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유창한 결과가 의도까지 검증해 주지는 않는다. Kepler 칼럼의 주장과 근거를 살피고, 성공 기준을 드러내는 지시문 예시를 제안한다.

2026-10-11 Andrej Karpathy(OpenAI 창립 멤버, 2026-05 Anthropic 합류)의 X 장문 게시물이다. 그는 LLM 능력 이해의 간극을 서로 말이 엇갈리는 두 집단이 아니라 인구 네 층의 가파른 깔때기로 다시 그린다. 층의 크기는 공개 통계와 자릿수가 맞는다. 수천 개 에이전트의 몇 주 협업과 ‘몇 달’이라는 작업 기간은 공개 사례보다 크게 잡혔다(신뢰도 B).

2026-01-05 글에서 나는 같은 AI를 두고 경험이 갈리는 이유를 문맥 복잡도 하나로 설명했다. 그 글의 소셜 로그인 예시를 다시 읽으면, 구현과 테스트가 같은 해석에서 나올 때 테스트를 모두 통과해도 원래 요구는 빠질 수 있다. 반복 승인 없이 AI에게 맡길 범위는 되돌릴 수 있는 작업의 목록이 아니라, 원래 요구에서 벗어난 결과를 제때 알아내 손실 한도 안에서 멈추거나 복구할 수 있는 실행 구간이다.

2026-10-08 Laurence Moroney(@lmoroney)의 X 게시물. ProjectDiscovery가 Qwen2.5-7B-Instruct에 LoRA 어댑터로 트리거 백도어를 심어 OpenAI Codex CLI에서 자격 증명을 빼낸 실험을 전한다. 비용 50달러 미만, 625개 중 125개 변조, 트리거 50/50 발동에 정상 50/50 정확도. 핵심 수치가 1차 연구글과 일치(종합 등급 A). ‘표준 벤치마크가 건강한 모델로 보고한다’는 측정이 아니라 연구의 추론이다.

오후 한나절이면 붙는 LLM 환불 앱이 시연 질문 열 개를 모두 맞혔다. 열 번의 정답은 무엇을 보증하는가. 같은 앱에 미리 고정한 질문 240개를 넣고, 채점자를 재고, 한 사람의 정정 원장 204건을 다시 세고, 모델과 SDK가 여섯 달 동안 얼마나 바뀌는지를 따라가며 AI 엔지니어의 여섯 달을 다시 세는 책. 7장 + 결론 + 부록 3(26주 실행표 포함).

2023년 3월 20일, ChatGPT의 사이드바에 나눈 적 없는 대화의 제목이 떴다. 남의 제목은 자기 제목이 놓일 자리에 같은 모양으로 놓였고, 경고 문구는 없었다. LLM 호출을 요청 경로에 들인 백엔드에서 기다림·재시도·사흘짜리 작업·열쇠·증거·평가·손실의 상한이 각각 어디서 고장 나는지를, 남의 사후 보고서와 저자가 직접 잰 측정으로 따라가는 책. 프롤로그 + 8장 + 결론 + 부록 3.

2026-09-17 tamara(@tamarajtran) 트윗. TypeSafe AI Jev로 에이전트 compaction을 요약 프롬프트가 아니라 tool call 점수화·삭제로 바꾸자는 주장과 공개 플러그인.

Lahfir 2026-09-17 트윗. TypeSafe Jev, jev-router, delegate 플러그인의 세 층. Claude Code /model에 Jev Auto가 뜨는 경로와 이 스택 실전 가이드.

Andrej Karpathy가 2024-06-09 공개한 4시간 강의 “Let’s reproduce GPT-2 (124M)“의 한국어 완역·요약·팩트체크(신뢰도 A). 12층 트랜스포머를 빈 파일에서 짜고, 한 스텝을 1000ms에서 93ms로 줄이고, 하룻밤 학습으로 원본 체크포인트를 넘어서기까지.

C. E. Shannon, Bell System Technical Journal 30(1), 1951년 1월. 다음 글자 예측 실험으로 영어 엔트로피의 상·하한을 잰 논문의 한국어 완역과 팩트체크.