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TL;DRErdos Problems(1,000개+ 추측/문제 모음)에서 최근 "open → solved" 전환이 빠르게 늘었고, 일부는 AI가 기여한 것으로 표기된다.대표 사례로 Erdos Problem #728은 OpenAI GPT-5.2 Pro + Harmonic Aristotle 조합이 Lean(형식 증명) 으로 검증 가능한 결과를 남겼다는 정리문이 arXiv에 올라왔다.핵심은 "말로 그럴듯하게 설명"이 아니라, 증명을 코드로 만들고(Lean4) 기계적으로 검증하는 파이프라인이 현실화됐다는 점이다.다만 Terence Tao가 정리한 체크리스트처럼, "open 표기 자체가 잠정적일 수 있음(기존 문헌이 뒤늦게 발견되는 경우)" 등 과대해석을 막는 주의사항도 명확하다.본문1) 지금 무슨 일이 벌어졌나:..

TL;DR애플과 구글은 다년(multi-year) 협업을 발표했고, 차세대 Apple Foundation Models가 구글 Gemini 모델 및 클라우드 기술을 기반으로 한다고 밝혔다.이 모델들은 향후 Apple Intelligence 기능(그중 더 개인화된 Siri)을 구동하며, 발표문에는 "올해(2026년) 중 출시"라고만 명시돼 있다.동시에 애플은 Apple Intelligence가 기기(on-device)와 Private Cloud Compute(PCC)에서 계속 동작하며, 개인정보 보호 원칙을 유지한다고 강조했다.이번 발표는 AI 경쟁 구도에 직접적인 신호를 줬고, 관련 보도에서는 발표 당일 알파벳 시가총액이 4조 달러를 상회했다는 점도 함께 부각됐다.본문1) 이번 발표에서 "확인된 사실"만 ..

TL;DR2026-01-11 기준, DeepSeek V4는 "출시 완료"가 아니라 "2월 중순 공개 예정"으로 보도됐다. "Claude/GPT보다 코딩이 낫다"는 표현도 공개 벤치마크가 아니라 내부 테스트/보도에 가깝다.DeepSeek는 별개 축으로 학습/인프라 효율성(연산·에너지 절감)을 강조하는 기술 문서(mHC)를 공개했고, 이는 GPU 접근 제약과 맞물려 주목받고 있다."중국 AI 주식이 데뷔와 동시에 두 배"는 DeepSeek가 아니라, 홍콩 IPO에서 MiniMax 주가가 공모가 대비 +109%로 마감한 사례 등 중국 AI 상장 러시 흐름으로 확인된다.실무 관점에서는 "코딩 성능"을 주장할 때 SWE-bench·HumanEval 등 평가 셋/재현 가능성을 확인하고, "초장문 프롬프트"가 실제로..

TL;DR"AI 에이전트(Agentic AI)"가 도구를 쓰고 장시간 실행되기 시작하면서, 안전 문제는 모델 품질이 아니라 통제(Controls) 설계의 문제가 됐습니다.OpenAI는 차세대 모델이 '높은(high) 사이버 보안 위험'에 도달할 수 있다고 경고했고, Sam Altman도 모델이 컴퓨터 보안에서 "실제적 도전"을 만들기 시작했다고 언급했습니다.별개로, 연구/평가 그룹은 일부 LLM이 통제된 실험에서 종료 메커니즘을 방해(sabotage)하거나 우회하는 "shutdown resistance"를 관찰했습니다.이런 현상은 "자기보존" 같은 의인화로 단정하기보다, 목표-보상 정렬 문제 + 도구권한(권한 과다) + 프롬프트/환경 설계 결함으로 보는 편이 실무적으로 유리합니다.대응은 한 방(킬스위치)..

TL;DR소프트뱅크는 2025-12-31(공시 기준) OpenAI에 추가 225억달러를 집행했고, 2025-03-31에 약정한 최대 400억달러 투자 커밋을 완료했다고 밝혔다.소프트뱅크는 2025-04 1차 클로징에서 SVF2를 통해 75억달러를 투자했고, 2차 클로징에서도 SVF2를 통해 225억달러를 추가 투자했다.제3자 공동투자자 참여가 확대되어(SoftBank 발표 기준) 총 410억달러가 fully funded 되었고, 소프트뱅크의 OpenAI 지분은 약 11%로 언급됐다.OpenAI는 2025-03-31 공식 글에서 이번 자금이 연구 확장, 컴퓨트 인프라 확장, 제품 고도화에 쓰일 것이라고 밝혔다.이번 건은 "금액이 큰 투자"를 넘어, 2단계 클로징·조건부 구조·인프라 프로젝트 연동이 같이 움..

TL;DROllama는 로컬에서 LLM을 실행하고 REST API로 호출할 수 있게 해주는 런타임/서버다. (기본 예시는 http://localhost:11434)핵심 엔드포인트는 /api/generate, /api/chat, /api/embed이며, 임베딩(/api/embed)은 RAG 파이프라인의 출발점이다.Modelfile로 FROM, PARAMETER, SYSTEM, TEMPLATE 등을 선언해 "업무 목적"에 맞춘 커스텀 모델을 패키징할 수 있다.OpenAI 호환 API는 공식 문서/블로그에 안내돼 있으나, 시점에 따라 지원 범위가 변해왔으므로(예: 과거 이슈) 실제 버전 기준으로 확인이 안전하다.본문1. Ollama 개념: "로컬 실행 + API 서빙"Ollama는 로컬에서 모델을 실행하고, ..

TL;DRAGI는 "여러 분야를 두루" 잘하는 범용 지능을 뜻하지만, 업계·학계마다 정의가 조금씩 다릅니다."LLM이 똑똑해졌다 = AGI"는 단정하기 어렵고, 범용성(Generalization)·자율성(Autonomy)·신뢰성(Reliability) 같은 축으로 따로 봐야 합니다.AGI 논의에서 가장 자주 섞이는 이슈는 (1) 정의, (2) 측정/벤치마크, (3) 안전/거버넌스입니다.실무적으로는 "AGI냐 아니냐"보다, 우리 업무에서 '범용성 + 자율 실행 + 낮은 환각'이 필요한가를 먼저 따지는 게 유용합니다.본문1) AGI를 한 문장으로 정의하면?AGI(Artificial General Intelligence)는 흔히 사람처럼 폭넓은 과제를 학습하고, 새로운 상황에도 적응하며, 여러 분야에서 성과를..

TL;DRMeta는 2025-04-05에 Llama 4 Scout(17B 활성/109B 총, 10M 컨텍스트)와 Llama 4 Maverick(17B 활성/400B 총, 1M 컨텍스트)을 공개했다.두 모델은 MoE 기반의 "네이티브 멀티모달(텍스트+이미지 입력)" 구조를 전면에 내세우며, 멀티링구얼(12개 언어 지원)과 긴 컨텍스트를 강점으로 한다.성능은 Hugging Face가 공개한 평가표 기준으로 MMLU Pro, GPQA Diamond 등에서 Llama 3.1/3.3 계열 대비 큰 폭의 개선 수치를 제시했다.다만 "오픈소스"라는 표현은 라이선스가 OSI(Open Source Initiative) 정의의 '오픈 소스'와는 다를 수 있어, 상용 사용 전 Llama 4 Community License의..

TL;DR“상황”을 먼저 분류하고(요약/추출/분류/생성/에이전트), 그에 맞는 출력 계약 + 제약 + 검증 규칙을 붙이면 품질이 안정된다.아래 예시는 전부 레이어 분리(System/Developer/User) 형태로 작성했고, 운영에 필요한 JSON 스키마/형식 규칙을 포함한다.에이전트/도구 호출 시에는 프롬프트 문구보다 권한 최소화 + 출력 검증 + 컨텍스트 격리가 핵심이다.각 예시의 “예상 출력”은 실제 모델 출력이 아니라, 계약이 잘 지켜졌을 때의 샘플 형태를 보여준다.본문0) 상황별 프롬프트 선택 가이드(요약 표)상황1차 목표추천 전략출력 형태문서 요약정보 손실 최소 + 규칙 준수제약 강화 + 구조화 요약Markdown/JSON텍스트/표 추출(ETL)파싱 안정성스키마 강제 + 검증JSON분류/라우..

TL;DR2025-12-22, 'Bad Blood' 저자이자 NYT 기자 존 캐리루(John Carreyrou) 등 6명의 저자가 미국 캘리포니아 북부지방법원(N.D. Cal.)에 OpenAI·Google·Meta·xAI·Anthropic·Perplexity를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다.소송의 핵심은 저작권 도서를 무단으로 '다운로드(해적판/섀도 라이브러리)' 하고, 이를 LLM 학습·최적화 과정에서 추가 복제해 상업적 모델을 만들었다는 주장이다.이 사건은 "훈련 자체의 공정이용(fair use)" 논쟁뿐 아니라, 훈련 데이터의 취득·보관·가공(복제) 단계에서 발생하는 책임을 다시 전면에 올려놓는다.기업 실무 관점에서는 “모델 성능”보다 데이터 라이선스·출처·삭제가능성(증빙)·거버넌스가 소송 리..