Insights

집계 기준 2026. 11. 3. PM 10:30 UTC

【문과 합격자가 스토리로 해설】 G검정 「탐색·추론·지식 표현」 입문｜오래된 AI 암기가 쏙쏙 들어온다

G검정 합격자의 경험을 바탕으로 고전적 AI 기술인 탐색, 추론, 지식 표현의 개념을 스토리텔링 형식으로 설명합니다. 제1차 및 제2차 AI 붐의 핵심 기술과 주요 한계점들을 정리하여 입문자의 이해를 돕습니다.

도해와 최소 사례로 직관적으로 이해하는 Self-attention, Cross-attention, Multi-head Attention

Attention 메커니즘의 핵심인 Self-attention, Cross-attention, Multi-head Attention의 개념을 도해와 사례를 통해 설명합니다. NLP와 시계열 처리 태스크에서 각 메커니즘이 문맥 정보를 어떻게 추출하고 표현을 갱신하는지 다룹니다.

Gemma4에서 요일이 어긋나는 현상에 대해 조금 더 깊이 파헤쳐 보았다

로컬 LLM인 Gemma4를 대상으로 2026년 날짜별 요일 답변 정확도를 테스트한 결과, 약 52%의 정답률을 보였습니다. 요일이 어긋나는 패턴과 요일이 아닌 답변을 출력하는 현상 등 모델의 논리적 한계를 분석했습니다.

AI의 주인공은 두 번 교체되었다 ── 기호주의와 커넥셔니즘의 70년

기호주의와 커넥셔니즘이라는 두 가지 핵심 패러다임이 AI 역사 속에서 어떻게 주도권을 다투며 교체되어 왔는지 탐구합니다. 프로그래밍 언어의 변천사와 연계하여 AI의 사고방식과 구조적 흐름을 분석합니다.

Qwopus v2를 사용하면 Qwen보다 효율적으로 작업을 진행할 수 있을까? 【로컬 LLM 벤치마크】

Qwen3.6을 기반으로 파인튜닝된 Qwopus와 Pi(reasoning/tune) 모델의 성능 및 효율성을 비교 분석한 벤치마크 결과입니다. Claude의 추론 능력을 증류한 Qwopus와 코딩 작업 데이터를 학습한 Pi 모델의 품질 및 작업 속도 차이를 검증합니다.

Flow Matching 및 생성 모델의 원리를 직관적으로 설명하는 학습 노트입니다. 데이터 분포를 학습하여 난수로부터 새로운 데이터를 생성하는 과정을 수학적 수식과 직관적 개념을 병행하여 다룹니다.

Anthropic 모델의 성능을 사용자 모르게 의도적으로 약화시킨다는 신뢰성 논란과 Google의 새로운 오픈 모델 DiffusionGemma의 등장을 다룹니다. 특히 모델의 '사일런트(silent)한 성능 저하'가 연구의 재현성과 산업적 신뢰를 해칠 수 있다는 비판이 핵심입니다.

제4장: 최신 추론형 AI의 진화와 변하지 않는 현실: Reasoning 모델의 뇌내 리뷰와 구조적 한계

최신 추론형(Reasoning) AI 모델이 기존 LLM의 한계를 극복하기 위해 채택한 내부 메커니즘의 변화를 다룹니다. 모델이 답변을 내뱉기 전 스스로 로직을 검증하고 리뷰하는 '사고 시간'을 갖는 구조적 진화를 설명합니다.

“닮지 않았는데, 빼앗고 있다?” 생성 AI의 도용 문제는 이제 “복사·붙여넣기 탐지”로는 따라갈 수 없다

생성 AI의 저작권 논쟁을 '학습'과 '도용'의 이분법을 넘어, 창작적 기원의 구조적 수탈이라는 관점에서 분석한 논문을 소개합니다. 단순한 표면적 유사성을 넘어 특정인의 아이덴티티가 생성 능력으로 변환되어 시장을 대체하는 문제를 다룹니다.

Gemma 4가 완전 무료로 상업적 이용이 가능한 이유 —— Google의 오픈 전략 해설

Google이 발표한 새로운 오픈 소스 AI 모델 Gemma 4에 대한 해설입니다. Apache 2.0 라이선스를 채택하여 상업적 이용이 완전히 자유로우며, 스마트폰부터 클라우드까지 다양한 환경에 최적화된 4종의 모델 라인업을 제공합니다.

컨텍스트는 길수록 똑똑하다는 것은 거짓말. 토큰을 늘릴수록 AI는 퇴화한다는 것을 실측했다

컨텍스트 윈도우가 커지더라도 무관한 정보(노이즈)가 포함되면 LLM의 정답률이 저하되는 'context rot' 현상을 실측 분석합니다. 정보의 총량보다 정보의 관련도가 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소임을 강조합니다.

【실측】7GB 로컬 AI에 경시 수학과 내 코드, 청구서를 먹여보았다 ―― Gemma 4 E4B QAT가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것

Google의 소형 모델인 Gemma 4 E4B QAT를 Apple M5 환경에서 실측 테스트한 결과입니다. 7GB 규모임에도 불구하고 경시 수학, 코드 분석, 청구서 검토 등 복잡한 태스크에서 뛰어난 추론 성능을 보여주었습니다.

AI는 보안 리스크를 정말로 증가시켰는가?

AI 시대에 보안 취약점(CVE) 공개 건수가 급증함에 따라 보안 리스크도 비례하여 증가하는지 분석했습니다. 30개월간의 OSS 패키지 데이터를 조사한 결과, 취약성 공개는 크게 늘었으나 실제 피해 규모는 그만큼 폭증하지 않았음을 확인했습니다.

GPU의 85%가 대기 시간이었다! MIT의 새로운 수법으로 RL 훈련이 최대 3배 가속화

MIT 연구진이 강화학습(RL) 과정에서 발생하는 GPU 유휴 시간 문제를 해결하는 새로운 기법을 발표했습니다. 답변 길이에 따른 병목 현상을 극복하여 RL 훈련 속도를 최대 3배까지 가속화할 수 있습니다.

Midnight AI Groove - GLM-5.2 등장, 오픈 모델 최전선, 그리고 2026년 AI 개발 지도

Z.ai가 강력한 성능의 오픈 웨이트 모델인 GLM-5.2를 공개했습니다. 744B MoE 구조와 1M 토큰의 긴 문맥을 지원하며, 코딩 및 에이전트 작업에서 최첨단 폐쇄형 모델을 상회하는 벤치마크 성능을 보여줍니다.

【문과 합격자 도해】 G검정 「오차 역전파법·경사 소실 문제」 공략｜뉴럴 네트워크가 학습하는 메커니즘을 한 번에 이해

뉴럴 네트워크의 핵심 학습 메커니즘인 순전파, 오차 역전파법, 경사 소실 문제를 비전공자도 이해하기 쉽게 설명합니다. 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 업데이트하는 과정을 학습의 관점에서 도해합니다.

【실측】1.74GB 소형 모델에 나의 비공개 코드를 읽혀보았다 ―― VibeThinker-3B가 할 수 있는 것과 없는 것

Sina Weibo에서 공개한 VibeThinker-3B 모델의 성능을 실측한 리뷰입니다. 3B 규모의 소형 모델임에도 수학과 코드 추론 영역에서 압도적인 벤치마크 성능을 보여주며, 특정 태스크에 특화된 모델의 강력함을 입증합니다.

Google DeepMind Aletheia가 수학을 증명! IMO 90% 이상 돌파의 메커니즘을 철저히 해설

Google DeepMind가 개발한 수학 특화 에이전트 시스템 Aletheia를 소개합니다. Gemini 3 Deep Think를 기반으로 하며, IMO 수준의 문제를 90% 이상의 정확도로 해결하고 자연어로 증명을 작성하는 것이 특징입니다.

오픈 웨이트 GLM-5.2, 코딩에서 GPT-5.5를 일부 능가

Z.ai가 공개한 오픈 웨이트 모델 GLM-5.2는 IndexShare 메커니즘을 통해 1M 토큰의 장문맥을 효율적으로 처리합니다. SWE-bench Pro 등 코딩 벤치마크에서 GPT-5.5를 상회하는 성능을 보이며, 프론티어 모델에 육박하는 오픈 웨이트 모델로 평가받습니다.