world1000 님의 블로그

한 줄 요약: 네이버가 엔비디아·브룩필드에서 100억 달러를 유치했다는 소식이 지난 주말 내내 헤드라인을 채웠습니다. 그런데 두 회사가 각각 낸 발표문을 나란히 놓고 읽어 보면, 같은 투자를 설명하는 문장이 꽤 다릅니다.주말에 뉴스를 보신 분이라면 "네이버 100억 달러"라는 제목을 여러 번 마주치셨을 겁니다. 저도 처음엔 그 숫자만 기억에 남았습니다. 그런데 원문이 궁금해서 두 회사의 발표문을 찾아 나란히 펼쳐 놓았더니, 조금 이상한 장면이 나왔습니다. 한쪽 문서에는 100억 달러라는 말이 아예 없었습니다.① 같은 날 나온 두 개의 문서, 그런데 문장이 다릅니다먼저 엔비디아가 배포한 영문 발표문입니다. 여기에는 두 금액이 따로 적혀 있습니다. 엔비디아의 10억 달러는 "투자 계획"이라고 표현되며, 통상..

개요2026년 7월 출시된 세 개의 프론티어 모델 — Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol — 을 FrontierBench, SWE-bench Pro, ARC-AGI-3 세 가지 핵심 벤치마크와 100만 토큰당 가격, 추론 속도 기준으로 비교했습니다. 결론부터 말하면, Claude Opus 5가 가격 대비 성능(토큰당 효율) 면에서 세 모델 중 가장 우수하며, Claude Fable 5는 순수 코딩 정확도(SWE-bench Pro)에서 근소하게 앞서지만 비용이 2배 높고 응답 지연이 큽니다. GPT-5.6 Sol은 절대 성능은 다소 낮지만 추론 속도와 저지연 응답에서 독보적입니다.1. 가격 비교 (100만 토큰당, USD) 모델입력 가격출력 가격블렌디드 단가 (입력..

한 줄 요약: 이재명 대통령이 샌프란시스코에서 미국 AI 기업 최고경영자들을 만났습니다. 큰 숫자가 여럿 나왔지만 금액이 실제로 붙은 곳은 한 군데였고, 협약 하나는 사실 한 달 전에 이미 맺어 둔 것이었습니다.지난 주말 뉴스에 사진 한 장이 여러 번 나왔습니다. 대통령과 미국 기업 대표들이 나란히 앉은 장면입니다. 보기에는 굉장한 자리인데, 정작 무엇이 새로 정해졌는지는 기사마다 조금씩 달랐습니다. 그래서 각 회사가 실제로 무엇을 들고 왔는지 하나씩 짚어 봤습니다.① 금액이 붙은 곳은 엔비디아 한 곳이었습니다참석한 최고경영자는 오픈AI의 샘 올트먼, 엔비디아의 젠슨 황, 앤스로픽의 다리오 아모데이, 브로드컴의 혹 탄입니다(코리아중앙데일리 [1]).이 가운데 숫자가 따라온 것은 엔비디아뿐입니다. SK그룹..

1. LLM·생성모델최신 모델 공개와 연구 동향이 활발하다.Kimi K3 (Moonshot AI) — 7월 17~18일경 공개되었으며, 미국 주요 모델과의 경쟁 구도에서 상당한 주목을 받고 있다(OpenRouter 제공). https://llm-stats.com/ai-newsGrok 4.5 (xAI) — 최근 수일 내 공개된 신규 버전이다. https://pricepertoken.com/news/model-releasesInkling (Thinking Machines) — 7월 17일 오픈소스로 공개되어 OpenRouter를 통해 접근 가능하다. https://pricepertoken.com/news/model-releasesDeepMind: 영상 생성모델은 이미 세계모델을 내포한다 — 영상 생성모델을 ..

인공지능이 자기가 돌아갈 칩을 설계했다 — 그리고 우리가 묻지 않은 것들한 인공지능이 48시간 동안 줄곧 일만했다. 인공지능이 일한다는 것이 그다지 생소한 일이 아니다. 하지만 인공지능이 만든 결과물은 논문도, 코드도 아니었다. 바로 반도체 설계도였다. 그것도 다른 무엇을 위한 칩이 아니라, 자기 자신의 축소판을 구동하기 위한 칩이었다.2026년 7월, 문샷 AI(Moonshot AI)가 공개한 키미 K3(Kimi K3)를 두고 세상은 '매개변수 2.8조'니 '반도체 주가 폭락'이니 하는 숫자에 먼저 주목했다. 그러나 정작 오싹한 것은 그 숫자가 아니다. 이 모델이 실제로 무엇을 했는가, 그리고 그 경이의 이면에 우리가 흥분에 휩쓸려 묻지 않은 질문들이 있다.1. 경이 — 이 모델이 실제로 한 일Kimi..

1. 통계·머신러닝 방법론지난 24~48시간 구간에서 새로 부각된 방법론 논문은 확인되지 않는다. 특기할 신규 항목 없음. 다만 최근 흐름의 맥락으로 다음 두 건을 참고 사항으로 남긴다.Causal Foundation Models with Continuous Treatments — 연속형 처치(treatment) 상황에서 트랜스포머 기반 메타학습·인컨텍스트 학습으로 인과효과를 예측하는 인과 기반모형을 제안한다(2026-05). https://hf.co/papers/2605.15133Bayesian Conformal Prediction via the Bayesian Bootstrap — 영향함수 기반 베이지안 부트스트랩으로 예측구간의 보정(calibration)과 첨예성(sharpness)을 개선한다(20..

수집 시각은 한국 시간 7월 16일 오전이며, 대상 기간은 대략 7월 13일부터 15일까지의 최신 항목이다.1. 통계·머신러닝 방법론Robust Bayes-Assisted Conformal Prediction베이즈 사전정보를 컨포멀 예측에 결합하여, 모형 오지정(misspecification) 상황에서도 유한표본 커버리지 보장을 강건하게 유지하는 방법을 제안한 신규 프리프린트이다. 불확실성 정량화와 베이지안 접근의 접점을 다룬다는 점에서 방법론적으로 주목된다.링크: https://arxiv.org/abs/2607.04236Causal Foundation Models with Continuous Treatments (참고 항목)연속형 처치 설정에서 트랜스포머 기반 메타학습·인컨텍스트 학습으로 인과효과(처치..

혼자 있는 점교실에는 늘 혼자인 아이가 있다. 어울리는 무리가 없고, 그 아이 곁에는 관계로 이어진 어떤 선도 보이지 않는다. 우리는 그 아이를 왕따라고 부른다.아무도 그 아이를 두고 "아직 무리에 끼지 못했을 뿐"이라고 너그럽게 말해 주지 않는다. 현실은 그렇게 다정하지 않다. "쟤랑 놀지 마." 아이들은 서로에게 그렇게 이르고, 어떤 부모는 제 아이에게 한술 더 뜬다. "너희 반에 아무개라는 아이가 있다며? 그 아이랑은 절대 놀면 안 돼. 너도 물들면 안 돼." 어떤 이유에서인지 그 아이는 그냥 왕따가 되어 버렸고, 아무도 그를 상대하려 하지 않는다. 한때 누군가와 이어져 있었을 관계마저 하나둘 끊어졌다. 그리고 그렇게 끊어진 아이에게 먼저 손을 내밀어 다시 관계를 잇겠다고 다가서는 사람은, 이 세상..

조금 흐릿해도 괜찮아저녁 무렵 할아버지와 산책을 나왔다. 걸음이 조금 불편하신 할아버지는 저녁마다 이렇게 천천히 걷는 것이 운동이시다. 벚꽃은 거의 다 져 간다. 간간이 흩뿌려지는 꽃잎이 봄눈 같다. 바닥에는 꽃잎이 얕게 쌓여 있었다. 한참을 걷다가 할아버지가 벤치에 조심스럽게 앉으시며 가쁜 숨을 몰아쉬셨다. 그러고는 한마디 툭 던지신다. "너무 자기 자신을 못살게 하지 마라. 자기 자신을 달달 볶으면 사람이 힘들어져." 나는 할아버지의 뜬금없는 말씀에 할아버지 얼굴을 물끄러미 쳐다보았다. 그 뒤편으로 지는 해의 따스한 햇살이 삐져나왔다. 할아버지는 대답 대신 빙긋 웃으시고는 한참 동안 말이 없으셨다. 꽃잎이 바람에 한두 장씩 떨어지는 것을 둘이 함께 바라보았다. "할아버지 제가 너무 빡빡하게 사는 거 ..

1. 맞는 것과 틀린 것을 가려내는 일수학 속 명제는 결국 "이것이 맞는가, 틀린가"를 가려내는 행위이다. 2 + 2는 4이지 5가 아니다. 삼각형의 내각의 합은 180도이지 200도가 아니다. 이 구분이 있기 때문에 수학 속의 명제는 쓸모가 있다. 다리가 무너지지 않을 만큼 튼튼한지, 비행기 날개가 버틸 수 있는지, 비밀번호가 안전한지. 이 모든 판단은 "맞는 것과 틀린 것의 구분"에 기대고 있다. 그렇다면 맞는 것은 선이고 틀린 것은 악인가?논리 체계는 이 구분을 지키기 위한 약속이다. "이것이 참이면 저것도 참이다"라는 약속들의 모음이다. 약속을 지키는 한, 참에서 출발하면 참에 도달한다. 거짓이 참으로 둔갑하는 일은 일어나지 않는다.2. 약속이 깨지는 순간그런데 이 약속 체계 안에 모순이 하나 들..