태그: learning

2026년 7월 15일

초기 스타트업의 지표는 성과표가 아니라 학습 속도계다

2026년 6월 16일

유능해지는 고통: 왜 우리는 의도적으로 불편해져야 하는가

2026년 6월 14일

EP81을 통해 배운 6Rs의 실제 적용

2026년 6월 14일

무엇이든 잘하는 법: 6Rs 파이프라인을 통한 기술 습득의 본질

2026년 6월 13일

끈기보다 중요한 인지적 유연성

2026년 6월 13일

인지적 유연성 훈련 — 에피소드 89의 실제 가치

2026년 6월 13일

공간적 인터페이스가 학습을 지배한다

2026년 6월 10일

완벽한 타인의 정답을 모방하는 것(Off-Policy)보다 능력 한계 내에서의 시행착오(On-Policy)가 진정한 일반화를 이끈다

2026년 6월 08일

최소 생존 지식은 AI의 잠재적 지능을 인출하기 위한 필수적인 열쇠다

2026년 6월 07일

AI 도구의 과몰입(psychosis)은 생산성의 함정이다 — 느린 AI(slow AI)와 자기 주도적 학습이 필요하다

2026년 6월 07일

AI 시대의 인재는 두 가지 유형으로 나뉜다: 도메인 전문가형과 메타 옵티마이저형 — 둘 다 AI 활용을 기본 전제로 한다

2026년 6월 07일

AI 시대 인재의 핵심은 불확실성 관리와 도메인 내면화에 있다

2026년 6월 07일

기초로 돌아가 원리를 이해하는 것이 급변하는 AI 시대의 진정한 면역력이다

2026년 6월 07일

위임과 스킬 형성의 딜레마 – 위임하면 퇴화하지만, 남은 10%의 가치는 천 배로 뛴다

2026년 6월 07일

노정석의 진화: 4년의 실패 끝에 찾은 '순정 바닐라'의 교훈

2026년 6월 07일

모르는 분야를 정복하는 가장 빠른 길: AI 에이전트를 활용한 '양질전환' 전략

2026년 6월 07일

AI 딸깍 시대에 학습의 즐거움을 되찾는 방법 — 과정 중심 탐구의 재발견

2026년 6월 07일

AI 시대의 번아웃은 필연적이다 — slow AI와 mind-sized bites 전략으로 지속 가능성을 찾아야 한다

2026년 6월 07일

모르는 채로도 나아가려면 '과정의 즐거움'을 닻으로 삼아야 한다

2026년 6월 07일

MVK (Minimum Viable Knowledge)

2026년 6월 06일

AI 딸깍 시대의 우울은 결과 중심의 작업에서 배움의 즐거움을 잃었기 때문이다

2026년 6월 06일

질문하지 않는 자에게 AI는 답을 주지 않는다 — MVK의 중요성

2026년 6월 06일

모르는 채로도 나아가기 위한 최소 지식(MVK)은 태도와 실험이다

2026년 6월 06일

Minimum Viable Knowledge는 양질전환(quantity-to-quality)으로 획득한다

2026년 6월 06일

모르는 채로도 옳은 방향으로 나아가려면 MVK보다 실험하는 태도가 먼저다

2026년 6월 06일

MVK(Minimum Viable Knowledge)는 양질전환을 통해 획득된다 — 토큰 갈아넣기의 전략

2026년 6월 05일

Minimum Viable Knowledge는 AI를 활용한 양질 전환(Quantity→Quality)을 통해 획득 가능하며, 이는 도메인 확장의 핵심이다

2026년 6월 03일

미래가 불확실할수록 오늘의 뿌듯함에 투자하는 교육이 합리적 헤징이다

2026년 6월 03일

모르는 채로 시작하는 용기가 AI 시대에는 오히려 큰 자산이 된다 — MVK는 과정 속에서 형성된다

2026년 6월 02일

인간의 학습도 on-policy다 — 모방을 넘어 자기 경험을 통해 성장한다

2026년 5월 28일

무료 공식 문서가 쌓이면 "어디서 시작할지 모른다"는 핑계가 사라진다

2026년 5월 15일

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태그: learning

초기 스타트업의 지표는 성과표가 아니라 학습 속도계다

유능해지는 고통: 왜 우리는 의도적으로 불편해져야 하는가

EP81을 통해 배운 6Rs의 실제 적용

무엇이든 잘하는 법: 6Rs 파이프라인을 통한 기술 습득의 본질

끈기보다 중요한 인지적 유연성

인지적 유연성 훈련 — 에피소드 89의 실제 가치

공간적 인터페이스가 학습을 지배한다

완벽한 타인의 정답을 모방하는 것(Off-Policy)보다 능력 한계 내에서의 시행착오(On-Policy)가 진정한 일반화를 이끈다

최소 생존 지식은 AI의 잠재적 지능을 인출하기 위한 필수적인 열쇠다

AI 도구의 과몰입(psychosis)은 생산성의 함정이다 — 느린 AI(slow AI)와 자기 주도적 학습이 필요하다

AI 시대의 인재는 두 가지 유형으로 나뉜다: 도메인 전문가형과 메타 옵티마이저형 — 둘 다 AI 활용을 기본 전제로 한다

AI 시대 인재의 핵심은 불확실성 관리와 도메인 내면화에 있다

기초로 돌아가 원리를 이해하는 것이 급변하는 AI 시대의 진정한 면역력이다

위임과 스킬 형성의 딜레마 – 위임하면 퇴화하지만, 남은 10%의 가치는 천 배로 뛴다

노정석의 진화: 4년의 실패 끝에 찾은 '순정 바닐라'의 교훈

모르는 분야를 정복하는 가장 빠른 길: AI 에이전트를 활용한 '양질전환' 전략

AI 딸깍 시대에 학습의 즐거움을 되찾는 방법 — 과정 중심 탐구의 재발견

AI 시대의 번아웃은 필연적이다 — slow AI와 mind-sized bites 전략으로 지속 가능성을 찾아야 한다

모르는 채로도 나아가려면 '과정의 즐거움'을 닻으로 삼아야 한다

MVK (Minimum Viable Knowledge)

AI 딸깍 시대의 우울은 결과 중심의 작업에서 배움의 즐거움을 잃었기 때문이다

질문하지 않는 자에게 AI는 답을 주지 않는다 — MVK의 중요성

모르는 채로도 나아가기 위한 최소 지식(MVK)은 태도와 실험이다

Minimum Viable Knowledge는 양질전환(quantity-to-quality)으로 획득한다

모르는 채로도 옳은 방향으로 나아가려면 MVK보다 실험하는 태도가 먼저다

MVK(Minimum Viable Knowledge)는 양질전환을 통해 획득된다 — 토큰 갈아넣기의 전략

Minimum Viable Knowledge는 AI를 활용한 양질 전환(Quantity→Quality)을 통해 획득 가능하며, 이는 도메인 확장의 핵심이다

미래가 불확실할수록 오늘의 뿌듯함에 투자하는 교육이 합리적 헤징이다

모르는 채로 시작하는 용기가 AI 시대에는 오히려 큰 자산이 된다 — MVK는 과정 속에서 형성된다

인간의 학습도 on-policy다 — 모방을 넘어 자기 경험을 통해 성장한다

무료 공식 문서가 쌓이면 "어디서 시작할지 모른다"는 핑계가 사라진다

LLM 시대에도 HMM 같은 고전 NLP 기초가 여전히 필요한 이유