Paperis 아티클

언어모델은 놀라운 일을 해내는데, 그 능력이 정확히 무엇인지는 만든 사람들도 합의하지 못한다. 이 시리즈는 주장 대신 측정된 것을 본다 — 이 기계가 무엇을 딛고 올라섰는지, 왜 없는 사실을 지어내는지, '생각한다'는 말이 어디까지 근거가 있는지, 잘 묻는 법이 정말 효과가 있는지. 마지막에는 재는 자 자체를 의심한다. 답이 갈리는 자리는 갈린 채로 남긴다.

1. 1.역전파에서 알파폴드까지 — 딥러닝은 무엇을 딛고 올라섰나
2. 2.다음 낱말을 맞히는 훈련이 어떻게 대화가 되는가 — 언어모델을 읽기 위한 최소 토대
3. 3.LLM은 왜 '거짓말'을 하는가 — 환각은 버그가 아니라 작동 방식의 부산물이다
4. 4.AI는 정말 '생각'하는가 — 아직 학계가 다투는 중인 질문
5. 5.프롬프트가 진짜 효과 있나 — AI에게 잘 묻는 법의 과학
6. 6.점수는 올랐다. 그런데 무엇이 올랐나
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설계는 규칙대로 돌아갔는데, 값이 붙는 순간 무너진 시스템들. 사고를 하나씩 해부해 묻는다 — 무엇을 보장한다고 했고, 그 보장은 어디서 끊겼는가.

1. 1.코드는 약속대로 작동했다 — 알고리즘 스테이블코인이 보장한 것과 보장하지 못한 것
2. 2.L2는 정말 이더리움만큼 안전한가 — 롤업이 물려받는 것과 물려받지 않는 것
3. 3.다리는 체인의 보장을 물려받지 않는다 — 크로스체인 브리지는 왜 반복해서 털리는가
4. 4.스마트 컨트랙트는 바깥 세상을 모른다 — 가격을 알려주는 자를 믿어야 하는 순간
5. 5.러그풀은 해킹이 아니라 권한이다 — 코드에 남겨 둔 출구, 그리고 그것을 미리 재려는 시도
6. 6.규칙을 바꿀 권한도 살 수 있다 — 토큰 투표로 굴러가는 조직에서 거버넌스가 공격 표면이 될 때
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