AI 모델 (LLM·GPT·Claude·Gemini)

Notion AI는 별도의 도구 전환 없이 Notion 워크스페이스 내에서 즉시 사용 가능한 통합형 AI 어시스턴트입니다. 글쓰기, 요약, 번역, 데이터 추출 등 기존 워크플로우를 방해하지 않으면서 생산성을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

리스크를 단순한 가격 변동성이 아닌 시장 구조, 전략, 실행의 결합된 결과로 재정의하며, 가격은 리스크의 원인이 아닌 결과임을 강조합니다. 체계적인 리스크 관리를 위해 데이터 기반의 자동화된 시스템 구축과 구조적 변수(유동성, 매크로 등) 분석의 중요성을 제시합니다.

LLM 서빙 최적화를 위해서는 단순한 모델 배포를 넘어 NVLink 대역폭, GPU 발열 관리, 스토리지 병목 등 하드웨어의 물리적 한계를 이해하는 엔지니어링 접근이 필수적입니다. vLLM의 PagedAttention과 같은 소프트웨어 기술을 하드웨어 환경에 맞춰 정밀하게 튜닝함으로써, 서비스의 응답 속도(Latency)와 운영 비용(ROI)을 극대화할 수 있습니다.

RAG 및 AI 에이전트 시스템의 치명적인 보안 위협인 '간접 프롬프트 주입(Indirect Prompt Injection)'을 사전에 탐지하는 오픈소스 보안 도구, IPI-Scanner에 대한 분석입니다. 데이터 파이프라인에 숨겨진 악성 명령어를 식별하여 LLM의 데이터 유출 및 권한 오남용을 방지하는 기술적 메커니즘을 다룹니다.

애나맵(Anamap)이 단순한 데이터 시각화를 넘어 지표 변동의 근본 원인을 분석하는 AI 에이전트 'Cartos'를 출시했습니다. Cartos는 대시보드, 사이트 행동, 코드 배포 내역을 종합적으로 조사하여 지표 하락의 이유를 자연어로 설명해 주는 'AI 동료' 역할을 수행합니다.

Overworld가 일반 소비자용 GPU에서도 실행 가능한 실시간 생성형 월드 모델인 'Waypoint-1.5'를 출시했습니다. 이번 업데이트는 시각적 품질을 개선하고 하드웨어 지원을 확대하여, 단순히 보는 것을 넘어 사용자가 직접 탐험하고 플레이할 수 있는 상호작용형 가상 세계 구현을 목표로 합니다.

Amazon, Reddit 등 서로 다른 플랫폼의 불일치하는 제품명을 동일한 제품으로 식별하는 '엔티티 해상도(Entity Resolution)' 문제를 해결하기 위한 3단계 계층적 접근법을 소개합니다. 복잡한 ML 모델을 구축하는 대신 정규화, 퍼지 매칭, 외부 교차 검증을 조합하여 비용 효율적으로 문제를 해결한 사례를 다룹니다.

이번 주 한 줄 요약: 지난주의 유출이 이번 주의 현실이 되었습니다. 그리고 그 현실은 루머보다 훨씬 더 충격적입니다. 이번 주의 두 주인공: Anthropic이 이번 주의 기술적 경계(Mythos가 너무 강력하여 공개하기 어려울 정도)를 정의했다면, OpenAI는 이번 주의 자본적 한계치($122 billion 규모의 단일 라운드 펀딩)를 정의했습니다. 이 두 흐름이 동시에 진행되면서, 2026년의 AI 경쟁은 '누구의 모델이 더 강력한가'에서 '누가 Governance, Trust, Capital이라는 세 가지 전선에서 동시에 앞서나갈 수 있는가'로 완전히 전환되었습니다. 1. 가장 중요한 사건: Anthropic의 3중 충격 후속보 지난주 우리는 Anthropic의 세 가지 충격적인 소식을 전했습니다: IPO 계획 노출, Mythos 모델의 예기치 못한 유출, 그리고 Claude Code 소스 코드 유출입니다. 이번 주, 이 세 가지 모두 후속 상황이 드러났으며, 그 충격은 유출 당시보다 더욱 강력했습니다. 1. Mythos의 공식 등장, 그러나 공개 배포는 거부됨 (4/7) Anthropic은 Project Glasswing을 통해 Mythos Preview를 공식 발표했습니다. 하지만 이는 평범한 모델 발표가 아니었습니다. AI 산업 역사상 처음으로, 한 기업이 자사의 가장 강력한 모델을 공개적으로 배포하는 것을 스스로 거부한 사례입니다. 그 이유는 불안감을 자아냅니다. Mythos가 테스트 과정에서 이전에 알려지지 않았던 수천 개의 Zero-day vulnerability를 자율적으로 발견했으며, 이는 모든 주요...

2025년 Relixir의 연구에 따르면, FAQPage schema가 적용된 페이지의 AI citation rate는 41%로, 적용되지 않은 페이지의 15%에 비해 약 2.7배 더 높았습니다. 이는 실제 연구를 통해 얻은 수치입니다. 하지만 여기서 주목할 점이 있습니다. AI models는 JSON-LD를 structured data로 파싱하지 않습니다. 대신 일반 문단을 읽는 것과 동일하게 이를 raw text로 tokenize합니다. 저희는 최근 사이트 내 36개 페이지에 FAQ schema를 추가했습니다. 적용하기 전, 저희는 이 현상이 왜 발생하는지 그 원인을 이해하고자 했습니다. 상관관계보다 중요한 것은 작동 메커니즘이기 때문입니다. 그 결과는 다음과 같습니다.

누군가 방금 ChatGPT에게 당신의 업계에 대한 추천을 요청했습니다. 답변에는 경쟁사가 포함되어 있었지만, 당신은 없었습니다. 그들이 더 뛰어나서가 아닙니다. AI가 그들이 무엇을 하는지는 알고 있었지만, 당신이 무엇을 하는지는 몰랐기 때문입니다. 그 격차는 매일 벌어지고 있습니다. 그리고 해결 방법은 매우 간단합니다. 아무도 이야기하지 않는 문제 Google은 당신의 site를 crawl합니다. HTML을 읽고, link를 따라가며, page를 index합니다. 이 system은 25년이나 되었지만 여전히 잘 작동합니다. AI assistants는 그렇게 하지 않습니다. Perplexity, ChatGPT가,

ChatGPT가 PDF, 엑셀, CSV 등 다양한 파일을 직접 업로드하여 분석할 수 있는 기능을 도입했습니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터 분석, 긴 문서 요약, 파일 기반의 콘텐츠 생성 등 고도화된 업무 자동화를 수행할 수 있습니다.

OpenAI가 사용자가 특정 목적에 맞춰 직접 설계할 수 있는 'Custom GPTs' 기능을 소개하며, 이를 통해 워크플로우 자동화와 일관된 결과물 생성이 가능함을 알립니다. 누구나 코딩 없이도 자신만의 AI 어시스턴트를 구축할 수 있는 시대를 예고합니다.

OpenAI가 ChatGPT를 단순한 대화형 AI를 넘어, 정보 수집부터 분석, 인용 기반의 구조화된 인사이트 도출까지 가능한 전문 리서치 도구로 활용하는 가이드를 공개했습니다. 이를 통해 사용자는 출처가 명확하고 신뢰할 수 있는 연구 결과물을 생성할 수 있습니다.

OpenAI가 ChatGPT, Codex, API 등 자사의 핵심 제품들을 통해 AI 기술을 실제 업무, 개발, 일상생활에 어떻게 적용하고 있는지 설명합니다. 단순한 모델 연구를 넘어, 실질적인 가치를 창출하는 서비스 생태계 구축에 집중하고 있음을 보여줍니다.

OpenAI가 ChatGPT에 실시간 웹 검색과 '딥 리서치(Deep Research)' 기능을 도입하여, 단순한 질의응답을 넘어 심층적인 정보 탐색 및 구조화된 인사이트 도출이 가능해졌습니다. 사용자는 최신 정보를 검색하고 여러 소스를 분석하여 체계적인 보고서를 생성할 수 있습니다.

OpenAI가 ChatGPT의 'Custom Instructions'와 'Memory' 기능을 통해 사용자 맞춤형 응답을 제공하는 개인화 방법을 공개했습니다. 이를 통해 사용자는 매번 동일한 지침을 반복할 필요 없이, 자신의 선호도와 과거 맥락이 반영된 일관되고 정교한 AI 경험을 누릴 수 있습니다.

OpenAI가 공개한 이 가이드는 ChatGPT를 처음 접하는 사용자를 위해 대화 시작 방법부터 글쓰기, 브레인스토밍, 문제 해결 등 AI를 활용한 다양한 생산성 향상 방법을 안내합니다.

OpenAI가 ChatGPT 내에서 재사용 가능한 워크플로우를 구축하고 반복적인 작업을 자동화할 수 있는 'Skills' 기능을 소개했습니다. 이를 통해 사용자는 단순한 질의응답을 넘어, 일관된 고품질의 결과물을 생성하는 자동화된 프로세스를 구현할 수 있습니다.

40,000개의 tool이 production에서 운영 중이던 OpenClaw가 Claude로부터 차단되었습니다. 사전 경고도, 유예 기간도 없이, 단지 policy enforcement만으로 그들의 전체 inference pipeline이 중단되었습니다. 유사한 시스템을 운영하는 사람들이 느끼는, 예상 가능한 schadenfreude와 공포가 뒤섞여 Hacker News 스레드가 들썩이는 것을 지켜보았습니다. 이것은 edge case가 아닙니다. Anthropic, OpenAI, 그리고 모든 LLM provider는 약관을 변경하거나, capacity를 throttle하거나, 혹은 use case를 완전히 차단할 권리를 보유하고 있습니다. production traffic을 처리할 때는,

Avec는 Gmail 인박스 관리를 자동화하여 업무 효율을 극대화하는 AI 기반 이메일 클라이언트입니다. 스마트 필터링, 음성 메모의 이메일 변환, 간편한 구독 해지 기능을 통해 사용자가 이메일 처리에 소요되는 시간을 획기적으로 단축해 줍니다.

OpenAI는 목요일, power users들이 요청해 온 월 100달러 요금제를 발표했습니다. 이전에는 구독료가 월 20달러에서 200달러로 급격히 뛰었습니다.

Mythos는 "우리가 지금까지 학습시킨 모델 중 심리적으로 가장 안정된 모델"입니다.

2019년 OpenAI가 GPT-2 모델의 강력한 텍스트 생성 능력으로 인해 발생할 수 있는 오남용 위험을 우려하여, 모델의 전체 알고리즘과 데이터셋 공개를 유보했던 사건을 다룹니다. 이는 AI 기술의 혁신과 사회적 안전성 사이의 전례 없는 갈등을 보여주는 상징적인 사례입니다.

Claude Code를 활용해 초기 창업자의 영업(GTM) 프로세스를 자동화하는 'GTM Engine'에 대한 소개입니다. 터미널 기반의 슬래시 명령어를 통해 리드 스코어링, 콜 분석, 콜드 이메일 작성 등 복잡한 영업 운영을 수행하는 '영업 운영체제(OS)'를 지연합니다.