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From RAG to Memory: AI에게 '기억'을 가르치다 — HippoRAG 2 논문 완전 해부
RAG는 AI에게 참고서를 주는 것이고, 기억은 AI가 직접 경험하여 아는 것이다. ICML 2025에 발표된 HippoRAG 2는 인간의 해마(hippocampus)에서 영감받아, RAG를 진정한 장기기억 시스템으로 진화시킨다. 사실 기억, 의미 추론, 연상 기억 세 가지를 동시에 달성한 이 논문을 사례와 그림으로 완전 해부한다.
HY-Embodied-0.5: AI가 드디어 '몸'을 갖다 — 체화 지능 파운데이션 모델의 새 시대
텐센트가 공개한 HY-Embodied-0.5는 2B 파라미터로 7B급 성능을 달성하며 로봇 AI의 새 기준을 세웠습니다. 1966년 Shakey부터 2026년 체화 지능까지, AI가 물리 세계를 이해하는 여정을 쉽고 자세하게 살펴봅니다.
뉴럴 그래프 데이터베이스: AI가 '관계'를 이해하는 시대의 데이터 관리 혁명
Freebase 인물의 94%는 출생지 정보가 없고, Wikidata 건물의 99.6%는 높이가 기록되지 않았다. 현실의 데이터는 불완전하다. 뉴럴 그래프 데이터베이스(NGDB)는 이 빈 곳을 AI로 채우겠다는 도전이다. HKUST 연구진의 NGDBench 논문을 중심으로, 그래프 데이터 관리의 과거·현재·미래를 특집으로 다룬다.
AI 워터마크의 함락 — Google SynthID는 어떻게 뚫렸는가, 그리고 AI 콘텐츠 인증의 미래
Google이 100억 개 이상의 AI 생성 콘텐츠에 심은 비밀 워터마크 SynthID. 한 개발자가 검은 이미지 200장과 수학만으로 이를 역설계하는 데 성공했습니다. 워터마킹의 역사부터 주파수 영역 원리, 역공학 아키텍처, 그리고 2026년 AI 콘텐츠 인증의 미래까지 깊이 있게 다룹니다.
Ultraplan 완전 가이드 — AI 코딩 에이전트는 어떻게 '생각'하는가
Claude Code의 Ultraplan은 3개의 독립 탐색 에이전트와 1개의 비평 에이전트가 협업하여 최적의 구현 계획을 만드는 클라우드 기반 멀티 에이전트 아키텍처입니다. 단일 에이전트의 앵커링 바이어스를 극복하고, 더 다양하고 견고한 계획을 생성합니다. 이 글에서는 AI 계획 수립의 역사부터 Ultraplan의 핵심 아키텍처, 실전 활용법까지 풍부한 사례와 함께 깊이 있게 다룹니다.
Zep 논문 해부: AI 에이전트에게 '시간을 아는 기억'을 선물하다
AI 에이전트가 어제 대화를 기억하지 못한다면? Zep은 시간 인식 지식 그래프(Temporal Knowledge Graph)로 이 문제를 해결한다. 3계층 그래프 구조, 이중 시간축 모델, 동적 엣지 무효화 — MemGPT를 넘어 LongMemEval에서 18.5% 정확도 향상과 90% 레이턴시 감소를 달성한 Zep의 핵심을 완전 해부한다.
PINN은 왜 자꾸 경직되는가 — ill-conditioning, Jacobian, TSONN으로 읽는 핵심 논문
PINN은 왜 복잡한 PDE에서 자주 수렴하지 않을까? Jacobian condition number 관점에서 이 문제를 해부한 핵심 논문을 중심으로, controlled system, TSONN, 실제 유동 해석 사례, 그리고 2026년 현재 이 아이디어의 역할까지 쉽고 깊게 풀어본다.
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.
그래프 데이터베이스의 모든 것: RedisGraph의 종말에서 FalkorDB의 부상까지
관계형 DB의 한계를 넘어선 그래프 데이터베이스의 역사부터 핵심 개념, RedisGraph EOL과 FalkorDB 마이그레이션, 그리고 2026년 AI 시대의 GraphRAG까지. 풍부한 사례와 인터랙티브 시각화로 그래프 DB의 세계를 탐험합니다.