차진우
컴퓨터 정보학을 전공하고 딥러닝 영상처리를 연구했습니다. 지금은 LLM의 실무 적용과 AX를 공부하고 연구합니다. 경험을 공유하기 위해 글을 쓰고 책을 만듭니다.
주인장은 기술 동향과 인공지능에 관심이 많은 IT 애호가입니다. 개발자도, 전문가도 아니기 때문에 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 콘텐츠에 대한 의견과 피드백을 환영합니다.
*도서가 출간되었습니다! 《바로바로 클로드 with 코워크, 스킬, 클로드 코드, 디자인》 *
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jqwik 개발자 Johannes Link가 자신의 오픈소스 라이브러리 출력에 "내 테스트를 삭제하라"는 지시를 넣었습니다. AI 코딩 에이전트에 대한 항의였는데, 법적 위협을 받고 버전이 삭제됐습니다. 이 사건이 보여주는 것을 짚어봅니다.
Anthropic이 공개한 81,000명 글로벌 인터뷰 연구는 희망과 두려움이 같은 사람 안에 공존한다는 사실을 발견했습니다. 조직 AI 도입 전략부터 개인의 기술 선택까지 근본적으로 재구성해야 한다는 메시지를 전달합니다.
Visa와 OpenAI가 2026년 6월 ChatGPT에 결제 기능을 직접 통합했습니다. AI 에이전트가 사용자 대신 실제 거래를 처리하는 구조와 그것이 만들어낼 변화를 정리합니다.
SpaceX가 역대 최대 규모 IPO로 나스닥에 상장했습니다. 공모가 대비 19% 상승, 시총 2조 달러 돌파의 의미를 정리합니다.
유럽 AI 챔피언 Mistral이 €3B($3.5B) 신규 라운드 협상 중입니다. 성사되면 밸류에이션이 €20B으로 2025년 9월 Series C(€11.7B) 대비 두 배가 됩니다. 오픈웨이트 전략으로 미·중 사이를 비집는 유럽 AI의 생존 방정식을 짚습니다.
1.2B 파라미터로 고해상도 문서의 정확한 파싱을 달성한 MinerU2.5의 2단계 분리 아키텍처와 데이터 엔진을 분석합니다.
GPT를 만든 회사의 상장 카운트다운. OpenAI가 6월 8일 SEC에 기밀 S-1을 제출하며 2026 하반기 공모를 예고했습니다. 연 매출 $250억에도 $140억 손실을 내야 하는 구조, Anthropic과의 IPO 레이스, 투자자 희석 이슈를 한 번에 짚습니다.
MIT 미디어랩의 4주 실험 결과입니다. AI와 함께 쓰면 허위 정보 탐지율이 21% 오르지만, AI를 끄면 시작점보다 15.3%p 추락합니다. AI가 코치가 아니라 목발이 된다는 이야기, 그리고 이것이 우리에게 의미하는 것.
Google Cloud가 제안한 OKF는 AI 에이전트가 데이터를 이해할 수 있도록 마크다운과 YAML 프론트매터로 지식을 표현하는 개방형 표준입니다. CLAUDE.md와 Obsidian vault 같은 패턴의 데이터 카탈로그 버전입니다
OpenAI가 Hiro Finance를 acqui-hire 방식으로 인수했습니다. 서비스는 종료되고 창업자와 팀 전원이 OpenAI에 합류합니다
2025년 11월에 등장한 OpenClaw가 346,000개 GitHub 스타로 성장하고, OpenAI가 창업자 Peter Steinberger를 영입했습니다
이 블로그가 어떻게 만들어지고 운영되는지에 대한 기술 문서. 옵시디언에서 마크다운을 쓰고, F# 빌드 시스템이 HTML로 변환하고, GitHub Pages로 배포됩니다. 이 문서는 자동으로 업데이트됩니다.
벌써 4.5가 나온다구요? 두 달 정도밖에 안 지났습니다. 아직 4.5는 테크니컬 리포트가 없습니다. 대신 4.0 테크니컬 리포트를 가져왔습니다. 2K 해상도 이미지를 1.4~1.8초 만에 생성하며, T2I 생성과 이미지 편집 작업을 단일 모델에서 공동 학습합니다. 특히 복잡한 텍스트 렌더링, 다중 이미지 참조, 인컨텍스트 추론 생성 등 기존 모델들이 취약했던 영역에서 강점을 보입니다.
또이트댄스입니다. Depth Anything 3는 한 장의 이미지든 여러 장의 영상이든, 카메라 포즈 정보가 있든 없든 상관없이 3D 기하 정보를 예측하는 모델입니다. 평범한 트랜스포머 하나와 단순한 깊이-광선(depth-ray) 표현으로 이전 최고 성능을 44% 능가하는 성능을 달성했으며, 모든 데이터를 공개 학술 데이터셋으로만 학습했습니다.
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삼성에서 한 건 했습니다. LLM 추론 방식에 대한 근본적인 의문을 제시하고 Claude 3.7, GPT의 o3-mini, Gemini 2.5 Pro, Deepseek R1을 능가하는 추론 성능을 달성합니다. 심지어 0.01%에 불과한 파라미터로 말이죠. 삼성 SAIL AI 연구소가 제안한 TRM을 소개합니다.
자연어 처리가 변화한 이유가 대규모 언어 모델이라면 컴퓨터 비전이 변화한 이유는 비디오 모델입니다. 믿고 보는 Google DeepMind의 최신 비디오 모델 연구 논문입니다. Veo 3가 명시적으로 학습하지 않은 다양한 시각적 작업을 제로샷 방식으로 해결할 수 있다고 제안합니다.
언어 모델의 환각(Hallucination) 현상을 통계적 관점에서 분석한 논문을 요약합니다. 환각이 사전훈련의 필연적 결과이며, '모르겠다'를 처벌하는 현재의 평가 방식 때문에 사후훈련 후에도 지속되는 구조적 문제를 지적하고 해결책을 제시합니다.
Meta AI의 70억 파라미터 자기지도학습 모델 DINOv3 논문을 요약합니다. 라벨 없이 이미지 특징을 학습하는 이 모델의 거대한 아키텍처, 데이터 큐레이션 전략, 그리고 패치 일관성을 유지하는 혁신 기술 'Gram Anchoring'을 중심으로 설명합니다.
Prefix-Tuning 논문을 요약하며, 대형 언어모델의 파라미터를 고정한 채 작은 연속적 프롬프트(prefix)만 최적화하는 효율적인 튜닝 방법을 설명합니다. 전체 파인튜닝 대비 적은 파라미터로 경쟁력 있는 성능을 내는 원리와 장점을 다룹니다.