컨텍스트 유지와 압축이 LLM 추론 성능을 바꾸는 이유 AI 기반 기능을 백엔드 서비스에 통합하는 사례가 늘어나면서, 단순히 "API를 호출한다"는 수준을 넘어 어떤 설정으로 호출하느냐가 실질적인 품질 차이를 만들어내는 국면에 접어들었다. 최근 ARC-AGI-3 벤치마...
GPT-5.6 가격 인하가 엔터프라이즈 AI 도입에 갖는 의미 OpenAI가 GPT-5.6 모델의 Luna 및 Terra 티어에 대한 가격을 인하하면서, 대규모 AI 워크플로우 도입을 고려하는 기업들에게 실질적인 변화의 계기가 마련됐다. 단순한 요금 정책 변경을 넘어,...
GPT-5.6이 말하는 "프론티어 효율성"의 의미 OpenAI가 GPT-5.6을 공개하면서 강조한 키워드는 단순한 성능 향상이 아니라 "달러당 인텔리전스(intelligence per dollar)" 다. 이는 AI 모델 개발의 방향이 단순히 벤치마크 점수를 높이는 것...
OpenAI의 학술 연구자 지원 프로그램, 무엇이 달라지는가 OpenAI가 전 세계 학술 연구자를 대상으로 ChatGPT 최상위 모델을 무료로 제공하는 프로그램을 발표했다. 대상 규모는 약 10만 명으로, 고비용 구독 없이도 최신 LLM 기능을 연구에 활용할 수 있는 ...
Agentic AI가 과학 컴퓨팅에 가져오는 변화 과학 컴퓨팅(Scientific Computing) 분야는 오랫동안 고성능 수치 연산, 복잡한 시뮬레이션, 대규모 데이터 파이프라인을 중심으로 발전해왔다. 유전체학(Genomics), 기상 모델링, 분자 동역학 시뮬레이...
AI가 '업무 대체'가 아닌 '업무 확장'으로 작동하는 이유 AI 도구의 확산에 관한 논의는 오랫동안 "어떤 직업이 사라질 것인가"에 집중되어 왔다. 그러나 최근 OpenAI의 연구를 포함한 여러 실증적 관찰은 다소 다른 방향을 가리키고 있다. ChatGPT와 같은 L...