오픈 모델이 이제 '에이전트'까지 넘본다 — GLM-5.2가 의미하는 변화
## '공개된 모델'이 한 단계 올라섰어요 그동안 정말 똑똑한 AI는 클로드나 GPT처럼 회사가 꽁꽁 감춰둔 '폐쇄형' 모델의 몫이라는 인식이 강했어요. 가중치(모델의 두뇌에 해당하는 숫자 덩어리)를 공개하는 **오픈 웨이트 모델**은 '쓸 만하...
코드 스타일 하나로 LLM API 요금이 달라진다 — '토큰 비용'의 진실
## 무슨 이야기냐면요 요즘 코딩할 때 AI한테 도움 받는 분들 정말 많죠. ChatGPT, Claude, Copilot... 그런데 이런 LLM(Large Language Model, 사람 말을 이해하고 글이나 코드를 만들어내는 거대한 AI)을 A...
"Claude 능력을 빼갔다" — 앤트로픽이 알리바바를 겨냥한 '모델 추출' 논란
## 무슨 일이냐면요 AI 회사 앤트로픽(Anthropic, Claude를 만든 곳)이 중국의 알리바바를 겨냥해 **"우리 AI 모델 Claude의 능력을 부적절한 방법으로 빼갔다"**고 주장했다는 보도가 나왔어요. 영어 표현으로 'illicitly...
OpenAI도 직접 칩을 만든다 — 브로드컴과 손잡은 자체 AI 칩의 진짜 의미
## 무슨 일이냐면요 OpenAI가 드디어 **자체 AI 칩**을 공개했어요. 반도체 회사 브로드컴(Broadcom)과 함께 설계한 칩인데요. 지금까지 ChatGPT를 비롯한 OpenAI의 모든 AI는 엔비디아(NVIDIA) GPU 위에서 돌아갔...
테크 뉴스를 읽는 당신,
직접 만들어볼 준비 되셨나요?
17가지 수익 모델 실습 · 144+ 강의 · 자동화 소스코드 제공
성경을 통째로 데이터베이스로? 'CrossCanon'으로 배우는 RAG의 모든 것
## 무슨 일이냐면요 요즘 ChatGPT 같은 AI한테 뭘 물어보면 술술 대답은 잘 하는데, 가끔 그럴듯하게 거짓말을 지어내는 거 경험해보셨죠? 이걸 전문 용어로 '환각(hallucination)'이라고 부르거든요. 모델이 배운 적도 없는 내용을...
AI 탐지기 머릿속 들여다보기: 사람과 AI는 어떻게 갈릴까
Pangram은 AI가 쓴 글을 잡아내는 탐지기로 잘 알려져 있다. 이 글은 최신 모델 3.3.2의 '내부 표현', 즉 모델이 텍스트를 벡터 공간에 어떻게 배치하는지를 시각화해 보여준다. 핵심 인사이트는 두 가지다. 첫째, 사람이 쓴 글과 AI가 생성...
이미지 생성 AI, 대체 뭘 보고 '잘한다'고 할까 — DiffusionBench가 던진 질문
## 평가 기준이 없으면 발전도 없다 요즘 이미지 생성 AI 정말 많죠. Stable Diffusion(스테이블 디퓨전), DALL-E, Midjourney, 그리고 영상까지 만드는 Sora까지. 이 모델들의 핵심 엔진이 바로 **디퓨전(Diff...
AI 평가(eval) 스타트업은 왜 자꾸 실패할까
## AI가 잘하고 있는지, 누가 채점할까 요즘 챗GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)로 서비스를 만드는 회사가 정말 많아졌죠. 그런데 LLM을 실제 제품에 넣어본 분들은 금방 부딪히는 벽이 있어요. '얘가 지금 일을 제대로 하고 있는 건지 어...
[심층분석] 매일 아침, AI가 알아서 주식 리포트를 보내준다면? 'daily_stock_analysis' 완전 분해
## 출근길에 받아보는 'AI 주식 비서'라는 발상 주식을 조금이라도 해본 분이라면 아침 풍경이 비슷할 거예요. 자고 일어나서 미국 시장 마감 확인하고, 내가 가진 종목 뉴스 검색하고, 차트 한번 보고, 오늘은 뭘 사고팔지 머릿속으로 굴려보고… ...
거대 AI 모델을 내 컴퓨터에서? Unsloth로 GLM 로컬 구동하기
## ChatGPT를 내 PC에 가둘 수 있다면 요즘 AI 하면 보통 ChatGPT나 Claude처럼 인터넷 너머 회사 서버에서 돌아가는 서비스를 떠올리잖아요. 그런데 점점 더 많은 개발자들이 **거대 언어 모델(LLM)을 자기 컴퓨터에서 직접 돌리...
오픈AI '데이브레이크' 공개 — GPT-5.5-Cyber, 보안의 판도를 바꾼다
오픈AI가 사이버보안 특화 모델 'GPT-5.5-Cyber'와 이를 활용한 'DayBreak' 프로젝트를 공개했습니다. 핵심은 AI가 코드의 취약점을 스스로 탐지하고, 공격 시나리오를 시뮬레이션하며, 패치까지 제안하는 자동화된 방어 체계를 지향한다는 ...
클로드·GPT 떠나 오픈 모델로 갈아타도 손해 볼 게 별로 없다고요?
## 무슨 이야기냐면요 요즘 개발 현장에서 OpenAI의 GPT나 앤트로픽의 클로드(Claude) 같은 ‘닫힌 모델(closed model)’을 API로 불러다 쓰는 게 거의 표준이 됐잖아요. 그런데 ‘이젠 오픈 모델로 갈아타도 손해 볼 게 별로 없...
„지금의 AI 붐, 사실 1991년 뮌헨에서 싹텄다“ — 슈미트후버의 주장
## 트랜스포머의 뿌리를 거슬러 올라가면 챗GPT가 세상을 뒤집어 놓으면서 트랜스포머(Transformer), 어텐션(attention) 같은 단어가 일상이 됐잖아요. 그런데 AI 분야의 거장 위르겐 슈미트후버(Jürgen Schmidhuber)...
파라미터 6억 개짜리 꼬마 LLM, 파인튜닝하니 질문 분류 척척 — 로컬 모델의 재발견
## 거대 모델만이 정답은 아니더라고요 요즘 LLM이라고 하면 GPT-4나 Claude처럼 어마어마하게 큰 모델을 먼저 떠올리잖아요. 파라미터(모델이 학습하면서 조정하는 일종의 '지식 손잡이' 개수)가 수천억 개씩 되는 녀석들이요. 그런데 이번에...
스위스가 만든 '완전 공개' AI, Apertus — '주권형 AI'가 뭐길래?
## 스위스에서 온 '완전 공개' AI, Apertus 요즘 '오픈소스 AI'라고 하면 메타의 라마(Llama)나 프랑스의 미스트랄(Mistral)을 많이 떠올리실 거예요. 그런데 이 모델들이 정말 완전히 열려 있느냐 하면, 사실 좀 애매하거든요. ...
1991년 뮌헨, 챗GPT의 진짜 뿌리가 된 그해
오늘날 챗GPT와 거대언어모델(LLM) 열풍의 핵심 기술들이 사실 1991년 독일 뮌헨공대 위르겐 슈미트후버 연구실에서 싹텄다는 주장입니다. 그는 1991년을 딥러닝의 '기적의 해'라 부릅니다. 첫째, '빠른 가중치 프로그래머(Fast Weight P...
0.6B 작은 LLM도 파인튜닝하면 분류 작업엔 충분하다
거대 모델만 답이 아니다. 이 글은 Qwen 3:0.6B라는 초경량 로컬 LLM을 직접 파인튜닝해 '질문 분류' 작업에서 만족스러운 성능을 얻은 실험기를 담고 있다. 핵심 인사이트는 분명하다. 질문을 정해진 카테고리로 나누는 식의 좁고 명확한 작업이라...
클로드 구독 끊어도 괜찮은 이유: 오픈 모델로 갈아타기
최근 '오픈 모델로 전환해도 잃을 게 거의 없다'는 주장이 화제다. 핵심은 간단하다. DeepSeek, Qwen, Llama 같은 오픈 웨이트 모델의 성능이 클로드·GPT 같은 폐쇄형 최상위 모델과의 격차를 빠르게 좁혔고, 일상적인 코딩·요약·번역 같...
아이의 끝없는 '왜?'에 지치지 않는 존재 — lcamtuf이 짚은 LLM 시대의 호기심
## '왜요?'가 십만 번 쏟아질 때 혹시 어린아이와 대화해본 적 있다면 알 거예요. '왜요?'가 끝이 없어요. 하늘은 왜 파래요? 빛이 흩어져서. 빛은 왜 흩어져요? 공기 분자에 부딪혀서. 공기는 왜...? 이 무한히 이어지는 질문 사슬을, 중...
데모는 완벽한데 실전은 왜 자꾸 깨질까 — 믿고 쓰는 AI 에이전트 만드는 법
## 데모에서는 천재, 실전에서는 사고뭉치 요즘 AI 에이전트 데모 영상 보면 진짜 멋지잖아요. 명령 한 줄 던지면 알아서 검색하고, 코드 짜고, 메일까지 보내고. 그런데 막상 회사 업무에 붙여보면 이상하게 자꾸 삐끗하거든요. 어제는 잘 되던 게 오...