본문 바로가기
반응형

IT59

🚀 "프롬프트 그 이상" — Agent Skills 표준이 가져온 LLM 혁신 최근 Anthropic(Claude)이 제안한 Agent Skills 구조가 OpenAI, Cursor 등 주요 플랫폼의 표준으로 자리 잡으며 agentskills.io라는 이름의 공식 명세로 확립되었습니다. 이제 단순한 '긴 프롬프트'만으로는 고성능 에이전트를 구현하기 어려운 시대가 되었습니다.왜 전 세계 개발자들이 SKILL.md 구조에 열광하는지, 그리고 왜 이 표준을 따르지 않으면 성능 저하를 겪게 되는지 그 핵심 이유를 분석합니다.1. 점진적 공개(Progressive Disclosure): 컨텍스트 비용의 최적화Agent Skills의 철학은 "필요하지 않은 데이터는 로드하지 않는다"는 것입니다. 이는 고가의 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 관리하기 위해 3단계 전략을 취합니다.• Step 1. .. 2025. 12. 22.
고졸 출신 OpenAI Sora 연구원이 알려주는 진짜 AI 시대 생존 공략집 11가지 학벌은 이제 의미 없다. 증명된 실력만이 살아남는다안녕하세요. 요즘 인터넷에서 가장 핫한 스토리 중 하나죠.
고등학교만 졸업한 20대 청년이 OpenAI Sora 팀 연구원이 됐다는 이야기.그 주인공, 가브리엘 피터슨(Gabriel Peterson)은
이력서에 쓸 대학이 없었지만, 지금은 세계 최고의 AI 연구소에서 텍스트로 동영상을 만드는 Sora를 만들고 있습니다.도대체 어떻게 가능했을까?그는 “학교 다니면서 배운 건 거의 없었다”고 단언합니다.
대신 그가 실제로 썼던 학습법과 커리어 전략이 너무 현실적이어서,

이 11가지만 실천하면, 여러분도 학벌·스펙 걱정 없이 AI 시대 정상에 설 수 있습니다.Part 1. AI 시대에 살아남는 6가지 핵심 전략 (그가 실제로 한 방식) 1 🥇 Top-Dow.. 2025. 12. 4.
제미나이 3.0(Gemini 3.0) 출시 현존 최강 AI의 등장과 코딩의 혁명 '안티그래비티' 완벽 분석구글이 드디어 칼을 빼 들었습니다. 제미나이 3.0(Gemini 3.0) 이 출시되면서 AI 시장의 판도가 다시 한번 요동치고 있습니다. 이번 업데이트는 단순한 모델 성능 향상을 넘어, 비개발자도 손쉽게 수준급의 애플리케이션을 개발할 수 있는 '안티그래비티(Anti-Gravity)' 라는 강력한 무기를 함께 들고 나왔습니다.본 포스팅에서는 제미나이 3.0의 핵심 기능과 실제 시연 사례, 그리고 개발 패러다임을 바꿀 '안티그래비티'에 대한 기술적 인사이트를 정리해 드립니다.1. 제미나이 3.0: 무엇이 달라졌나? 제미나이 3.0은 현재 사용 가능한 LLM(대형 언어 모델) 중 가장 뛰어난 성능(SOTA, State-of-the-art) 을 자랑.. 2025. 11. 20.
월드 모델의 필요성 월드랩스의 창립자이자 스탠퍼드 대학교 교수인 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수는 공간 지능(Spatial Intelligence)을 구현하는 핵심 기술로서 월드 모델(World Model)의 필요성을 강력하게 강조하고 있습니다.🌍 월드 모델의 필요성 강조 이유리 교수가 월드 모델에 주목하는 주된 이유는 인공지능이 단순한 언어 처리 능력을 넘어 실제 물리 세계를 이해하고 상호작용할 수 있도록 만들기 위해서입니다.1. 3차원 물리 세계의 이해 (Physical Understanding)• 언어 모델의 한계 극복: 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트라는 1차원적 데이터에 기반하여 유창한 문장을 생성하지만, 실제 세상의 3차원 공간과 물리 법칙을 이해하는 데는 근본적인 한계가 있습니다. 리 교수는 "언어.. 2025. 11. 17.
📜 논문 리뷰: Continuous Autoregressive Language Model (CALM) 토큰별 순차 생성 문제 해결 CALM텐센트 AI(WeChat AI)와 칭화대학이 공동 발표한 Continuous Autoregressive Language Model (CALM) 논문은 기존 대규모 언어 모델(LLM)의 근본적인 효율성 한계인 '토큰별 순차 생성' 문제를 해결하기 위한 새로운 패러다임을 제시합니다. CALM은 이산적인 다음 토큰 예측에서 연속적인 다음 벡터 예측으로 전환하여 계산 효율성을 획기적으로 개선하는 것을 목표로 합니다.💡 주요 핵심 내용 및 배경• 문제점: GPT, Claude, Gemini 등 현존하는 LLM은 본질적으로 한 번에 하나의 이산적인 토큰을 순차적으로 생성합니다. 이는 막대한 계산 자원을 요구하는 병목 현상(Bottleneck)을 유발하며, 모델을 확장(Scali.. 2025. 11. 17.
Meta가 공개한 ASR의 기술원리 ASR(Omnilingual ASR) 기술의 주요 원리에 대해 설명해 드릴게요. 이 기술은 1,600개 이상의 언어를 인식하여 음성을 텍스트로 받아쓰는 것을 목표로 하며, 특히 데이터 자원이 부족한 저자원 언어(low-resource languages) 처리에 큰 강점을 가지고 있습니다.🔑 주요 기술 원리Meta의 옴니링구얼 ASR은 트랜스포머(Transformer) 기반의 인코더-디코더(Encoder–Decoder) 구조를 핵심 아키텍처로 채택하고 있으며, 다국어 처리를 위해 다음과 같은 혁신적인 기술들을 적용했습니다.1. 언어 독립적인 음성 표현 학습 (Language-Independent Speech Representation)• 원리: 음성의 언어적 특징과 관계없이 공통적이고 보편적인 음성 특징.. 2025. 11. 12.
반응형

티스토리툴바