Bits, Bytes and Neural Networks

'AI-ready 데이터'는 깨끗한 데이터가 아니라 맥락을 기계가 실행할 수 있는 형태로 새겨 넣은 데이터입니다. 같은 스키마에서 text-to-SQL 정확도가 16.7%에서 54.2%로 오른 이유를 짚습니다.

에이전트의 '나머지 전부'를 AWS는 어떻게 제품화했나. Amazon Bedrock AgentCore를 Build·Deploy·Assess 세 층으로 열어 하네스 체크리스트의 어디를 채우고 어디를 비워 두었는지 짚습니다.

엔지니어링의 엄밀함은 사라지지 않았습니다, 이동했을 뿐입니다. 프롬프트에서 컨텍스트로, 컨텍스트에서 하네스로 패러다임이 세 번 바뀐 2022-2026년을 각 시대가 왜 실패했는지로 추적합니다.

npm Source Map 유출로 Claude Code의 비공개 코어 엔진 4,600여 파일이 드러났습니다. 8계층 보안과 4단 메시지 압축, 에이전틱 루프를 아키텍처로 읽습니다.

최근 몇 년간 대규모 언어 모델의 발전은 눈부신 성과를 이루었지만, 오픈소스 모델과 상용 모델 간의 성능 격차가 점점 벌어지고 있는 현실에 직면하고 있습니다. GPT-5, Claude-4.5-Sonnet, Gemini 3.0과 같은 비공개 상용 모델들이 복잡한 추론 작업에서 급속도로 성능을 향상시키는 동안, Qwen3, GLM, MiniMax-M2 등의 오픈소스 모델들은 상대적으로 뒤처지고 있는 상황입니다. 이러한 격차는 단순한 성능 차이를 넘어 오픈소스 커뮤니티의 기술 혁신 능력에 대한 근본적인 의문을 제기합니다…