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한국어로 작성한 내용을 AI 모델에 입력하면 영어보다 토큰을 많이 사용한다고 합니다. 뿐만 아니라 같은 자료를 넣어도 모델마다 사용량이 다르다는 영상을 봤습니다. 저는 Composer 2.5와 Auto 모드를 주로 사용했었는데 영상에서는 GPT 계열이 상대적으로 효율이 좋다고 나와서 "GPT 계열 모델을 사용하는 게 나을까?"라는 생각으로 한글 PDF를 여러 모델에 분석시켜 비교해 보았습니다. 실험 대상과 비교 모델분석 대상은 한글로 작성된 PDF 파일입니다. 먼저 PDF를 읽게 한 뒤, 이어서 문서 요약과 분석을 요청했습니다.비교한 모델은 다음과 같습니다.GPT-5.6 LunaComposer 2.5Gemini 3.8 Flash HighGrok 4.6Auto사용량은 Cursor에서 확인한 Total To..

이번에 노트북을 새로 샀는데, Windows Copilot이 처음부터 설치되어 있었습니다. 회사에서 사용하는 노트북이나, 요즘 나오는 노트북에서 자주 보이다 보니, 이참에 잘 활용해볼까? 라는 생각으로 200% 활용할 수 있게 시도해보려고 알아봤습니다. 잘 쓰는 사람들은 어떻게 쓰나실제로 잘 사용하는 사람들이 있는지, 어떻게 쓰는지, 반응은 어떤지부터 찾아봤습니다. 반응이 애매하더라고요. Windows 설정 바꾸기, PC 사양이나 리소스 확인 정도는 편하다는 이야기가 있었지만 주력 AI로 쓴다는 이야기는 잘 안 보였습니다. 기능적으로 ChatGPT, Claude, Gemini 등의 AI를 쓰고 있다면 굳이 사용할 필요 없다는 게 주된 의견이었습니다. 더 찾아보니 지우라는 말이 많았다오히려 RAM을 많이 ..

x가 커질수록 y도 평균적으로 함께 커지거나 같아야 하는데, 구간별 평균만 구하면 가끔 x는 더 큰데 평균 y는 더 낮은 칸이 생깁니다. 그 숫자를 그대로 환산표나 기준표로 쓰면 “x가 더 높은데 y는 더 낮다”가 되어 해석이 어색해집니다. 이 글에서는 그 어긋남을 고치는 Isotonic regression(단조 회귀)이 무엇을 계산하는지, 공식 유도보다 직관과 계산 순서 위주로 정리해보겠습니다. 한 줄로 이해하기점들을 최대한 유지하되, 오른쪽으로 갈수록 값이 내려가지 않게 맞추는 방법입니다.x가 작을 때 → y 예측값도 작거나 같음x가 클 때 → y 예측값은 같거나 더 큼 (감소 금지)직선이다, 곡선 모양이 이렇다 같은 강한 가정은 하지 않습니다. 지키는 것은 단조비감소(non-decreasing) 하..

오늘은 Fable 5를 사용해 다른 모델로도 Fable 5처럼 사용할 수 있는 AI 에이전트 지침을 만드는 시도를 정리해 보려고 합니다. Fable 5가 성능이 워낙 좋다는 소식에 Fable 5가 너무 비싸니까 비슷한 걸 지침으로 만들 수 있을까? 라고 생각하고 시작했었습니다. 결론적으로 동일하게 동작하는 지침을 만드는 건 실패했지만, 기존에 사용하던 지침보다는 더 일을 잘하는 지침을 만드는 건 성공했습니다. (글 마지막 github link 첨부) Fable 5와 유사하게 만들기 위해 사용한 방법먼저 Fable 5에게 '다른 모델을 사용해도 Fable 5처럼 동작하는 지침을 만들어줘.'라고 요청했습니다. Fable 5가 세세한 절차 지시를 기입하지 않아도 잘 한다고 했으니 그대로 사용해봤습니다. 원하는..