GPT·Claude·Gemini “신규 모델”보다 더 큰 변화: LLM 전쟁의 초점이 ‘성능’에서 ‘비즈니스/배포’로 이동한다
· News / AI
2026년 2월(현재 2월 5일 기준) 기준으로, GPT/Claude/Gemini의 “대형 신규 모델 출시” 자체가 일제히 발표된 흐름은 확인되지 않습니다.
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v0와 bolt.new로 “UI는 AI가 만들고, 나는 로직만 짠다” — 2026년 2월 프론트엔드 자동화 실전 가이드
· AI / Coding
프론트엔드 생산성을 갉아먹는 구간은 늘 비슷합니다. (1) Figma를 보고 Tailwind/컴포넌트로 “픽셀 맞추기”, (2) 반복되는 레이아웃/상태(빈 화면, 로딩, 에러, 리스트) 뼈대 만들기, (3) 그 다음에야 비즈니스 로직을 붙이는 흐름이죠.
EU AI Act “카운트다운”이 현실이 됐다: 2026년 2월, AI 규제·정책·윤리 이슈가 한 번에 몰려오는 이유
· News / AI
2026년 2월은 “AI 규제가 진짜로 작동하기 시작하는 시점(의 전초전)”이라는 신호가 여러 곳에서 동시에 포착된 달입니다.
멀티 에이전트 “진짜로” 굴리기: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 심층 비교와 구현 패턴
· AI / Agent
2026년의 AI Agent 개발은 “LLM 한 번 호출”에서 끝나지 않습니다. 제품/업무에 투입되는 에이전트는 (1) 여러 단계의 workflow, (2) 실패/재시도, (3) 사람 승인(Human-in-the-loop), (4) 상태 저장과 재개, (5) 관측가능성(Tracing/D…
2월 2026 빅테크 AI 업데이트 총정리: “모델 정리(Deprecation)·에이전트 확장·규제 전면전”이 동시에 왔다
· News / AI
2026년 2월 초(2월 3일 기준) AI 업계는 (1) OpenAI의 ChatGPT 내 구형 모델 대거 retire, (2) Anthropic의 enterprise/agent 기능 확장과 정책 문서 강화, (3) Google의 Gemini를 둘러싼 제품 확장 + EU 규제 압박이 겹치…
MMLU 점수 90점의 함정: LLM 벤치마크(MMLU·HumanEval) 해석 가이드
· AI / LLM
LLM을 “잘한다”고 말할 때, 우리는 대개 리더보드 숫자 한 줄(MMLU 90, HumanEval 95 등)로 결론을 냅니다. 하지만 2026년 2월 시점에는 이 방식이 점점 위험해졌습니다. 이유는 간단합니다.
AI 스타트업 투자·인수합병이 ‘추론(Inference)·디바이스·엔터프라이즈’로 쏠리는 이유 (2026년 2월 초 기준)
· News / AI
2026년 2월 초(최근 30일) AI 스타트업 투자/인수합병 뉴스의 공통점은 “더 큰 모델”보다 실사용(Deployment)·추론(Inference)·디바이스 폼팩터에 돈이 몰린다는 점입니다.
HyDE + Reranking + Query Expansion: RAG 성능을 “한 단계” 끌어올리는 3단 조합
· AI / RAG
RAG 성능 최적화에서 가장 흔한 실패 패턴은 “검색이 약해서 LLM이 헛소리한다”가 아니라, 더 미묘하게는 (1) 후보 문서를 충분히 못 찾거나(recall 부족), (2) 찾았는데도 상위에 못 올리거나(precision 부족), (3) 올려놔도 컨텍스트 창에 쓸데없는 토큰을 쏟아붓는…
‘GPT 교체’와 ‘Gemini 에이전트화’가 동시에 온다 — Claude는 “모델”보다 “통합”으로 승부
· News / AI
2026년 2월 LLM 업계의 핵심 키워드는 “신규 모델의 단순 출시”보다 기존 주력 모델의 세대교체(Deprecation)와 제품 내 에이전트 기능 확장입니다.
멀티모달 VLM(Vision-Language Model) 활용법: “이미지 → 구조화된 데이터” 파이프라인을 가장 단단하게 만드는 법
· AI / Multimodal
2026년 1월 현재, 이미지 분석 AI를 제품에 “붙여보는” 수준은 이미 끝났습니다. 실무에서 진짜 어려운 건 정확도보다도 신뢰성(reliability) 입니다. 예를 들어 영수증/명함/OCR, 제조 불량 판정, UI 스크린샷 QA 같은 문제는 모델이 대충 설명만 잘해도 곤란합니다.