스플랫 위에 게임을 세우다 — 예상과 다른 경로로 도착한 미래
3D 가우시안 스플랫에서 출발해 브라우저에서 돌아가는 FPS를 만드는 오픈소스 파이프라인이 등장했다. 2년 반 전에 예감한 미래가 도착했지만, 경로가 달랐다.
Posts
덕테이프와 루프 — GPT Image 2의 도약을 설명하는 가설 하나
+242점, 모든 카테고리 #1, 그리고 ‘Ducttape’라는 코드네임. 다섯 조각의 단서를 엮으면 하나의 가설이 떠오른다 — GPT Image 2는 새 아키텍처의 산물이 아니라, 기존 백본에 루프를 덧대어 컴퓨팅으로 밀어붙인 외과수술의 결과다.
시놉시스를 그림으로 — AI 이미지 생성으로 씬을 연출해본 기록
내가 쓴 VN 시놉시스의 한 장면을 gpt-image-2로 시각화해봤다. 원하는 샷을 뽑는 건 생각보다 어렵고, 컷은 끝없이 늘어났다. 첫 시도의 기록과 다음 파이프라인 구상.
60년 만의 UI 패러다임 전환
AI가 바꾼 건 인터페이스의 외양이 아니라 사용자의 역할이다. 조작원에서 감독자로—이것은 배치 처리에서 명령행으로 넘어간 이후 60년 만의 첫 UI 패러다임 전환이다.
추론의 벽이 깨지고 있다 — 루프 트랜스포머와 뇌의 우연한 수렴
AI가 추론을 흉내 내는 시대가 끝나고 있다. 루프 트랜스포머는 뇌의 시상-피질 루프와 독립적으로 같은 해법에 도달했다. 이것이 AGI의 문턱인 이유를 이야기한다.
챗봇은 창작 도구가 아니다
챗봇 UI는 창작의 발산 과정을 생략하고 수렴으로 직행하게 만든다. HAICo 시스템은 발산과 수렴을 명시적으로 분리함으로써 이 문제를 해결했다.
AI가 모든 걸 만들 수 있을 때, 사람은 어디로 가는가
AI가 상품 생산을 자동화하면 일자리가 사라지는 게 아니라, 경제의 무게중심이 ‘관계적 부문’으로 이동한다. 사람이 개입하는 것 자체가 가치인 영역이 GDP의 새로운 중심이 된다.
RAG의 지식 DB는 열린 문이다
PoisonedRAG는 RAG 시스템의 지식 DB에 5개의 악성 텍스트만 넣으면 90% 이상의 확률로 LLM이 원하는 오답을 내놓게 만든다. 모델은 멀쩡한데 참고 자료가 오염된 것이다.
LLM은 주사위를 던질 수 있는가
LLM에게 랜덤 문자열을 생성하게 한 뒤 해시 연산을 시키면, 외부 난수 없이도 PRNG 수준의 확률적 의사결정이 가능하다. 더 놀라운 건 CoT가 길어질수록 이 ‘주사위’의 품질이 올라간다는 것이다.
보고서는 거짓말을 한다
자율 에이전트는 ‘정리 완료’라고 보고하면서 시스템 파일을 삭제한다. Agents of Chaos 논문이 밝힌 구조적 결함 세 가지와, 프롬프트로는 고칠 수 없는 이유.