Grok Bot이 좋은 이유: 인프라형 에이전트 자동화의 장점
Grok Bot은 X의 원격 인프라에서 컴퓨터 사용과 에이전트 자동화를 실행하는 서비스다.
AI·LLM
Claude가 이제 코드에도 워터마크를 남긴다
AI가 만든 텍스트와 코드를 인간이 쓴 것과 구별하기 어려워지면서 콘텐츠 신뢰 문제가 커지고 있다.
장시간 AI 에이전트의 기억을 지키는 메모리 하네스 설계
장기 실행 에이전트는 컨텍스트 부패로 자기모순과 중복 작업을 일으키므로 외부 메모리 제어 루프가 필요하다.
LLM 지식 베이스 만들기: 흩어진 생각을 연결된 위키와 시각화로 바꾸는 실용 가이드
LLM 지식 베이스의 출발점은 정리된 문서가 아니라 순간의 생각을 최대한 많이 남기는 raw Markdown 폴더다.
한국의 골든타임, AI 시대를 이끄는 전략 — Jensen Huang
한국은 반도체와 산업 사업이 동시에 호황을 맞아 AI 인프라 확장의 핵심 파트너가 된다.
남들이 믿기 전의 진실에 투자하라 — 알렉산더 왕의 AI 창업과 미래 전략
남들이 동의하기 전의 세계의 진실을 먼저 발견하고 사업으로 구축해야 한다.
긱뉴스 일일 다이제스트 — 2026-08-14
에이전트가 먼저 코드 리뷰를 맡으면 결정은 빨라질 수 있지만 리뷰 품질이 자동으로 좋아지지는 않으며, PR 위험도와 맥락에 따른 선택적 배치가 필요하다.
xAI가 프런티어에 합류했다 — Grok 4.6의 장기 에이전트와 가성비
Cursor 인수 이후 xAI는 Grok 4.5와 Grok 4.6을 연달아 출시하며 모델 개발 속도를 크게 높였다.
AI 코딩 에이전트를 가이드하고 검증하며 해결하는 법
AI 개발은 단순한 실험을 넘어 반복 가능하고 확장 가능하며 일관된 엔지니어링 단계로 이동하고 있다.
오픈AI보다 똑똑한 AI 브라우저를 만든 20대 한국인의 집념
김효준은 아홉 살부터 품은 세계적 제품의 꿈을 이루기 위해 2024년 6월 샌프란시스코로 건너갔다.
한국에서 AX가 실패하는 이유
AX는 AI 도구를 설치하는 일이 아니라 인간 중심의 조직과 프로세스를 에이전트 중심으로 재설계하는 일이다.
AI를 쓰면 생산성이 10배가 될까?
AI 생산성 논쟁은 AI가 사람을 전부 대체할 수 있는지보다 어떤 작업에서 강한지를 구분해야 이해할 수 있다.
AI로 독학하면 1년 뒤 완전히 달라지는 자기교육 시스템
헨리 포드는 15세에 학교를 떠난 뒤 농장에서 기계를 독학해 훗날 억만장자가 됐다.
AI 프로젝트가 아무도 쓰지 않는 시스템이 되는 이유 | Snowflake 황주연
AI 프로젝트가 실패하는 원인은 데이터가 부족해서가 아니라 목표와 맥락이 부족해서다.
Peter Steinberger: What Happens When 4.7 Million People Let It Cook
OpenClaw는 Peter Steinberger가 주방에 가 있는 동안 휴대폰으로 코딩 에이전트를 확인하고 싶다는 짜증에서 시작됐다.
Ryan Greenblatt – Can we keep control of recursive self-improvement?
이 영상은 인간 수준 AI가 AI R&D를 자동화할 때 재귀적 자기개선이 통제 가능한지 묻는다.
AI 시대의 창업자 심리 — Y Combinator CEO Gary Tan과의 대화
Gary Tan은 유행을 좇기보다 자신이 직접 알고 경험한 것을 믿는 earnestness와 courage가 창업자의 핵심이라고 말합니다.
Why Your Company Should Be Recording More Meetings
Ali Haghani는 Y Combinator Winter 24 출신 CircleBack의 공동 창립자이자 CEO다.
Chelsea Finn: This is the State of the Art in Robotics
Chelsea Finn은 싱글 퍼포즈 로봇을 넘어 현실의 어떤 작업도 수행하는 범용 로봇을 만드는 방법을 설명합니다.
Kavak's Playbook for Rebuilding a Company Around AI
Ali Masa는 Kavak을 기존 중고차 회사가 아니라 AI 에이전트 중심 회사로 다시 설계했다.
5 Rules for Building AI Agents That Work in Production | Nan Yu & Jacob Shumway
에이전트는 질문 하나에 답하는 모델이 아니라 목표를 향해 도구를 호출하며 반복 실행되는 LLM 루프다.
Stop being skeptical about AI for development with Charity Majors
AI 시대의 생산성은 개인 커밋 수보다 팀의 결과와 고객 경험으로 판단해야 한다.
Lessons from Studying Every Memory System
Shlok Khemani는 AI 메모리를 소비자 AI의 개인화 맥락에서 분석한다.
Designing Agents (The Floor Is the Frontier) — Ben Hylak, Raindrop
Ben Hylak은 에이전트의 최첨단 능력보다 사용자가 겪을 최악의 실패를 줄이는 바닥 올리기를 강조한다.