LLM 아티클

대규모 언어 모델의 최신 기법, 도구, 연구를 한눈에 확인하세요. 본 블로그는 데이터 과학, 활용 사례, 책임 있는 AI 실천을 다룹니다.

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Embodied AI란 무엇인가요? 로봇이 2026년에 감지하고, 사고하고, 행동하는 법

Embodied AI가 무엇인지, LLM과의 차이, 지각-추론-행동 루프의 작동 방식, 그리고 데이터 과학자에게 sim-to-real 훈련이 왜 중요한지 알아보세요.

2026년 10월 8일

표형 기반 모델이 무엇인지, 인컨텍스트 러닝이 어떻게 동작하는지, TabPFN 또는 TabICL이 구조화 데이터에서 언제 XGBoost를 이기는지, 의사결정 프레임워크와 함께 알아보세요.

2026년 10월 6일

Aleph Alpha가 Kolibri 1을 공개했습니다. 3.46B 활성 파라미터를 갖춘 78B Mixture-of-Experts 모델로, Apache 2.0 가중치와 1M 토큰 컨텍스트를 제공하며 독일에서 처음부터 학습되었습니다.

2026년 10월 5일

OpenAI의 GPT-6.1 Sol은 과제 비용의 1/5 수준에서 GPT-6 Astra급 역량을 주장하며, 1,050,000토큰 컨텍스트 윈도와 100만 토큰당 $2/$10 가격을 제공합니다.

2026년 9월 29일

2026년 9월 최고의 코딩 LLM 9개를 SWE-bench Pro와 Terminal-Bench를 기준으로, Claude Opus 5.5부터 로컬에서 실행 가능한 오픈 웨이트 모델까지 순위화했습니다.

2026년 9월 25일

같은 날 출시된 두 효율화 모델, 가격은 2:1. GPT-6 Sol과 Claude Opus 5.5를 벤치마크, 실제 워크로드 비용, 접근성, 그리고 실전 테트리스 빌드로 비교합니다.

2026년 9월 23일

Jev는 수 밀리초 내에 결정을 내리지만 한 글자도 쓰지 않습니다. GPT-6 Astra는 작업 전체를 무인으로 마무리합니다. 파이프라인의 어떤 단계가 어떤 모델에 속하며, 비용은 얼마인지 정리합니다.

2026년 9월 21일

DeepSeek의 오픈 웨이트 V4.1 Flash는 에이전틱 코딩 벤치마크에서 Gemini 3.8 Flash와 동급이면서 가격은 3분의 1입니다. 스펙, 비용, 실전 빌드 테스트를 비교합니다.

2026년 9월 17일

두 개의 최전선 모델이 동일한 정가로 공개되었고, OpenAI 자체 벤치마크와 독립 지수는 우열에 대해 상반된 결론을 냅니다.

2026년 9월 5일

Fable 5.1은 Fable 5의 목록 가격을 유지하면서 캐시 읽기 비용을 75% 절감했고, Anthropic이 공개한 모든 벤치마크에서 이제 Claude Opus 5를 앞섭니다.

2026년 9월 2일

DataCamp의 Introduction to LLMs in Python 강의가 1위를 차지했습니다 — 올해 바로 시작할 수 있는 대규모 언어 모델 강의 8개 전체 순위를 소개합니다.

2026년 8월 31일

DataCamp의 LLMOps Concepts 강의가 1위를 차지했습니다 — 올해 바로 시작할 수 있는 LLMOps 강의 7개 전체 순위를 확인하세요.

2026년 8월 31일