특집
152개의 포스트
“달 착륙을 6살에게 설명해 줘” — 되묻기만 하던 AI는 어떻게 말귀를 알아듣게 됐나 (RLHF 특집)
2022년 1월, OpenAI는 “사용자의 의도를 GPT-3보다 훨씬 잘 따르는” 모델을 발표했다. 13억 파라미터 모델이 1750억 모델을 이겼고, 그 비용은 사전학습의 1.6%였다. 열 달 뒤 같은 레시피로 만든 ChatGPT가 세상을 바꿨다. 이 글은 그 기술 — 인간 피드백 강화학습(RLHF) — 이 왜 필요했는지를 2017년 뒤공중돌기 로봇부터 따라간다. 보상을 글로 적을 수 없다는 문제, 순위 하나가 여섯 개의 비교가 되는 방식, 보상 모델을 너무 믿으면 벌어지는 일, 그리고 RLHF가 고친 것이 아니라 ‘만든’ 네 가지 버릇까지. 인터랙티브 위젯 8종과 삽화로 풀었다.
검색은 파이프라인이 아니라 에이전트가 되었다 — Agentic Search 완전 해부 (RAG 특집 1편)
‘1953년 월별 국방비 지출 합계는?’ 스캔된 재무부 회보 8만 9천 쪽에서 이 질문에 답하는 one-shot RAG의 정답률은 6.3%였다. 같은 모델에 search·open·navigate·read·grep 다섯 도구를 쥐여 주자 51.9%가 됐다. 2026년의 RAG는 더 좋은 임베딩 하나를 고르는 일이 아니라, 질문과 현재 상태를 보고 증거를 찾고 문서 안을 이동하고 충분한지 판단하고 예산 안에서 멈추는 에이전트를 설계하는 일로 바뀌고 있다. 이 특집은 A-RAG·LLM-Wiki·DCI 세 연구와 Mistral의 제품화를 따라가며, 왜 도구가 늘었는데 토큰은 줄었는지, 어느 질의를 어느 경로로 보내야 하는지, 몇 스텝에서 끊어야 하는지를 인터랙티브 위젯 6종으로 직접 만져 본다. RAG 특집 시리즈의 첫 글이다.
같은 모델인데 성적이 10배 차이 — 코딩 에이전트 하니스 해부 (Zoom·UMass 176개 실험 완전 정리)
Nemotron-3 550B가 32k 창에서 SWE-Bench Verified 6.4%를 받았다. 모델을 한 글자도 바꾸지 않고 하니스의 맥락 관리만 켜자 58.4%가 됐다. 같은 bash 단독 인터페이스가 550B에게는 +3.6pp에 비용 절반, Mistral에게는 −24pp였다. 2026년 9월 17일 공개된 Zoom·UMass·Emory 연구진의 논문은 코딩 하니스를 계획·행동 공간·맥락 관리 세 부품으로 분해해 4개 모델 × 2개 벤치마크 × 176개 설정에서 부품 하나씩의 효과를 쟀다. 결론은 ‘좋은 하니스’가 아니라 ‘모델·예산·과제에 따라 갈리는 하니스’다. ReAct에서 하니스 엔지니어링까지의 역사, 논문의 네 가지 발견, 그것이 Claude Code·Codex의 오늘과 어떻게 맞물리는지를 인터랙티브 위젯 6종과 삽화로 풀었다.
8,722개의 트윗에서 41개의 사건을, 라벨 없이 — RAG와 구조 엔트로피로 사건의 생몰을 추적하다 (WWW 2026)
2012년 10월 29일 하루치 트윗 8,722건 안에 41개의 사건이 섞여 있다. 정답 라벨도, 사건 개수도 모르는 채로 이것을 갈라내고, 나아가 각 사건이 어느 날 태어나 어떻게 변하고 언제 끝났는지까지 추적할 수 있을까. 2026년 1월 arXiv에 올라와 The Web Conference 2026에 채택된 RagSEDE는 지난 5년간의 표준이던 '표현 후 군집'을 버리고, 사건 지식베이스를 만들어 LLM에게 직접 묻는 방식으로 이 문제를 다시 푼다. 그리고 1996년 DARPA의 TDT부터 2016년 구조 정보이론까지 30년치 아이디어가 여기서 만난다. 논문 전체를 뜯고, 공개된 코드를 열어 논문과 다른 여섯 군데를 찾고, 인터랙티브 위젯 8종으로 직접 만져 본다.
머릿속에 사과를 그릴 수 없는 사람들 — 아판타시아가 다시 쓰는 '상상'의 뇌과학
눈을 감고 사과를 떠올려 보라. 어떤 사람에게는 반짝이는 빨간 사과가 보이고, 어떤 사람에게는 아무것도 보이지 않는다. 2026년 9월, 스스로 마음의 그림을 떠올리지 못하는 두 과학자가 쓴 리뷰가 '상상은 보는 과정을 거꾸로 돌린 것'이라는 지난 10년의 표준 모델에 정면으로 도전해 화제가 됐다. 이 특집은 아판타시아라는 개념이 1880년 골턴의 아침 식탁 설문에서 2015년의 명명까지 어떻게 나왔는지 따라가고, 논문의 뇌 네트워크 그림을 영역별로 해부하고, 피질맹 환자·픽사 창업자·파이어폭스 개발자의 사례로 왜 이 개념이 중요한지 보이고, 뇌 디코딩과 LLM의 '인공 판타시아'가 등장한 2026년에 이 연구가 무엇을 말해 주는지 따진다. 인터랙티브 위젯 5종과 웹툰·삽화를 함께 싣는다.
AI와 수학의 심각한 불일치 — 필즈상 수상자 25인은 무엇을 두려워하는가: 등대, 파이프라인, 그리고 나비에–스토크스 88시간
2026년 9월 11일, 테런스 타오·페터 숄체·마리나 비아조우스카 등 필즈상 수상자 25명이 'AI와 수학의 심각한 불일치'라는 선언을 냈다. AI 기업이 유명 미해결 문제를 벤치마크 삼아 푸는 경쟁이 수학이라는 학문과 공동체에 해롭다는 것이다. 이 선언은 어디서 왔는가. OpenAI가 1만 개 에이전트로 88시간 만에 '풀었다'고 발표한 나비에–스토크스 문제, 그 직전에 같은 문제를 1년간 파던 두 수학자의 4쪽짜리 성명, '10년간 진전 없음'이라는 문구에 항의한 독일 수학자의 이메일, 타오가 ICM에서 그린 다섯 단계 파이프라인과 굿하트의 법칙까지 — 왜 '문제를 푸는 것'과 '수학을 하는 것'이 갈라졌는지를 논문·선언문·논쟁 100건을 읽고 인터랙티브와 함께 풀어본다.
수학은 언어다 (6편) 동역학: 원인 없는 정체, 거꾸로 선 진자, 뉴턴의 두통, 그리고 결정론이 확률로 바뀌는 곳
테런스 타오의 여섯 기둥 중 마지막, 동역학. 지금 상태가 다음 상태를 만드는 규칙의 수학이다. 단순한 규칙을 반복하면 예상 못 한 창발 현상이 나오고(진화, 교통 체증), 어떤 평형은 안정하고 어떤 평형은 불안정하며(늘어진 진자와 거꾸로 선 진자, 그리고 기후), 뉴턴이 '유일하게 두통을 준 문제'라 부른 3체 문제의 끝에는 카오스가 있다 — 완전히 결정론적인 시스템조차 확률로 근사하는 것이 최선인 세계. 세 개의 인터랙티브로 확인하고, 시리즈를 마무리한다.
코딩이 풀렸다면, 그다음은? — 코드의 '슬롭'을 측정하는 법
LLM은 이제 형식적으로 올바른 코드를 거의 완벽하게 쓴다. 그런데 테스트를 전부 통과한 코드가 왜 한 달 뒤에는 아무도 손댈 수 없는 덩어리가 되는가. Earendil의 세바스티안이 던진 이 질문이 해커뉴스를 뜨겁게 달궜다. 이 글은 그 질문의 뿌리를 1976년 맥케이브의 순환 복잡도까지 거슬러 올라가 추적하고, 그 답으로 등장한 벤치마크 SlopCodeBench의 아키텍처를 수식과 코드 수준에서 뜯어본다. 침식(erosion)과 군더더기(verbosity)라는 두 지표가 어떻게 계산되는지, 왜 프롬프트로는 고쳐지지 않는지, 그리고 2026년 9월 현재 프론티어 모델들이 이 벤치마크 앞에서 어디까지 왔는지를 인터랙티브 도구 여섯 개와 함께 짚는다.
수학은 언어다 (5편) 해석: 오차 막대의 수학, 무한이라는 위험한 짐승, 그리고 치트 모드로 먼저 깨고 하드 모드로 돌아오는 법
테런스 타오의 여섯 기둥 중 다섯 번째, 해석. '대략 2m, 플러스 마이너스 10cm' — 해석은 오차 막대의 수학이자 무한을 역설 없이 다루는 수학이다. 잃을 때마다 판돈을 두 배로 걸면 무한한 돈으로는 항상 이기지만 유한한 돈으로는 왜 파산하는가, 무한 원숭이는 셰익스피어를 치지만 왜 한 페이지에도 우주의 나이 이상이 걸리는가, 그리고 타오가 어린 시절 게임 치트에서 배운 문제 풀이의 비법 — 먼저 무한한 자원으로 풀고, 유한한 세계로 돌아오라 — 를 세 개의 인터랙티브로 확인한다.
수학은 언어다 (4편) 확률: 도박사의 편지에서 태어난 학문, 종 모양의 미스터리, 그리고 '세 번 시도하면 99.2%'가 틀리는 순간
테런스 타오의 여섯 기둥 중 네 번째, 확률. 모든 결과를 정확히 계산하는 대신 '어떤 결과가 더 자주 오는가'를 다루기로 한 결단은 도박사들이 수학자 친구에게 보낸 편지에서 시작됐다. 주사위든 사람의 키든 실험 오차든 왜 같은 종 모양으로 수렴하는가(보편성), 확률이 잘 작동하는 조건과 작동하지 않는 조건(백 년에 한 번 오는 사건), 그리고 '성공률 80%짜리 작업을 세 번 시도하면 99.2%'라는 계산이 독립 가정 없이는 무너지는 이유를 두 개의 인터랙티브로 확인한다.
수학은 언어다 (3편) 기하: 닿을 수 없는 것을 재는 법, 못생긴 공리 하나가 열어 준 휘어진 우주, 그리고 오렌지 쌓기가 무선 통신이 된 이야기
테런스 타오의 여섯 기둥 중 세 번째, 기하. 그리스어로 '땅을 재는 것'인 기하는 각과 거리 사이의 법칙으로 직접 닿을 수 없는 것을 측정하게 해 준다 — 고대 그리스인은 위성 없이 달까지의 거리를 어림했다. 유클리드의 다섯 공리 중 유독 못생긴 하나를 의심한 사람들이 휘어진 공간의 기하를 발견했고, 그것이 아인슈타인이 중력을 쓸 때 필요한 정확한 언어였다. 대포알 쌓기 문제가 400년 뒤 무선 통신 산업의 기초가 된 이야기까지, 두 개의 인터랙티브로 따라간다.
수학은 언어다 (2편) 대수: 양말과 신발, 케플러의 와인통, 그리고 LLM의 심장이 된 행렬
테런스 타오의 여섯 기둥 중 두 번째, 대수. 숫자 대신 x와 y를 쓰는 것은 시작일 뿐이고, 대수의 진짜 대상은 '연산 자체의 성질'이다. 30° 회전과 60° 회전은 순서가 상관없지만 양말과 신발은 순서가 결과를 바꾼다. 같은 법칙을 따르는 대상 사이에서는 직관을 옮길 수 있고, 그래서 수의 직관이 행렬로 옮겨져 LLM의 심장이 됐다. 케플러가 와인 시장에서 막대 하나로 부피를 재는 상인을 보고 집에 가서 한 계산까지, 두 개의 인터랙티브로 따라간다.