데이터
Agentic Advertising, LLM과 결정론적 실행 분리가 핵심인 이유
광고 예산을 실제로 집행하는 부분은 확률적으로 답이 매번 바뀌는 LLM이 아니라 정해진 규칙대로 움직이는 시스템에 맡겨야 안전하다는 이야기예요
AdExchanger(미디어, 광고데이터)
태그
LLM
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AI 트렌드
테크 프레스
Qwen3.8-27B 출시, 코딩, 에이전트 벤치마크 대폭 향상
알리바바 Qwen팀이 이미지와 영상까지 이해하는 270억 파라미터 모델을 내놨는데, 코딩과 장기 작업 벤치마크에서 이전 버전보다 크게 앞서요
GeekNews
마케팅/AX
Mod Op의 AI 인프라 자체 구축, 300만달러 절감 사례
광고 에이전시 Mod Op가 Copilot 같은 외부 AI 도구 대신 자체 AI 시스템 Orion을 만들어서 라이선스 비용을 크게 아낀 이야기예요
Digiday(AI, GNews)
마케팅/AX
범용 LLM만으로 기업용 인텔리전스가 안 되는 이유
챗GPT 같은 범용 LLM은 그럴듯하게 말은 잘하지만, 도달률 계산처럼 통계가 필요한 기업 인텔리전스 업무엔 맞지 않아서 통계 모델, 분류 모델 등을 같이 써야 한다는 거예요
Brandwatch(소셜, 리스닝)
마케팅/AX
Zoom, AI 검색 노출 늘리려 크리에이터 마케팅에 투자
Zoom이 ChatGPT나 Gemini 같은 AI 검색에서 자주 언급되려고 광고 대신 크리에이터와 협업하는 전략을 쓰고 있어요
Digiday(AI, GNews)
테크 프레스
Replit CEO가 말하는 자율운영 회사 만들기와 AI 에이전트의 미래
AI 에이전트가 코드를 짜고 배포하고 관리하는 일을 다 해서, 엔지니어들이 코드 검토할 때만 개입하는 업무 방식으로 바뀌고 있어요
Platformer
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
논문
RIFT-Bench로 Agentic AI 시스템의 보안 취약점을 동적으로 테스트하는 방법
여러 종류의 AI 에이전트 시스템이 안전한지 자동으로 공격해서 확인하는 도구예요
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
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