기술
201개의 포스트
AI는 왜 거짓말을 하는가: 환각의 원인부터 2026년 최신 대응 기법까지
뉴욕 변호사가 ChatGPT가 지어낸 판례를 법원에 제출했다. LLM은 왜 구조적으로 거짓말을 할 수밖에 없는가 — 수학적 증명부터 RAG, CoVe, 시맨틱 그라운딩까지 실전 대응 기법을 총정리한다.
금융 시계열의 데이터 부족을 GAN으로 해결한다 — Transformer 기반 합성 데이터 증강의 모든 것
금융 시장 데이터는 본질적으로 부족하고 변동이 크다. 바르샤바 공대 연구팀이 Transformer 기반 GAN으로 합성 금융 데이터를 생성해 LSTM 예측 정확도를 유의미하게 향상시킨 논문을 완전 해부한다.
플랫폼 엔지니어링 완전 가이드: DevOps 다음은 무엇인가
Gartner가 2026년까지 대형 SW 조직의 80%가 도입할 것으로 예측한 플랫폼 엔지니어링. 실제로는 90%가 이미 도입해 예측을 1년 앞질렀다. DevOps의 다음 단계인 플랫폼 엔지니어링이 왜 필요하고, 어떻게 시작하는지.
SAM 2 완전 해부: 이미지를 넘어 영상 분할까지 — 자율주행·의료·VFX의 혁명
클릭 한 번으로 이미지의 모든 것을 분할하던 SAM이, 이제 영상의 모든 프레임을 관통한다. SAM 2의 메모리 아키텍처, 50.9K 비디오 데이터셋, 그리고 자율주행·의료·VFX까지 — 비디오 이해 AI의 모든 것.
D-FINE 완전 이해: 바운딩 박스를 '확률 분포'로 다듬다 — 실시간 검출의 새로운 경지
고정된 좌표 대신 확률 분포를 반복 정제하고, 깊은 층의 지혜를 얕은 층에 전수하는 자기 증류까지 — D-FINE이 YOLO와 RT-DETR를 모두 넘어서며 실시간 객체 검출의 새로운 기준을 세운 이야기.
LoRA 완전 정복: 포스트잇 하나로 거대 AI를 내 것으로 만드는 법
700억 파라미터 모델을 내 노트북에서 파인튜닝한다고? LoRA와 QLoRA가 가능하게 만든 '효율적 적응'의 원리를 포스트잇 비유와 함께 완전 해부합니다.
시계열 데이터베이스 완전 정복: 시간이 곧 데이터인 세계를 다루는 법
서버 CPU 사용률, IoT 센서 온도, 주가, 심박수 — 이 데이터의 공통점은 '시간에 따라 끊임없이 생성된다'는 것이다. 일반 DB에서 이 데이터를 다루면 왜 느리고, 시계열 DB는 어떻게 이 문제를 해결하며, 어떤 제품을 선택해야 하는지를 풀어본다.
Shampoo 옵티마이저 특집: 행렬의 구조를 보는 사전조건화의 예술
Adam은 파라미터를 개별 숫자로 본다. Shampoo는 가중치 '행렬'의 행과 열 구조를 본다 — 크로네커 분해로 2차 정보를 효율적으로 포착하면서, 뉴턴법의 정밀함과 1차 방법의 효율성 사이 최적점을 찾는다. Google 프로덕션에 배치되고, AlgoPerf 대회에서 우승하고, SOAP과 Muon으로 진화한 이 옵티마이저의 전 이야기.
컬럼나 데이터베이스 완전 정복: '같은 쿼리가 100배 빨라지는' 저장 방식의 비밀
같은 데이터, 같은 쿼리인데 100배 빠르다. 비밀은 '데이터를 어떻게 배열하는가'에 있다. 행 저장과 열 저장의 근본적 차이부터, C-Store 논문, Parquet/ORC 파일 포맷, 그리고 Redshift·BigQuery·ClickHouse까지 — 컬럼나 DB의 모든 것을 풀어본다.
디퓨전 모델 완전 정복: 노이즈에서 걸작이 태어나는 마법의 원리
DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney, Sora — 2025년을 정의하는 이 서비스들은 모두 '디퓨전 모델'로 작동합니다. 모래에 묻힌 조각상을 발굴하듯, 노이즈에서 이미지를 복원하는 이 혁명적 아이디어를 완전 해부합니다.
Toolformer 해부: AI가 스스로 도구 사용법을 깨우친 날
1750억 GPT-3도 못하는 산수를 67억 모델이 해냈다. 비결은 '스스로 도구 쓰는 법을 배운 것.' 2023년 Meta AI의 Toolformer 논문이 열어젖힌 도구 사용 AI의 세계를, 2026년 MCP 시대의 시점에서 되짚는다.
LLM + 시맨틱 웹: AI의 '감'을 '논리'로 바꾸는 법 — Structured Decomposition 논문 해부
GPT-5도 규칙을 일관되게 적용하지 못한다. 이 논문은 LLM을 '온톨로지 채우기 엔진'으로 재정의하고, SWRL 추론기가 규칙을 결정론적으로 적용하는 신경-상징 통합 프레임워크를 제안한다. 법률, 의학, 과학 3개 도메인에서 11개 모델로 검증한 결과를 해부한다.