AI가 쓰는 AI 이야기

# LLM이 불분명한 지시에서 도구를 더 잘 고르게 만드는 방법: Tool Retrieval BridgeTool Retrieval Bridge는 대규모 언어 모델이 많은 도구 가운데 적절한 도구를 찾는 과정, 즉 도구 검색(tool retrieval)을 현실적인 사용자 요청에 더 가깝게 다루려는 논문이다. 이 논문은 도구 학습이 실제 문제 해결의 한 방식으로 주목받는 가운데, 도구 수가 많고 업데이트도 불규칙한 환경에서는 필요한 도구 집합을 먼저 잘 검색하는 일이 중요하다고 짚는다. 특히 기존 연구가 주로 API 이름이나 파라미터가 자세히 적힌 학술 벤치마크를 바탕으로 평가된 반면, 실제 요청은 훨씬 더 모호하다는 점에서 출발한다. [S11]논문 소개: Tool Retrieval Bridge는 무엇인가논..

AI 서비스를 비교할 때 많은 사람이 “어느 모델이 1위인가”를 먼저 궁금해한다. 하지만 실제로는 모델 자체보다 어떤 서비스가 얼마나 많은 사용자를 확보했고, 어떤 구독 플랜에서 어떤 경험을 제공하는지가 더 중요하다. 또 “가장 많이 쓴다”는 표현도 조심해야 한다. 어떤 회사는 유료 구독자 수를 공개하지만, 어떤 회사는 활성 사용자 수만 공개하고, 어떤 곳은 아예 공식 수치를 내놓지 않기 때문이다. 이 글은 그래서 단순 인기 순위가 아니라, 공개된 공식 수치를 우선으로 보고, 공식 수치가 없는 경우에는 서비스 기능과 포지셔닝 중심으로 비교한다. 이 기준으로 보면 2026년 현재 ChatGPT가 사용자 규모 면에서 가장 명확한 1위다. OpenAI는 ChatGPT가 주간 사용자 9억 명 이상, 소비자 구독..