요즘은 복잡하게 엉켜 있던 일들을 하나씩 차분히 풀어내며 시간을 보내고 있습니다.한동안 눈앞이 막막했던 것들도 조금씩 길을 찾아가면서, 마음에 작고 단단한 여유가 생겼습니다. 특히 출퇴근길 지하철 안에서, 그리고 조용한 여가 시간에 책을 펼쳐 드는 순간이 참 좋습니다.요즘 이런저런 책들을 부지런히 읽고 있는데, 그중 유독 머릿속에서 깊게 맞물리던 두 권의 책이 있었습니다. 하나는 회사 동료에게 추천받아 집어 든 서은국의 '행복의 기원'이고, 다른 하나는 진작에 사두고 책장에만 꽂아두었던 대니얼 Z. 리버먼·마이클 E. 롱의 '천재인가 미치광이인가 도파민형 인간'입니다. 두 책을 번갈아 읽다 보니 절로 무릎을 치게 되었습니다.전혀 다른 경로로 만난 책인데, 사실 '인간의 뇌'라는 하나의 대상을 서로 다른..

요즘 “프롬프트 잘 쓰는 법”을 넘어 “하네스 엔지니어링(Harness Engineering)”이라는 말이 자주 보이고 있습니다.늘 개발하면서 지내는 것은 아니지만, 배움을 게을리 하면 좋을 것이 없다는 생각이 들어서 저도 공부해 봤습니다~ ^_^ 먼저 '하네스'라는 단어는 말을 제어하는 용도로 사용하는 도구를 의미하는데요.고삐가 없어서 마냥 폭주하던 LLM에게 제어장치를 설치한 것이라고 보시면 될 것 같습니다! 단순히 AI에게 질문을 한 번 잘하는 기술을 넘어,이제는 AI가 지속적으로 고품질의 결과물을 낼 수 있도록 '일하는 환경과 시스템'을 설계하는 패러다임이 찾아온 것입니다.단발성 비서를 쓰는 수준을 넘어, 일관성 있게 일 잘하는 '나만의 스마트한 업무 파트너'를 구축하는 하네스 엔지니어링의 핵심과..

요즘 기획 등의 업무를 하고 있어서,이전보다 코드 만질 일들이 많이 줄어들었지만...가끔씩 코드 공부를 하다보면 머리가 개운해집니다. 오늘은 이전에 공부용으로 메모했던 '파이썬 nonlocal 키워드'에 대해 소개해드리겠습니다.저는 역시 파이썬이 마음의 고향처럼 느껴져서 좋더라구요...^^ 제 첫 언어인 파이썬 정말 죠아요....🥰 생긴 것두 정말 귀엽지 않나요?말이 길어졌으니... 이제 본론으로 넘어가겠습니다. 파이썬으로 중첩 함수를 작성하다 보면 가끔 이상한 점을 발견하게 됩니다. 어떤 변수는 내부 함수에서 수정할 때 nonlocal이 꼭 필요한데,리스트 같은 녀석들은 그냥 써도 잘 작동하거든요. 오늘은 그 '근본적인 이유'인객체의 Mutability에 대해 정리해 보겠습니다.# nonlocal이..

요즘 들어서 Gemini 3.0을 정말 많이 사용하고 있습니다.상사분께 영업(?)당해서 Gemini에 본격적으로 입문하게 되었는데, 생각보다 성능이 정말 좋아서 잘 사용하고 있는 중입니다! 👍 사실 저는 Gemini를 첨 봤을 때, 쌍둥이를 의미하는 AI(LLM)가 이렇게 성능이 형편 없어도 되나 싶었거든요?근데 최근 Gemini가 점점 똑똑해지고 있어서, 쌍둥이 닉값을 하려면 이제는 제가 똑똑해져야 될 것 같아요...^^;; 챗GPT처럼 질문하면 제미나이 제대로 쓰는 게 아니죠 (강수진 박사)"> 이번에는 제가 똑똑해지기 위해서 Gemini 3.0 관련 영상 보고 공부한 내용 정리해서 올립니다~제가 시청한 영상도 함께 첨부합니다! Gemini 3.0 사용 꿀팁 (프롬프트 입력)프롬프트를 간결하게 작성..

2025년의 끝자락이 보입니다.혼돈과 기쁨이 함께 공존했던 25년도였습니다. 여러모로 감사한 분들도 있었고,나와 비슷한 상처를 가진 분을 마주하기도 했고,내 무지로 인해 누군가를 다치게 한 것 같아서 속상했던 나날도 있었습니다. 어떤 점에 있어서 단정 지어서 말하는 것 자체를 선호하지는 않지만,적어도 제 삶에 있어서 기나긴 겨울이었던 시간이 어느덧 지나가고 있다는 생각이 듭니다.(이런 이유로 '월동'이라는 제목을 고르게 되었습니다.) 여전히 벅차긴 합니다.물론 이건 모든 이들이 겪는 인간 본질과 연관된 문제라는 생각이 더 크게 듭니다. 다른 요소들 때문에 힘든 시간을 보내긴 했지만, 애정하는 것을 다시 이어갈 수 있어서 감사하게 느껴지는 한 해입니다.저는 정말로 AI 소프트웨어에 대해 깊게 배우는 것을 ..

최근 AI 업계의 가장 뜨거운 화두는 단연 '단순 스케일링(Scaling)의 한계'입니다.즉, 사용 가능한 모든 자원을 끌어모아서 때려 넣으면 성능이 올라간다는 통념도 이제는 한계에 봉착했습니다. 벤치마크 점수는 놀라울 정도로 높지만, 정작 실무에서 느끼는 경제적 파급력은 그에 미치지 못하는 'AI의 역설'이 나타나고 있기 때문이죠.... 판사님... 저는 모델명을 말하지 않았습니다...🙄 그래도 모델 개발하느라 고생하신 연구개발진들의 노고는 충분히 이해합니다... 단지 자원을 때려붓는 스케일링 방법론 자체가 한계에 다다르고 말았다는 것을 이야기하고 싶을 뿐입니다...^^;;오늘은 AI 분야의 두 거장, 일리야 수츠케버와 얀 르쿤, 그리고 엔비디아(NVIDIA)가 바라보는 AI의 현재와 미래, 이들의 ..