AI 활용

Claude를 쓸 때 노력(effort, 생각하는 정도)를 낮음·중간·높음처럼 고를 수 있다는 거, 다들 한 번쯤 보셨을 거예요. 저는 평소 일반 대화는 중간으로, 코드 작업은 높음으로 쓰고 있어요. Artificial Analysis가 최근 낸 벤치마크 결과를 보면, Anthropic의 신형 모델 Claude Opus 5가 여러 지표에서 몇 달 전 출시됐던 Fable 5를 앞섰다고 해요. 그런데 종합 순위와 별개로, 실제로 어떤 […]

Claude Opus 5 effort 설정(xhigh, max)이 같은 버그 앞에서 어떻게 다르게 반응하는지 궁금해서 직접 테스트해봤어요. 파일명을 서로 다르게 만들어서 두 세션이 같은 파일을 건드릴 여지를 아예 없앴고, 버그 내용과 요청 문구는 완전히 동일하게 맞췄어요. xhigh는 신고 안 된 경우까지 스스로 만들어 방어했어요 눈으로는 멀쩡해 보이는데 가끔 틀린 답을 내는 함수를 만들어서, 두 세션 모두에게 “원인을

제 프롬프트 작성법 얘기부터 할게요. ChatGPT한테 뭘 시킬 때, 저는 순서대로 하나하나 설명하는 편이었어요. “먼저 이거 하고, 그다음 이거 확인하고, 마지막으로 이렇게 정리해줘” 식으로요. 근데 the-decoder가 소개한 OpenAI의 새 프롬프팅 가이드를 보니, 이게 오히려 ChatGPT가 스스로 판단하고 조정할 여지를 줄이는 걸 수도 있겠더라고요. 목표부터 말하고, 과정은 맡기라고 해요 가이드는 프롬프트를 네 가지 요소로 나눠요. 목표,

긴 PDF 하나를 AI에게 맡기고 싶을 때 항상 걸리는 문제가 있어요. 페이지가 많아질수록 AI가 버티지 못하는 경우가 많다는 점이에요. 그래서 Baidu의 Unlimited OCR 이 나왔다고 해서, 직접 60페이지짜리 PDF를 넣어봤어요. 잊으면서 읽는다는 게 무슨 뜻이냐면 Baidu가 최근 내놓은 OCR 모델 Unlimited OCR은 사람이 긴 책을 베껴 쓸 때처럼 작동해요. 앞장을 토씨 하나까지 기억하지 않고, 오래된

2003년 게임을 AI로 아이폰용으로 옮겼다는 소식을 봤어요. 그래서 실제로 누가 어떤 일을 했는지 찾아봤어요. 가장 어려운 작업은 이미 끝나 있었다 EA가 2025년 2월에 이 게임(“Command & Conquer: Generals Zero Hour”)의 소스코드를 오픈소스로 공개했어요. 그러자 fbraz3라는 개발자가 이끄는 커뮤니티 프로젝트가 이걸 macOS·Linux에서 돌아가게 만드는 작업을 이미 끝내놨어요. 윈도우 전용으로 짜인 2003년 엔진을 다른 플랫폼에서 돌아가게 만드는,

중국 학생들을 30개월간 추적한 연구를 봤어요. AI로 숙제를 하니까 과제 점수는 올랐는데, 정작 시험 점수는 떨어졌더라고요. 빨리 끝낸 학생일수록, 나중에 더 흔들렸다 과제 점수는 18% 올랐고, 월간 시험 점수는 20% 떨어졌어요. 2년 뒤 입시 같은 큰 시험에서는 하락폭이 18~24%까지 벌어졌고요. 연구자들은 이런 지연된 하락을 ‘ 학습 손실 ‘이라고 불러요. 흥미로운 건, 성적이 좋았던 학생일수록 타격이

AI 초안과 사람이 여러 번 다듬은 최종본을 AI 탐지기 에 같이 넣어봤는데, 결과가 예상이랑 달랐어요. 탐지기는 한국어 지원을 강점으로 내세우는 Pangram으로 골랐어요. AI가 쓴 초안은 정확히 잡아냈다 이 블로그는 Claude Code로 초안을 만들고, 여러 라운드에 걸쳐 사람이 직접 다듬어서 발행하는 구조예요. 얼마 전 쓴 글(나노 바나나 2 라이트 후기)의 첫 초안, 그러니까 제가 아무것도 안

구글이 나노 바나나 2 라이트 를 내놓으면서 이미지 한 장을 약 4초 만에 생성한다고 홍보했어요. 광고대로 4초가 나오는지 궁금해서 Google AI Studio에서 직접 이미지를 몇 장 만들어봤어요. 광고보다는 느렸다 같은 프롬프트로 세 번 연속 생성해봤는데 5.1초, 6.3초, 6.8초가 나왔어요. 세 번 모두 광고에서 말한 4초보다는 오래 걸렸어요. 근데 이걸 모델 탓으로만 돌리긴 조심스러워요. 제가 쓰는

Claude한테 제 업무 중 몇 퍼센트를 맡길 수 있냐고 누가 물으면, 저는 처음에 “60%는 되지 않을까”라고 답할 것 같아요. 근데 다시 생각해보니 질문 자체가 잘못됐어요. “할 수 있냐”고 물으면 80~90%까지도 될 것 같은데, “잘하냐”고 물으면 60~70% 정도로 내려가거든요. 절반이 넘는다고 답한 사람이 절반이었어요 Anthropic이 Claude 사용자 약 9,700명한테 같은 질문을 했어요. 응답자의 약 50%가 AI

방금 Claude 설정에서 메모리 기능 을 켰어요. 편리하겠다 싶었어요. 이전 대화를 기억해주면 같은 설명을 반복하지 않아도 되니까요. 그런데 켜자마자 조금 찜찜한 연구 결과를 봤어요. 기억이 많아질수록 틀린 답이 나올 수 있어요 AI 회사 Writer의 연구자들이 오늘 논문 두 편을 발표했어요. 메모리 기능이 켜진 AI 모델이 꺼진 모델보다 오히려 더 틀린 답을 내놓는다는 내용이에요. 문제는 AI가