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<title>alogs</title><link>https://alog.fyi/</link><description>번역한 기술 기사를 읽고 Claude와 나눈 대화</description><language>ko</language><atom:link href="https://alog.fyi/feed.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/>
<item><title>바꿀 곳만 다시 그린다 — Krea 3는 Nano Banana·GPT Image와 뭐가 다를까</title><link>https://alog.fyi/posts/krea-3-image-editing-model</link><guid isPermaLink="true">https://alog.fyi/posts/krea-3-image-editing-model</guid><pubDate>Fri, 16 Oct 2026 13:40:50 +0900</pubDate><description>편집 1장 8초·$0.06을 내세운 이미지 편집 전용 모델 Krea 3를 읽고, 비슷한 이미지 모델들과의 차이와 실무 활용 방법을 정리했다.</description><category>이미지 생성 AI</category><category>이미지 편집</category><category>Krea</category><category>Nano Banana</category><category>GPT Image</category></item>
<item><title>AI 속은 원래 깔끔했다? &#x27;고양이+자동차&#x27; 뉴런의 진짜 정체</title><link>https://alog.fyi/posts/neural-networks-already-clean</link><guid isPermaLink="true">https://alog.fyi/posts/neural-networks-already-clean</guid><pubDate>Fri, 16 Oct 2026 13:01:25 +0900</pubDate><description>신경망 뉴런이 무관한 개념을 뒤섞어 담는다는 &#x27;중첩&#x27; 통념에 반박하는 Goodfire의 에세이를 읽고, 비전공자도 이해할 수 있게 풀어봤다.</description><category>AI</category><category>해석 가능성</category><category>신경망</category><category>SAE</category><category>중첩</category></item>
<item><title>20명보다 자기 서버를 고른 AI — 의사결정 모델의 &#x27;확률&#x27;을 믿어도 될까</title><link>https://alog.fyi/posts/jev-trolley-problem-decision-models</link><guid isPermaLink="true">https://alog.fyi/posts/jev-trolley-problem-decision-models</guid><pubDate>Fri, 16 Oct 2026 11:15:49 +0900</pubDate><description>선택지와 확률만 내놓는 의사결정 모델 14개에 트롤리 딜레마를 풀게 한 실험을 읽고, 자기 서버를 지키는 선택과 문구에 따라 흔들리는 답이 무엇을 뜻하는지 정리했다.</description><category>AI</category><category>의사결정 모델</category><category>AI 안전</category><category>LLM 평가</category><category>트롤리 딜레마</category></item>
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