AI 자료 모음 (24h) - 2026-02-17
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
정적 벤치마크 상승이 체감 품질로 직결되지 않는 이유와 오염 리스크, 실무 평가 프레임을 정리.
에이전트 메모리는 UX가 아니라 프라이버시·보안 기능이다. 저장보다 삭제·만료·감사 로그를 먼저 설계하자.
메시지 캡·API 레이트 리밋을 계정 전환으로 분산할 때 약관·보안·자동화 제한 리스크를 점검한다.
IP 장편 애니를 AI로 연속 제작할 때 성경·자산·검수 루프와 2차적저작물 리스크를 정리한다.
툴 호출은 실행이다. JSON 유효성만으론 부족하니 strict 스키마, allowed_tools, refusal·상태 검증을 게이트로 둔다.
대화형 AI의 동조 편향(sycophancy)이 공식 문서·평가에서 품질/정렬 리스크로 다뤄지는 이유와 대응법.
속도·복제·업데이트가 일반지능으로 이어지는 조건을 스케일링·g·병목 관점에서 점검.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
Seedance 2.0 논란은 저작권 쟁점이 학습에서 결과물 생성·유통 단계로 이동했음을 보여준다.
에이전트 실행 루프를 자가구현할 때 필요한 신뢰성 패턴과 평가·로그 기준을 정리한다.
한국어 LLM 도입은 모델명보다 학습 사용, 보관 기간, 리전 저장·처리 조건을 먼저 점검해야 한다.
규제는 의도보다 증빙이 핵심이다. 데이터 흐름, 자동결정 로그, 14세 미만 동의를 산출물로 고정하라.
정부 감시·법집행 AI 요청에 대비해 절차, 최소수집·보관, 감사증적을 설계로 묶는다.
AI 대화의 관계시험에 대응하는 거절·경계 설정을 규칙과 평가로 고정하는 방법.
RAG와 파라미터 업데이트의 비용·리스크를 비교하고 재귀개선 검증 체계를 정리한다.
GPU 부족이 학습보다 반복·배치 중심으로 전략을 바꾸며 혼합정밀도·체크포인팅·ZeRO 트레이드오프를 수치로 정리한다.
Blackstone-Neysa 지원과 2만+ GPU 목표, 인도 내 처리 조건이 비용·규제·지연에 영향.
리더보드 상위권 점수 차이가 작을수록 오차와 평가조건 변화가 커진다. 3~6개월 추세는 검증이 필요하다.
AI 코딩 도구는 모델 품질뿐 아니라 도구 호출·에이전트·권한 설계가 보안과 팀 속도를 좌우한다.
연속 배칭·스트리밍·KV 캐시로 TTFT/TBT와 처리량이 달라진다. 점검 기준을 정리.
LLM 지연을 queue/compute·prefill/decode로 나눠 계측하고 배치·KV캐시·양자화를 조정하는 방법
AI 지식 격차가 서열·설교·고립으로 번지는 이유와 5요소·NVC·MI로 대화 구조를 재설계한다.
가족 내 AI 사용 격차를 설득 대신 계정·권한·복구, 안전 규칙, 과제 템플릿으로 줄이는 방법.