목차 왜 이 연구가 중요한가 실험 설계 요약 주요 결과 AI 사용 방식의 차이 해석과 시사점 왜 이 연구가 중요한가 AI 코딩 도구가 생산성을 높인다는 주장은 널리 퍼져 있다. 하지만 학습 효과까지 좋아지는지는 별도의 문제다. 이번 실험은 “AI가 코딩을 빠르게 만들까”라는 질문을, 학습과 실력의 관점에서 검증했다. 실험...

목차 문제 제기: 튜링의 질문 저자들의 핵심 주장 요약 AGI 정의 정리 증거의 층위 주요 반론과 재반박 읽는 관점과 함의 문제 제기: 튜링의 질문 1950년 앨런 튜링은 ‘모방 게임’으로 기계가 인간처럼 보일 수 있는지를 물었다. 해당 글의 저자들은 이 질문이 더 이상 가설이 아니라고 본다. 인간이 평가한 튜링 테스트...

목차 개요 Claude Cowork 플러그인 생태계 플러그인 아키텍처 Legal 플러그인 상세 11개 오픈소스 플러그인 설치 및 사용법 커스터마이징 시장 영향 시사점 Reference 개요 Anthropic이 2026년 1월 30일, Claude Cowork에 플러그인 시스템을 리서치 프리뷰로 공개했다. ...

목차 개요 모델 사양 아키텍처 상세 벤치마크 성능 보안 코드 생성 벤치마크 학습 방법론 배포 및 사용법 Tool Calling 지원 로컬 추론 및 양자화 시사점 Reference 개요 Alibaba의 Qwen 팀이 코딩 에이전트와 로컬 개발 환경을 위해 설계한 오픈 웨이트 언어 모델 Qwen3-Code...

목차 개요 연구 배경 MemoryLLM 아키텍처 TKV 프레임워크 - 해석 가능한 메모리 분석 Token-wise Lookup과 효율성 Flex-MemoryLLM 하이브리드 아키텍처 실험 결과 저장소 압축과 레이어 중요도 시사점 및 향후 방향 Reference 개요 Ajay Jaiswal 등이 발표한 “M...

목차 개요 연구 배경 N-gram Embedding Layer 방법론 실험 설정 LongCat-Flash-Lite 모델 실험 결과 시사점 및 향후 전망 Reference 개요 “Scaling Embeddings Outperforms Scaling Experts in Language Models” 논문은 대규모 언...

목차 개요 연구 배경 SCONE 방법론 핵심 기술 상세 실험 결과 시사점 및 적용 가능성 Reference 개요 Google Research 연구팀이 NeurIPS 2025에서 발표한 “SCONE: Scaling Embedding Layers in Language Models” 논문을 소개한다. 이 연구는 대규모 언...

목차 개요 연구 배경 연구 방법론 주요 발견 사항 AI 사용 패턴 분석 핵심 통찰과 시사점 실무 적용 방안 Reference 개요 Anthropic에서 AI 보조 도구가 코딩 기술 형성에 미치는 영향에 대한 연구 결과를 발표했다. 이 연구는 “AI 보조가 업무 생산성을 높이면서도 기술 발전을 저해할 수 있는가?”...