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Google DeepMind의 최신 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 새로운 정보를 학습할 때 발생하는 '프라이밍 현상'과 이로 인한 부작용을 밝히고, 이를 효과적으로 완화하는 방법을 제시합니다. 이 연구는 단 하나의 새로운 문장이 모델의 전체 지식 체계에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 어떻게 이러한 현상을 예측하고 관리할 수 있는지에 대한 중요한 통찰을 제공합니다. Google DeepMind Just Broke Its Own AI With One Sentence이 영상은 Google DeepMind의 연구를 통해 **대규모 언어 모델(LLM)의 취약성**과 그 해결책을 제시합니다. 단 하나의 문장으로도 AI가 엉뚱한 답변을 내놓는 '프라이밍' 현상을 발견하고, 이를 예측하lilys.ai 프라이밍 ..

어떤 음악이 당신의 창의성과 생산성을 가장 높여주나요? 코딩이나 디자인 작업을 하며 온전히 몰입하고 싶을 때, 올바른 배경 음악은 마치 마법처럼 작용합니다. 최근 연구에 따르면, 적절한 앰비언트 음악은 집중력을 최대 80%까지 향상시킬 수 있다고 합니다. 이러한 놀라운 효과 덕분에 많은 개발자와 창작자들이 작업 환경에 앰비언트 비트를 도입하고 있습니다. Code & Groove: I/O Inspired Ambient Beats for Deep Work 앰비언트 음악과 두뇌의 과학적 관계앰비언트 음악이 단순히 기분 좋게 만드는 것 이상의 가치를 지닌다는 사실, 알고 계셨나요? 연구에 따르면 앰비언트 음악은 정보 처리를 담당하는 뇌 영역을 활성화시켜 인지 기능을 향상시킵니다^4. 이는 복잡한 코딩 작업이나 ..

미래를 이끌어갈 인공지능 기술의 두 가지 핵심 축인 생성형 AI와 에이전트 AI에 대해 알아보겠습니다. 이 두 기술은 서로 다른 특성을 가지고 있지만, 함께 발전하며 미래 기술 혁신을 주도할 것입니다. 생성형 AI는 사용자의 지시에 반응하여 콘텐츠를 만들어내고, 에이전트 AI는 목표를 설정하고 자율적으로 작업을 수행합니다. 두 기술의 공통점은 바로 대규모 언어 모델(LLM)이라는 기반 기술에 있습니다. Generative vs Agentic AI: Shaping the Future of AI Collaboration이 영상은 **생성형 AI**와 **에이전트 AI**의 차이점을 명확히 설명하고, 미래 AI 협업의 방향성을 제시합니다. 생성형 AI는 사용자의 프롬프트에 **반응**하여 텍스트, 이미지, ..

ByteDance가 공개한 UI-TARS-1.5는 컴퓨터 화면을 이미지로 인식하고 자연어 명령을 통해 자동으로 조작하는 혁신적인 AI 에이전트입니다. 이 모델은 시스템 1(직관적)과 시스템 2(계획적) 사고를 결합하여 복잡한 GUI 작업을 수행할 수 있으며, Windows, Android, 웹 환경에서 뛰어난 성능을 보입니다. 특히 스크린샷을 분석하고 마우스와 키보드 조작을 통해 실제 사용자처럼 인터페이스를 조작할 수 있는 능력이 돋보이며, OpenAI의 Operator나 Anthropic의 Claude 같은 선도적 모델들을 여러 벤치마크에서 능가합니다. 이번 글에서는 UI-TARS-1.5의 기술적 특징, 작동 원리, 성능 비교, 그리고 이 혁신적 에이전트가 AI 자동화 분야에 가져올 변화에 대해 자세히..

2025년, 인공지능(AI) 기술이 로봇 분야와 결합하며 우리 사회에 혁명적인 변화가 일어나고 있습니다. 이 글에서는 태국의 AI 경찰 로봇부터 디즈니의 감정 표현 휴머노이드, 세계 최초의 로봇 마라톤, AI 호텔, 그리고 식료품 포장 자동화 로봇까지 현실에서 구현되고 있는 AI 로봇 기술의 최신 사례들을 소개합니다. 이러한 기술들은 단순한 미래 비전이 아니라 이미 우리 곁에 다가온 현실이며, 공공 안전, 엔터테인먼트, 스포츠, 서비스업, 물류 등 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. First Humanoid AI Cop이 영상은 2025년의 **인공지능(AI) 기술**이 적용된 다양한 로봇들을 소개하며 미래 사회의 변화를 예측합니다. 태국에서는 AI 경찰 로봇이 등장하여 실시간 얼굴 인식과..

최근 웹과 모바일 애플리케이션의 백엔드 개발에서 REST API는 필수적인 요소가 되었습니다. 잘 설계된 API는 클라이언트와 서버 간의 통신을 원활하게 하고, 애플리케이션의 유지보수성과 확장성을 높이는 핵심 역할을 합니다. 하지만 많은 개발자들이 REST API 설계 시 수많은 고민과 어려움을 겪고 있습니다. 어떻게 하면 안전하고, 확장 가능하며, 효율적인 API를 구축할 수 있을까요? 이 글에서는 실무에서 바로 적용할 수 있는 REST API 설계 모범 사례와 핵심 개념을 소개합니다. REST API Best Practices이 영상은 **REST API**를 설계하고 구현할 때 고려해야 할 **모범 사례**들을 다룹니다. API 설계 시 **일관성 있는 응답 구조**를 유지하고, **보안 취약점*..

MCP(Model Context Protocol)는 AI 시스템이 외부 도구와 원활하게 상호작용할 수 있는 새로운 지평을 열고 있습니다. 특히 n8n과 같은 자동화 도구와 결합되면 그 가능성은 무한대로 확장됩니다. 이 글에서는 Anthropic에서 개발한 MCP의 기본 개념부터 n8n에서 어떻게 활용할 수 있는지 실용적인 팁까지 알아보겠습니다. n8n Just Released Native MCP Trigger and AI Agent Tool [Official Walkthrough]이 비디오는 **MCP(Model Context Protocol)**의 기본 개념과 n8n에서 MCP 서버 및 클라이언트 노드를 사용하는 방법을 설명합니다. MCP는 LLM이 외부 시스템과 상호 작용하는 방식을 표준화하기 위해..

AI 에이전트가 우리 삶의 다양한 영역에 빠르게 통합되고 있는 지금, 보안과 안전성은 더 이상 선택이 아닌 필수 요소가 되었습니다. 스마트한 비서부터 자율적인 작업 수행 시스템까지, AI 에이전트는 강력한 기능을 제공하지만 동시에 심각한 보안 위험도 내포하고 있습니다. 최근 발견된 취약점들은 이러한 에이전트가 악용될 가능성을 명확히 보여주고 있으며, 이는 기업과 개인 모두에게 중대한 문제입니다. 이 글에서는 AI 에이전트의 안전과 보안에 관한 핵심 인사이트를 공유하고, 제로 트러스트 원칙을 적용한 실질적인 보안 전략을 소개하겠습니다. AI + Security & Safety — Don Bosco Durai이 비디오는 AI 에이전트의 **안전과 보안**에 대한 중요한 인사이트를 제공합니다. AI 에이전트,..

현재 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 대화형 AI가 가진 가장 큰 한계 중 하나는 장기적인 기억 유지 능력의 부재입니다. 스테이트풀 에이전트는 이러한 한계를 극복하고 AI에게 인간과 같은 기억 체계를 부여하여 더 자연스럽고 지속적인 상호작용을 가능하게 합니다. 이 글에서는 스테이트풀 에이전트의 개념과 중요성, Letta 프레임워크와 MemGPT를 활용한 메모리 관리 시스템 구축 방법, 그리고 이를 통한 AI의 미래 발전 방향에 대해 살펴보겠습니다. Stateful Agents: MCP, Memory, Multi-Agent — Full Workshop with Charles Packer of Letta and MemGPT이 워크숍에서는 **스테이트풀 에이전트**의 개념과 중요성을 다룹니다. 기존 에이..

Deep Agent는 Abacus AI에서 개발한 최첨단 AI 에이전트로, 다양한 작업을 자동화하고 수행할 수 있는 놀라운 능력을 갖추고 있습니다. 이 혁신적인 도구는 브라우저 기반 환경에서 동작하며 다양한 언어 모델을 활용해 복잡한 작업을 효율적으로 처리합니다. 수도쿠 퍼즐 생성부터 기술 보고서 작성, 웹사이트 개발까지 광범위한 작업을 수행할 수 있어 사용자의 생산성을 크게 향상시킵니다. New DEEPAGENT Just Landed and It's BLOWING MINDS OnlineDeep Agent는 Abacus AI에서 개발한 **AI 에이전트**로, Chat LLM 팀 내에서 작동하며 다양한 언어 모델을 활용하여 작업을 수행합니다. 이 에이전트는 **전체 스택 팀원**을 브라우저에 연결하는 것..