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6개의 포스트
2026년형 ChatGPT 질문법 — '역할·목표·상황·결과·질문' 5요소는 어떻게 바뀌어야 하는가
‘당신은 세계 최고의 마케팅 전문가입니다’로 시작하던 프롬프트는 이제 힘을 잃었다. 2026년의 모델은 스스로 추론하고, 도구를 쓰고, 이미지와 문서를 함께 읽는다. 그래서 좋은 프롬프트의 모양도 ‘역할극 대본’에서 ‘작업 명세서’로 옮겨 갔다. 이 글은 오래 쓰인 5요소 구조(역할·목표·상황·예상 결과·질문 유도)를 OpenAI·Anthropic·Google의 최신 가이드에 비추어 하나씩 다시 쓰고, 8+1 구조와 상황별 템플릿, 그리고 같은 요청을 옛날식과 2026년식으로 나란히 고쳐 쓴 예시를 제공한다. 마지막에는 버려도 되는 여섯 가지 옛 습관을 정리한다.
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.
Apple의 역(逆)베팅: 데이터센터 대신 당신의 주머니 — 온디바이스 AI 완전 해부
전 세계 빅테크가 데이터센터에 한 해 $725B를 쏟아붓는 동안, Apple은 정반대로 베팅했다 — 이미 사용자 주머니 속에 있는 수십억 대 기기. 2026년 6월 WWDC를 앞두고 Apple은 15년간 쌓은 자체 실리콘 경험을 무기로 "클라우드 대신 기기에서" AI를 돌리는 온디바이스 전략을 전면에 내세운다. 메인프레임→PC→클라우드→엣지로 도는 컴퓨팅의 진자, A11(0.6 TOPS)에서 M4(38 TOPS)까지 63배 커진 Neural Engine, 통합 메모리로 671B 모델을 Mac에 통째로 올리는 법, Apple Intelligence의 영광과 BBC 헤드라인 참사·Siri 연기·$250M 합의, Private Cloud Compute의 5대 프라이버시 보장, 2026년 Google Gemini 딜과 Nvidia 컨피덴셜 컴퓨트, 증류·양자화·LoRA로 모델을 다이어트시키는 원리, "사용자가 사준 컴퓨팅" $50B 논리, 그리고 개발자·기업을 위한 온디바이스 vs 클라우드 실무 의사결정까지. 인터랙티브 시뮬레이터 3종 포함.
Meta Muse Spark 특집: LLaMA의 좌절에서 Muse의 비상까지 — Meta AI 대반격의 모든 것
LLaMA 4의 벤치마크 조작 스캔들로 무너진 Meta가 어떻게 9개월 만에 프론티어 AI 모델 Muse Spark으로 돌아왔는가. LLaMA 1부터 Muse까지의 전체 여정, 핵심 기술, 벤치마크 분석, 그리고 멀티모달 AI의 미래를 총정리합니다.
멀티모달 AI 완전 가이드: 텍스트·이미지·음성·영상을 동시에 이해하는 AI의 모든 것
CLIP이 이미지와 텍스트를 하나의 공간에 넣었고, GPT-4V가 LLM에 눈을 달았고, RT-2가 로봇에게 손을 줬다. 2026년, AI는 인간처럼 보고 듣고 말하고 행동한다 — 멀티모달 AI의 역사, 원리, 그리고 현재.
AutoHarness 논문 해설 — AI가 스스로 '규칙 위반 방지 코드'를 만든다
Gemini-2.5-Flash 체스 대회 패배의 78%가 '반칙'이었다. Google DeepMind의 AutoHarness 논문은 LLM이 스스로 규칙 검증 코드를 작성해 이 문제를 해결한다. 작은 모델이 큰 모델을 이기는 역전극의 비밀.