AI 에이전트 벤치마크의 붕괴: 점수는 100%인데 현실에선 왜 무너질까
치솟은 AI 에이전트 벤치마크 점수의 이면 — 버클리의 8개 벤치마크 익스플로잇, OpenAI의 SWE-bench 폐기, pass@1의 한계를 근거로 점수를 깎아 읽는 법을 짚는다. Read more »
AI 트렌드, 생성형 AI, LLM 관련
치솟은 AI 에이전트 벤치마크 점수의 이면 — 버클리의 8개 벤치마크 익스플로잇, OpenAI의 SWE-bench 폐기, pass@1의 한계를 근거로 점수를 깎아 읽는 법을 짚는다. Read more »
거대 AI 모델이 수천억 파라미터를 갖고도 빠르게 답하는 비결, 전문가 혼합(MoE)을 라우터·활성 파라미터·메모리 한계와 실제 모델 사례까지 차근차근 풀어봅니다. Read more »
프런티어 모델 훈련 비용은 매년 2.4배 뛰어 2027년 10억 달러를 향하지만, 같은 성능을 쓰는 추론 비용은 3년 만에 1000배 무너졌다. Epoch·arXiv·a16z 1차 데이터로 본 AI 컴퓨트 경제의 대분기. Read more »
답을 내기 전에 중간 추론 과정을 거치는 추론 모델의 작동 원리를, 사고의 사슬 개념부터 OpenAI o1과 딥시크 R1의 등장, 그리고 비용·지연이라는 현실적 한계까지 차근차근 풀어 정리했습니다. Read more »
OpenAI가 6월 4일 공개한 ‘드리밍 V3’는 저장 목록 대신 백그라운드 종합으로 대화를 스스로 기억하고, 시간이 지나면 정보를 자동 갱신합니다. 사실 회상은 82.8%, 메모리 용량은 2배로 늘었지만 삭제·보관을 둘러싼 프라이버시 쟁점도 함께 떠올랐습니다. Read more »
소형 언어 모델(SLM)은 1~7B 파라미터로 스마트폰에서 오프라인 실행되는 경량 AI다. 증류·가지치기·양자화로 압축해 클라우드 비용을 최대 90% 줄이고, Phi·젬마·라마 3.2가 대형 모델에 근접한 성능을 낸다. Read more »
소프트뱅크가 프랑스에 최대 750억 유로를 투자해 5GW AI 데이터센터를 짓습니다. 1단계 3.1GW는 2031년 완공 예정이며, 손정의의 오하이오·스타게이트로 이어지는 글로벌 컴퓨트 전쟁의 유럽 전선을 짚어봅니다. Read more »
RAG는 LLM이 답하기 전 외부 문서를 검색해 근거로 삼는 기술이다. 검색·증강·생성 3단계와 벡터DB·임베딩 원리, 파인튜닝과의 차이, 2026년 에이전틱 RAG·GraphRAG 흐름까지 핵심을 정리했다. Read more »
DeepSeek V4 프리뷰가 2026년 4월 24일 공개되면서, V4-Pro는 출력 토큰 100만 개당 $3.48로 Claude Opus 4.6의 $25 대비 7배 저렴한 가격을 제시했습니다. LiveCodeBench 93.5%와 Codeforces 3,206으로 코딩 벤치마크에서 프론티어 모델을 제쳤고, 1M 토큰 컨텍스트에서 KV 캐시를 V3.2 대비 10%만 사용합니다. 같은 주 Tencent·Alibaba가 $20B 밸류에이션 투자 논의를 열었고, DeepSeek은 스스로 GPT-5.4·Gemini 3.1 Pro와 3~6개월 격차를 인정했습니다. Read more »
Mira Murati가 이끄는 $12B 밸류 AI 스타트업 Thinking Machines Lab이 2026년 4월 22일 Google Cloud Next 2026에서 수십억 달러(single-digit billions) 규모 AI 인프라 계약을 체결했습니다. Google Cloud는 Nvidia의 최신 GB300 기반 A4X Max 가상머신과 Kubernetes Engine, Spanner 데이터베이스를 번들로 제공하며, 이는 Thinking Machines 사상 첫 클라우드 프로바이더 계약입니다. 3월 10일 NVIDIA와 맺은 1기가와트 Vera Rubin 공급 계약이 2027년 초 발효되기까지의 공백을 메우는 교두보이기도 합니다. Read more »