로컬 LLM은 직접 학습을 못 시키면, 시간이 지나면 결국 쓸모없어지는걸까?
“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.
AI 이해하기
AI가 무엇을 알고 무엇을 못 하는지, 왜 그렇게 답하는지를 원리부터 풀어봅니다.
AI는 아무리 똑똑해져도 컨텍스트가 다 차면 무용지물인걸까?
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?
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.
AI 채팅 추론 수준(effort)·딥싱크 설정, 무슨 뜻이고 언제 올려야 할까
챗봇에 뜨는 ‘추론 수준·Thinking·DeepThink·effort’가 무슨 뜻인지 헷갈리셨다면 꼭 확인하세요. 왜 생겼고, 올리면 뭐가 달라지며, 언제 높이고 언제 낮춰야 하는지 한 번에 정리했습니다.
뭐든지 다 알고있는 AI, 그런데 왜 특정질문엔 답변을 거부할까?
AI가 특정 질문에 답변을 거부하는 진짜 이유, 단순히 몰라서가 아닙니다. 안전 가드레일·RLHF·콘텐츠 필터가 겹겹이 작동하는 원리와, 무해한 질문까지 막히는 과잉 거부를 피하는 법까지 확인하세요.
AI 모델 이름의 MoE, Instruct, Abliterated, Distill, 멀티모달, Coder, TTS 뜻
MoE, Instruct, Abliterated, Distill, 멀티모달, Coder, TTS — AI 모델 이름에 붙는 이 단어들의 뜻을 모른 채 모델을 고르고 있었다면 꼭 확인하세요. 구조·후처리·용도 세 갈래로 정리하면 긴 모델 이름도 한눈에 읽힙니다.
GGUF·MLX 로컬 LLM 파일의 정체와 Q4_K_M 뜻, 같은 모델 용량이 4GB부터 14GB까지 갈리는 이유
같은 모델인데 4GB, 8GB, 14GB로 갈리는 이유는 하나입니다. 파라미터 수와 양자화 비트의 곱셈이죠. GGUF·MLX 파일의 정체와 Q4_K_M의 뜻, 내 램에 맞는 파일 고르는 법까지 정리했습니다. 무턱대고 받았다가 램이 터진 적 있다면 꼭 확인하세요.
AI는 인터넷에 연결돼 있는데 지식 컷오프는 왜 생길까? 웹검색을 붙여도 남는 이유
AI는 인터넷에 연결돼 있는데 왜 특정 시점 이후를 모를까요. 지식 컷오프가 생기는 진짜 이유와, 웹검색을 붙여도 낡은 답이 나오는 파라메트릭 지식 충돌까지 짚었습니다. AI 답변을 그대로 믿기 전에 반드시 읽어야 할 구조 이야기입니다.
‘AI가 더 똑똑해졌다’는 무슨 기준일까 — AI 벤치마크와 평가 방법, 평가 주체 이야기
“AI가 더 똑똑해졌다”는 말, 대체 무엇을 기준으로 누가 어떻게 판단할까요? 벤치마크 점수에 휘둘리기 전에 꼭 알아야 할 측정 방법과 평가 주체, 그리고 숫자의 함정까지 쉽게 정리했습니다.
GPT-5.6 루나(Luna) 속도·가격 — 요약·초안·대량 자동화용 최저가 모델
GPT-5.6 최저가·최고속 루나(Luna)는 요약·초안·대량 자동화에 맞는 티어입니다. API 가격은 100만 토큰당 입력 $1·출력 $6로 제품군에서 가장 낮습니다(2026년 7월 기준).