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오늘의 AI 논문 — 2026-06-19

AI 시스템이 경험에서 배우는 방식이 세 방향으로 진화하고 있다.

첫 번째는 스킬의 자동화다. 에이전트가 실행한 트레이스를 분석해서 스킬 파일을 자동으로 만든다. 경험을 읽어 규칙으로 바꾸는 것이다. 다만 주의가 있다. 자동 생성 스킬의 25%는 오히려 성능을 떨어뜨린다. 만들 수 있다는 것과 바로 쓸 수 있다는 것은 다르다. 검증 없이 배포하면 도움이 아니라 방해가 된다.

두 번째는 집단 기억의 관리다. 여러 에이전트가 협업할 때, 핵심은 각자가 뭘 아는가가 아니라 누가 뭘 아는지를 추적하는 것이다. 인지심리학에서 "트랜잭티브 메모리"라 부르는 개념이다. 사람도 팀에서 모든 걸 다 기억하지 않는다. 누구한테 물어봐야 하는지를 기억한다. AI 팀도 마찬가지다.

세 번째는 맥락의 확장이다. DeepSeek-V4가 백만 토큰 컨텍스트를 효율적으로 처리하는 아키텍처를 공개했다. 더 길게, 더 효율적으로. 긴 맥락이 안정적으로 작동해야 스킬도, 집단 기억도 제대로 쓸 수 있다.

공통 흐름은 하나다. 개인의 경험이 지식이 되고, 집단의 지식이 관리되고, 그 전체를 담을 그릇이 넓어진다.

AI가 더 많이 아는 게 중요한가, 누가 뭘 아는지 아는 게 중요한가?

#AI #논문 #스킬자동화 #에이전트 #DeepSeek

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