테크 프레스
AI 용어 완전 가이드: LLM부터 RAG, 에이전트까지 올해 꼭 알아야 할 개념
AI 업계에서 쓰는 낯선 용어들(LLM, RAG, 에이전트 등)을 쉽게 풀어 설명한 살아있는 용어집이에요
TechCrunch AI
태그
LLM
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AI 트렌드
연구소/벤더
Claude Sonnet 5 공개, Anthropic의 차세대 성능 모델
Anthropic이 Claude 시리즈의 최신 고성능 버전인 Claude Sonnet 5를 발표했어요
Anthropic
논문
Cascading Linear Features를 이용한 LLM 아첨 행동 감지 및 제어
언어 모델이 사용자의 의견에 무조건 맞춰주려는 '아첨' 버릇을 찾아내고 고쳐주는 기술이에요
arXiv cs.AI
연구소/벤더
Reasoning이 LLM의 매개변수 지식 회수를 돕는 메커니즘
LLM이 단순한 사실 질문에 답할 때 추론 과정을 거치면 평소보다 훨씬 더 정확히 답변하는 현상이 일어나는데, 이건 생각하는 시간을 주고 관련 사실들을 먼저 떠올리게 하기 때문이에요
Google Research
논문
RIFT-Bench로 Agentic AI 시스템의 보안 취약점을 동적으로 테스트하는 방법
여러 종류의 AI 에이전트 시스템이 안전한지 자동으로 공격해서 확인하는 도구예요
arXiv cs.AI
테크 프레스
In the Weights, AI 모델 학습 가중치에 남겨진 당신의 흔적 검색
구글 검색 대신 AI 모델들이 실제로 당신을 얼마나 잘 기억하고 있는지 점수로 보여주는 서비스예요
TechCrunch AI
논문
법률 사건 검색을 위한 자가학습 에이전트 - 규칙이 스스로 진화하는 LLM 기반 시스템
법률 사건 검색할 때 LLM이 스스로 검색 규칙을 만들고 평가해서 계속 개선하는 방식이에요
arXiv cs.AI
논문
LLM 출력 설명의 정의와 과제 - 반사실적 설명과 사용자 신념 기반 접근
AI가 왜 그런 답을 줬는지 설명하려면 그 사람이 이미 믿고 있는 것을 먼저 이해해야 한다는 거예요
arXiv cs.AI
논문
LLM의 AGI 진화를 위한 명시적 기억 통합 필요성
지금의 대형언어모델은 사람의 무의식적 학습과 비슷한데, 진정한 인공일반지능이 되려면 뇌의 해마처럼 작동하는 명시적 기억 시스템을 갖춰야 한다는 거예요
arXiv cs.AI
연구소/벤더
Nemotron 30B와 RAG 활용 AI 게임 개발 실패, 복잡성 한계
AI 모델 Nemotron 30B와 RAG를 이용해 복잡한 게임을 만들려 했지만, 결국 간단한 HTML 도구만 만들 수 있었던 실패 프로젝트 이야기예요
HuggingFace
연구소/벤더
Anthropic Claude Opus 4.8, 강점은 강화 약점은 여전
Anthropic의 Claude Opus 4.8은 잘하는 건 더 잘하게 됐지만, 못하는 건 여전히 아쉬워요
Anthropic
연구소/벤더
이종 Small Model 활용 Multi-agent 시뮬레이션 구축 전략
서로 다른 Small Model들을 섞어 성격이 제각각인 AI 캐릭터들이 상호작용하는 시뮬레이션 게임을 만들고, 그걸 안정적으로 굴리는 운영 노하우를 정리한 글이에요
HuggingFace
논문
멀티에이전트 통신 비용 절감 기법 PACT
여러 AI 에이전트가 자연어로 주고받는 메시지를 '행동 상태 기록'으로 압축해 토큰 소비를 줄이는 기법입니다.
arXiv cs.AI