태그: research

2026년 7월 07일

능력의 최전선에서 AI는 자동이 아니다 — 프라이밍과 끈질긴 상호작용이 성능을 결정한다

2026년 6월 19일

Overnight AI Research (2026-06-19)

2026년 6월 16일

2026년 6월 AI 연구 트렌드: 효율성과 추론의 재정의

2026년 6월 16일

오버나이트 AI 연구의 함의: 긴급성과 패러다임 전환

2026년 6월 16일

Overnight AI Research (2026-06-16)

2026년 6월 13일

큐레이션으로서의 연구

2026년 6월 13일

LLM 연구의 편향 순환 고리

2026년 6월 13일

코덱스 연구 에이전트 파이프라인

2026년 6월 10일

5명 사용자 테스트는 비율을 측정하는 도구가 아니라 뾰족한 문제를 발견하는 장치다

2026년 6월 10일

5명 사용자 테스트 규칙 (The Five-User Rule)

2026년 6월 09일

리서치의 복리 효과는 도구가 아니라 정보 누수를 막는 '구조화된 메모리'에서 발생한다

2026년 6월 07일

좋은 연구 취향은 양질 전환과 안목에서 나온다

2026년 6월 07일

좋은 연구 취향은 양질 전환에서 나온다 — 연구의 방향을 정하는 미적 감각

2026년 6월 07일

DeepSeek의 from-scratch sparse attention 정면 돌파는 기술적 한계를 극복하는 데 암묵지가 필수적임을 보여준다

2026년 6월 07일

스케일링만으로는 AGI에 도달할 수 없다 — 연구 패러다임의 전환이 필요하다

2026년 6월 06일

스케일링의 시대가 끝났다는 선언은 연구의 새로운 방향을 제시한다

2026년 6월 06일

스케일링의 시대는 끝나고 연구의 시대가 왔다

2026년 6월 06일

스케일링의 시대가 끝난 것이 아니라, 새로운 연구적 돌파구가 필요하다

2026년 6월 06일

스케일링의 시대는 끝났다 — 이제 연구의 시대가 필요하다

2026년 6월 06일

AI 기반 과학 연구 가속화 패러다임

2026년 6월 06일

스케일링 이후의 연구 패러다임

2026년 6월 06일

일리야 수츠케버 (Ilya Sutskever)

2026년 6월 05일

Hermes AI 에이전트

2026년 5월 29일

로컬 우선 오픈소스 AI 연구 도구는 데이터 프라이버시와 과학의 민주화라는 두 가치를 결합한다

2026년 5월 29일

연구의 장벽이 재정의되고 있다 — Feynman과 같은 AI 에이전트가 박사급 연구 과정을 명령어 하나로 압축한다

2026년 5월 29일

Feynman — 오픈소스 AI 연구 에이전트

2026년 5월 27일

캡처 일관성이 무너지면 PKM 시스템 전체가 2주 안에 죽는다

2026년 5월 27일

Claude Code는 손이 달린 두뇌다 — 챗봇이 아니다

2026년 5월 27일

멀티툴 리서치 스택의 진짜 비용은 도구 사이의 연결 작업이다

2026년 5월 27일

시스템 없이 리서치는 새어나간다 — Notion, 북마크, PDF 폴더는 기억이 아니다

2026년 5월 27일

2026년 리서치 스택은 브라우저가 아니라 모든 것에 연결된 터미널이다

2026년 5월 27일

2026년의 리서치 스택은 브라우저를 버리고 터미널 기반의 에이전트 오케스트레이션으로 전환된다

2026년 5월 27일

Claude Code 금융 리서치 워크플로우

2026년 5월 27일

Claude Code + NotebookLM 터미널 리서치 스택

2026년 5월 27일

Obsidian + Claude 통합 리서치 시스템 (6폴더 구조)

2026년 5월 10일

dataofmen

태그: research

능력의 최전선에서 AI는 자동이 아니다 — 프라이밍과 끈질긴 상호작용이 성능을 결정한다

Overnight AI Research (2026-06-19)

2026년 6월 AI 연구 트렌드: 효율성과 추론의 재정의

오버나이트 AI 연구의 함의: 긴급성과 패러다임 전환

Overnight AI Research (2026-06-16)

큐레이션으로서의 연구

LLM 연구의 편향 순환 고리

코덱스 연구 에이전트 파이프라인

5명 사용자 테스트는 비율을 측정하는 도구가 아니라 뾰족한 문제를 발견하는 장치다

5명 사용자 테스트 규칙 (The Five-User Rule)

리서치의 복리 효과는 도구가 아니라 정보 누수를 막는 '구조화된 메모리'에서 발생한다

좋은 연구 취향은 양질 전환과 안목에서 나온다

좋은 연구 취향은 양질 전환에서 나온다 — 연구의 방향을 정하는 미적 감각

DeepSeek의 from-scratch sparse attention 정면 돌파는 기술적 한계를 극복하는 데 암묵지가 필수적임을 보여준다

스케일링만으로는 AGI에 도달할 수 없다 — 연구 패러다임의 전환이 필요하다

스케일링의 시대가 끝났다는 선언은 연구의 새로운 방향을 제시한다

스케일링의 시대는 끝나고 연구의 시대가 왔다

스케일링의 시대가 끝난 것이 아니라, 새로운 연구적 돌파구가 필요하다

스케일링의 시대는 끝났다 — 이제 연구의 시대가 필요하다

AI 기반 과학 연구 가속화 패러다임

스케일링 이후의 연구 패러다임

일리야 수츠케버 (Ilya Sutskever)

Hermes AI 에이전트

로컬 우선 오픈소스 AI 연구 도구는 데이터 프라이버시와 과학의 민주화라는 두 가치를 결합한다

연구의 장벽이 재정의되고 있다 — Feynman과 같은 AI 에이전트가 박사급 연구 과정을 명령어 하나로 압축한다

Feynman — 오픈소스 AI 연구 에이전트

캡처 일관성이 무너지면 PKM 시스템 전체가 2주 안에 죽는다

Claude Code는 손이 달린 두뇌다 — 챗봇이 아니다

멀티툴 리서치 스택의 진짜 비용은 도구 사이의 연결 작업이다

시스템 없이 리서치는 새어나간다 — Notion, 북마크, PDF 폴더는 기억이 아니다

2026년 리서치 스택은 브라우저가 아니라 모든 것에 연결된 터미널이다

2026년의 리서치 스택은 브라우저를 버리고 터미널 기반의 에이전트 오케스트레이션으로 전환된다

Claude Code 금융 리서치 워크플로우

Claude Code + NotebookLM 터미널 리서치 스택

Obsidian + Claude 통합 리서치 시스템 (6폴더 구조)

섹터 순환매를 포착하는 핵심은 시계열별 상대 강도의 변화를 추적하는 것이다