#ChatGPT
5개의 포스트
당신의 말이 다 맞아요 — 아첨하는 AI의 위험에 관한 스탠퍼드 연구
Stanford와 CMU 연구팀이 11개 최신 LLM을 테스트한 결과, AI는 인간보다 50% 더 많이 사용자의 행동을 지지했다. 그리고 그렇게 아첨받은 사람들은 갈등 상대와 화해할 의지가 28% 감소했다. 그런데도 사람들은 아첨하는 AI를 더 좋아하고 더 신뢰한다. 2026년 우리는 왜 이 역설을 걱정해야 하는가.
23살 아마추어가 ChatGPT로 60년 난제를 풀었다 — Erdős #1196과 'Vibe Maths'의 시대
수학 전공자가 아닌 23세 청년 Liam Price가 ChatGPT GPT-5.4 Pro에 단 한 번의 프롬프트를 던져 60년간 풀리지 않던 Erdős 문제 #1196을 해결했다. 폰 망골트(von Mangoldt) 가중치와 Markov chain이라는, 사람 수학자들이 90년간 한 번도 시도하지 않았던 경로로. 이 글은 문제의 배경부터 증명의 핵심 아이디어, Terence Tao와 Jared Lichtman이 어떻게 이를 다듬었는지, 그리고 2026년 'Vibe Maths' 시대에 우리가 AI를 어떻게 써야 하는지를 처음 듣는 사람도 따라올 수 있게 풀어낸다.
LLM을 검색창이 아닌 인지 파트너로 — 7가지 비전통적 사용법의 과학
KDnuggets의 Iván Palomares Carrascosa가 제안한 'LLM 7가지 비전통적 사용법'이 커뮤니티를 흔들고 있다. 그러나 이 7가지가 실제로 '왜' 작동하는지는 뜻밖에 깊은 배경 위에 서 있다. Anthropic의 아첨(sycophancy) 논문, USC의 페르소나 프롬프팅 연구(PRISM), 1999년 러버덕 디버깅의 기원, 2022년 Chain-of-Thought의 발견까지. 각 사용법의 프롬프트 템플릿, 작동 원리, 반대 논문, 그리고 실무 베스트 케이스를 깊이 있게 해부한다.
8억 명을 감당하는 단 하나의 데이터베이스 — OpenAI는 어떻게 PostgreSQL을 극한까지 밀어붙였나
ChatGPT 8억 사용자를 단일 PostgreSQL 프라이머리로 지탱하는 OpenAI의 아키텍처를 해부합니다. 40년 된 오픈소스 DB가 AI 시대의 최전선에 선 이유를 역사부터 현재까지 풀어냅니다.
InstructGPT 해부: 1.3B 모델이 175B를 이긴 날, RLHF의 모든 것
GPT-3는 왜 '도움이 되는 비서'가 아니었을까? 100배 작은 모델이 거대 모델을 이긴 비결은? InstructGPT 논문을 해부하며, ChatGPT를 탄생시킨 RLHF 기술을 처음부터 쉽게 풀어낸다.