우리는 왜 고양이에게 이토록 매료될까요? 고대의 공포와 현대의 매력

2025-07-19
우리는 왜 고양이에게 이토록 매료될까요? 고대의 공포와 현대의 매력

이 글은 인류가 고양이에게 매료되는 미스터리를 탐구합니다. 저자는 이것이 유년기 형질이 아니라 수백만 년 동안 아프리카에서 고양이가 영장류에 대한 주요 포식자였던 역사 때문이라고 추측합니다. 이 고대의 공포는 우리 유전자에 깊이 새겨져 고양이의 모든 행동에 본능적으로 주의를 기울이게 합니다. 집고양이가 위협이 되지 않더라도 잠재의식적으로 작은 표범으로 인식하며, 이 위험 요소가 고양이에게 독특한 매력을 부여합니다. 고양이 비디오의 인기 또한 이를 뒷받침합니다. 고양이 비디오는 일반적으로 고양이에 의해 갑자기 중단되는 평온한 장면을 보여주는 패턴을 보이며, 포식자와 피식자의 긴장된 관계를 모방하여 안전하게 위험한 스릴을 경험하려는 우리의 타고난 욕구를 충족시킵니다.

더 보기

LLM의 백일몽 루프: 획기적인 혁신의 대가?

2025-07-16
LLM의 백일몽 루프: 획기적인 혁신의 대가?

인상적인 기능에도 불구하고 대규모 언어 모델(LLM)은 진정한 돌파구를 만들어내지 못했습니다. 저자는 이것이 인간 두뇌의 디폴트 모드 네트워크와 유사한 백그라운드 처리 메커니즘이 부족하기 때문이라고 제안합니다. 이를 해결하기 위해 '백일몽 루프'(DDL)라는 백그라운드 프로세스를 제안합니다. 이 프로세스는 메모리에서 지속적으로 개념 쌍을 샘플링하고, 명확하지 않은 링크를 탐색하고, 가치 있는 아이디어를 필터링하여 복합적인 피드백 루프를 만듭니다. 계산 비용이 많이 들지만, 이 '백일몽 세금'은 혁신에 필요한 비용이며 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 궁극적으로 비용이 많이 드는 '백일몽 AI'는 주로 차세대 효율적인 모델의 교육 데이터를 생성하는 데 사용되어 다가오는 데이터 벽을 우회할 수 있습니다.

더 보기

9월 30일 연구소: 특이한 집착

2025-05-15
9월 30일 연구소: 특이한 집착

이 기사는 뉴올리언스에 있는 1939년 9월 30일의 상상할 수 있는 모든 유물을 보관하는 데 전념하는 매혹적이고 기발한 9월 30일 연구소에 대한 자세한 내용을 설명합니다. 다재다능한 수수께끼의 인물인 빈센트 로지에가 설립한 이 연구소의 컬렉션은 신문과 일기에서 메뉴와 어린이 장난감에 이르기까지 기상 데이터와 천문 데이터에 이릅니다. 언뜻 관련이 없어 보이는 이러한 아이템들은 역사가, 언어학자, 사회학자에게 귀중한 통찰력을 제공하며 시간과 기억에 대한 독특한 관점을 제시합니다. 연구소의 여정은 초점과 디지털화에 대한 논의 등 내부 갈등과 어려움이 없는 것은 아닙니다. 그러나 그 독특한 헌신은 전 세계의 연구원을 끌어들이고 인간의 호기심과 과거의 보존에 대한 매혹적인 증거가 되고 있습니다.

더 보기
기타

1990년대 이후 잊혀진 일상생활의 개선 사항

2025-04-22
1990년대 이후 잊혀진 일상생활의 개선 사항

이 글은 1990년대 이후 일상생활에서 눈에 띄지는 않지만 중요한 개선 사항들을 자세히 설명합니다. 주요 기술적 돌파구를 넘어선 발전에 초점을 맞추고 있습니다. 저자는 컴퓨팅, 인터넷, 의료, 교통, 식량 등 삶의 다양한 측면에서 개인적인 경험을 이야기합니다. 예를 들어 저렴해진 전자 제품, 인터넷에 대한 쉬운 접근, 더 안전한 식품, 그리고 개선된 교통 수단 등이 있습니다. 이러한 사소해 보이는 변화들은 삶의 질을 극적으로 향상시켰고, 기술 발전의 명확한 이점을 보여줍니다. 이 글은 기술이 사회에 미치는 영향을 충분히 이해하기 위해 이러한 점진적인 개선 사항들을 인지하는 것이 중요함을 강조합니다.

더 보기

도구형 AI vs. 에이전트형 AI: 제어와 능력의 힘겨루기

2025-03-21
도구형 AI vs. 에이전트형 AI: 제어와 능력의 힘겨루기

이 글에서는 위험을 줄이기 위해 인공지능을 순수한 정보 처리 작업으로 제한하는(도구형 AI) 접근 방식의 효과에 대해 의문을 제기한다. 저자는 행동을 취할 수 있는 에이전트형 AI가 경제적, 지적으로 더 우월하기 때문에 이 접근 방식은 실행 불가능하다고 주장한다. 에이전트형 AI는 데이터 선택, 학습 최적화, 자기 설계, 외부 리소스 활용에 뛰어나 더 높은 지능 수준을 달성한다. 강화 학습은 복잡한 것을 처음부터 배우는 데 이상적인 방법은 아니지만 복잡한 시스템을 제어하는 최선의 방법이며, 세상에는 AI 자체를 포함하여 제어하고 싶은 복잡한 시스템이 가득하다. 따라서 도구형 AI는 궁극적으로 에이전트형 AI로 대체될 것이다. 후자가 시장 수요와 실용적인 응용 프로그램에 더 부합하기 때문이다.

더 보기
AI

자체 실험: 마그네슘 보충제의 예상치 못한 부정적 결과

2025-03-09
자체 실험: 마그네슘 보충제의 예상치 못한 부정적 결과

블로거는 기분과 수면의 질을 개선하기 위해 수개월 동안 마그네슘 보충제 자체 실험을 진행했습니다. 처음에는 Solgar사의 마그네슘 시트르산염을 사용하여 하루 800mg(약 136mg의 원소 마그네슘)을 섭취했습니다. 그러나 결과는 예상 밖이었습니다. 개선은커녕 기분이 현저히 악화되었습니다. 데이터 분석과 그래프를 통해 마그네슘 과다 섭취로 인한 부정적 영향의 가능성이 시사되었습니다. 블로거는 처음에 보충제 라벨을 잘못 해석하여 800mg이 시트르산염이 아닌 원소 마그네슘을 의미하는 것으로 생각했습니다. 이 실험은 적절한 복용량의 중요성을 강조하며, 보기에는 안전한 보충제라도 과다 섭취하면 예상치 못한 부정적 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

더 보기