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.
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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.
AI 규제, 2026년 1월에 ‘집행·인프라·콘텐츠 윤리’로 재편되다
· News / AI
2026년 1월 AI 규제 뉴스의 핵심은 “AI Act 집행 시계가 본격적으로 돌아가기 시작했다”와 “생성형 AI가 만드는 불법·유해 콘텐츠에 대한 책임 추궁이 강화됐다”로 요약됩니다.
프로토타입을 ‘느낌’으로 끝내지 않고 MVP로 끌고 가는 2026 Vibe Coding 실전 프레임워크
· AI / Coding
2026년 1월 기준 “Vibe Coding”은 더 이상 밈이 아니라, AI로 제품 아이디어를 몇 시간~며칠 단위로 검증하는 표준 워크플로우로 굳어지고 있습니다.