AI 탐구노트

인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하며, 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 특히, AI의 추론 능력과 코딩 역량은 개발자와 기업들에게 큰 관심을 받고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 Anthropic은 새로운 하이브리드 추론 모델인 Claude 3.7 Sonnet을 발표하였습니다. 이 모델은 빠른 응답과 심층적인 사고를 통합하여 사용자 경험을 향상시키고, 코딩 및 웹 개발 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이번 글에서는 Claude 3.7 Sonnet의 주요 특징과 함께, 개발자들을 위한 새로운 도구인 Claude Code에 대해 살펴보겠습니다.  Claude 3.7 Sonnet 이번에 공개된 Claude 3.7 Sonnet 모델은 이전 3.5 버전의 업그레이드 버전으로, 사용자가 비추론 모드와 ..

1. 서론 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 특히, AI 시스템이 실시간으로 방대한 데이터를 처리하고 분석하여 의사결정을 지원하는 능력은 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 그러나 이러한 AI 시스템이 효과적으로 작동하기 위해서는 다양한 데이터 소스와의 원활한 연동이 필수적입니다. 현재 많은 AI 모델은 특정 데이터 소스와의 통합을 위해 개별적인 커스터마이징이 필요하며, 이는 개발 시간과 비용을 증가시키는 요인으로 작용합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 앤트로픽(Anthropic)은 AI 시스템과 데이터 소스를 효율적으로 연결하는 표준화된 방법인 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 도입하였습..

LLM과 같은 복잡한 AI 모델들은 내부적으로 어떻게 작동하는지 이해하기 어렵고 그러다보니 예전부터 블랙박스라고 불려 왔습니다. 질문에 대한 답이 어떤 방식으로 도출되었는지를 정확히 설명할 수 없다는 것은 그 답을 신뢰할 수 있는가 하는가 하는 논의로 이어집니다. 최근 발표된 구글의 Gemini 최신 버전에서도 생뚱맞은 답변들을 하는 바람에 논란이 된 바 있죠. 이 문제 때문에 '설명 가능한 인공지능 (XAI: eXplainable AI)'이라는 분야가 화두가 되기도 했습니다. 이 와중에 앤트로픽은 Claude 3 Sonnet 모델에 대해 LLM 내부의 대략적인 개념 상태를 매핑하는 것을 성공했다고 발표했습니다. 즉, LLM 내부의 작동 방식을 개략적으로 이해할 수 있게 되었다는 것이죠. 뿐만 아니라 이..