2026-09-02 트렌드 위키
트렌드 스냅샷
2026-09-02(KST) 기사 39건을 집계했습니다. 주요 키워드: AI 에이전트, LLM, Controller, AT, 벤치마크. (LLM 서사 생성 실패 — 표는 실데이터 기반입니다.)
트렌드 — 라이저 / 폴러
| 엔티티 | 오늘 | 최근7 | 직전7 | 추세 |
|---|---|---|---|---|
| AI 에이전트 | 11 | 33 | 38 | ▼ |
| LLM | 7 | 26 | 19 | ▲ |
| Controller | 5 | 9 | 6 | ▲ |
| AT | 4 | 12 | 23 | ▼ |
| 벤치마크 | 4 | 15 | 22 | ▼ |
| Real | 4 | 13 | 11 | ▲ |
| 브라우저 | 3 | 6 | 5 | ▲ |
| 성능 최적화 | 3 | 6 | 9 | ▼ |
| Training | 3 | 20 | 20 | — |
| Harness | 3 | 5 | 7 | ▼ |
| Visual | 3 | 11 | 9 | ▲ |
| Processes | 3 | 9 | 6 | ▲ |
그래프 개요
오늘 같이 등장한 상위쌍(공출현):
| A | B | 공출현 |
|---|---|---|
| Controller | 벤치마크 | 3 |
| LLM | Training | 3 |
| 성능 최적화 | 벤치마크 | 3 |
| AI 에이전트 | Harness | 2 |
| AI 에이전트 | STEP | 2 |
| AI 에이전트 | 성능 최적화 | 2 |
| AI 에이전트 | 벤치마크 | 2 |
| AI 에이전트 | IT | 2 |
| AI 에이전트 | Policies | 2 |
| AT | Priors | 2 |
| AT | 멀티모달 | 2 |
| Causal | Training | 2 |
| Components | 성능 최적화 | 2 |
| Components | 벤치마크 | 2 |
| Controller | Components | 2 |
주목 관계
- AI 에이전트 → LLM (상위 개념)
- MCP → AI 에이전트 (상위 개념)
- AI 에이전트 → AI (상위 개념)
- Claude → AI 에이전트 (상위 개념)
- AI 에이전트 → RAG (사용/의존)
- AI 에이전트 → ML (사용/의존)
- AI 에이전트 → MCP (사용/의존)
- AI 에이전트 → Codex (사용/의존)
- Harness → AI 에이전트 (구성요소)
- AI 에이전트 → 터미널 (사용/의존)
- AI 에이전트 → Python (사용/의존)
- Gemini → AI 에이전트 (상위 개념)
- LLM → AI 에이전트 (구성요소)
- AI 에이전트 → API (사용/의존)
- AI 에이전트 → 오픈소스 (사용/의존)
- AI 에이전트 → CLI (사용/의존)
- Cursor → AI 에이전트 (사용/의존)
- AI 에이전트 → 클라우드 (사용/의존)
- AI 에이전트 → Windows (사용/의존)
- AI 에이전트 → 프롬프트 엔지니어링 (사용/의존)
오늘의 기사
- Show GN: PageRivet - MCP로 AI와 협업하는 정적 웹 에디터 — MCP, 에디터, JavaScript, CSS
- Show GN: NAS 상태 보려고 브라우저 켜고 주소 넣는게 지겨워서 만든 TrueNAS 모바일 앱 — 모바일, Community, 브라우저, UI
- FBI, 운전면허증 1억 5,300만 건 이상 판매한 서비스 수사
- Movie Scene Map - 영화/TV/게임/애니/만화의 실제 촬영지와 배경을 탐색하는 지도 — Map
- Ambient CSS v3 – Blender와 CSS의 만남 — CSS
- 클릭하우스(ClickHouse) – 기적의 데이터베이스 기술 — PostgreSQL, 데이터베이스
- Show GN: 스마트폰 없이도 결제하기 — 교내 매점에 지문인식 결제 시스템을 직접 만들어 배포한 이야기 — QR
- Show GN: TaxRay - 지갑 주소만으로 2027년 가상자산 세금을 미리 계산해보는 도구 — Meta
- 소비자 핀테크의 언번들링 - 금융상품을 묶는 앱에서 모든 계좌를 관리하는 AI 에이전트로 — AI 에이전트
- [평균만으로는 충분하지 않다, 딥테크 스타트업을 움직이는 운영체제 [유튜브]](https://www.youtube.com/watch?v=Xc4klGbq8v8) — 운영체제, YouTube, 스타트업, CEO, 개발자 커리어
- Uber 규모의 소프트웨어 팩토리를 효율적으로 운영하는 법 — PR, AI 에이전트, 클라우드
- 에이전틱 스킬 감쇠 : 숙련은 여전히 반복에서 나온다 — 디버깅, AI 에이전트
- Firefox를 놓지 마라 — 브라우저
- TrueForge - LLM을 실제 에이전트로 실행하는 오픈소스 하네스 — LLM, AI 에이전트, Harness, 오픈소스
- 에이전트 메모리는 파이프라인이 아니라 파일 형식이어야 한다 — LLM, AI 에이전트, Harness, 데이터베이스
- 좋아, 내 텍스트 편집기는 직접 만들겠다 — 브라우저, 그래픽스
- AI로 책 2권을 만들어 상품 42개를 올렸습니다. 매출은 0원입니다. — Markdown, Python, PDF
- Show GN: VimAction - macOS 전역에서 vim keybinding(Normal/Insert/Visual mode)를 쓰게 해주는 앱 — Slack, Formal, Visual, macOS, Notion
- Uncovering Understanding-Generation Synergy in Native Unified Multimodal Models: From Representation, Task to System — Controller, Signal, AT, Provides, Capacity
- Beyond Scores: Understanding LLM-as-a-Judge Mechanisms in Summarization Evaluation — Controller, LLM, Causal, Training, 전기차
- Efficient SWE Agent Benchmarking via Trajectory-Aware Evaluation — Theory, Fit, AI 에이전트, STEP, Fail
- Adaptive Critical Token-Aware Retrieval for Repository-Level Code Generation — Processes, Limits, LLM, Input, 자기회귀
- CordisBench: Can Language Models Reason About Component Lifecycles in Dynamic Agent Harnesses? — Controller, Components, AI 에이전트, Reason, Dynamic
- UI-VISA: U-Net Initialized Vascular Image Segmentation Architecture — Mature, 아키텍처, 이미지 분할, General-Purpose, NET
- The Rise of Verbal Reinforcement Learning — Signal, AI 에이전트, 강화학습, Humans, Causal
- Facet-0: A Robotic Foundation Model for Contact-Rich Precise Manipulation — AT, Actions, Manipulation, Real, Value
- Mechanism Design for Alignment and Control — ACT, Actions, Multiple, Imitation, AI 에이전트
- The Structure of Quantization Damage in LLMs: Why the Next Bit Should Be Spent Globally — LLM, Causal, Training, Solving, Cost
- A Benchmark for Vehicle Attribute Classification in Cross-Domain Surveillance Scenarios — Controller, Components, Intelligent, Real, Key
- SpatialGuard: Harness-Guided Verifiable Spatial Reasoning for Text-to-Image Generation — Appearance, 디퓨전 모델, Harness, Sampling, Geometry
- ChatGPT Work 도구와 스킬 레퍼런스 — AI 에이전트, Codex, ChatGPT
- Pointwise Majorization for sub-Weibull and Mixed Tail Processes with Applications in Quadratic Chaos and Ergodic Diffusions — Processes, Theory, AT, Obscura, Log
- Scaling Near-Optimal SFT-RL Annotation Budget Allocation from Small to Large LLMs — 네트워킹, Strategy, LLM, RL, 강화학습
- Selective Agent Guidance via Entropy: Learning Autonomous Policies from Imperfect VLM Teachers — AT, AI 에이전트, Policies, STEP, Priors
- H3-World: Turning Language Understanding into World Control — Temporal, Grounded, MiniMax, 어텐션, Behavior
- Variable Selection for Feature-Based Newsvendor — Regularization, Balance, High-Dimensional, Constraint, Interpretability
- 67센트로 1.5시간 학습한 소형 Transformer, ARC-AGI-1에서 여러 LLM을 앞서다 — LLM, 트랜스포머
- On the Reliability of Generative Augmentation: A Wasserstein-Based Theoretical and Empirical Study — Processes, RISK, Wasserstein, Controller, Statistical
- Measuring consistency via ensemble margin and local prediction variability: Auditing decision systems in the presence of predictive multiplicity — 머신러닝, 트랜스포머, Individual, Consistency, Measuring
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