대규모언어모델

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• 1인 AI 협업 시스템: 생성·검증·반박·결정의 역할 분화
• AI 관점에서 가장 놀라운 수학적 업적 3가지
• AI 메모리 아키텍처 : 핵심 상태, 검색형 기억, 외부 저장, 그리고 기억 선별 문제
• AI 에이전트 시스템과 MCP 구조
• AI 오류 유형과 검증 시스템: 환각·논리·누락·편향을 사전에 차단하는 방법
• AI 환각은 개소리인가
• Context Rot과 Context Engineering: 긴 대화에서 AI가 맥락을 잃는 이유
• GPT를 학습 파트너로 쓰기 위한 질문 설계법
• Generative Agents 논문 설명문: 기억·반성·계획이 만드는 AI 사회 시뮬레이션
• LLM 생성 과정과 확률적 트리 공간
• LLM 의존은 인간의 기억·추상화·추론을 어떻게 바꾸는가
• LLM은 생각하는가: 다음 토큰 예측, 내부 계산 구조, 그리고 ‘추론처럼 보이는 것’의 의미
• LLM은 왜 스도쿠와 지뢰찾기에서 갑자기 틀리는가: 무도구 텍스트 생성 조건에서의 제약 추적 한계
• LLM은 인간의 추론 능력을 확장하는가
• LLM의 광범위한 사용이 인간 사회의 생각의 분포를 어떻게 바꾸는가
• LLM의 상태 구조: 명시적 상태, 암묵적 상태, 컨텍스트, 에이전트 런타임
• LLM의 추론은 논리 계산인가, 통계적 휴리스틱인가
• LLM이 공감적 소통을 얼마나 신뢰성 있게 판정할 수 있는가
• MCP와 AI 에이전트 시대의 애플리케이션 구조 변화
• OpenAI가 LLM 시대를 열었을까: 발명, 연구 패러다임, 제품 전환의 구분
• Symbol Grounding Problem과 현대 AI의 Grounding 연구
• Transformer와 Self-Attention: 『Attention Is All You Need』가 바꾼 AI 설계 원리
• 계산의 조건을 다시 설계한 인간 수학의 능력
• 기억의 제도화 — AI 협업 구조의 계보
• 대규모 데이터 시스템에서 검색과 인덱싱이 핵심이 되는 이유
• 맥락 크기가 아니라 명시적 상태 갱신 알고리즘의 문제다
• 명시적 상태 갱신 알고리즘: LLM 에이전트와 메모리 구조
• 무엇이 달라졌는가 — AI 출력 우선순위 전환의 구조와 비가시성
• 비트겐슈타인: 철학은 왜 언어의 문제인가
• 사고의 소멸과 인지의 완성 - Gemini 3.1 Pro
• 언어 모델의 탐색 트리 추출을 통한 근시안적 계획성 분석
• 우리는 왜 AI에게 답이 아니라 논쟁을 요구해야 하는가
• 우리에게 사고를 들을 청중이 남아 있는가 Claude Opus 4.7 Adaptive Thinking
• 유용한 불확실성의 철학
• 유추: 이미 굳어지는 선택을 외부에서 읽게 해주는 신호
• 이야기가 실패할 수 있을 때
• 인간은 결코 스스로 시작한 적이 없다
• 잘못된 안심의 조건: exploration hacking이 현실화되기 위해 무엇이 충족되어야 하는가
• 추론 최적화는 “더 빠른 계산”의 문제가 아니다
• 텍스트 AI에서 사회적 AI로: 언어 이해, 신체화, 기억, 목적, 규범 접지의 단계적 설명
• 토큰은 어떻게 문장을 AI가 처리할 수 있는 단위로 바꾸는가