에이전트 아키텍처의 반감기는 6개월 — Dan Farrelly (Inngest CTO)
Inngest CTO Dan Farrelly는 "6개월 이상 에이전트를 만들었다면 이미 최소 한 번은 아키텍처를 다시 썼을 것"이라는 관찰로 발표를 시작한다.
AI·LLM
학원비 10분의 1로 '나만의 과외교사' 만드는 AI 공부법ㅣNotebookLM 공부법
행정법 강사 이윤규는 학원 풀커리의 6단계 기능을 분해해 NotebookLM으로 나만의 과외교사를 만들면 학원비 10분의 1 비용으로 개인화 학습이 가능하다고 주장한다.
Are OpenAI & Anthropic Overvalued? The Open-Source AI Reality with Fireworks AI, Lin Qiao
Fireworks AI CEO Lin Qiao는 "AGI 하나가 모든 걸 지배하는 미래"에 반대하며, 수백만 개의 특화 인텔리전스가 공존하는 미래를 주장한다.
AI Mathematician Answers AI Questions | Ken Ono, Axiom Math
수학자 Ken Ono는 AI가 자신의 연구 문제를 실제로 풀어내는 것을 보며 정체성 위기를 겪었다고 고백한다.
Engineers, STOP Picking GPT-5.6 Sol OR Claude Fable 5… FUSE THEM
AI 업계는 '하나의 승자 모델'을 원하지만, GPT-5.6 Soul이냐 Claude Fable 5냐를 선택(OR)하는 것 자체가 실수다.
TLDR 다이제스트 — 2026-07-20
Meta, Anthropic에 최대 100억 달러 2년 컴퓨팅 임대 협상 중 — 월별 지불, 조기 해지 옵션 포함
에이전트에 프로덕션 코드 접근 권한을 주고 잠들어 본 이야기 — Moritz Johner, Form3
핀테크 기업 Form3의 엔지니어 Moritz Johner가 "에이전트에 프로덕션 코드 접근 권한을 준 뒤 잠을 이룰 수 있었나"를 주제로 발표했다.
에이전트 보안: 권한·출처·에이전트 공급망 — Steve Yegge, Gas Town
Steve Yegge는 Snyk을 대표해 발표했으며, 발표의 진짜 제목은 'Be scared'라고 밝혔다.
당신의 LLM 스택은 마케팅만 좋은 2008년 데이터베이스 — Lovina Dmello, NVIDIA
2023년 Ray 클러스터 사건 — 인증이 기본값으로 꺼져 있었고 누군가 켜는 걸 깜빡해 수천 개 클러스터가 인터넷에 노출됐고, 피해 규모는 10억 달러대였다.
에이전틱 개발 보안 — Ezra Tanzer, Snyk
Snyk는 에이전트에게 자율성을 줄수록 "생성물(코드), 접근 권한(공급망), 실제 행동"이라는 세 축을 모두 확보해야 신뢰할 수 있다고 주장한다.
에이전트 보안의 핵심 아키텍처 결정 — Manoj Nair, Snyk
Snyk CTO 마노즈 나이르가 AI Engineer World's Fair 첫 보안 트랙에서 "에이전틱 보안이 의존해야 할 아키텍처 결정"을 발표했다.
에이전트가 스스로 모순되는 이유와 해결책 — Diane Lin, Datadog
같은 AI 모델에 같은 입력을 넣어도 실행할 때마다 의미상 다른 결과가 나오는 '비일관성' 문제를 Datadog의 Diane Lin이 분석했다.
LLM에게 운전대를 넘기지 마라 — Ornella Bahidika & Joel Allou, Microsoft
Microsoft가 실시간 AI 음성 튜터 Ace를 발표했다.
보이스 에이전트에 최상위 모델은 필요 없다 — Joel Allou & Ornella Bahidika, Microsoft
Microsoft의 Ornella Bahidika와 Joel Allou가 실시간 AI 음성 튜터 "Ace"를 소개하며, 왜 일부러 작은 모델을 썼는지 설명한다.
Sam Altman의 OpenAI 이사회 이메일 (2022) — Musk v. Altman 소송에서 공개
Simon Willison이 2026년 7월 20일, Musk v. Altman 소송에서 공개된 Sam Altman의 2022년 내부 이메일을 인용했다.
How I Plan, Build, and Run Loops with Claude Code in 40 Minutes | Thariq Shihipar
Anthropic 클로드 코드 팀의 Thariq은 모델이 똑똑해질수록 더 적은 지시와 제약으로도 잘 작동한다고 강조한다.
AI 시대, 기업이 찾는 상위 1% 인재는 무엇이 다를까?｜메타 시니어 엔지니어의 문제해결법 (feat. AX 인재전쟁)
메타 시니어 엔지니어인 저자는 5300명이 참가한 AX 인재전쟁 해커톤에서 코드를 한 줄도 쓰지 않고 본선 60명 안에 들었다.
점점 똑똑해지는 인공지능, 그럼에도 살아남을 인간 고유의 능력은? | 서울대 이은수 교수
서울대 철학과 이은수 교수(학부 수학 → 대학원 서양고전 철학)가 AI 시대 인간 지능의 재정의를 인류 지성사적 관점에서 풀어낸다.
From Tokens to Cells: Foundation Models for Single-Cell Biology
2006년 야마나카가 발견한 4개 전사인자는 노화 피부세포를 배아줄기세포 상태로 되돌렸고, 2012년 노벨상 수상.
실제로 중요한 Evals 만들기 — Nick Ung, Lyft
1. Lyft 고객지원 AI 에이전트 팀이 1~2년간 쌓은 eval 설계 노하우를 공유했다.
최신 LLM 구조의 기본기 (GQA: Group Query Attention)
이 영상은 GQA(Group Query Attention)를 설명하기 위해 기본 Attention과 Multihead Attention을 먼저 짚어가는 구조로 구성돼 있다.
AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making
Nik Suresh가 컨설팅하는 대기업들에서 벌어지는 AI 광풍 현상을 날카롭게 분석한 글.
Autonomous Agents for Scientific Tasks — Sina Shahandeh
Radicait의 Sina Shahandeh가 "과학적 태스크를 위한 자율 에이전트"를 주제로 발표했다.
45분 만에 700억 투자받은 창업자가 말하는 AI의 진짜 미래 | Radical AI, Joseph F. Krause
Joseph Krauss는 Radical AI의 공동창업자 겸 CEO로, 과학적 발견을 위한 인공일반지능(AGI)을 소재과학 분야부터 구축하고 있다.