출처: Asif Razzaq / Marktechpost 문서유형: 번역·해설 #AIAgent #AgentMemory #LLM #RAG #VectorDB 개요 LLM은 본래 기억이 없습니다. API 호출 한 번이 끝나면 직전 메시지를 모두 잊어버리죠. 단일 질문에는 문제가 없지만, 에이전트를 만드는 순간 이 한계가 곧바로 드러납니다. 에이전트는 여러 단계에 걸쳐 계획을 세우고 도구를 호출하면서 일을 끝내야 하니까요. 그 차이를 메우는 것이 메모리 시스템입니다. Marktechpost의 Asif Razzaq는 에이전트 메모리를 시간축(단기·장기) 과 형태(파라메트릭·비파라메트릭) 두 축으로 나누고, 실제 구현에서 자주 쓰이는 일곱 가지 유형을 정리했습니다. ...
개요 스탠퍼드 강연 한 장면이 다시 논쟁을 키웠습니다. OpenAI의 샘 알트먼이 “지금 시점에서 LLM의 스케일링에 베팅하지 않는 건 잘못된 판단으로 보인다"고 잘랐습니다. 비판을 가벼이 받아넘긴 정도가 아니라, 한 세대의 연구자들이 스케일링이 안 될 거라는 확신에 갇혀 분야 전체를 늦췄다고 진단한 발언입니다. ...
핵심 요약 Anthropic이 2025년 8월에 진행했던 Project Fetch를 새 Claude 모델로 다시 돌렸습니다. 실험 도구는 Claude Code 안에서 동작하는 Claude Opus 4.7, 사람은 노트북을 로봇에 연결하고 초기 프롬프트만 던지는 역할에 머물렀습니다. Opus 4.7은 사람이 1년 전에 풀었던 일부 과제를 가장 빠른 인간 팀보다 약 20배 빠르게 끝냈고, 단계별로도 최소 10배 이상 빨랐습니다. 다만 비치볼을 정확히 굴려 시작 지점으로 되돌리는 “가져오기(fetching)” 동작에서는 여전히 막혔습니다. 정밀 모션 제어는 미해결입니다. Anthropic은 “이건 로보틱스 돌파구가 아니다"라고 못 박았습니다. 발전의 원인은 로보틱스 특화가 아니라 모델 전반의 스케일업 때문이라는 설명입니다. 개요 Anthropic이 자체 블로그에 올린 두 번째 Project Fetch 보고서는 짧지만 메시지가 분명합니다. 같은 로봇, 같은 과제, 다른 결과. 1년 사이에 사람을 따라잡던 LLM이 사람을 한참 앞질러 버렸습니다. 그러면서도 “지금까지 LLM이 로보틱스를 풀었다고 보기는 어렵다"라고 스스로 선을 그었습니다. 이 둘이 같이 적힌 글이라는 점이 흥미롭습니다. ...
출처: Memeburn · Sensor Tower State of AI 2026 문서유형: 번역·해설 #ChatGPT #OpenAI #Gemini #Claude #AI챗봇 #시장점유율 핵심 요약 챗GPT가 또 한 번 기록을 세웠습니다. 2026년 5월, 월간 활성 사용자(MAU)가 11억 명을 돌파했습니다. 역대 어떤 앱도 이 속도로 10억 명을 모은 적은 없습니다. 그런데 같은 보고서에 묘한 숫자가 하나 더 있습니다. 챗GPT의 AI 챗봇 시장 점유율이 처음으로 50% 밑으로 내려왔다는 사실입니다. ...
출처: THE DECODER — Jonathan Kemper (2026-06-17) 문서 유형: 번역·해설 #AI #LLM #의인화 #신경망 #논문리뷰 핵심 요약 Microsoft·요크대 소속 연구자 Adrian de Wynter가 1999년작 실시간 전략 게임 **에이지 오브 엠파이어 2(AoE2)**의 시나리오 에디터 안에서 진짜로 동작하는 신경망을 만들었다. 게임 속 염소(goat) 한 마리가 비트 1개 역할을 한다. 풀밭에 있으면 0, 다리 위에 있으면 1. 시나리오 트리거로 XNOR 게이트 2개 + AND 게이트 1개를 조합해 논리 AND 함수를 학습하는 신경망을 짰다. 시연용 장난이 아니라 AI 논문 315편(2024년 중반~2026년 중반) 을 따로 분석한 결과를 얹은 비평이다. 그 중 57%가 LLM에 사람 같은 속성을 전제했고, 36%는 그에 맞는 결론을 내렸다. 핵심 주장: “이게 신경망이든, 염소 떼든, 보스턴 시민 67만 명이 손으로 계산하든, 같은 입력에 같은 출력이 나오면 그 안에서 ‘공감’이나 ‘두려움’이 일어났다고 말할 근거는 없다.” 코드와 시나리오 파일은 공개돼 있다 — adewynter.github.io/notes/aoe2-circuits. 왜 하필 에이지 오브 엠파이어 2인가 이상한 선택처럼 보입니다. 그런데 들여다보면 꽤 정교한 비유입니다. ...
출처: WSJ — Amrith Ramkumar, Sam Schechner, Noemie Bisserbe 문서유형: 번역·해설 #Anthropic #Fable #Mythos #G7 #수출통제 #AI규제 핵심 요약 6월 17일(현지시각) 프랑스 에비앙 G7 정상회의 점심자리에서 트럼프가 Anthropic CEO 다리오 아모데이를 처음으로 직접 만났다. 모델 셧다운 이후 첫 대면이었다. 미 행정부는 지난 금요일 Anthropic의 최신 모델 Fable과 Mythos에 수출통제를 걸어 비미국 국적자(Anthropic 직원 포함)의 접근을 모두 막았고, 결과적으로 전 세계 사용자가 두 모델을 쓸 수 없게 됐다. 두 모델은 소프트웨어의 버그를 찾는 능력이 매우 뛰어났고, 해커가 악용할 수 있다는 우려가 셧다운의 명분이었다. 트럼프는 점심 후 기자들에게 “협상은 잘 되고 있다(going fine)“고만 짧게 답했다. 다만 식사 자리에서는 Anthropic 얘기를 꺼내지 않았다. 마크롱·카니 등 동맹국 정상은 “한 회사 제품을 통보 없이 끄는 결정"에 강한 불편을 드러냈고, 자체 AI를 키워야 한다는 목소리가 빨라졌다. 한 회사의 모델이 갑자기 꺼졌다 이번 사건의 시작은 지난 금요일이다. 백악관이 수출통제 카드를 꺼내, Anthropic의 최신 모델 두 개 — Fable과 Mythos — 를 사실상 정지시켰다. 통제의 형식은 단순하다. 미국 시민이 아닌 사람은 이 모델에 접근할 수 없다. 문제는 Anthropic 직원 다수가 비미국 국적이라는 점이다. 내부에서 모델을 운영할 사람이 사라지자, 회사는 결국 외부 서비스 자체를 내려야 했다. ...
개요 언리얼 엔진 5가 나온 지 겨우 4년인데, 에픽 게임즈가 벌써 다음 세대를 꺼내 들었습니다. 2026년 6월 17일 공개된 언리얼 엔진 6는 클로드와 구글 제미나이를 MCP로 끌어들이는 LLM 통합을 전면에 내세웠습니다. 핵심은 “AI에 창작을 맡기지 말고, 지루한 반복 작업만 떠넘기자"는 노선입니다. ...
개요 지금까지 에이전트에게 도구를 붙이는 방식은 늘 “먼저 설치하고 나중에 부른다” 였습니다. 개발자가 설정 파일에 URL을 박아 넣고, 사용자가 플러그인 메뉴에서 일일이 연결해 주고, 그 결과를 모두 LLM의 컨텍스트 창에 욱여넣어 모델이 알아서 고르게 하는 구조였죠. ...
개요 2026년 6월, Anthropic이 생물학 연구자들과 함께 진행한 흥미로운 실험 결과를 공개했습니다. 주제는 단순합니다. “AI 에이전트는 생물학 데이터베이스에서 정말 일을 할 수 있는가?” 결론도 명료합니다. 지금 그대로는 어렵다는 겁니다. 같은 질문을 세 번 던지면 결과가 세 번 다르게 나옵니다. Anthropic은 이 문제를 측정하기 위한 벤치마크 VirBench를 만들고, 그 해법으로 결정론적 검색 계층 gget virus를 NCBI 연구자들과 함께 내놨습니다. ...