우리글로의 풀이諺解

서론: 인공지능 연산 패러다임의 전환과 메모리 병목 현상의 본질현대의 컴퓨팅 환경은 과거 수십 년간 고수해 온 폰 노이만(von Neumann) 아키텍처의 근본적인 한계에 직면해 있다. 연산 장치(Processor)와 기억 장치(Memory)가 물리적으로 분리되어 있는 이 구조는, 데이터가 두 장치 사이를 끊임없이 이동해야만 연산이 이루어지는 태생적 비효율성을 내포한다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 거대 인공지능 모델이 등장하면서 이러한 비효율성은 이른바 '메모리 벽(Memory Wall)'이라는 치명적인 물리적 병목 현상으로 발현되었다. 최신 AI 데이터센터에서 범용 그래픽 처리 장치(GPU)는 실제 신경망 출력을 계산하는 데 전력을 소비하기보다는, 고대역폭 메모리(HBM)에서 연산 코어로 ..

네이버 뉴스는 페이지가 로딩된 후에도 동적으로 콘텐츠(기사)가 계속 추가되거나 바뀌는 구조를 가지고 있습니다. 따라서 단순히 페이지 로딩 시점에만 작동하는 것이 아니라, **화면이 변할 때마다 감지하여 필터링하는 기능(MutationObserver)**이 포함되어야 합니다.아래는 탬퍼몽키(Tampermonkey) 또는 그리스몽키(Greasemonkey)와 같은 확장 프로그램에서 사용할 수 있는 유저스크립트입니다.사용 방법브라우저에 Tampermonkey (크롬/엣지) 또는 Greasemonkey (파이어폭스) 확장 프로그램을 설치합니다.확장 프로그램 아이콘을 누르고 **"새 스크립트 만들기(Create a new script)"**를 클릭합니다.에디터에 있는 내용을 모두 지우고, 아래 코드를 복사해서 붙..

Tiny Aya - a Hugging Face Space by CohereLabsThis app lets you type a message in any language and receive a fluent reply from a lightweight multilingual AI model. You can optionally set a system prompt, adjust the creativity level, and limit ...huggingface.co 서론Cohere Labs는 2025년 다국어 인공지능 분야에서 중요한 진전을 이루는 Tiny Aya 모델 패밀리를 공개하였다. 이는 33.5억 파라미터 규모의 오픈웨이트 모델로서, 모바일 기기를 포함한 소비자 하드웨어에서 로컬 실행이 가능하면서도 ..

1월 10일, 칭화대학교와 즈푸(Zhipu, 최근 상장한 베이징 기반의 파운데이션 모델 스타트업)는 베이징에서 프런티어 AI 서밋인 'AGI-Next'를 공동 주최했습니다.이 행사에는 탕지에(Tang Jie, 즈푸 설립자), 양즈린(Yang Zhilin, 키미(Kimi) 모델 개발사 문샷 AI CEO), 린준양(Lin Junyang, 알리바바 큐원(Qwen) 테크 리드), 야오순위(Yao Shunyu, 현 텐센트 수석 AI 연구원, 전 OpenAI 출신)의 기조연설과 패널 토론이 이어졌습니다.유명 기술 인플루언서 계정인 '사이버 젠 하트(Cyber Zen Heart)'가 이 대담의 녹취록을 온라인에 공개했으며, 우리는 이를 영문으로 요약 번역했습니다(원래 40페이지 분량의 중국어 녹취록을 절반 정도로 편..

1번, 2번 후보 중에서 1명만 정규직으로 채용해야 하는데, 어떤 번역가를 채용하는게 합리적인가? *내 인상도 분석과 같았다. 어느 언어에서나 27B는 의역을 잘하고, 12B는 직역을 잘한다. 12B는 양자화가 덜된 모델을 쓰면 나을 것 같다. *게임이나 영화나 드라마나 자막이 있어서 보다 보면 자막과 음성의 내용이 달라서 번역이 과연 제대로 된 건가 싶기도 한데, 소비자의 취향에 맞게 정확도, 이해 난이도 등을 조절 가능하게 해서 맞춤형으로 제공하면 좋을 것 같다.1. 총괄 요약 (Executive Summary)본 보고서는 SF 단편 소설 "Final Exam"의 번역 과제를 수행한 두 명의 후보자에 대한 정밀 분석 결과를 담고 있습니다. 결론부터 말씀드리면, 1번 후보자를 정규직으로 채용하는 것이 ..

1번, 2번 후보 중에서 1명만 정규직으로 채용해야 하는데, 어떤 번역가를 채용하는게 합리적인가? *원문이 2200토큰이었는데, 27B는 원문을 누락하는 치명적 오류를 범하였다.1. 개요 (Executive Summary)본 보고서는 정규직 번역가 채용 전형의 일환으로 실시된 독일어 번역 테스트 결과를 심층 분석한 것이다. 1번 후보와 2번 후보는 동일한 독일어 원문(아돌프 프라이헤어 폰 크니게의 저서 서문)을 번역하였으나, 번역에 임하는 태도, 원문 이해도, 충실성(Fidelity), 가독성(Readability) 면에서 극명하게 대조되는 결과물을 제출하였다.결론적으로, 본 위원은 2번 후보를 정규직으로 채용할 것을 강력히 권고한다.1번 후보는 원문을 번역하지 않고 자의적으로 요약(Summary) 및 ..

1번, 2번 후보 중에서 1명만 정규직으로 채용해야 하는데, 어떤 번역가를 채용하는게 합리적인가? 1. 개요 (Executive Summary)본 보고서는 야마가와 마사오(山川方夫)의 단편 소설 「새해 인사(新年の挨拶)」를 대상으로 수행된 두 후보자의 번역 결과물을 정밀 분석한 것이다.결론부터 말하자면, 후보 1번을 정규직으로 채용하는 것이 압도적으로 합리적이다.후보 1번은 원작의 문학적 향기를 한국어의 정서에 맞게 재구성하는 능력이 탁월하며, 출판 가능한 수준의 가독성(Readability)을 보여주었다. 반면, 후보 2번은 기본적인 작가명 오기, 원문 오독, 비문(非文), 그리고 번역어 선택의 태만(영어 단어 혼용) 등 프로 번역가로서 결격 사유에 해당하는 치명적인 오류들을 다수 범하였다.본 보고서는..

이 보고서는 구글의 최신 오픈 모델인 Gemma 3를 기반으로, 기계 번역(Machine Translation) 성능을 극대화한 TranslateGemma 모델군을 소개하고 있습니다.1. TranslateGemma란 무엇인가요?개요: Gemma 3 파운데이션 모델(Foundation Model)을 기계 번역 작업에 특화하여 미세 조정(Fine-tuning)한 개방형(Open) 모델 시리즈입니다.모델 크기: 27B(270억), 12B(120억), 4B(40억) 파라미터 등 다양한 사이즈로 제공됩니다.목표: 연구 커뮤니티에 투명하고 재현 가능하며 강력한 성능의 번역 모델을 제공하여 번역 기술의 발전을 돕는 것입니다.2. 어떻게 학습시켰나요? (핵심 기술)Gemma 3의 다국어 능력을 번역에 최적화하기 위해 ..

[LLM 실험] 1800년대 런던의 데이터로만 학습한 'TimeCapsuleLLM' - 현대의 편향을 제거하다우리가 흔히 접하는 거대언어모델(LLM)들은 방대한 현대 인터넷 데이터를 기반으로 학습됩니다. 이 과정에서 필연적으로 현대의 가치관, 편향, 그리고 지식이 모델에 스며들게 되죠. 그렇다면 "만약 특정 시대와 장소의 데이터로만 모델을 학습시킨다면 어떻게 될까?" 라는 질문을 던져볼 수 있습니다.오늘 소개할 프로젝트인 TimeCapsuleLLM이 바로 그 실험의 결과물입니다.📜 프로젝트 개요: 타임캡슐 속의 인공지능TimeCapsuleLLM은 현대적인 데이터나 미세 조정(Fine-tuning)을 일체 배제하고, 1800년~1875년 사이 런던에서 출판된 텍스트만을 사용하여 밑바닥부터(from scr..

보고하신 논문 "Large language models can effectively convince people to believe conspiracies (거대언어모델은 사람들을 음모론에 빠지게 하는 데 효과적이다)"에 대한 핵심 내용 보고서입니다.최신 연구(2026년 1월 8일 발표)이며, AI가 진실뿐만 아니라 '거짓(음모론)'을 설득하는 데에도 얼마나 강력한지, 그리고 이를 막을 방법은 무엇인지를 다룬 매우 중요한 자료입니다.[보고서] 거대언어모델(LLM)의 음모론 설득 효과 및 대응 방안 분석보고 개요:본 보고서는 최신 LLM(GPT-4o)이 사용자의 신념(특히 음모론)을 변화시키는 데 얼마나 효과적인지, 그리고 AI가 진실보다 거짓을 더 잘 퍼뜨릴 위험이 있는지 분석한 연구 결과를 요약한 것입..