deep daiv.에서 AI 트렌드를 전달합니다.
AI가 쓴 글을 읽기 싫은 이유
AI로 생성한 글이 이해하기 어려운 이유를 분석한 연구를 소개합니다.
2026. 10. 28.
AI는 언제 먼저 말을 걸어야 할까
AI가 언제 먼저 도움을 제안하고 언제 나서지 않아야 할지, 선제형 AI 비서에 관한 연구를 살펴봅니다.
2026. 10. 21.
안녕? 딥 다이브가 보낸 메일 다 읽어줘
숨겨진 추론에서 모델의 능력을 빼내는 증류 공격과, 이를 막는 방어의 한계를 소개합니다.
2026. 10. 14.
AI의 추론 과정을 역추적하는 법
2026. 10. 7.
Agent Serving: 한 접시가 아니라 코스 요리
Agent 프로그램 전체를 바라보는 새로운 LLM Serving 방식을 살펴봅니다.
2026. 9. 30.
이 AI는 설명하지 않는다
문장 대신 선택과 확률을 내놓는 Jev를 소개합니다.
2026. 9. 23.
Anthropic의 섬뜩한 경고
Anthropic의 주간 이슈와 Self-evolving 모델의 특징을 알아봅니다.
2026. 9. 16.
Claude는 어떻게 자신이 쓴 글에 흔적을 남길까?
생성형 AI가 작성한 텍스트를 탐지하는 기법인 SynthID-Text를 소개합니다.
2026. 9. 9.
Reasoning 모델을 더 효율적으로 가르치는 방법
정답을 따라 배우는 대신, 작은 모델이 직접 푼 과정에서 배우는 On-Policy Distillation
2026. 9. 2.
해킹이 아닌, 설득으로 퍼집니다
에이전트 사이에서 스스로 퍼지는 아이디어, 마인드 바이러스가 무엇인지 정리했습니다
2026. 8. 26.
AI를 계속 공부해야 할까?
급변하는 AI 시대를 대하는 에디터들의 생각을 나눕니다.
2026. 8. 19.
조금씩 시키지 마세요, 저 헷갈려요
멀티턴 LLM에서의 Lost in Conversation 문제와 그 해결책에 대해 소개합니다.
2026. 8. 12.
왜? 생각이 많아졌나?
Overthinking 문제를 극복하는 Adaptive Thinking을 정리했습니다.
2026. 8. 5.
보안을 지키는 AI, AI를 지키는 보안
AI 보안을 이루는 두 흐름, AI for Security와 Security for AI를 살펴봅니다.
2026. 7. 29.
요즘 Reasoning 모델은 차원이 달라
최근 Reasoning 연구 트렌드를 분석합니다.
2026. 7. 22.
이중 언어를 구사하는 LLM은 더 똑똑할까?
Code-Switching의 개념과 LLM이 Code-Switching을 못하는 이유를 살펴봅니다.
2026. 7. 15.
AI의 '확인해볼게요'를 믿으시나요?
VLM 추론 시 나타나는 텍스트 관성을 소개하고 Chain-of-Thought의 한계에 대해 고찰했습니다.
2026. 7. 8.
나는 더 이상 프롬프트하지 않는다
프롬프트 엔지니어링 이후 등장한 새로운 AI 활용 방법론의 흐름을 정리했습니다.
2026. 7. 1.
Apple 파운데이션 모델의 이면에 있는 것
WWDC26에서 공개된 Apple의 하이브리드 모델 시스템을 소개합니다.
2026. 6. 24.
World Model은 어떻게 진화해왔나
World Model의 달라진 개념과 연구 트렌드를 소개합니다.
2026. 6. 17.
