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Claude Code 모드(Mods) 시작하기: 세션 제어 훅과 커스텀 UI 아키텍처 기존의 설정 파일이나 단순 쉘 훅은 세션 내부를 알지 못했습니다. Claude Code 모드(Mods)는 프로세스 내부 런타임에 상주하며 모든 이벤트를 가로채고, 도구 실행을 재작성하며, 터미널 상단에 독자적인 반응형 UI를 렌더링하는 진정한 에이전트 미들웨어 체인입니다. 목차 1. 외부 쉘 스크립트의 한계: 왜 에이전트에게 '인-세션 모드'가 필요한가? 2. 미들웨어 훅 체인 아키텍처와 3대 제어 프리미티브 훅의 시그니처와 실행 흐름 ..
자가 진화 코딩 에이전트: 디지털 프로그램에서 물리 세계 지능으로 언어 지시문을 완전히 지워도 로봇의 성공률은 92.3%였습니다. 현재의 VLA는 언어를 이해하는 것이 아니라 시각 장면을 궤적으로 기계적 암기하고 있을 뿐입니다. 물리 지능의 돌파구는 블랙박스 엔드투엔드가 아니라, 상태와 정책을 코드로 명시화하고 스스로 수정하는 피지컬 코딩에 있습니다. 목차 1. 92.3%의 착각: 프롬프트를 지워도 VLA 로봇이 똑같이 움직이는 이유 2. 피지컬 코딩: 물리 세계의 상태와 정책을 코드로 컴파일하다 2-1. Code as World: 객체와 물리..
AI 지문 인식기 SlopShape과 96.1%의 탐지율 단어를 아무리 바꾸고 패러프레이징해도, AI가 문단을 배치하고 논지를 선언하며 결론을 맺는 '구조적 뼈대(SlopShape)'는 숨길 수 없다. 176개 구조적 시그니처만으로 5대 프론티어 LLM의 상용 글을 97% 정확도로 발라내고 모델까지 귀속시킨다. 목차 1. 단어는 위장해도 구조는 남는다: '휴머나이저'의 한계와 AI 슬롭의 경제학 2. 11개 차원, 203개 계측기: AI 글의 '구조적 뼈대'를 해부하다 11대 커머셜 구조 분석 차원 ..
??: 난 잘테니 넌 계속 풀어라(클로드가 100달러로 물리학의 벽을 깬 방식) 수플레처럼 섬세해 사소한 오차에도 무너지는 이론물리학의 극악 난제 'N=4 SYM 9-루프 산란 진폭'을 앤트로픽 클로드가 자율적으로 풀어냈습니다. 96개 CPU 1주일과 100달러의 연산비로 75,923차원의 선형계를 0차원으로 수렴시킨 계산 과정과 슬랙(SLAC) 연구진의 전수 검증 내막을 파헤칩니다. 목차 1. "AI 회사들아, 쫄지 말고 내 전공 분야로 와봐라" 2. 75,923차원에서 0차원으로: 9-루프 캐스케이드 파이프라인 1. 딥-백 안사츠 (Deep-Back An..
AI in Science AI가 가설 수립과 코드 작성, 논문 초안을 극도로 저렴하게 만들자 연구의 병목은 하류(Downstream)로 이동했습니다. 연구원들은 주당 7시간을 아꼈지만, 쏟아지는 미검증 가설과 AI 환각을 감사하는 데 시간을 쏟는 '검증세(Verification Tax)'에 직면하고 있습니다. 목차 1. 1,500만 건의 데이터가 증명한 연구실의 지각변동 2. LLM과 특화 모델의 공존: 공존의 태스크 랜드스케이프 3. 특화 모델의 행동 양식: 예측, 생성, 그리고 분류 ..
스스로 진화하는 AI 에이전트의 오버피팅을 막아라 에이전트가 스스로 하네스를 진화시키도록 방치하면, 훈련 벤치마크의 사소한 편향을 암기하며 자멸합니다. 구글 RRSI는 L0 예산 스케줄링과 복잡도 기반 수락, L1 구조적 가지치기를 결합해 토큰 30%를 절감하면서도 5개 실전 미지 벤치마크에서 일반화 성능을 완벽히 방어했습니다. 목차 1. 훈련 세트에서는 만점, 실전에서는 폭망하는 에이전트의 비밀 2. 하네스 진화의 양대 기둥: 제안 정규화와 선택 정규화 1. 제안 정규화 (Proposal-Side Regularization) ..
한 줄의 질문으로 ICLR 논문을 쓴다: 구글 ScientistTwo가 증명한 자율 연구의 실체 단순히 텍스트를 요약하고 벤치마크 점수만 깎아내던 조수 수준을 넘어섰습니다. 인간 SOTA의 한계를 스스로 규명하고, 가설 검증과 어블레이션, 피어리뷰 리버탈까지 홀로 완주하는 진짜 자율 과학자의 시대가 열렸습니다. 목차 1. 장난감 벤치마크를 넘어선 진짜 'AI 과학자'의 조건 2. 6단계 자율 과학 엔진: 가설 수립부터 리버탈까지 1. 아이디어 생성 엔진 (Idea Generator) 2. 계층형 실험 평가..
도구를 뺏었더니 성능이 올랐다: 176개 실험으로 밝혀낸 코딩 에이전트 하네스의 진실 복잡한 전용 도구와 정밀한 컨텍스트 복원 장치는 인간의 자기만족일 뿐이었습니다. 뛰어난 코딩 모델에게 필요한 건 장황한 래퍼가 아니라 단련된 배시(Bash) 터미널과 불필요한 방황을 끊어주는 담백한 플래닝뿐입니다. 목차 1. 모놀리식 환상에 갇힌 코딩 에이전트의 3대 블랙박스 2. 코딩 하네스의 해부학: 3대 핵심 컴포넌트 구조 1. 컨텍스트 관리(Context Management) 5대 전략 2. 플래닝(Pl..

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