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시계열 데이터베이스 완전 정복: 시간이 곧 데이터인 세계를 다루는 법
서버 CPU 사용률, IoT 센서 온도, 주가, 심박수 — 이 데이터의 공통점은 '시간에 따라 끊임없이 생성된다'는 것이다. 일반 DB에서 이 데이터를 다루면 왜 느리고, 시계열 DB는 어떻게 이 문제를 해결하며, 어떤 제품을 선택해야 하는지를 풀어본다.
ReAct 논문 해부: AI가 '생각하면서 행동하기'를 배운 순간
Chain-of-Thought는 생각만 했고, WebGPT는 행동만 했다. 2022년, 프린스턴과 Google의 연구자들이 '생각하면서 행동하기'를 결합했을 때 — 환각률이 56%에서 0%로 떨어졌다. 인지과학의 '내적 언어' 이론부터 2026년 모든 AI 에이전트의 작동 원리가 된 ReAct까지, 논문의 모든 핵심을 풀어본다.
AI for Science: 노벨상 받은 AlphaFold에서 Boltz-2까지, 과학의 판이 바뀌었다
2024년 노벨 화학상은 AI에게 돌아갔다. AlphaFold가 50년 난제를 풀고, Boltz-2가 20초 만에 신약 후보의 결합력을 예측하는 시대. '과학을 위한 AI'가 실험실을 바꾸고 있는 현장을 추적한다.
Human-in-the-Loop 특집: AI가 똑똑해질수록 사람이 더 중요해지는 역설
1940년대 사이버네틱스에서 2026년 에이전트 AI까지 — 자동화가 고도화될수록 인간의 판단이 더 결정적이 되는 '자동화 역설'의 역사, 학술적 근거, 그리고 실전 사례를 추적한다.
Shampoo 옵티마이저 특집: 행렬의 구조를 보는 사전조건화의 예술
Adam은 파라미터를 개별 숫자로 본다. Shampoo는 가중치 '행렬'의 행과 열 구조를 본다 — 크로네커 분해로 2차 정보를 효율적으로 포착하면서, 뉴턴법의 정밀함과 1차 방법의 효율성 사이 최적점을 찾는다. Google 프로덕션에 배치되고, AlgoPerf 대회에서 우승하고, SOAP과 Muon으로 진화한 이 옵티마이저의 전 이야기.
컬럼나 데이터베이스 완전 정복: '같은 쿼리가 100배 빨라지는' 저장 방식의 비밀
같은 데이터, 같은 쿼리인데 100배 빠르다. 비밀은 '데이터를 어떻게 배열하는가'에 있다. 행 저장과 열 저장의 근본적 차이부터, C-Store 논문, Parquet/ORC 파일 포맷, 그리고 Redshift·BigQuery·ClickHouse까지 — 컬럼나 DB의 모든 것을 풀어본다.
디퓨전 모델 완전 정복: 노이즈에서 걸작이 태어나는 마법의 원리
DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney, Sora — 2025년을 정의하는 이 서비스들은 모두 '디퓨전 모델'로 작동합니다. 모래에 묻힌 조각상을 발굴하듯, 노이즈에서 이미지를 복원하는 이 혁명적 아이디어를 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.
LLM + 시맨틱 웹: AI의 '감'을 '논리'로 바꾸는 법 — Structured Decomposition 논문 해부
GPT-5도 규칙을 일관되게 적용하지 못한다. 이 논문은 LLM을 '온톨로지 채우기 엔진'으로 재정의하고, SWRL 추론기가 규칙을 결정론적으로 적용하는 신경-상징 통합 프레임워크를 제안한다. 법률, 의학, 과학 3개 도메인에서 11개 모델로 검증한 결과를 해부한다.