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진짜 창의성이 새로운 해자다 — 플래시 시대의 증거와, 그 주장이 버티지 못하는 네 지점
AI가 베끼기를 공짜로 만든 세상에서 남는 경쟁 우위는 기능도 가격도 아닌 아이디어다 — 뉴욕의 한 디지털 스튜디오 대표가 플래시 시대의 기억을 꺼내 던진 이 주장이 해커뉴스를 뜨겁게 달궜다. 이 글은 그 주장을 편들지도 깎아내리지도 않고 검증한다. 1996년 플래시의 탄생부터 2020년의 종료까지, 마시마로 7편이 산업이 된 한국의 기억, 스탠퍼드가 측정한 'AI 생성 웹 35%'의 진짜 뉘앙스, 쇼HN 랜딩 페이지 1,590개를 스캔해 찾아낸 18가지 AI 디자인 패턴, 그리고 개인의 창의성은 올리면서 집단의 다양성은 깎는다는 실험 결과까지. 마지막으로 해밀턴 헬머의 7 Powers로 '창의성은 해자인가'를 정면으로 따져 보고, 이 주장이 무너지는 네 지점을 짚는다.
![[특집] '이거 누가 알아요?'를 없애는 법 — 한 엔지니어링 매니저가 만든 AI 하이브 마인드, 조직의 암묵지를 끌어올리다](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fhm-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] '이거 누가 알아요?'를 없애는 법 — 한 엔지니어링 매니저가 만든 AI 하이브 마인드, 조직의 암묵지를 끌어올리다
“시스템이 어떻게 돌아가는지 알아내려면 늘 3~4명을 한 방에 모아야 했다.” 핀테크 기업 SumUp의 엔지니어링 매니저 칸도스트가 2026년 8월 공개한 글은 이 한 문장에서 출발한다. 그는 저장소 66개를 git 서브모듈로 한 저장소에 묶고, 도메인마다 AGENTS.md를 두고, 저장소 하나만 보는 배경 에이전트와 그들을 지휘하는 주 에이전트를 나눠 ‘하이브 마인드’를 만들었다. 에이전트끼리는 Zod 스키마로 정한 JSON 보고서로만 인계하고, 매주 슬랙·노션의 변화를 모아 AGENTS.md를 고치는 PR을 사람이 검토한다. 이 글은 그 구조를 하나씩 뜯어보고, 폴라니의 ‘암묵지’(1966)와 노나카의 SECI 나선(1995), 콘웨이의 법칙(1968), 웨그너의 ‘누가 무엇을 아는가’(1985), ‘Lost in the Middle’과 ‘Context Rot’, 앤트로픽의 멀티 에이전트 연구와 버클리의 실패 분류(MAST)까지 이 설계가 왜 이런 모양이 됐는지를 사례와 함께 풀었다. AGENTS.md가 오히려 성능을 떨어뜨린다는 ETH 취리히의 반론과 2026년의 의미, 그리고 우리 팀에서 시작하는 법까지 여섯 개의 인터랙티브 도구와 함께 정리했다.
Mamba SSM 완전 정복: Transformer의 왕좌를 위협하는 '선택적 기억'의 혁명
Transformer가 AI의 전부인 줄 알았다. 그런데 '모든 토큰을 다 기억하는 것'이 정말 최선일까? 제어 이론에서 출발한 상태 공간 모델이 '선택적 기억'이라는 무기로 AI의 판도를 바꾸고 있다.
![[특집] 학교는 손실 함수다 — 340만 명이 읽은 'AI 시대의 커리어 조언', 채점할 수 없는 일을 찾아서](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fcareer-ai-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 학교는 손실 함수다 — 340만 명이 읽은 'AI 시대의 커리어 조언', 채점할 수 없는 일을 찾아서
2026년 7월 3일 새벽, 전 OpenAI·딥마인드 연구자 필 첸이 X에 올린 에세이 한 편이 주말 사이 300만 명을 넘게 읽혔다. 첫 문장은 이랬다 — 'AI는 손실 함수를 쓸 수 있는 모든 것에서 좋아진다. 그리고 학교는 대부분 손실 함수다.' 이 글은 그 한 문장을 끝까지 파고든다. 손실 함수와 '검증 가능한 보상'이 모델을 어떻게 가르치는지(DeepSeek-R1의 AIME 15.6%→71.0% 곡선, GRPO의 구조), 제이슨 웨이의 '검증자의 법칙'이 왜 커리어 예언이 되는지, 그리고 '문제 찾기·가장 야심찬 형태·마지막 10%·xG와 효율·연구 진입'이라는 여섯 조언이 1938년 아인슈타인부터 2025년 '탄광 속 카나리아'까지 어떤 생각의 계보 위에 서 있는지를 사례와 데이터로 풀었다. 리트코드를 옹호한 반론과 '문제 선정도 결국 채점 가능해지지 않느냐'는 날카로운 질문, 메타의 AI 동반 면접과 우버의 토큰 예산 소진, 네이버·카카오의 신입 공채 실종까지 — 2026년 가을, 한국의 독자가 이 글에서 무엇을 가져가야 하는지 다섯 개의 인터랙티브 도구와 함께 정리했다.
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'지난달 글'은 누가 계산하나 — 시간 표현과 검색, 계산하게 할 것인가 고르게 할 것인가 (한국어 검색 스택 11편)
8편에서 '2026년 4월에 올라온 RAG 글'은 정규식 몇 줄로 풀렸습니다. 날짜가 숫자로 적혀 있었기 때문입니다. 그런데 사람은 그렇게 묻지 않습니다. '지난달 RAG 글', '올봄에 쓴 보안 글', '도커 첫걸음 시리즈가 나온 다음에 쓴 Git 글'. 이 글은 오늘을 2026년 10월 14일로 고정하고 이런 질문 38개로, 시간 표현을 날짜 범위로 바꾸는 일을 누구에게 맡겨야 하는지 쟀습니다. 정규식은 하나도 읽지 못했습니다. 로컬 LLM은 날짜를 직접 계산해 nDCG@10 0.735까지 올렸지만 '두 달 전'을 하루짜리 날짜로 읽어 결과가 텅 빈 질문을 만들었습니다. Jev에게 글마다 날짜를 판정시키면 '지난달'은 완벽했지만 '지난 분기'는 56%였습니다. 같은 Jev가 코드가 펼쳐 준 기간 후보 20개 중에서 고르게 하자 26개를 전부 맞혔고, 사건 기준 질문은 검색이 기준 글을 찾게 한 설계가 0.832로 상한선(0.851)에 다가갔습니다. 계산은 코드가, 판단은 Jev가, 찾기는 검색이. Jev 2,627회 호출에 0.06달러. 인터랙티브 4개와 삽화 7장.
조건이 둘, 셋이 되면 — 질문을 쪼개는 검색과 Jev의 조건별 판정, 한국어 실측 (한국어 검색 스택 10편)
8편이 풀지 못한 숙제가 있었습니다. 'AWS 보안 글', 'Claude Code에서 MCP를 쓰는 글'처럼 두 주제를 모두 만족해야 하는 질문입니다. 이 글은 조건 1개·2개·3개짜리 한국어 질문 52개와 조건 순서만 바꾼 쌍둥이 질문 40개로, 조건이 늘 때 검색이 어떻게 무너지는지와 그것을 어떻게 막는지를 쟀습니다. 질문을 한 번에 임베딩하면 nDCG@10이 조건 1개 0.940에서 2개 0.519, 3개 0.387로 떨어졌습니다. 질문을 조건별로 쪼개 따로 찾고 합치기만 해도 3개에서 0.592로 버텼고, 그 후보를 Jev가 판정하면 2개와 3개 모두 0.725였습니다. Jev는 한 호출에 질문을 여러 개 받으므로 조건마다 따로 물어도 조건 하나당 토큰 90개, 지연 2ms만 늘었고, 어느 조건이 빠졌는지까지 알려 줬습니다. 의외의 발견도 있었습니다. 판정할 문장 자체가 바뀌는 탓에 'Jev 한 질문'이 조건 순서에 가장 민감했고, 조건별로 묻자 그 흔들림이 사라졌습니다. Jev 9,544회 호출에 0.27달러. 인터랙티브 4개와 삽화 7장.
'빼고'를 공짜로 고칠 수 있나 — 임베딩 트릭 대 Jev, 한국어 제외 질문 50개 실측 (한국어 검색 스택 9편)
8편에서 '쿠버네티스는 빼고 도커만'이라고 물으면 임베딩이 상위 10개의 절반을 쿠버네티스 글로 채운다는 것을 봤고, Jev가 그것을 고쳤습니다. 그런데 8월과 9월에 나온 두 논문(EXCISE, E-SENS)은 학습도 큰 모델도 없이 이 문제를 줄이는 방법을 내놓았습니다. 이 글은 한국어 제외 질문 50개(표지어가 분명한 30개, 돌려 말한 10개, 두 가지를 동시에 빼는 10개)로 그 공짜 방법들과 Jev를 정면으로 비교했습니다. 가장 큰 한 걸음은 놀랍도록 단순했습니다. 질문에서 빼라는 말을 떼어 내기만 해도 nDCG@10이 0.245에서 0.555로 뛰었습니다. 빼라는 단어가 든 글을 아래로 내리는 공짜 규칙은 0.676으로 8편의 Jev 방식(0.672)과 같은 자리까지 올라왔습니다. 하지만 그 규칙은 평범한 질문을 제외 질문으로 오인했을 때 정답을 100위로 보내는 위험도 있었습니다. 글자 강등으로 정리한 상위 20개만 Jev가 판정하는 조합이 0.790으로 가장 높았지만 강등의 위험을 그대로 물려받았고, 원래 질문과 뗀 질문의 후보를 합쳐 Jev에 주면(0.759) 평범한 질문을 하나도 해치지 않았습니다. Jev 3,405회 호출에 0.1달러. 인터랙티브 5개와 삽화 7장.
![[특집] 수학의 미래 — 타오의 블로그에 실린 아비가드의 편지: '더 어려운 문제를 풀고, 더 큰 생각을 하고, 새로운 것을 시도하라'](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Ffom-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 수학의 미래 — 타오의 블로그에 실린 아비가드의 편지: '더 어려운 문제를 풀고, 더 큰 생각을 하고, 새로운 것을 시도하라'
2026년 10월 5일, 테런스 타오의 블로그에 카네기멜런 대학의 논리학자이자 Lean 수학 라이브러리의 산파인 제러미 아비가드의 글 「수학의 미래」가 실렸다. 한 달 내내 경고와 선언이 쏟아지던 블로그에 처음으로 '대체로 긍정적'이라는 진단과 함께 세 개의 동사가 나왔다 — 더 어려운 문제를 풀어라, 더 큰 생각을 하라, 새로운 것을 시도하라. 그리고 다음 세대에게 '우리는 당신들과 함께 선다'는 문장이 붙었다. 이 글은 왜 화제가 됐는가. 리만의 1854년 강연을 '어떤 강화학습 채점기도 평가할 수 없었을 것'이라고 한 기술적 주장은 무슨 뜻인가. 추론 모델이 실제로 어떻게 훈련되는지(GRPO·결과 보상·AlphaProof의 탐색 트리)부터, 수학이 '낯선 기술'을 삼켜 온 400년의 역사, 댓글창의 반론, 같은 주에 바뀐 arXiv·Erdős 사이트의 규칙, 그리고 2026년 한국의 자리까지, 원문과 논문·댓글 100여 건을 읽고 인터랙티브 다섯 개와 함께 풀어본다.
코드를 쓰는 시간이 사라지면 무엇이 남나 — 「왜 Common Lisp가 이제 최고의 언어인가」 특집
2026년 10월, 「왜 Common Lisp가 이제 최고의 프로그래밍 언어인가」라는 짧은 글이 해커뉴스와 X를 뒤흔들었습니다. 논거는 단순합니다. LLM이 코드를 쓰는 시간은 몇 초로 줄었는데, 빌드하고 재시작하고 크래시 로그를 읽는 시간은 그대로이니, 이제는 피드백 루프의 길이가 개발 속도를 정한다는 것입니다. 그리고 돌아가는 프로그램을 멈추지 않고 함수를 바꾸고, 에러가 나면 죽는 대신 멈춰서 선택지를 내미는 언어가 이미 1994년에 완성돼 있었다는 것입니다. 이 글은 1960년 매카시의 논문에서 시작해 Lisp 머신, 조건 시스템, ANSI 표준, 폴 그레이엄의 Viaweb까지 글이 기대는 네 가지 성질의 역사를 되짚고, 아키텍처를 그림으로 풀고, 해커뉴스의 반론과 2026년 데이터(저자원 언어 벤치마크, 토큰 가격, npm 공급망 사고)로 주장을 검증합니다. 브라우저에서 도는 미니 Lisp, 피드백 루프 시뮬레이터, 조건 시스템 체험, 토큰 계산기, 연표 위젯 5개와 일러스트 8장.
![[특집] AI가 코드를 쓸수록 설계가 중요해진다 — 「도메인 주도 설계는 AI가 코드를 쓸 때 더 중요해진다」 완전 해부](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fddd-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] AI가 코드를 쓸수록 설계가 중요해진다 — 「도메인 주도 설계는 AI가 코드를 쓸 때 더 중요해진다」 완전 해부
2026년 8월 20일, 폴란드의 Go 백엔드 교육 회사 스리 닷 랩스의 공동창업자 미워시 스몰카가 올린 에세이 한 편이 두 달에 걸쳐 조용히 퍼졌다. 주장은 단순하다 — '에이전트를 어떻게 설정하고 어떤 LLM을 쓰는지는 해법에 대한 명확한 정신 모델만큼 중요하지 않다. 둘 중 하나를 골라야 한다면 나는 생각을 건너뛰느니 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않겠다.' 이 글은 그 주장을 끝까지 파고든다. 2003년 에릭 에반스의 '파란 책'이 왜 나왔고 지식 탐구·유비쿼터스 언어·바운디드 컨텍스트가 정확히 무엇을 뜻하는지, 1985년 피터 나우르의 '이론 만들기'부터 2026년 OpenAI의 하니스 엔지니어링까지 어떤 계보 위에 서 있는지, 월 1달러를 아낀 에이전트 일화가 왜 팀 커뮤니케이션의 축소판인지, 그리고 Faros·METR·GitClear·LinearB의 2025~2026년 데이터가 '쓰기가 싸지자 읽기가 비싸졌다'를 어떻게 증명하는지를 사례와 함께 풀었다. 본 버논의 '에이전트는 아직 도메인 모델을 못 만든다'는 증언, 에반스의 2026년 기조연설, 네이버·카카오·삼성·토스의 AI 코딩 도입과 GeekNews의 차가운 반응까지 — 다섯 개의 인터랙티브 도구로 2026년 가을 한국의 독자가 이 글에서 가져갈 것을 정리했다.
글·사진·소리·영상을 하나의 좌표로 — 내 폰 안에서 도는 740M 임베딩 모델, EmbeddingGemma 2 특집
2026년 10월 6일 구글 딥마인드가 공개한 EmbeddingGemma 2는 텍스트·코드·이미지·비디오·오디오를 하나의 768차원 공간에 놓는 7억 4천만 파라미터짜리 공개 임베딩 모델입니다. 텍스트만 쓰면 191MB, 전부 켜도 567MB로 스마트폰 안에서 돌고, 음성 메모로 영상을 찾고 사진으로 문서를 찾는 일이 서버 없이 가능해집니다. 이 글은 '단어는 친구를 보면 안다'는 1950년대 가설에서 word2vec의 왕−남자+여자=여왕, SBERT의 65시간→5초, CLIP의 N×N 행렬, ImageBind와 Gemini Embedding 2까지 임베딩이 걸어온 길을 되짚고, EmbeddingGemma 2의 모듈 구조·토큰 예산·마트료시카 절단·양자화를 논문 그림과 표로 뜯어봅니다. 구글이 비교하지 않은 경쟁 모델, 해커뉴스의 반론, 한국의 망분리·KURE, 그리고 단일 벡터의 이론적 한계까지 함께 다룹니다. 위젯 5개와 일러스트 9장.
![[특집] 722편의 원고 — OpenAI가 하룻밤에 공개한 372개의 '해결된' 수학 문제, 그 저장소를 열어 보다](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Foam-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 722편의 원고 — OpenAI가 하룻밤에 공개한 372개의 '해결된' 수학 문제, 그 저장소를 열어 보다
2026년 10월 6일 밤, OpenAI는 일곱 문단짜리 글 「수학에서의 AI 진전을 공유합니다」와 함께 GitHub 저장소 하나를 열었다. 미공개 내부 모델이 쓴 수학 원고 722편, 결과 계열 372개. 준(準) 리만 가설, 4차원 카케야 추측, 행렬 곱셈 지수 2.25, 유일 게임 추측, 톰프슨 군 F의 비순종성 — 각각이 사람이 했다면 경력을 통째로 바칠 만한 문제들이 '거의 전부 프롬프트 하나, 에이전트 하나, 평균 세 시간'으로 나왔다고 적혀 있다. 이 글은 저장소를 직접 열어 README·카탈로그·Lean 라이브러리·추론 요약 10건을 읽고, 헤드라인 결과를 비전공자도 이해할 수 있게 풀고, '검증됨'과 '이해됨' 사이의 거리를 재고, 사흘간 쏟아진 수학자들의 반응('즉시 필즈상'에서 '힘의 시연'까지)을 지도에 놓는다. 그리고 하루 전 같은 블로그에 실린 아비가드의 편지와 겹쳐 읽는다.
도구는 넷, 자리는 넷 — BM25·임베딩·Jev·코드를 적재적소에 쓰는 한국어 검색 실측 (한국어 검색 스택 8편)
6편에서 Jev는 리랭커로 강했고, 7편에서는 환각 검문소로 강했습니다. 그렇다면 검색의 모든 단계를 Jev에 맡기면 될까요? 이 글은 한국어 질문 134개를 다섯 가족(키워드·의미·제외 조건·두 주제·날짜·카테고리)으로 나눠 BM25, 임베딩 둘, 하이브리드, Jev, 그리고 정규식 몇 줄짜리 코드 필터를 열세 가지 방식으로 조합해 실측했습니다. 질문의 종류가 바뀌면 이기는 도구가 바뀌었습니다. '쿠버네티스는 빼고'라고 하면 임베딩과 BM25는 쿠버네티스 글을 상위 10개의 절반쯤 가져왔고 Jev가 그것을 19%로 줄였습니다. 날짜 질문에서는 Jev가 날짜 판정 807쌍을 전부 맞혔는데도 코드 필터에 졌습니다. 판정이 아니라 후보가 문제였기 때문입니다. 각 도구를 제자리에 둔 설계는 모든 질문에 Jev를 쓰는 방식보다 점수가 높으면서 Jev 호출은 40%였습니다. Jev 9,521회 호출에 0.26달러. 인터랙티브 5개와 삽화 7장.