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Inkling 공개, 975B 오픈 웨이트 모델이 성능보다 맞춤화를 택한 이유 Inkling 공개, 975B 오픈 웨이트 모델이 성능보다 맞춤화를 택한 이유AI 뉴스 썸네일Thinking Machines Lab이 첫 자체 모델 Inkling의 전체 가중치를 공개했어요. 가장 높은 종합 점수를 내세우기보다 긴 문맥, 멀티모달 입력, 조절할 수 있는 추론 비용과 미세조정 생태계를 한 모델에 묶은 점이 눈에 띄어요. 1핵심 요약구분핵심왜 볼 만한가요모델 규모총 975B, 토큰당 활성 41B인 MoE 모델이에요큰 전체 용량과 상대적으로 낮은 활성량을 함께 노렸어요입력과 문맥텍스트·이미지·오디오를 처리하고 최대 1M 토큰을 지원해요긴 작업 기록과 여러 입력 형식을 한 흐름에서 다룰 수 있어요비용 조절추론 노력도를 0.2부터 0.99까지 설정할 수 있어요호출 비용과 응답 시간을 용도별로 조절..
ChatGPT는 어떤 출처를 읽고 인용할까, 브라우저 트래픽에서 드러난 구조 ChatGPT는 어떤 출처를 읽고 인용할까, 브라우저 트래픽에서 드러난 구조ChatGPT 출처 선택 구조 썸네일ChatGPT의 답변에 표시된 인용 링크만 봐서는 검색 과정 전체를 알기 어려워요. 한 연구자가 로그인된 Pro 계정의 브라우저 응답을 며칠간 살펴 약 1,240개 출처 레코드를 분석했어요. 그 안에는 검색 공급 경로, 질문 분류, 모델이 만든 검색어와 실제 실행 모델이 함께 담겨 있었어요. 1핵심 요약구분관찰된 내용활용할 때 볼 점출처 경로웹 결과마다 `serp`, `labrador`, `bright`, `oxylabs` 중 하나가 붙었어요한 종류의 검색 색인만 쓰는 구조로 단정하기 어려워요검색 여부질문이 `text`로 분류되면 웹을 찾지 않고 학습 데이터로 답했어요최신 정보가 필요한 질문도 ..
Cal AI가 18개월 만에 1위 앱이 된 유통 운영법 Cal AI가 18개월 만에 1위 앱이 된 유통 운영법Cal AI 소비자 앱 유통 뉴스 썸네일Cal AI는 출시 후 18개월 만에 미국 Health & Fitness 부문 1위에 올랐다고 밝혔어요. 마케팅과 운영을 맡았던 Jake Castillo는 제품 개발보다 유통이 더 큰 병목이었다고 설명해요. 작은 팀이 수백 명의 크리에이터를 관리하면서 어떤 채널에 돈을 쓰고, 누구와 계약하며, 성과 없는 실험을 언제 멈췄는지 공개했어요. 1핵심 요약구분핵심적용할 때 볼 기준채널 선택UGC, 유료 광고, 인플루언서는 서로 다른 자산을 사요콘텐츠, 예측 가능한 노출, 잠재 고객의 신뢰 중 무엇이 필요한지 정해요크리에이터 평가팔로워 수보다 평소 조회수와 댓글 품질을 봐요협찬이 아닌 영상의 기준 조회수와 실제 대화를 확..
SQLite의 오래된 기본값, Rust식 에디션으로 바꿀 수 있을까요 SQLite의 오래된 기본값, Rust식 에디션으로 바꿀 수 있을까요IT & AI 뉴스 썸네일SQLite는 오래된 프로그램을 깨뜨리지 않으려고 보수적인 기본값을 지켜 왔어요. 그 결과 외래 키 검사, 엄격한 자료형, 동시 쓰기 대기, WAL 같은 설정을 프로젝트마다 따로 챙겨야 해요. 한 개발자가 Rust처럼 연도별 에디션을 선택해 최신 권장 설정을 한꺼번에 켜자는 아이디어를 제안했어요. SQLite 공식 로드맵이 아니라 개발자 개인의 제안이라는 점은 구분해서 봐야 해요. 1핵심 요약구분핵심왜 볼 만한가요제안`PRAGMA edition = 2026`으로 최신 기본값 묶음을 선택해요기존 앱의 동작을 보존하면서 새 프로젝트는 더 안전하게 시작할 수 있어요무결성외래 키 검사를 기본으로 켜고 엄격한 테이블을 적..
AI에 생각을 맡기기 전에, 내 가설부터 세워야 하는 이유 AI에 생각을 맡기기 전에, 내 가설부터 세워야 하는 이유AI와 사고 자율성 뉴스 썸네일검색은 자료를 찾는 시간을 줄였어요. 생성형 AI는 한 걸음 더 나아가 질문을 쪼개고 출처를 비교하며 결론을 만드는 과정까지 대신해요. 편리한 만큼, 답을 받기 전에 스스로 생각할 기회가 줄어드는 문제도 생겨요. 1핵심 요약구분핵심활용 기준조사딥리서치 도구가 자료 탐색과 종합을 맡아요먼저 질문과 판단 기준을 적어 두는 편이 좋아요학습완성된 답만 받으면 풀이 과정을 익히기 어려워요내 풀이를 만든 뒤 설명과 오류를 확인해요업무번역과 반복 작업은 빠르게 줄일 수 있어요결과를 검토할 지식과 책임은 사람이 가져야 해요의사결정추천이 취향과 선택까지 대신할 수 있어요중요한 결정은 원하는 이유부터 직접 정해요1. AI가 답뿐 아니라..
PostgreSQL을 일부러 망가뜨려 보는 도구, noisia PostgreSQL을 일부러 망가뜨려 보는 도구, noisiaIT & AI 뉴스 썸네일운영 중에는 만나고 싶지 않은 PostgreSQL 장애를 테스트 환경에서 미리 일으켜 볼 수 있어요. noisia는 연결 고갈, 잠금 대기, 교착 상태, 메모리 부족, WAL 증가, 디스크 부족을 재현하는 오픈소스 도구예요. 장애가 난 뒤 알람과 복구 절차가 제대로 움직이는지 확인할 때 쓸 수 있지만, 일부 워크로드는 데이터베이스 전체를 재시작시킬 만큼 위험해요. 1핵심 요약구분핵심왜 볼 만한가요목적PostgreSQL에 의도적으로 유해한 워크로드를 만들어요장애 대응 절차를 실제 증상에 가깝게 점검할 수 있어요범위연결, 잠금, 메모리, WAL, 스토리지 문제를 다뤄요단순 쿼리 부하보다 다양한 실패 경로를 확인할 수 있어요..
7월 16일 장전 브리핑: S&P 500 7,572.40, +0.38% 상승 7월 16일 장전 브리핑: S&P 500 7,572.40, +0.38% 상승장전 커버7월 15일 미국 증시에서 S&P 500은 7,572.40으로 0.38% 올랐어요. 나스닥은 0.62%, 다우는 0.29% 상승하며 3대 지수가 함께 강세로 마감했어요. 1미국 도매물가 둔화가 금리 부담을 낮췄고, 빅테크 매수가 지수 상승을 이끌었어요. 4글로벌 시장 한눈에 보기나스닥 1일 라인차트글로벌 시장 요약카드애플은 4.11%, 알파벳은 3.47%, 마이크로소프트는 3.20% 올랐어요. 반면 엔비디아는 0.06% 내렸고 마이크론과 인텔, AMD도 차익 실현 매물에 약세를 보였어요. 지수는 올랐지만 반도체와 비반도체 빅테크의 흐름이 갈렸다는 점을 확인할 필요가 있어요. 1 4미장 마감 정리미국 거래량 TOP아메리칸 ..
7월 15일 장후 브리핑: 코스피 7,284.41, +6.24% 급등 7월 15일 장후 브리핑: 코스피 7,284.41, +6.24% 급등장후 커버코스피는 7,284.41로 마감해 전 거래일보다 6.24% 올랐어요. 코스닥도 829.43으로 5.80% 상승하며 양 시장 모두 강한 반등을 보였어요. 4외국인이 2조 3,214억원, 기관이 1,823억원을 순매수했고 반도체 대형주가 지수 상승을 이끌었어요. 4 5오늘의 시장 한눈에 보기코스피 1일 라인차트오늘의 시장 요약카드삼성전자는 6.27%, SK하이닉스는 8.83% 올라 코스피 반등의 중심에 섰어요. 4 외국인과 기관이 함께 순매수하면서 전기전자 업종은 7.42% 상승했어요. 4 SK스퀘어와 삼성전기도 각각 16.13%, 12.14% 올라 대형 기술주 전반으로 매수세가 번졌어요. 5 코스닥에서는 2차전지와 HLB 관련 종..
대학생의 AI 투자 MVP가 취업과 정식 서비스로 이어진 과정 대학생의 AI 투자 MVP가 취업과 정식 서비스로 이어진 과정AI 뉴스 썸네일대학교 4학년 때 혼자 만든 AI 투자 MVP가 커피챗과 인턴을 거쳐 첫 직장으로 이어졌어요. 개발자는 인턴 기간에 고객지원 업무를 맡는 AI 에이전트를 만들었고, 이후 팀과 함께 투자 분석 서비스 Throne을 출시했어요. 결과물과 공개 회고가 이력을 설명하는 포트폴리오 역할을 한 사례예요. 1핵심 요약구분핵심왜 볼 만한가요시작대학 재학 중 AI 투자 MVP Cresco를 직접 기획하고 운영했어요완성된 제품과 운영 기록이 역량을 구체적으로 보여줬어요인턴콘텐츠 기업의 고객지원 업무를 처리하는 AI 에이전트를 맡았어요고객 인터뷰부터 데이터 연동과 실행 기능까지 한 사람이 이어서 다뤘어요정식 합류인턴 종료 뒤 정규직으로 합류해 투자..
AI의 반복 실수, 지침보다 코드로 막아야 하는 이유 AI의 반복 실수, 지침보다 코드로 막아야 하는 이유AI 뉴스 썸네일같은 요청을 받은 AI가 매번 같은 답을 내놓지는 않아요. 중요한 규칙을 여러 번 알려줘도 어느 순간 어길 수 있어요. Melody Koh는 이런 반복 실수를 줄이려면 규칙 일부를 문서가 아닌 코드로 옮겨야 한다고 설명해요. 1핵심 요약구분핵심실무에서 볼 점반복 오류문서에 적힌 규칙은 AI가 다른 정보와 함께 판단해요반드시 지켜야 할 조건은 독립된 코드 검사로 막아야 해요보장 범위통과와 실패를 코드로 가를 수 있는 조건만 확실히 고정할 수 있어요명령 차단, 파일 형식, 테스트 결과처럼 판정 기준이 분명한 작업부터 적용해요판단 영역분석의 미묘한 오류는 고정 규칙만으로 잡기 어려워요코드 검사와 사람의 검토가 맡을 범위를 나눠야 해요제품 경쟁..

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