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[패자의 생명사] 살아남은 것은 항상 패자였다! 1. '니치(Niche)'의 발견과 확보생물학에서 '니치'란 어떤 생물이 서식하는 환경 범위, 즉 '생태적 지위'를 의미함.단순히 물리적 공간뿐만 아니라 먹이, 활동 시간 등 생물의 생활 방식 전체를 포함.자신만의 고유한 니치를 확보하면 강력한 경쟁자와의 직접적인 충돌을 피하고 안정적으로 생존할 수 있으며, 이는 패자가 생존을 넘어 번성할 수 있는 핵심 열쇠임.생명의 역사 속 패자들은 경쟁에서 밀려난 후, 자신만의 니치를 개척함으로써 생존의 활로를 찾고 새로운 진화의 길을 열었음. 2. 패자들의 '권토중래'권토중래(捲土重來): '흙먼지를 일으키며 다시 온다'는 뜻으로, 한 번 실패하였으나 힘을 회복하여 다시 쳐들어온다는 의미.생명의 역사는 약자들이 역경을 극복하고 숨어 지내며 때를 기다려 대역전극을 이뤄..
The Day After AGI (AGI 그 이후의 세상) : 딥마인드 & 앤트로픽 CEO 대담 1. AGI는 언제 오는가? : "루프(Loop)"의 완성두 CEO 모두 AGI 도래가 머지않았다는 점에는 동의하나, 결정적인 '속도'와 '병목 구간'을 보는 관점에 차이가 있음.다리오 (Anthropic): 예상보다 더 빠를 수 있다.기존 예측(2026~2027년) 유지하거나 더 앞당겨질 가능성 언급.핵심 근거: AI가 코딩과 연구를 수행해 더 나은 AI를 만드는 **'자기 개선 루프(Self-improvement loop)'**가 닫히는 순간 속도가 폭발할 것임.현황: 앤트로픽 엔지니어들은 이미 직접 코딩하기보다 AI가 짠 코드를 수정하는 방식으로 일함. 6~12개월 내에 코딩 업무 대부분을 모델이 수행할 것으로 예측.데미스 (DeepMind): 2020년대 말까지 50% 확률.코딩이나 수학처럼 검증..
[은중과 상연] 가장 좋아하고 가장 질투했던... 정해진 날은 4일 후였다.그사이 상연이는 두 번의 의사 면담을 해야 한다.첫번째 면담은, 지금처럼 상연이가 정할 수 있지만두 번째는, 반드시 전날 저녁에 해야 한다.마음에 변화가 없는지 의사가 최종적으로 확인하는 것이다.(중략) 상연이가 밸브를 열었다.아무런 망설임도 주저함도 없이... 연출 조영민, 작가 송혜진 / 류은중-김고은, 천상연-박지현넷플릭스, 2025
[한 말씀만 하소서] 받아들일 수 없는 아들의 죽음 앞에 신을 향해 외친 한마디 - 9p.이건 소설도 아니고 수필도 아니고 일기입니다. 훗날 활자가 될 것을 염두에 두거나 누가 읽게 될지도 모른다는 염려 같은 것을 할 만한 처지가 아닌 극한 상황에서 통곡 대신 쓴 것입니다.88년 여름, 아들을 잃었습니다. 다섯 자식 중에 하나였지만 아들로서는 하나밖에 없는 자식이었습니다. 그 최초의 충격을 어떻게 넘기고 아직도 목숨을 부지하고 있는지 잘 모르겠습니다. 통곡하다 지치면 설마 이런 일이 나에게 정말 일어났을라구, 꿈이겠지 하는 희망으로 깜박깜박 잠이 들곤 했던 게 어렴풋이 생각납니다. 그런 경우에도 희망이 있다는 게 남보기엔 우스웠을지 모르지만 본인으로서는 참담의 극한이었습니다. - 12p.만일 그때 나에게 포악을 부리고 질문을 던질 수 있는 그분조차 안 계셨더라면 나는 어떻게 되었을까..
MCP (Model Context Protocol) 1. 배경1.1. 2025 Agent의 비즈니스 도입 확장의 해글로벌 시장에서는 AI Agent가 다양한 분야에서 폭넓게 도입되고 있음AI Agent가 탄력받는 이유LLM 모델의 성능 고도화 (o-3mini, DeepSeek R1 등 추론 모델의 등장)단순한 챗봇 기능을 넘어서는 복잡한 작업에 대한 수요 증가 (전문 보고서, 투자 결정, 시뮬레이션 등)인간의 개입 최소화상호작용 1.2. 도입 확장의 병목하지만, 다양한 외부 서비스와의 연계를 위해서 각 서비스와의 연계 작업이 필요 2. MCP (Model Context Protocol) 란앤트로픽 (Antrhopic) 에서 공개한 표준 프로토콜프롬프트, 도구(Tool), 리소스 등의 표준을 정의하여 공개에이전트 동작의 핵심인 프롬프트, 리소스, 도구를 ..
AI Agent 이해 1. Google AI Trends 2025 2. Agent란?자율성 : 인간의 직접적인 개입 없이 스스로 판단하고 결정할 수 있음도구(Tools) 사용 : 외부 환경과 지속적으로 상호 작용하며 데이터를 수집목표 중심 : 목표를 달성하기 위한 최적의 행동을 계획주변 환경 피드백 : 환경에 대한 피드백을 수용함으로써 보다 유동적인 역할을 수행※ source : Google Agents whitepaper - https://cloud.google.com/resources/content/ai-agent-handbook 3. Agent의 부상비교 항목모델(LLM)에이전트(Agent)외부 지식 획득학습 데이터에 한정됨웹 검색, SQL 등 외부 도구로 지식 확장복잡한 작업 처리단순 질문-응답 위주작업을 스스로 ..
Naive RAG 1. 알에이지(Retrieval-Augmented Generation, RAG)의 배경 및 정의개념: 검색(Retrieval) - 증강(Augmented) - 생성(Generation)의 약어임.도입 배경:할루시네이션(Hallucination, 환각): 모델이 잘못된 정보를 자신감 있게 제시하는 현상을 줄이기 위함임.최신 정보의 반영: 학습 데이터의 컷오프(Cut-off) 날짜 제한으로 인한 실시간 업데이트의 어려움을 해결함.도메인 특화: 기업이나 조직의 고유한 정보 등 일반 거대 언어 모델(Large Language Model)이 포함하지 않는 정보를 활용함.지식의 투명성: 학습 데이터에서 얻은 정보와 달리 특정 정보의 정확한 출처를 제시할 수 있음.알에이지(Retrieval-Augmented Gene..
LangChain 이해하기 깃허브 : https://github.com/langchain-ai/langchain웹페이지 : https://www.langchain.com/1. 랭체인(LangChain) 개요정의: LLM(Large Language Model)을 기반으로 한 애플리케이션을 개발하기 위한 오픈소스 프레임워크임.지원 언어: 파이썬(Python) 및 자바스크립트(JavaScript)를 지원함.핵심 가치: 거대 언어 모델(Large Language Model)과 외부 데이터를 결합하거나, 모델이 자율적으로 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 돕는 체인(Chain)과 에이전트(Agent) 환경을 제공함. 2. 랭체인(LangChain)의 핵심 구성 요소체인(Chains): 여러 구성 요소를 결합하여 하나의 워크플..