노트 아카이브

AI 시대의 아비투스란 무엇인가: 같은 AI, 갈리는 결과

아비투스는 몸에 밴 성향 체계입니다. 한국 패널조사에서 고용주는 53.8%가 업무를, 무급가족종사자는 85.8%가 일상 정보검색을 AI에 시켰습니다. 같은 도구인데 시키는 일이 다릅니다. 내 대화 기록 30건으로 30분 만에 내 AI 사용 성향을 숫자로 진단하는 절차를 담았습니다.

GLM-5.3-Flash가 18B 짜리라고?

「320B 중 18B만 활성화」는 계산 이야기지 메모리 이야기가 아닙니다. 공개 설정 파일과 가중치 용량을 직접 재서 실제 숫자를 확인하고, 돌아다니는 벤치마크 점수를 세 등급으로 갈라 봤습니다. 30분이면 모델 발표를 판정표 한 장으로 바꾸는 절차가 손에 남습니다.

추세추종 주식 트레이딩 기법 - 터틀 트레이딩

터틀 트레이딩은 이 질문에 40년 전에 답을 내놓은 규칙 집합이다. 그리고 그 규칙 전문은 무료로 공개돼 있다. 아래는 그 규칙을 2026년 개인 계좌에, AI를 도구로 써서 옮기는 세 가지 구체적 전술이다. 유니버스와 종목 코드, 사이징 계산, 검증 절차, 중단 조건까지 실제 숫자로 적었다.

AI 월드모델의 3개의 축

페이페이 리는 월드모델을 렌더링·시뮬레이션·계획으로 나누었다.

AI 쓰면 애들이 공부를 정말 안할까?

대부분 결론을 한 문장으로 압축한다. "AI 쓰면 성적 떨어진다." 그런데 논문을 열어보면 그 문장은 절반만 맞다. 정확히 말하면 AI를 쓰느냐 마느냐가 갈림길이 아니라, 숙제에 몇 분을 쓰느냐가 갈림길이었다.

온프레미스 AI 인프라, 현장에서 본 것들

1편. "GPU 몇 장이면 되나요?" — 이 질문부터 다시 시작해야 합니다

하네스 엔지니어링: 런타임을 설계하기

2026년 상반기, 소프트웨어 엔지니어링의 무게중심이 조용히 옮겨갔다. 무엇을 물어볼 것인가(프롬프트)도, 무엇을 보여줄 것인가(컨텍스트)도 아니다. 에이전트가 살아가는 환경 전체를 어떻게 설계할 것인가. 업계는 이것을 하네스 엔지니어링이라 부르기 시작했다.

AI로 논문연구 끝내기 - 이젠 가능해졌다.

Duke, Columbia, Texas A&M 연구진이 함께 참여한 이 연구는 Gemini 기반 멀티에이전트 시스템 Co-Scientist를 확장해, 가설 생성에서 그치지 않고 실제 화학기상증착(CVD) 장비를 제어하고, 습식 실험실 데이터를 예측하고, 코드를 짜서 실험을 돌리고, 논문까지 쓰게 만든 뒤 그 결과를 물리적으로 검증했다.

AI 데이터센터 주식. 다시 밸류에이션 하라

앤드류 응 스탠포드 교수가 공개한 AI 엔지니어링 스킬맵

온톨로지의 원형 - 지식그래프는 어떤형태로 임베딩할까

컨텍스트 무한대 시대 - 지식그래프가 다시 LLM 스택의 중심으로 들어온 이유

AI 자본지출 사이클을 읽는 법

데이터센터 투자 사이클을 과거 인프라 사이클과 비교해 투자자 관점에서 정리했습니다.

실패한 실험을 항상 기록하는 이유

밤새 학습하는 모델을 보며 깨달은 것. 진정한 연구는 결과를 말하는 순간이 아니라, 아무도 보지 않는 새벽에 자신과 마주하는 순간에 시작된다.