AI 에이전트 샌드박스 엔지니어링의 5가지 진실
로컬 데모는 터미널을 열어주면 끝나지만, 프로덕션은 그 코드가 적대적으로 변하는 순간 시작된다. 콜드스타트 마케팅 수치의 허상부터 V8·Docker·gVisor·MicroVM 격리 계층, 하이퍼바이저보다 위험한 네트워크 Egress 공격 표면, 메모리 스냅샷 아키텍처까지 벤치마크 실측을 바탕으로 정리했다.
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전체 아카이브 보기 →테렌스 타오가 말하는 수학의 6가지 기둥과 AI 시대의 증명
현대 최고의 수학자 테렌스 타오가 정리한 수, 대수, 기하학, 확률, 해석학, 동역학의 6가지 핵심 개념과, AI가 쏟아내는 수많은 증명 속에서 인간 수학계가 맞닥뜨린 증명 소화 불량(Proof Indigestion)의 현실을 Big Think 인터뷰 영상을 바탕으로 정리했다.
AI는 왜 무작위 숫자를 못 고를까?
인간은 1~10 중 7을 36% 고르고, 언어 모델은 그보다 더 극단적으로 한두 값에 수렴한다. 디코딩 설정을 아무리 풀어도 사라지지 않는 이 단일값 붕괴 현상과, 무해한 숫자열 속에 모델의 성향이 실려 다음 모델로 전이된다는 Nature 게재 논문 《Subliminal Learning》의 발견을 정리했다.
벤치마크 1등이 탈락한 이유: 독파모 4파전과 AI 생태계의 본질
글로벌 벤치마크 상위권을 기록하고도 정부 지원 사업에서 탈락하며 화제가 된 독자 파운데이션 모델(독파모) 선발 결과의 배경을 살펴보고, 벤치마크 점수와 실사용감의 괴리, 하네스와 서빙 인프라의 중요성, 지속학습의 미래를 분석했다.
8B 모델로 오퍼스 4.5에 필적하다: 메타의 에보하네스-RL과 BPE 3분할 아키텍처
메타와 UIUC가 공개한 EvoHarness-RL을 분석했다. 에이전트 외부 실행 환경(하네스)을 신념·진행·경험의 3가지 BPE 상태로 추상화하고, 비용 고려 GRPO 강화학습으로 하네스 어닐링과 자가 진화를 달성한 원리와 개인 로컬 모델 적용 방안을 정리했다.