LLM 토픽은 “모델이 뭘 할 수 있나”보다 어떤 조건에서 잘/못 동작하는가를 중심으로 정리합니다.
새 소식(Pulse)과 상관없이 오래 검색되는 개념·오해·운영 기준을 우선합니다.
엔비디아 루빈 아키텍처는 HBM4 탑재로 에이전틱 AI 성능을 극대화하며, 1년 단위의 혁신 로드맵으로 데이터센터의 미래를 재정의합니다.
CES 2026에서 공개된 루빈 아키텍처와 오픈 AI 모델 전략을 통해 엔비디아가 그리는 차세대 AI 생태계와 추론 경제학의 비전을 살펴봅니다.
Ring 창업자 Jamie Siminoff가 복귀해 'AI 시대'를 선언했다. Alexa+와 결합한 대화형 도어벨, 얼굴 인식, 화재 감지까지. 프라이버시 논쟁도 재점화됐다.
AprielGuard는 다층 방어 체계와 맞춤형 정책으로 LLM의 보안성과 신뢰성을 높이는 강력한 보안 도구입니다.
Anthropic이 Claude Desktop용 새 기능 Cowork를 공개했다. 비개발자도 AI에게 파일 정리, 영수증 분석, 문서 작성을 맡길 수 있다. 10일 만에 개발된 이 도구의 탄생 배경과 활용법을 알아본다.
Anthropic이 Claude 데스크톱 앱에 Cowork 기능을 출시했다. 개발자용 Claude Code의 에이전트 기술을 비개발자도 사용할 수 있게 만든 이 기능은 파일 읽기, 편집, 생성을 자율적으로 수행하며 일상적인 사무 업무를 대신 처리한다.
Apple이 차세대 Siri에 Google Gemini를 탑재한다고 발표했다. 연간 10억 달러 규모의 이번 파트너십이 AI 업계 판도에 미칠 영향을 분석한다.
Boston Dynamics가 CES 2026에서 Google DeepMind와의 파트너십을 발표하고 Atlas 휴머노이드 로봇의 상용 생산을 시작했다. 56개 관절, 50kg 리프트, 완전 자율 운영이 가능한 Atlas는 2028년부터 현대자동차 공장에 배치되며, 2028년까지 연간 3만 대 생산 체제를 구축한다.
CES 2026은 "Physical AI"가 지배한 행사였다. 챗봇과 이미지 생성에 머물던 AI가 드디어 화면을 벗어나 물리적 형태로 구현되기 시작했다. Boston Dynamics Atlas, Tesla Optimus, Figure AI 등 휴머노이드 로봇이 총출동했고, Nvidia는 로봇의 Android가 되겠다고 선언했다.
유럽 주요 35개 은행이 AI 도입으로 2030년까지 전체 인력의 10%인 20만 명을 감원할 계획이다. 백오피스, 리스크 관리, 컴플라이언스 부문이 가장 큰 타격을 받는다.
Anthropic이 개발한 Model Context Protocol(MCP)이 Linux Foundation에 기부되며 AI 에이전트의 공식 표준으로 자리잡았다. OpenAI, Google, Microsoft, AWS 등 8개 빅테크가 Platinum 멤버로 참여하는 Agentic AI Foundation의 출범 배경과 의미를 분석한다.
Nvidia가 CES 2026에서 로봇을 위한 풀스택 생태계를 공개했다. Isaac GR00T N1.6, Cosmos 월드 모델, Jetson T4000 하드웨어까지, Android가 스마트폰 시장을 장악했듯 로봇 시장의 표준 플랫폼이 되겠다는 선언이다. 합성 데이터로 학습 효율을 40% 높이고, Hugging Face와 손잡아 200만 로보틱스 개발자에게 문을 열었다.
펜타곤이 xAI의 Grok과 Google의 Gemini를 국방부에 도입한다고 발표했다. 군사 분야에서의 AI 활용이 본격화되는 가운데, 이번 결정의 의미와 파급 효과를 분석한다.
2045년 특이점 담론이 단순 예측을 넘어 알고리즘과 사회심리학이 결합된 디지털 시대의 집단적 신념이 되는 과정과 그 영향을 분석합니다.
LLM을 사고 파트너로 재해석하고, 비판적 자기검증을 촉발하여 인지 편향을 넘어서는 방법을 제시하는 실용 가이드입니다.
AI 시대에 필요한 적응형 학습과 비판적 사고 방법을 알아보고, 변화하는 직업 시장에 대비하는 전략을 제시합니다.
AGI의 진정한 전환은 추상적 개념 연결 능력에서 온다. 2026년 전환점, 풍요와 정체의 복합적 특이점을 분석한다.
AI 재무 분석 도구의 벤치마크 성능, 재무 사기 탐지 알고리즘의 다양성과 한계, 실무 적용 시 고려사항을 분석합니다.
AI API 사용량 급증 시 비용 초과와 서비스 중단을 방지하는 실전 관리 전략. 토큰 한도, 월간 지출 설정, 모니터링 방법을 소개합니다.
AI가 표준 창의성 테스트에서 인간 상위 1% 성적을 기록했지만, 평가 체계 부재와 안전성-창의성 균형 문제로 실감나지 않는 이유를 분석합니다.
Claude Code 종료와 OpenAI 전략 변화 속, 타사 하네스 사용 위험과 개발자가 안전하게 워크플로를 보호하는 방법을 분석합니다.
AI 도구의 복잡한 과금 모델이 초보자의 진입 장벽이 됩니다. 게임 산업의 사용자 친화적 결제 시스템에서 해법을 찾아보고, 실전 비용 관리 팁을 소개합니다.
AI가 표준 답변을 생성하는 시대, 초등교육은 AI 출력을 비판적으로 평가하고 가려낼 수 있는 능력을 키워야 합니다. 방법과 현황을 분석합니다.
고스팅 등 관계 좌절 후 AI 챗봇을 찾는 심리적 메커니즘을 분석합니다. 외로움 감소 효과와 잠재적 위험을 살펴봅니다.