Tag: AI-에이전트
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블레이드 러너 2049의 조이로 보는 개인화 AI — '내 AI'는 어떻게 만들어지는가
《블레이드 러너 2049》의 조이를 사고실험으로 삼아 범용 AI가 메모리·지속 상태·도구 접근·행동 권한을 더하며 개인 에이전트로 바뀌는 구조와 통제 기준을 설명합니다.
같은 AI 모델인데 성능이 다른 이유 — AI 하네스가 결과를 바꾸는 방식
AI 하네스는 모델의 컨텍스트 유지, 도구 호출, 실패 처리, 승인과 sandbox를 관리하는 실행 시스템입니다. 같은 GPT-5.6 Sol의 ARC-AGI-3 결과가 13.3%에서 38.3%로 달라진 사례를 중심으로 모델 밖의 성능 변수를 설명합니다.
AI가 AI 학습법까지 고칠 수 있을까 — AI4AI-Bench가 재귀적 자기개선을 재는 법
AI4AI-Bench는 코딩 에이전트가 단순한 실행 조정을 넘어 AI 학습 알고리즘 자체를 개선할 수 있는지 분리해 측정합니다. 4시간 탐색과 깨끗한 재학습, 정규화 점수와 추론 강도 결과를 중심으로 벤치마크의 의미와 한계를 정리합니다.
Codex가 2~3개월 뒤 원시적으로 보인다는 말의 뜻 — Tibo 인터뷰로 읽는 OpenAI의 다음 전략
Tibo Sottiaux의 2026년 8월 인터뷰를 바탕으로 OpenAI가 Codex와 ChatGPT를 왜 하나의 에이전트로 합치려 하는지, 클라우드 실행·Ultra Fast·토큰 효율·인프라 자기개선이 어떻게 연결되는지 정리합니다.