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에디터 추천
포스트 트레이닝 혁명 — RLHF에서 SimPO, KTO, ORPO, RLVR까지 완전 정리
LLM을 똑똑하게 만드는 건 사전 학습이지만, 쓸모 있게 만드는 건 포스트 트레이닝이다. RLHF의 복잡함에서 DPO의 우아함으로, 그리고 SimPO·KTO·ORPO·RLVR까지 — 2026년 AI 정렬 기술의 모든 것.
활성화 함수의 모든 것: 전등 스위치에서 SwiGLU까지
1943년 '뉴런은 전등 스위치다'라는 모델에서 시작해, 시그모이드의 기울기 소실을 넘고, ReLU의 단순한 혁명을 거쳐, AI가 스스로 발견한 Swish까지 — 활성화 함수 80년의 역사를 추적한다.
당신의 AI, 빌린 겁니까 가진 겁니까 (1부): '인텔리전스 오너십'이라는 새 승부수
2026년 7월, Fermisense가 올린 한 편의 글이 AI 업계를 흔들었다. 90억 파라미터짜리 작은 오픈소스 모델을 강화학습으로 훈련시켰더니, 세계 최고 프런티어 모델을 전부 이기고도 비용은 최대 340배 싸더라는 것이다. 이 특집 1부는 '인텔리전스를 소유한다'는 개념이 왜 지금 등장했는지를 ChatGPT 이후의 역사와 2026년의 AI 경제학으로 추적한다.
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.
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MCP가 세션을 지웠다 — 지키지 못한 약속을 인정하기까지의 21개월
2026년 7월 28일, MCP가 출시 이후 가장 큰 변화를 발표했다. initialize 핸드셰이크와 세션 ID가 사라졌다. 그런데 진짜 이야기는 '세션을 없앴다'가 아니라 '세션은 애초에 작동한 적이 없었다'는 고백이다. ChatGPT는 도구 호출마다 세션을 새로 만들고 있었다. 명세 문서와 SEP 원문, 그리고 1,000개 저장소 조사 결과를 따라가며 무엇이 왜 바뀌었는지 정리했다.
「나는 AI를 그만 쓰기로 했다」 — 어떤 개발자의 이탈 선언이 드러낸 것
20년차 개발자가 18개월간 Claude Code를 쓰다가 전면 중단을 선언했고, 그 글이 2026년 개발 커뮤니티를 흔들었습니다. 그런데 이건 러다이트의 글이 아닙니다 — 1983년 배인브리지가 예측한 '자동화의 역설'이 소프트웨어에서 처음 대규모로 재현된 사건입니다. METR·DORA·GitClear·Veracode의 상반된 데이터를 전부 펼쳐놓고, 같은 도구가 에어비앤비에서는 18개월을 6주로 줄이고 그에게는 우울증을 준 이유를 끝까지 따져봅니다.
「경험의 단절」 — AI가 청년에게서 빼앗는 것은 일자리가 아니라 사다리 아랫칸이다
2026년 세계 청년의 날에 세계 전문가들이 내놓은 진단은 같았습니다 — AI가 청년에게서 앗아가는 진짜 위기는 일자리가 아니라 '경험의 경로'라는 것. 이 개념은 갑자기 나온 게 아니라 1563년 도제법부터 1983년 자동화의 역설, 1991년 정당한 주변적 참여를 거쳐 460년 만에 수렴한 결론입니다. 튀르키예 RCT·중국 26,811명 패널·폴란드 대장내시경·하버드 6,200만 명 이력서 데이터를 전부 펼쳐 놓고, 왜 지표는 좋아 보이는데 실력은 깎이는지, 그리고 어떤 설계가 반대 결과를 냈는지를 끝까지 따집니다.
보이지 않는 서명: AI가 쓴 글에 숨겨진 초록 단어들
2026년 8월, Claude가 쓰는 문장에 아무도 볼 수 없는 서명이 붙기 시작했다. 원리는 2023년 메릴랜드대 논문 한 편에서 나왔다. 단어를 초록과 빨강으로 나누고 초록 쪽을 슬쩍 밀어주는 것 — 그게 전부다. 744년 된 아이디어가 어떻게 로짓 위로 옮겨왔고, 무엇을 증명할 수 있으며, 무엇은 끝내 증명하지 못하는지 끝까지 따라간다.
하루에 2천 년을 사는 데이터베이스 — TigerBeetle과 결정론적 시뮬레이션 테스트
은행 잔액이 틀리는 버그를 어떻게 재현할까. TigerBeetle은 시간·디스크·네트워크를 전부 가짜로 만들고, 정수 하나로 우주 전체를 되살리는 길을 택했다. 1,024코어에서 24시간 돌아가는 비행 시뮬레이터, 함수당 정확히 2개의 단언, 그리고 시작 후 malloc을 부르지 않는 데이터베이스 — 15만 줄의 Zig 코드를 읽고 정리했다.
코드를 보지 마라, 아이디어를 잡아라 — antirez가 던진 불편한 질문
Redis를 만든 사람이 말했다. '아무도 이 코드를 봐선 안 된다. 코드가 담은 아이디어만 보면 된다.' 30개월에 걸친 그의 입장 변화를 추적하고, 1975년의 책이 왜 지금 다시 읽히는지, 그리고 숫자들이 정말 그의 반대편에 서 있는지 끝까지 따져본다.
1만 프레임을 잊지 않는 법 — LingBot-Map과 기하 컨텍스트 어텐션
2026년 4월, 앤트그룹의 로봇 자회사가 카메라 영상만으로 1만 프레임 이상을 20 FPS로 3차원 복원하는 모델을 오픈소스로 공개했다. 핵심은 '무엇을 기억하고 무엇을 버릴지'를 어텐션 마스크로 학습시킨 것. 40년 된 SLAM의 지혜가 트랜스포머 안으로 들어온 순간을, 논문과 코드를 끝까지 따라가며 해부한다.
시스템 3 — AI에 생각을 넘기는 순간, 인지적 항복의 실험 증거
카너먼의 시스템 1·2에 세 번째 시스템을 붙인 논문이 나왔습니다. 와튼스쿨 연구팀은 1,372명·9,593시행의 사전등록 실험으로 'AI가 맞으면 정확도가 25%p 오르고, 틀리면 14%p 떨어지는' 구조를 측정했습니다. 더 불편한 결과는 확신도입니다 — 받은 답의 절반이 틀렸는데도 확신은 11.7%p 올라갔고, 오류에 반복 노출되어도 내려가지 않았습니다. 시간 압박도, 돈과 즉시 피드백도 이 패턴을 없애지 못했습니다.
AI가 다 써주는 시대의 글쓰기 — 왜 아직 직접 써야 하는가
링크드인 장문 게시물의 41%가 AI 생성이고, 한국 직장인의 74%가 업무에 AI를 씁니다. 그런데 폴 그레이엄은 '쓰는 자와 못 쓰는 자로 갈리는 세계는 곧 생각하는 자와 못 하는 자의 세계'라고 경고했습니다. 쓰기는 원래 두 개의 다른 일이었고 AI는 그중 하나만 가져갔습니다 — 어느 쪽을 넘겨도 되고 어느 쪽을 지켜야 하는지, 데이터와 사례로 끝까지 따져봅니다.