AI를 좋아해서 쓰는 게 아니다
AI 공포를 홍보와 실제 경고로 나눠 보려면 실험 조건과 발화자의 이해관계를 함께 검증하고, 외부 서버로 탈출한 모델의 구체적 발자국과 노동시장 수치를 동시에 살펴야 한다.
AI·LLM
AI를 사용하면 티가 난다
AI는 인터넷의 평균을 복제하는 기계가 아니라 인간의 경험과 맥락으로 방향을 잡을 때 창작을 가속하는 도구이며, 생성문 재학습은 모델 붕괴와 저작권 문제를 키운다.
AI는 멈출 수 있는가: 조합적 놀이가 시작된 All-In Summit 2026 복기
AI 산업은 중국 경쟁과 거대한 인프라 투자 때문에 멈추기 어렵지만 모델 가격은 내려가고 가치는 애플리케이션과 조합적 탐색으로 이동하며 RSI 안전 검증은 별도로 필요하다.
창의성을 배운 AI — Opus 5.5와 GPT-6 Sol
프론티어 모델은 약 70일 주기로 세대가 바뀌며 벤치마크의 유효기간보다 빠르게 발전하고 있다.
개발자가 AI 영화를 만들면 생기는 일
AI 영화 제작은 단일 프롬프트를 던지는 일이 아니라 캐릭터와 장소를 고정하고 장면별 생성·검수·업스케일을 반복하는 영화 제작 공정으로 바뀌었으며, 이 과정은 에이전트로 자동화할 수 있다.
긱뉴스 일일 다이제스트 — 2026-09-28
AI 보조 개발의 주도권을 지키는 법부터 에이전트 기록 관리, 영어 학습, Slack 문서 편집까지 오늘의 핵심 기술 소식을 실무 관점에서 한눈에 정리했습니다.
프롬프트를 넘어선 스킬 엔지니어링의 비기
금지 프롬프트를 넘어 하위 에이전트·무작위 씨앗·메모리·훅·브라우저·모델별 게이트를 결합해 재현 가능한 스킬을 만드는 설계법을 자세히 소개한다.
‘프론티어 페이싱’은 결국 어떻게 됐나
프론티어 페이싱은 위험한 능력의 천장 대신 모델의 실패 바닥을 끌어올려 더 싸고 안정적이며 해석 가능한 AI를 만들고 인간의 이해와 모니터링을 앞세우는 전략이다.
AI 에이전트는 혁명이 아니라 변화의 촉매다
AI 에이전트의 진짜 가치는 자동화 도구 자체가 아니라 데이터·시스템·연결성·사고방식을 현대화하는 촉매 역할에 있으며 에이전트가 사라져도 남을 기반 개선이 핵심이다.
성찰로 강화학습을 뛰어넘기: GEPA와 무엇이든 최적화하기
GEPA는 롤아웃의 오류와 도구 결과를 성찰해 프롬프트·에이전트·코드를 Pareto 탐색하고, 적은 샘플로 성능과 비용을 함께 개선하는 범용 텍스트 최적화 방법이다.
에이전트 시대, 광고 비즈니스의 종말과 웹 검색의 재설계
Parag Agrawal은 에이전트가 웹을 1,000배 더 쓰는 시대에 광고를 가치 기반 데이터 보상으로 바꾸고 검색을 풀에서 푸시로 전환해야 한다고 말한다.
AI의 다음 돌파구는 빅 랩 밖에서 나온다
AI의 다음 돌파구는 더 큰 모델 경쟁보다, 에이전트 보안·권한·확률적 결정 엔진을 구현해 전통적 소프트웨어를 바꾸는 빅 랩 외부에서 나온다.
로봇 사용 에이전트: 범용 모델이 로보틱스를 지배할 수 있는 이유
범용 LLM은 웹·코딩·컴퓨터 사용 데이터로 얻은 세계 표현을 로봇 하네스와 결합해 로봇 전용 모델보다 빠르게 미지 작업에 일반화할 수 있다.
긱뉴스 일일 다이제스트 — 2026-09-27
AI가 코드·판단·번역·벡터 연산의 경계를 넓히는 도구와, 그에 따라 달라지는 소프트웨어·제품의 역할 변화까지 오늘의 주요 흐름으로 한눈에 정리했다.
장기 지속형 에이전트는 프롬프트보다 실험이 필요하다
장기 지속형 에이전트는 단순한 프롬프트 튜닝이 아니라 통제 시나리오와 균형 점수표를 거치는 반복 실험으로 기억·출처·계획을 함께 개선해야 한다.
클로드 코드와 코덱스, 인간 연구자와 AI 연구를 겨루다
반복적 자기개선이 임박했다는 주장에 비해 외부에서 확인 가능한 자율 AI 연구 평가 기준은 아직 부족하다.
하나의 모델만 이긴다는 베팅이 틀린 이유와 OpenRouter의 다음 단계
OpenRouter는 하나의 승자 모델이 아니라 여러 모델의 다양성과 경쟁, 자동 라우팅, 개발자 유통, 토큰 보안을 하나로 묶어 Stripe와 함께 확장하는 AI 생태계 인프라다.
Jev로 더 빠르고 스마트한 에이전트 하네스 구축하기
Jev는 LLM이 맡던 분류·라우팅·위험 호출 차단·온라인 평가를 빠르고 저렴한 타입 기반 판단으로 분리해 에이전트 하네스의 속도와 안전성을 높인다.
LLM 추천 시스템이 AI의 가장 큰 소비자 앱이 되는 이유
추천 시스템은 LLM처럼 확장되면서 기존 콘텐츠를 가리키는 토큰을 생성해 AI 채팅보다 최대 100배 낮은 비용으로 더 큰 소비자 참여를 만든다.
LLM을 서빙하지 말고 증류하라: DoorDash의 검색·개인화
LLM을 온라인 검색기로 직접 서빙하지 않고 관련성 라벨·시맨틱 ID·고객 메모리로 증류해 DoorDash 검색·순위·개인화를 빠르고 저렴하게 확장한다.
LLM이 Spotify를 말하게 가르치기 — 생성형 개인화와 Large Taste Model
Spotify는 Semantic ID와 NEO 다중 작업 학습을 오픈 LLM에 결합해 사용자 제어·추천·검색·설명을 통합한 생성형 개인화를 프로덕션에 구현했다.
한 달에 PR 2,000개를 프로덕션에 반영한 Lauren Tan의 AI 개발 워크플로우
코드베이스와 검증 스킬을 에이전트 친화적으로 설계하면 Lauren Tan처럼 월 2,000개 PR도 품질을 유지하며 병렬 처리할 수 있고, 핵심은 신뢰 인프라다.
AI 비디오의 종착점은 월드 모델이다 — Runway 공동창업자 Anastasis Germanidis
영상 생성은 화질 경쟁을 넘어 물리·행동·인터페이스를 실시간으로 시뮬레이션하고, 로봇과 소프트웨어까지 움직이는 월드 모델로 진화하며 인간과 에이전트의 세계를 다시 설계한다.
AI에 대한 두려움과 젠슨 황의 책임 있는 가속론
AI 종말론은 과장된 서사이며, 안전 공학과 기존 법률을 바탕으로 지역사회와 대화하면서 AI 공장과 미국 재산업화를 책임 있게 추진해야 한다. 중국과의 경쟁에서도 안전과 글로벌 협력을 함께 지켜야 한다.