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52개의 포스트
GraphRAG는 언제 써야 할까? — 그래프가 RAG를 이기는 순간과 지는 순간
GraphRAG가 만능이 아니라면, 정확히 언제 써야 할까? ICLR 2026 논문이 7개 GraphRAG 시스템을 벤치마킹하여 밝혀낸 '그래프가 빛나는 순간'과 '오히려 해가 되는 순간'을 깊이 있게 분석합니다.
Claude Opus 4.6 해부 — Chatbot Arena 1위, 에이전트 팀, 1M 컨텍스트의 모든 것
Chatbot Arena 1위, SWE-bench 80.8%, HLE 53%, 1M 토큰 컨텍스트 — 2026년 2월 출시된 Claude Opus 4.6을 완전 해부한다. Anthropic의 역사부터 아키텍처, 벤치마크, 실무 활용까지.
s1 논문 해부: AI에게 '잠깐만' 하고 다시 생각하게 했더니 벌어진 일
1,000개의 문제로 26분 학습한 모델이 OpenAI o1-preview를 27% 앞질렀다. 비결은 단순했다 — AI가 답을 내려 할 때 'Wait'이라고 속삭인 것. 스탠퍼드에서 나온 s1 논문이 밝힌 '테스트 타임 스케일링'의 원리를 해부한다.
에이전트 AI 특집: 민스키의 상상에서 AAIF까지, 70년의 여정
1950년대 튜링의 사고하는 기계에서 2026년 에이전트 간 프로토콜 표준화까지. AI 에이전트 70년의 궤적을 추적하고, 지금 일어나고 있는 구조적 전환의 본질을 파악한다.
Ollama 완전 가이드: 클라우드 없이 내 PC에서 AI를 돌리는 가장 쉬운 방법
ChatGPT에 월 $20을 내는 대신, 내 컴퓨터에서 무료로 AI를 돌릴 수 있다면? Ollama는 GitHub 16.5만 스타의 오픈소스 도구로, 한 줄 명령어로 LLM을 로컬에서 실행한다. 설치부터 모델 선택, Open WebUI 연동까지.
RAG vs Fine-tuning: AI에게 새로운 지식을 가르치는 두 가지 방법
ChatGPT에게 우리 회사 데이터를 알려주고 싶다면? RAG와 Fine-tuning, 2026년 실무에서 가장 많이 마주치는 이 선택지를 요리사 비유와 일러스트로 명쾌하게 정리합니다.
LoRA / QLoRA 특집: 1,750억 개 파라미터를 35MB로 길들이는 마법
GPT-3 175B를 파인튜닝하려면 1.2TB GPU 메모리가 필요하다. LoRA는 학습 파라미터를 1만 배 줄이고, QLoRA는 65B 모델을 단일 48GB GPU에서 학습 가능하게 만들었다. 저랭크 분해의 수학부터 2026년 모든 오픈소스 모델의 표준이 된 여정까지, 두 논문을 낱낱이 해부한다.
모든 길은 우도(Likelihood)로 통한다 — RLHF는 왜 DPO를 이기는가
정보이론적으로 RLHF는 DPO보다 나을 수 없다. 그런데 실제로는 항상 이긴다. CMU와 코넬의 연구팀이 밝혀낸 그 이유는, 컴퓨터 과학의 가장 유명한 난제 P≠NP와 연결되어 있었다.
DeepSeek-R1 특집: AI가 스스로 '아하!'를 외친 날 — 강화학습으로 추론 능력을 깨우다
SFT 없이 순수 강화학습만으로 수학 올림피아드 문제를 푸는 AI가 탄생했다. DeepSeek-R1은 OpenAI o1에 필적하는 추론 능력을 5백만 달러로 달성하며, NVIDIA 주가를 17% 폭락시키고, AI 산업의 상식을 뒤흔들었다. 그 안에서 일어난 일을 처음부터 풀어본다.
OpenClaw — 주말 프로젝트가 AI의 다음 챕터가 되기까지
오스트리아의 한 개발자가 WhatsApp으로 AI와 대화하고 싶었다. 6개월 뒤, 그 주말 프로젝트는 GitHub 역사상 가장 빠르게 성장한 오픈소스 프로젝트가 되었다. OpenClaw의 탄생부터 기술 원리, 글로벌 열풍, 그리고 보안의 그림자까지.
LoRA 완전 정복: 포스트잇 하나로 거대 AI를 내 것으로 만드는 법
700억 파라미터 모델을 내 노트북에서 파인튜닝한다고? LoRA와 QLoRA가 가능하게 만든 '효율적 적응'의 원리를 포스트잇 비유와 함께 완전 해부합니다.
Toolformer 해부: AI가 스스로 도구 사용법을 깨우친 날
1750억 GPT-3도 못하는 산수를 67억 모델이 해냈다. 비결은 '스스로 도구 쓰는 법을 배운 것.' 2023년 Meta AI의 Toolformer 논문이 열어젖힌 도구 사용 AI의 세계를, 2026년 MCP 시대의 시점에서 되짚는다.