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기계는 괜찮다, 나는 우리가 걱정된다 — AI 시대의 '인지적 외주화' 위기
AI가 논문을 쓰고 코드를 짜는 시대. 하지만 정말 위험한 건 기계가 아니라, 생각하는 법을 잊어가는 우리 자신이다. '인지적 외주화'의 역사와 과학, 그리고 2026년의 현실.
Akoma Ntoso 완전 해부: 세상의 모든 법률을 기계가 읽게 만드는 XML 혁명
아프리카 의회 투명성 프로젝트에서 출발해 전 세계 법률 문서의 표준이 된 Akoma Ntoso. '연결된 마음'이라는 이름 뒤에 숨겨진 기술 혁명과, 2026년 AI 시대에 이 표준이 왜 더욱 중요해졌는지 완전 해부합니다.
컨텍스트 엔지니어링 완전 정복: 프롬프트의 시대는 끝났다
프롬프트 한 줄로 AI를 다루던 시대가 저물고 있다. 2026년, AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 '컨텍스트 엔지니어링'이다. 역사적 배경부터 핵심 개념, 실전 사례까지 — Anthropic의 가이드를 바탕으로 완전 해부한다.
LLM은 문서를 읽고도 얼마나 거짓말할까? 1,720억 토큰 대실험의 충격적 결과
35개 오픈소스 LLM에 1,720억 토큰을 먹여 문서 Q&A 환각률을 측정한 사상 최대 규모 연구. 최고의 모델도 1.19%는 거짓말하고, 컨텍스트가 길어지면 환각이 3배로 뛰며, Temperature 0이 반드시 최선은 아닌 — 놀라운 발견들을 정리한다.
Mem0 + Kuzu 완전 가이드: AI에게 '기억'을 주면 대화가 달라진다
'저는 SF 영화를 좋아해요'라고 말했는데, 다음 대화에서 스릴러를 추천받은 적 있는가? LLM은 대화가 끝나면 모든 것을 잊는다. Mem0는 대화에서 사용자 취향과 관계를 자동 추출하여 그래프 DB(Kuzu)에 저장하고, 다음 대화에서 개인화된 응답을 제공한다. AI 메모리의 원리부터 실전 구현, 2026년 개인화 AI의 미래까지.
데이터의 족보를 추적하라: W3C PROV-O 완전 정복
당신이 보는 데이터, 정말 믿을 수 있나요? 2013년 W3C가 발표한 PROV-O는 '데이터의 족보'를 추적하는 국제 표준이다. AI 딥페이크와 가짜뉴스의 시대, 이 13년 된 표준이 왜 지금 가장 뜨거운 기술이 되었는지 추적한다.
RAFT 특집: 시험 공부하듯 AI를 훈련시키는 법 — RAG와 파인튜닝의 황금 교차점
RAG만으로는 부족하고, 파인튜닝만으로는 한계가 있다. UC Berkeley가 제안한 RAFT는 '오픈북 시험 준비'라는 직관적 비유로 두 기법을 결합한다. 7B 모델이 GPT-3.5를 이기는 비결, 방해 문서 훈련과 인용 기반 추론의 원리를 파헤친다.
RotatE: 복소수의 회전으로 지식 그래프를 이해하다
세상의 모든 관계를 '회전'으로 설명할 수 있다면? 2019년 ICLR에서 발표된 RotatE는 복소수 공간에서의 회전이라는 우아한 아이디어로, 지식 그래프 임베딩의 판도를 바꿨다. 수학의 아름다움과 AI의 실용성이 만나는 이 논문을 완전 해부한다.
SHACL 완전 정복 — RDF 데이터의 수호자, 지식 그래프의 품질 보증인
W3C가 만든 RDF 데이터 검증 표준 SHACL. 왜 이런 게 필요했고, 어떻게 동작하며, 2026년 AI 시대에 왜 더 중요해졌을까? 풍부한 사례와 인터랙티브 시뮬레이터로 완전 정복한다.