휴지곽

RAG is dead. I just tested Modular RAG and it’s making AI systems 30-40% more accurate on real production tasks. The accuracy gains made me question everything I thought I knew about retrieval. And the core insight destroyed my mental model in the best way possible. Naive RAG forces a fixed pipeline. Retrieve → Stuff → Generate. Every time. But that’s not how expert researchers actually find answers. Analysts don’t retrieve everything upfront. They decide what’s worth pulling, when to pull more, and when they already have enough. Modular RAG finally matches that. Instead of a pipeline, you build decisions. The system asks whether to retrieve at all. How many times. From where. In what format. Self-RAG lets models critique their own outputs and pull more context when confidence drops. One bad retrieval doesn’t collapse the entire answer. The numbers from the paper broke me: 30% accuracy boost from adding controlled noise that teaches models to filter signal. Modular systems beating Advanced RAG on complex multi-hop questions. Performance gaps widening on tasks requiring synthesis across sources. The prompt shift is embarrassingly simple: Stop treating retrieval as a step. Start treating it as a decision the model makes dynamically. That’s it. That’s the whole unlock. I’ve been applying this to production pipelines for 2 weeks. The output quality difference is not subtle. Naive RAG made AI retrieve like a search engine. Modular RAG makes it retrieve like a researcher.

공부, 게임, 운동 두루두루 잘하는 사람들의 비밀 나는 오랫동안 그걸 재능이라고 생각했다. 하지만 틀렸다. 노벨 경제학상을 받은 심리학자 다니엘 카너먼은 이들의 핵심을 한 문장으로 정리했다. “뇌를 두 가지 속도로 자유자재로 다룰 줄 아는 사람들.” 그가 2011년에 쓴 《Thinking, Fast and Slow》에서 밝힌 뇌의 두 시스템은 다음과 같다. 첫번째 시스템 — 빠르고, 자동적이며, 직관적이고, 거의 힘들이지 않는다. 두번째 시스템 — 느리고, 의식적이며, 분석적이고, 상당한 노력이 필요하다. - 공부가 늘지 않는 사람은 문제만 빠르게 푼다. ‘왜 이렇게 풀어야 하는가’에 대해 깊이 생각하지 않는다. 첫번째 시스템만 계속 돌린다. - 게임 실력이 정체된 사람은 시간만 투입한다. 스킬 구조, 맵 흐름, 상대 패턴을 분석하지 않는다. 역시 첫번째 시스템만 사용한다. - 운동에서 발전이 없는 사람은 무작정 반복만 한다. 자세 교정, 미세 동작 점검, 원리 이해를 소홀히 한다. 첫번째 시스템에만 의존한다. 그들은 느리게 생각하는 시간을 거의 만들지 않는다. 모든 것을 빠른 속도 하나로 해결하려고 한다. 결국 재능이 부족해서가 아니었다. 한 가지 속도만으로 뇌를 돌리고 있었던 것이다. 진짜 잘하는 사람들은 느리게 깊이 분석하는 시간과 빠르게 반복하며 몸에 익히는 시간을 적절하게 번갈아 가며 쓴다. 이 원리는 공부, 게임, 운동뿐 아니라 성과가 중요한 거의 모든 분야에서 똑같이 적용된다. 그런데 우리는 왜 그들이 두 가지 속도를 오가며 산다는 사실을 오래도록 눈치채지 못했을까?

Python is so Simple.

이걸 어케 지하화 시킨다는거야 이래서 난 지하화 주장하는게 싫어

韓国の女性にはぜひ日本語由来である「현타」という言葉を使うことをやめてほしい

土地を数秒でスキャンし最も効率的な駐車場配置を計算してくれるAIが素敵

??????????????????? 혼자 뭐하세요???

韓国の女性にはぜひ日本語由来である「현타」という言葉を使うことをやめてほしい