratic) 아키텍처를 채택한 LLM인 'SubQ 1M-Preview'를 출시했습니다. 이 모델은 기존 Transformer의 O(n²) 계산량 문제를 SSA(Subquadratic Sparse Attention) 기술을 통해 O(n)으로 해결하여, 12M 컨텍스트 처리와 압도적인 속도 향상을 실현했습니다.

논리 프로그래밍은 죽지 않았다 ── 제5세대 컴퓨터에서 LLM + MCP Solver로

1980년대 일본의 '제5세대 컴퓨터' 프로젝트가 지향했던 논리 프로그래밍의 꿈이 현대의 LLM, MCP, 그리고 제약 솔버(Constraint Solver)의 결합을 통해 새로운 형태로 재림하고 있습니다. 본 기사는 프로그래밍 패러다임의 역사적 흐름을 짚으며, 2025년 발표된 MCP Solver 연구를 통해 과거의 논리/제약 프로그래밍 기술이 현대 AI 에이전트 기술과 어떻게 통합되는지 분석합니다.

무라카미 무네타카를 테마로 AI의 할루시네이션(Hallucination) 내성에 대해 생각하기

할루시네이션 억제를 위한 LLM의 안전화 조치가 오히려 데이터의 이상치(Outlier)를 억제하여 예측의 창의성을 저해할 수 있다는 문제를 제기합니다. 무라카미 무네타카와 같은 고분산형 사례를 통해, 지나친 안전화가 평균으로의 수렴을 유도하여 스포츠나 투자처럼 이상치가 중요한 영역에서 한계를 가질 수 있음을 분석합니다.

재택근무에 최적화된 AI 에이전트 ZenAI 활용 가이드

ZenAI는 대화형 인터페이스를 통해 일상적인 업무 루틴을 자동화하는 AI 에이전트입니다. 전문적인 '스킬(Skill) 모듈'을 활용하여 메일 처리, 데이터 분석, 문서 작성, 일정 관리 등의 작업을 직렬로 연결해 복합적인 워크플로우를 수행할 수 있습니다.

Anthropic이 출시한 첫 공식 인증 자격인 Claude Certified Architect – Foundations (CCA-F) 시험의 핵심 내용과 효율적인 학습 로드맵을 소개합니다. 이 시험은 단순 지식 측정을 넘어 에이전트 설계, MCP, Claude Code 활용 등 실무 시나리오 기반의 설계 능력을 검증합니다.