#환각

3개의 포스트

2026.09.01

AI가 실험실에 들어왔다 — 구글 Co-Scientist가 진짜 물질을 만들어낸 과정

AI가 논문을 '쓰는' 시대는 이미 왔다. 그런데 실제로 존재하지 않는 실험 결과를 쓰는 게 문제였다. 구글 딥마인드가 83쪽 논문으로 답한 것 — 화학 증착로를 직접 제어해 새 2D 결정을 만들고, 대장균 군집 모양을 예측하고, 스스로 발견한 의료 에이전트로 프런티어 모델 6종을 이겼다. 그리고 전문가 30명의 450건 리뷰로 '조작 90% → 4%'를 증명했다.

코어닷투데이78분

AI 사서 7명이 협업한다 — Google의 Agentic RAG가 '믿을 수 있는 답'을 만드는 법

특집Agentic RAGGemini Enterprise

2026.06.18

AI 사서 7명이 협업한다 — Google의 Agentic RAG가 '믿을 수 있는 답'을 만드는 법

한 번 검색하고 답하는 RAG는 여러 데이터베이스에 흩어진 질문 앞에서 무너진다. Google이 Gemini Enterprise에 넣은 Agentic RAG는 7명의 전문 에이전트가 '계획 → 검색 → 충분성 검증 → 재검색 → 합성'을 반복해 답을 만든다. 왜 이 구조가 나왔는지 ReAct부터의 역사와 논문, 병원·기업 사례, FRAMES 벤치마크(정확도 34%↑)로 쉽고 자세하게 풀었다.

코어닷투데이40분

RAG 완전 이해: LLM은 왜 거짓말을 하고, 검색은 어떻게 이를 바로잡는가

기술RAGLLM

2026.03.04

RAG 완전 이해: LLM은 왜 거짓말을 하고, 검색은 어떻게 이를 바로잡는가

1000권을 외운 천재가 왜 어제 환율을 틀리는지, 그리고 '답하기 전에 먼저 찾아봐'라는 단순한 아이디어가 어떻게 AI의 가장 중요한 아키텍처 패턴이 되었는지를 논문과 사례로 풀어본다.

코어닷투데이35분