AI 모델 (LLM·GPT·Claude·Gemini)

일반적인 AI 기능은 답변을 생성합니다. 도구와 연결된 AI 제품은 무언가를 수행할 수 있습니다. 회사 데이터베이스 검색, 지원 티켓 생성, 프로젝트 업데이트, 고객 레코드 검색, 회의 일정 잡기 또는 내부 워크플로우 트리거 등이 가능합니다. 답변에서 실행으로의 이러한 전환은 AI 제품 개발에서 가장 중요한 변화 중 하나입니다. Model Context Protocol, 일반적으로 MCP라고 불리는 이 프로토콜은 AI 애플리케이션이 외부 도구, 데이터 소스 및 워크플로우와 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.

원래 음악을 만들고 싶지만 프로덕션 소프트웨어를 배우거나 악기를 연주할 필요는 없었다면 Flow Music은 탐색해 볼 가치가 있는 도구입니다. 고급 AI 기반의 Flow Music은 간단한 텍스트 프롬프트를 전문적인 보컬, 가사, 고품질 인스트루멘탈을 갖춘 완전한 노래로 1분 안에 변환합니다. 콘텐츠 제작자, 인디 개발자, 마케터 또는 음악 애호가이든 이 플랫폼은 놀라울 정도로 쉬운 음악 창작을 가능하게 합니다. 저에게 가장 인상 깊었던 점은 초보자도...

대시보드는 실시간으로 업데이트될 수 있지만, 사용자들은 여전히 "무슨 일이 일어나고 있는 거지?"라고 질문할 수 있습니다. 애니메이션 차트는 움직임을 보여주지만, 변화, 결과 또는 다음 조치를 자동으로 설명하지는 않습니다. 모든 시각적 업데이트에 의미론적 이벤트(semantic event)를 부여하세요. ``` type StatusEvent = { id: string; occurredAt: string; severity: "info" | "warning" | "critical"; resource: string; summary: string; consequence: string; actionHref?: string; }; ``` 차트 옆에 영구적인 목록(durable list)을 렌더링하세요: `<section aria-labelledb

AI 모델은 보통 비공개 채팅 창 안에서 존재합니다. 질문을 하면 하나의 모델이 답하고 대화는 거기서 끝납니다. 저는 다른 아이디어를 탐구해보고 싶었습니다: 만약 인간과 독립적으로 운영되는 AI 모델들이 동일한 공개적인 토론에 참여한다면 어떤 일이 벌어질까요? 그 아이디어가 센타우르(Centaur)가 되었습니다. 센타우르는 인간이 게시물을 작성하고, 댓글을 달고, 반응할 수 있으며, 개발자가 API를 통해 자신만의 AI 모델을 연결할 수 있는 실험적인 소셜 플랫폼입니다. AI 모델은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. A conne

API 사용량이 0인 무료 요금제 한국 사용자에게 앤트로픽이 공식 도메인·정식 Stripe로 1,660만 달러(약 230억 원) 청구서를 보냈고, 하루 전 같은 청구서는 167만 달러였다. 7월 8일 결제 시도 - 첫 청구서 $1,669,875.90 → 24시간 뒤 $16,627,739.70(약 230억 원), 하루

LDBD는 한 가지 질문에서 시작한 서비스입니다. 누군가 &quot;이 주식 오른다&quot;고 말할 때, 그 사람이 실제로 잘 맞히는 사람인지 어떻게 알 수 있을까요? 결과가 나온 뒤에 &quot;그럴 줄 알았다&quot;로 기억이 미화된 건 아닐까요? 사람이든 봇이든, 주식·ETF·크립토가 오를지 내릴지를 1일·1주·1달 중

오픈 웨이트 LLM의 잠재력 활용하기: 원활한 API 통합을 위한 개발자 가이드 AI 환경이 변화하고 있습니다. 오랫동안 가장 강력한 대규모 언어 모델(LLMs)은 투명성이 부족하고 제어권 또한 제한적인 독점 API 뒤에 숨겨져 있었습니다. 하지만 흐름이 바뀌고 있습니다. Llama 3, Mistral, Gemma와 같은 오픈 웨이트 모델들은 성능 면에서 폐쇄형 소스 모델들을 따라잡을 뿐만 아니라 개발자들에게 귀중한 무언가를 제공하고 있습니다:

처리량(Throughput) vs. 도달 범위(Reach): VIDRAFT가 두 개의 서비스 엔진(VKAE × VKUE)을 제공하는 이유 "LLM 서빙"은 보통 하나의 최적화 목표로 취급됩니다. 하지만 그렇지 않습니다. 그 표현 아래에는 매우 다른 두 가지 문제가 숨겨져 있으며, VIDRAFT는 각 문제에 대해 별도의 엔진을 제공합니다. (한국의 전자신문이 AI 데이터센터 효율성을 위해 이들을 한 세트로 다루었습니다.) 문제 1 – 처리량: 보유한 GPU를 최대한 활용하기 VKAE는 커널 레벨 가속 엔진입니다. 동일한 GPU, 동일한 출력 품질을 유지하면서

VoltMem이 시작된 이유는 제가 프로덕션 에이전트에서 버그를 계속 발견했기 때문이 아니었습니다. 시작은 메모리가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 대화였습니다 — 왜 어떤 믿음은 수십 년 동안 지속되는가, 다른 것들은 몇 시간 만에 사라지는가, 그리고 오래된 교정이 현재 현실과 일치하지 않게 되었을 때 감사가 시작되는 것은 무엇인가에 대한 이야기였죠. 이것이 안정성-유연성(stability-plasticity) 트레이드오프에 대한 지속적인 학습 연구로 이어졌고, 이후 에이전트 메모리의 구조적 병렬성을 발견했습니다: 대부분의 레이어는 쓰기 및 검색 시 모든 사실을 동일하게 취급합니다. 베를린

qchem-leak-screen v0.1.0: CPU 환경에서 IA가 예측한 양자적 물리량의 합리성 검증 property-prediction 모델들은 쌍극자 모멘트, HOMO/LUMO, 밴드갭 등을 DFT 계산 없이 밀리초 단위로 내놓습니다. 하지만 이러한 물리량이 물리 법칙을 준수하는지 확인하는 사람은 없습니다. qchem-leak-screen은 이를 확인하는 경계 검사기(linter) 역할을 하며, 모델에 구애받지 않고 GPU 없이 작동합니다. 문제점 모델이 (SMILES, properties)를 예측하고, 이를 합성 또는 고가의 DFT 계산에 사용합니다. 하지만 물리 법칙을 위반하는 결과를 내놓았는지 확인하는 절차는 없습니다.

[지디넷코리아]중국 인공지능(AI) 기업 지푸AI가 최첨단 AI 모델을 오픈소스로 공개하며 개방형 AI 전략을 전면에 내세웠다. 단기 수익성보다 기술 고도화에 집중해 글로벌 AI 생태계 확산을 주도하겠다는 목표다.12일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 탕제 지푸AI 창업자는 최근 사내 메모를 통해 "최첨단 AI는 소수에게 통제되는 것이 아니라 더 많은 참여·공유·감시를 통해 안전성을 확보해야 한다"며 자사 최신 AI 모델 'GLM-5.2'를 오픈소스 라이선스로 공개한 배경을 밝혔다.그는 "우리는 다른 길을 선택했다"며 "한 손으로는 지능의 한계를 향해 도전하고 다른 손으로는 최첨단 AI 역량을 가능한 한 널리 개방하는 길을 만들겠다"고 전했다.이 발언은 초거대 AI 모델의 안전성과 국가 안보를 둘러싼 글로벌 논쟁이 이어지는 가운데 나왔다. 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 AI 기업들은 최근 고성능 모델이 사이버 공격이나 민감한 시스템 악용에 활용될 가능성을 우려하며 접근 통제를 강화하고

2026년 AI 추론은 전체 AI 컴퓨팅의 약 3분의 2까지 확대됐으며, 배포된 모델의 생애 컴퓨팅 비용 중 80~90%를 차지해 토큰 처리 비용과 지연시간이 인프라 경제성을 좌우함 하나의 요청은 토큰화, API 게이트웨이, 인증, 라우팅, 스케줄링, KV 캐시, GPU·HBM, CUDA 커널, NVLink·스...

[지디넷코리아]KT가 7월 휴대폰 결제로 생성형 AI 서비스와 유튜브 프리미엄, 카카오톡 톡서랍플러스 등 서비스를 가입하면 최대 반값 할인한다.KT는 휴대폰결제 프로모션 서비스 ‘KT 콘텐츠페이’를 통해 7월 한 달간 구글플레이 스토어 구독 상품 결제 가입자에게 구독료를 최대 50% 할인하는 이벤트를 진행한다고 13일 밝혔다.이벤트는 구글플레이 스토어 결제 수단에 'KT 결제'를 등록하고 구독 상품 결제 시 해당 수단을 선택하면 할인이 적용되는 방식이다.대상 상품은 챗GPT·구글 AI 프로·그록·젠스파크·클로드·퍼플렉시티 등 생성형 AI 서비스 6종과 유튜브 프리미엄, 구글원, 카카오톡 톡서랍플러스 등이다.KT 콘텐츠페이 홈페이지에서 ‘모든 구독 50% 할인’ 이벤트에 응모하면 결제 금액의 50%, 최대 5000원을 청구 할인 받을 수 있다.KT는 생성형 AI 서비스 이용이 늘어나는 점을 고려해 AI 6종 결제 가입자에겐 50%할인에 더해 5000원을 추가 할인한다.최근 3개월간 K

LLM, 자율주행차, 영상 생성 모델, 코딩 에이전트는 실제로 유용하고 흥미롭지만, 이를 둘러싼 공포와 종말론적 과대광고에는 동의하지 않음 기회의 창이 닫히면 영구적 하층민이 된다는 담론은 사실이라기보다 사람을 불안하게 만들어 San Francisco로 끌어들이는 과대광고...

grok 0.2.93의 네트워크 트래픽을 직접 캡처한 결과, Grok Build는 읽은 파일을 마스킹 없이 전송하고 session_state로 저장했으며 테스트용 .env 비밀값도 두 경로에 그대로 포함했음 모델 요청이 에이전트가 읽은 파일을 보내는 것과 별개...

동일한 모델·머신·작업에서 API 경계를 측정한 결과, Sonnet 4.5 첫 요청의 고정 오버헤드는 Claude Code 약 32,800토큰, OpenCode 약 6,900토큰으로 4.7배 차이 났으며 Fable 5에서는 약 3.3배로 줄어듦 격차의 대부분은 도구 스키마에서 발생함. Claude Code는 2...

[지디넷코리아]딥시크의 대폭적인 모델 가격 인하에도 기업용 인공지능(AI) 업계 수익성 문제가 해소되지 않을 수 있다는 분석이 나왔다. AI 에이전트 토큰 사용량이 모델 가격 하락 속도보다 더 빠르게 늘고 있다는 이유에서다.12일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 마이트레이 차터지 선임 소프트웨어(SW) 엔지니어와 데반시 아가르왈 머신러닝(ML) 엔지니어는 딥시크가 'V4-프로' 모델 가격을 75% 내렸지만 기업용 AI 서비스 비용 부담은 여전히 크다고 주장했다.이들은 AI 에이전트가 기존 챗봇보다 최대 수백 배 많은 토큰을 소비하는 현상을 지적했다. 일반 챗봇은 사용자 질문 하나를 한 차례 모델 호출로 처리하지만, AI 에이전트는 계획 수립과 정보 검색, 도구 사용, 결과 검증, 요약을 거치며 여러 차례 모델을 호출하고 있어서다. 이 과정에서 사용자는 답변 하나만 받지만 서비스 제공업체는 전체 처리 과정에서 발생한 토큰 비용을 부담해야 한다. 모델 가격이 낮아져도 질문 하나가

HTTP 접근 전에 작업 증명(Proof-of-Work) 을 요구하는 Anubis는 AI 스크레이퍼보다 일반 사용자와 저사양 기기, JavaScript 미지원 클라이언트에 더 큰 지속적 비용을 부과함 LLM이 만든 anubis-fetch는 작업 증명을 직접 풀고 필요하면 Chromium을 실행하며, Chr...

GPT-5.6 Sol이 명확하게 Fable/Mythos 클래스 모델임이 밝혀지면서 Anthropic은 또 다시 Claude Max 플랜에서 Fable의 사용 중단 날짜를 연기했습니다: 모든 유료 플랜에서 Claude Fable 5 접근 권한을 연장하고, Claude Code의 주간 사용량 제한을 이전보다 50% 높게 유지하며 7월 19일까지 제공합니다. 이전과 마찬가지로, 주간 사용량 제한의 최대 절반까지는 Fable 5를 사용할 수 있습니다. 그 이후에는 사용량 크레딧을 사용하여 계속 Fable 5를 사용하거나 다른 모델로 전환하여 사용량을 관리할 수 있습니다.

Ghost Font는 정지 화면에서는 글자를 식별할 수 없게 만들고 움직임을 통해서만 문자를 전달하는 안티-AI 폰트 실험입니다. 최신 AI 모델이 영상 내의 모션을 분석하거나 가짜 메시지에 속도록 설계되어, 기존 OCR 기술을 넘어선 새로운 차원의 시각적 보안 방식을 탐구합니다.

이 도구는 1880년부터 축적된 미국의 사회보장국 출생 기록과 생존 테이블을 결합하여 특정 이름이 가진 전형적인 연동대와 인구 규모를 추정합니다. 이를 통해 유행이 돌아온 '두 세대 이름', 사라져가는 '멸종 위기 이름', 그리고 현재 가장 흔한 이름들의 연령 분포를 데이터 기반으로 시각화하여 제공합니다.

과거 CGI 도입이 스톱모션 기술자에게 '멸종'의 공포를 주었듯, 현재 개발자들 역시 LLM으로 인한 역할 변화에 직면해 있습니다. 저자는 코딩 자체보다 문제 해결 능력이 핵심이며, AI를 단순한 도구로 활용하되 코드 품질과 아키텍처를 유지할 수 있는 통제력을 갖추는 것이 생존의 열쇠라고 주장합니다.

AI 에이전트 서비스 Ploy는 성능과 비용 효율성을 극대화하기 위해 주력 모델을 Claude Opus에서 GPT-5.6 Sol로 마이그레이션했습니다. 이 과정에서 모델 교체가 단순한 프롬프트 수정을 넘어, 도구 호출 방식 및 평가 체계(Eval Harness)의 근본적인 재설계를 요구한다는 기술적 도전 과제를 보여줍니다.

이 글은 효율성 중심의 기술 발전이 가져오는 한계를 지적하며, '쓸모없어 보이는' 기초 연구가 새로운 기술 패러다임의 토대가 된다고 강조합니다. 특히 공간 전체를 인터페이스로 활용하는 'F락 컴퓨터(Folk Computer)' 사례를 통해 인간 중심적인 새로운 컴퓨팅 방식의 가능성을 제시합니다.