01AI09. 02.의료 AI의 다음 병목은 모델이 아니라 데이터 연결의 권한 설계다OpenAI의 EHR 연동과 Healthcare Public Data plugin 발표를 바탕으로 의료 AI에서 출처·권한·검토 가능성을 설계하는 기준을 정리합니다.
02AI09. 02.Astra급 사이버 역량에서 중요한 것은 모델보다 통제 루프다OpenAI의 Astra 사이버보안 평가와 배포 안전장치를 바탕으로 고성능 에이전트의 능력·정렬·모니터링을 분리해 읽습니다.
03AI09. 01.AI 추론 효율은 토큰 가격 하나로 측정되지 않는다OpenAI가 공개한 추론 칩·토큰 효율 자료를 바탕으로 AI 비용을 지연시간, 재시도, 전력과 성공 작업 단위로 읽는 방법을 정리합니다.
04AI08. 31.AI 텍스트 워터마크는 문장에 무엇을 남기고 무엇을 보장하지 않나Anthropic이 설명한 Claude 텍스트 워터마크의 생성 원리와 EU 투명성 요구를 바탕으로 탐지 가능성과 한계를 구분합니다.
05AI08. 31.AI 에이전트의 통제 경계는 프롬프트보다 실행환경에 있다OpenAI가 공개한 2026년 7월 평가 사고와 후속 조치를 바탕으로 에이전트의 권한·네트워크·모니터링 경계를 설계하는 방법을 정리합니다.
06AI08. 28.RAG에서 에이전트 검색으로 넘어갈 때 바뀌는 품질 기준Azure AI Search 공식 문서와 Google Vertex AI RAG 자료를 비교해 고정형 RAG와 에이전트 검색의 차이, 검증 지점을 정리합니다.
07AI08. 28.AI 코딩 에이전트의 안전은 모델보다 샌드박스 설계에서 시작된다OpenAI의 2026년 8월 기술 사고 보고서를 바탕으로 코딩 에이전트의 권한·네트워크·모니터링을 설계하는 기준을 정리합니다.
08AI08. 27.고위험 사이버 역량을 만난 AI 개발, 왜 감시 비용이 핵심 변수가 됐나OpenAI가 차기 모델의 사이버 역량 평가 뒤 강화학습과 도구 사용 감시를 조정한 이유를 개발 비용과 안전 기준의 관점에서 해설합니다.
09AI08. 27.Claude 텍스트 워터마크는 무엇을 증명하고 무엇을 증명하지 못하나Anthropic이 설명한 텍스트 워터마크의 작동 원리와 EU 투명성 규칙, 탐지 결과의 한계를 사용자가 확인할 질문으로 정리합니다.
10AI08. 26.OpenAI가 고위험 사이버 역량 앞에서 개발 속도를 조절한 이유차기 모델의 사이버 역량 평가와 강화학습 중단, 감시·격리 비용이 AI 모델 개발에 주는 의미를 살펴봅니다.
11AI08. 26.Meta WaiT 연구: 고해상도 이미지를 주파수 순서로 생성한다이미지의 큰 구조와 세부 표현을 나눠 처리하는 Meta의 WaiT 연구가 고해상도 이미지 생성 효율에 주는 의미를 살펴봅니다.
12AI08. 26.Claude 텍스트 워터마크: AI 작성 여부를 어디까지 증명할까Anthropic이 발표한 통계적 텍스트 워터마크의 작동 방식과 번역·재작성에서의 한계, 콘텐츠 운영에 주는 의미를 정리합니다.