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작업이 안 끝났는데 서둘러 마무리하는 AI, 정말 농땡이를 피우는 걸까?

2026년 08월 13일2026년 07월 29일

AI가 절반만 하고 “완료했습니다”라고 말하는 이유, 게을러서가 아닙니다. 정지 압력·긴 컨텍스트 열화·보상 해킹이라는 진짜 메커니즘과, AI를 끝까지 일하게 만드는 프롬프트 요령까지 한 번에 정리했습니다.

로컬 LLM은 직접 학습을 못 시키면, 시간이 지나면 결국 쓸모없어지는걸까?

2026년 08월 13일2026년 07월 28일

“다시 학습시킬 수 없으니 출시일이 지식의 정점 아닐까?” 이 걱정, 알고 보면 절반은 오해입니다. 로컬 LLM을 쓴다면 버리기 전에 꼭 읽어야 할, 재학습 없이 낡은 지식을 메우는 방법과 진짜로 낡는 것의 정체.

AI는 아무리 똑똑해져도 컨텍스트가 다 차면 무용지물인걸까?

2026년 08월 13일2026년 07월 27일

AI 컨텍스트 윈도우는 꽉 차기 훨씬 전부터 정확도가 떨어집니다. 컨텍스트 로트와 중간 유실이 생기는 이유, 2026년 7월 기준 주요 모델 상한, 그리고 대화가 길어졌을 때 성능을 되돌리는 다섯 가지 요령을 정리했습니다. 긴 대화에서 AI가 자꾸 앞을 잊는다면 지금 확인해보세요.

AI가 성능평가 문제를 완벽히 다 풀면, 그 뒤엔 누가 AI를 평가할까?

2026년 08월 13일2026년 07월 26일

AI가 MMLU 같은 벤치마크를 95% 넘게 풀어버린 2026년, 사람은 이제 무엇으로 AI를 평가할까요? 평가자가 피평가자보다 약해지는 ‘역량 역전’의 순간과, LLM-as-a-judge·토론·계층적 평가 같은 대안을 정리했습니다. AI 성능 발표를 곧이곧대로 믿기 전에 꼭 읽어보세요.