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2026년 메이저리그(MLB) 스토브리그에서 가장 뜨거운 팀을 꼽으라면 단연 디트로이트 타이거즈 입니다. 아메리칸리그(AL)를 지배하고 있는 '현역 최강' 타릭 스쿠발(Tarik Skubal) 과 새롭게 합류한 '지옥의 싱커볼러' 프람버 발데스(Framber Valdez) 가 결성한 좌완 원투펀치는 벌써부터 리그 전체를 공포에 떨게 하고 있습니다. 1. 타릭 스쿠발(Tarik Skubal): 연봉 조정 완승과 3년 연속 사이영상 도전 디트로이트의 '심장' 타릭 스쿠발은 최근 구단과의 연봉 조정 위원회에서 기념비적인 승리를 거두며 2026시즌 준비를 마쳤습니다. 💰 연봉 조정 역대 최고액 경신 2026년 연봉: 3,200만 달러(약 470억 원) 주요 기록: 과거 후안 소토가 세운 연봉 조정 역대 최고액(3,100만 달러)을 갈아치웠습니다. 위원회는 디트로이트의 제시액 대신 스쿠발의 손을 들어주었습니다. 의미: 2년 연속 사이영상을 수상한 에이스의 가치를 시장이 공식적으로 인정한 결과입니다. 📊 2025시즌 압도적 성적 요약 스쿠발은 2025년에도 '외계인'급 투구 내용을 선보였습니다. 성적: 31경기 선발, 13승 6패, 평균자책점 2.21 탈삼진: 195.1이닝 동안 241개 (K/9 11.10) 세부 지표: WHIP 0.89, fWAR 6.6으로 메이저리그 전체 1위를 기록했습니다. ⚾ 2026년 관전 포인트 2026시즌 종료 후 FA(자유계약선수) 자격을 얻는 스쿠발은 현재 LA 다저스 등 빅마켓 팀들의 트레이드 타깃 으로 끊임없이 거론되고 있습니다. 과연 디트로이트가 그를 포스트시즌의 선봉장으로 쓸지, 아니면 '역대급 매물'로 시장에 내놓을지...

AI 혁신의 두 기둥: 워크플로우(Workflow)와 에이전트(Agent) 기법 완벽 가이드 인공지능(AI) 기술이 단순한 '채팅'을 넘어 '업무 자동화'의 영역으로 진입하면서, 이를 구현하는 두 가지 핵심 패러다임인 워크플로우(Workflow) 방식 과 에이전트(Agent) 방식 에 대한 관심이 뜨겁습니다. 효율적인 시스템 구축을 고민하는 개발자와 기획자를 위해 두 기법을 상세히 분석해 드립니다. 1. 워크플로우 기법 (Workflow Engineering) 정의: 정해진 경로를 따르는 설계된 지능 워크플로우 기법은 AI가 수행해야 할 단계를 사람이 미리 결정적(Deterministic) 으로 설계해 놓은 구조를 말합니다. 쉽게 말해 "A를 하고, 그 결과가 성공이면 B를, 실패하면 C를 하라"는 식의 흐름도(Flowchart)를 AI에게 부여하는 것입니다. 핵심 특징 예측 가능성: 실행 경로가 정해져 있어 결과물의 품질이 일정하고 안정적입니다. 제어 가능성: 개발자가 각 단계의 프롬프트와 매개변수를 세밀하게 조정할 수 있습니다. 비용 효율성: 불필요한 연산을 줄이고 최적화된 경로로만 이동하므로 토큰 소모가 적습니다. 2. 에이전트 기법 (Agentic Reasoning) 정의: 목표를 위해 스스로 경로를 결정하는 자율성 에이전트 기법은 AI에게 구체적인 단계 대신 최종 목표(Goal) 와 도구(T...

노엄 브라운과 OpenAI o1: AI 추론의 패러다임을 바꾸다 지금까지의 거대언어모델(LLM)이 '다음에 올 단어를 통계적으로 예측'하는 데 집중했다면, 이제 AI는 '스스로 논리적 단계를 밟아 사고하고 검증' 하는 단계에 접어들었습니다. 그 중심에는 포커와 전략 게임 AI의 세계적 권위자, 노엄 브라운(Noam Brown) 과 OpenAI의 새로운 모델 o1 이 있습니다. 1. 노엄 브라운은 누구인가? (추론 AI의 설계자) 노엄 브라운은 OpenAI에 합류하기 전부터 '게임 이론'과 '전략적 추론' 분야에서 독보적인 업적을 남긴 인물입니다. 그의 연구 철학은 o1 모델의 뿌리가 되었습니다. 리브라투스(Libratus) & 플루리부스(Pluribus): 메타(구 페이스북) 재직 시절, 세계 최고의 포커 플레이어들을 꺾은 AI를 개발했습니다. 포커는 상대의 패를 알 수 없는 '불완전 정보 게임'이기에 단순 계산을 넘어선 고도의 심리적, 논리적 추론이 필요합니다. 시세로(Cicero): 인간과의 협상과 외교가 필요한 전략 게임 '디플로머시'에서 상위 1%의 성적을 거둔 AI를 구축했습니다. 추론의 확장 법칙: 그는 AI가 학습(Training) 단계뿐만 아니라 실제 답을 내놓는 실행(Inference) 단계 에서 더 많은 계산 자원을 투입할 때 성능이 비약적으로 향상된다는 점을 증명했습니다. 2. OpenAI o1의 핵심: 생각의 사슬(Chain of Thought) o1 모델(코드네임 스트로베리)이 기존 GPT-4o와 결정적으로 다른 점은 사용자에게 최종 답변을 내놓기 전, 내...

테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute) 가이드: AI 추론의 미래 최근 AI 업계의 가장 뜨거운 화두는 단순히 ‘더 큰 모델’을 만드는 것이 아니라, 모델이 ‘더 깊게 생각하게’ 만드는 것입니다. 그 중심에 바로 테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute, TTC) 가 있습니다. OpenAI의 o1 모델 출시 이후 검색량이 급증한 이 기술은 AI의 패러다임을 사전 학습(Training) 중심에서 추론(Inference) 중심의 효율성으로 옮겨놓고 있습니다. 본 글에서는 테스트 타임 컴퓨트의 정의, 핵심 원리, 그리고 2026년 AI 시장에 미치는 영향까지 상세히 정리해 드립니다. 1. 테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute)란? 테스트 타임 컴퓨트(TTC) 는 인공지능 모델이 사용자로부터 질문(Prompt)을 받았을 때, 즉시 답변을 내놓는 대신 추론 단계에서 더 많은 연산 자원과 시간을 할당하여 답변의 정확도를 높이는 기술 을 말합니다. 심리학자 다니엘 카네만(Daniel Kahneman)의 '생각에 관한 생각'에 비유하자면 다음과 같습니다. 시스템 1 (직관적 사고): 기존 LLM처럼 질문을 받자마자 다음 단어를 예측해 빠르게 답변하는 방식. 시스템 2 (논리적 사고): 테스트 타임 컴퓨트가 적용된 모델처럼 문제를 분석하고, 여러 경로를 탐색하며, 스스로 오류를 수정하는 느리지만 정확한 방식. 2. 왜 지금 테스트 타임 컴퓨트가 중요한가? 과거에는 모델의 성능을 높이기 위해 파라미터(Parameter) 수를 늘리는 '스케일링 법칙(Scaling Laws)'에 의존했...

대니얼 카너먼의 '생각에 관한 생각': 인간의 비합리성과 행동경제학 이해 우리는 스스로가 매우 이성적이고 합리적인 존재라고 믿습니다. 하지만 노벨 경제학상 수상자 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman) 은 그의 저서 《생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)》을 통해 이 믿음을 정면으로 반박합니다. 그는 인간의 사고 체계를 두 가지 시스템으로 나누어 설명하며, 우리가 왜 그토록 자주 오류를 범하는지 밝혀냈습니다. 1. 두 가지 사고 체계: 시스템 1 vs 시스템 2 카너먼은 인간의 뇌가 정보를 처리할 때 두 가지 상이한 시스템을 사용한다고 설명합니다. 시스템 1: 빠르고 직관적인 생각 (Fast Thinking) 특징: 무의식적이고 자동적이며 노력이 거의 들지 않습니다. 역할: 얼굴 표정을 보고 감정을 읽거나, "2 + 2 = ?"와 같은 간단한 계산을 즉각 처리합니다. 문제점: 편향(Bias)과 오류에 취약합니다. 생존을 위해 발달한 본능적 시스템이기 때문입니다. 시스템 2: 느리고 신중한 생각 (Slow Thinking) 특징: 의식적이고 논리적이며 많은 에너지를 소모합니다. 역할: 복잡한 수학 문제를 풀거나, 모르는 길을 찾고, 중요한 계약서를 검토할 때 활성화됩니다. 문제점: 매우 게으릅니다. 에너지를 아끼려다 보니 시스템 1의 직관적인 판단을 비판 없이 수용해 버리는 경향이 있습니다. 2. 우리를 속이는 심리적 함정: 휴리스틱과 편향 시스템 1은 복잡한 세상을...

안드레이 카파시의 바이브 코딩(Vibe Coding): AI 시대 개발의 미래 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 제시한 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 은 단순한 유행어를 넘어, AI 시대의 새로운 소프트웨어 개발 패러다임을 상징하는 용어가 되었습니다. 테슬라와 OpenAI에서의 경험을 바탕으로 그가 주장하는 이 파격적인 개념과 개발자의 미래를 심층 분석합니다. 1. 바이브 코딩(Vibe Coding)이란 무엇인가? 바이브 코딩 은 개발자가 직접 소스 코드를 한 줄 한 줄 작성하는 대신, AI 모델(커서, 클로드, GPT 등)과 대화하며 '느낌(Vibe)'과 '의도(Intent)'를 전달하여 소프트웨어를 구축하는 방식 을 의미합니다. 카파시는 최근 자신의 SNS를 통해 "나는 이제 코드를 거의 작성하지 않고, 주로 '바이브'를 맞추는 데 집중한다"고 선언하며 이 용어를 대중화시켰습니다. 전통적 코딩: 구문(Syntax), 라이브러리, 디버깅 과정에 집중 바이브 코딩: 상위 레벨의 아키텍처, 사용자 경험(UX), 피드백 루프에 집중 2. 왜 지금 '바이브 코딩'이 부상하는가? 카파시는 LLM의 성능이 임계점을 넘으면서 코딩의 진입장벽이 '기술적 숙련도'에서 '언어적 표현력' 으로 이동했다고 분석합니다. 추상화 계층의 최고 단계 과거 어셈블리어에서 파이썬으로 발전하며 코딩은 점점 인간의 언...