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15개의 포스트
![[특집] 기계가 질문을 만들 때 — 가우스의 소수표에서 AlphaEvolve까지, '추측 기계' 50년사](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fcjm-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 기계가 질문을 만들 때 — 가우스의 소수표에서 AlphaEvolve까지, '추측 기계' 50년사
3Blue1Brown 영상이 '두 번째 시나리오'로 남겨 둔 질문 — 기계가 좋은 질문까지 던지게 되면? — 은 사실 50년 된 연구 분야다. 레넛의 AM, 벽에 추측을 쓰던 Graffiti, 연분수를 쏟아내는 라마누잔 머신, 사람의 직관을 안내한 딥마인드의 매듭 연구, 프로그램을 진화시키는 FunSearch와 AlphaEvolve까지. 생성·검증·선별이라는 세 역할로 각 시스템의 구조를 해부하고, 브라우저에서 직접 추측 기계를 돌려 본다.
![[특집] 수학의 두 문화 — 재프–퀸, 서스턴, 고워스를 정독하고 AI가 쓴 수학의 '문화'를 재다](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Ftcm-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 수학의 두 문화 — 재프–퀸, 서스턴, 고워스를 정독하고 AI가 쓴 수학의 '문화'를 재다
1993년 재프와 퀸은 '증명 없는 사변'이 수학을 망칠 수 있다고 경고했고, 1994년 서스턴은 수학의 생산물은 정리가 아니라 이해라고 답했다. 2000년 고워스는 문제를 푸는 문화와 이론을 짓는 문화를 나눴다. 30년 묵은 이 논쟁을 원문으로 정독하고, 2026년 OpenAI가 공개한 AI 수학 원고 수백 편과 사람이 쓴 arXiv 논문의 초록을 고워스의 두 문화로 분류해 기계가 어느 문화에 서 있는지 직접 쟀다.
![[특집] AI가 쓴 증명은 누가 소화하나 — 타오의 '증명 소화불량'과 해설 실측](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fpdx-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] AI가 쓴 증명은 누가 소화하나 — 타오의 '증명 소화불량'과 해설 실측
기계가 증명을 만들고 Lean이 검증까지 끝냈는데, 문제는 여전히 '열림(open)'이다. 아무도 그 증명을 소화하지 못했기 때문이다. 테렌스 타오가 이름 붙인 '증명 소화불량'의 뜻과 역사, 증명을 '이해했다'를 재는 교육학의 일곱 가지 잣대를 살펴본다. 그런 다음 OpenAI가 IMO 2025에 낸 날것의 답안 다섯 편을 AI에게 세 가지 문체로 해설시키고, 원 증명을 보지 못한 '눈먼 독자' 모델에게 읽혀 이해도와 오류 탐지를 직접 쟀다.
성당과 시장의 귀환 — 빅테크는 왜 자기 보물을 공짜로 풀어주는가
Bill Gurley의 화제작 'Open Source Strategy'를 한국 독자를 위해 풀어 쓰다. 1983년 스톨먼의 분노부터 2026년 DeepSeek의 폭격까지 — 빅테크가 코드를 공짜로 푸는 진짜 이유, 그리고 AI 시대에 다시 시작된 '성당 대 시장'의 두 번째 시즌.
AI가 디자인을 '만들기' 시작했다 — Open Design 아키텍처 심층 분석
Anthropic의 Claude Design이 보여준 '아티팩트-퍼스트' 워크플로우를 11일 만에 38,000개 별로 따라잡은 오픈소스 프로젝트 Open Design을 분해한다. 데몬-에이전트 아키텍처, 파일 기반 스킬, 프롬프트 스택, anti-AI-slop 머신까지 — '왜 이런 모양일 수밖에 없는가'를 처음부터 끝까지 따라가는 특집.
당신의 스타트업은 이미 죽어 있을지 모른다: AI 시대 창업 플레이북의 재작성
Steve Blank의 2026년 글 'Your Startup Is Probably Dead On Arrival'을 출발점으로, 왜 기존 스타트업 공식이 AI 시대에 흔들리는지 역사와 사례, 논문, 실무 체크리스트로 풀어낸다. 고객개발, MVP, 제품시장적합성, 애자일, VC 조달, AI 에이전트, 결과 기반 가격 모델까지 연결해 2026년 창업자가 반드시 다시 물어야 할 질문을 정리한다.
AI는 입구, 구조화된 데이터가 출구 — DX를 위한 AI/ML 이해의 기술
DX 전문가 로드맵 4편 — 1959년 Arthur Samuel의 체커 프로그램부터 2026년 AI 에이전트까지. 88%의 기업이 AI를 활용하지만 실제 성과를 내는 기업은 6%에 불과한 이유. AI를 '도구'로 이해하는 DX 전문가의 시각을 총정리한다.
AI가 오픈소스 라이선스를 세탁한다? — chardet 사건으로 본 라이선스 론더링의 모든 것
2026년 3월, AI가 오픈소스 라이브러리를 5일 만에 재작성하고 라이선스를 바꿔버린 사건이 전 세계를 뒤흔들었다. 클린룸 구현의 역사부터 AI 시대의 저작권 위기까지, 개발자라면 반드시 알아야 할 이야기.
AI 시대에 진짜 안전한 것은 직업이 아니라 '판단 체계'다
AI가 사람을 대체하는 시대가 아니라, 사람의 판단을 더 중요하게 만드는 시대. 코어닷투데이가 제조업 AI, 의회 AI, Fact Explorer를 통해 바라보는 AI 시대의 본질을 이야기합니다.
DX 로드맵: 기술을 배운 뒤, 조직을 어떻게 바꾸는가
클라우드를 배우고, 컨테이너를 익히고, CI/CD 파이프라인을 구성했다. 그런데 다음은? 기술 학습과 조직 변혁 사이의 간극을 메우는 DX 로드맵을 다룬다. 20대 엔지니어가 기술 역량을 커리어 자산으로 전환하는 구체적인 경로.
MCP(Model Context Protocol) 완전 이해 — AI 세계의 USB-C (Part 1)
AI가 외부 세계와 소통하는 표준 규격, MCP. 왜 이런 개념이 등장했고, 왜 지금 중요한지를 USB-C 비유와 풍부한 사례로 쉽게 설명합니다.
Amazon Bedrock 완전 정복: AI 모델을 '골라 쓰는' 시대의 시작
GPU를 사서 모델을 학습시키던 시대에서, API 한 줄로 세계 최고의 AI 모델을 바로 쓰는 시대로. Bedrock이 왜 탄생했고, 어떤 모델을 제공하며, 직접 호스팅·OpenAI API·Azure OpenAI와 무엇이 다른지를 실전 관점에서 풀어본다.