[
  {
    "folder": "2026-05-30_shadow-ai-work-boundary-reconfiguration",
    "title": "AI Native 시대의 일하는 방식: Shadow AI와 우리",
    "subtitle": "DX를 이룬 조직에서도 AX가 native하게 흐르지 못할 때, 숨은 AI 활용과 번아웃이 어떻게 생기는지 살펴봅니다",
    "date": "2026-05-31",
    "updated": "2026-05-31",
    "category": "AI Governance",
    "tags": [
      "Shadow AI",
      "AI Governance",
      "AX",
      "AI Burnout"
    ],
    "summary": "외부 AI 도구의 속도, 회사 내부 silo, 승인·검증 경로의 지연이 만날 때 Shadow AI는 개인의 일탈이 아니라 조직이 아직 흡수하지 못한 전환 비용으로 나타납니다.",
    "href": "reviews/2026-05-30_shadow-ai-work-boundary-reconfiguration/index.html",
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  {
    "folder": "2026-05-30_quantum-informed-ai-chaotic-processes",
    "title": "혼돈계 예측에 양자 prior를 더하면 무엇이 달라질까",
    "subtitle": "난류와 같은 chaotic process에서 장기 통계를 유지하는 예측을 위해 QIML이 제안한 양자 prior 접근을 살펴봅니다",
    "date": "2026-05-30",
    "updated": "2026-05-30",
    "category": "Quantum AI",
    "tags": [
      "Quantum AI",
      "Scientific ML",
      "Chaotic Systems",
      "QIML"
    ],
    "summary": "Lev Selector의 AI Updates Weekly에서 포착한 QIML 연구를 출발점으로, 양자 생성 모델이 혼돈계의 불변 통계를 prior로 압축하고 고전 예측기의 긴 rollout을 안정화할 수 있는지 검토합니다.",
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  {
    "folder": "2026-05-23_ai-scientist-execution-harness",
    "title": "AI 과학자, 시작의 끝에서",
    "subtitle": "에르되시 문제 #1196에서 연구 실행 하네스까지, 우리가 이미 기대기 시작한 AI 과학자를 어떻게 준비할 것인가",
    "date": "2026-05-23",
    "updated": "2026-05-25",
    "category": "AI for Science",
    "tags": [
      "AI for Science",
      "AI Scientist",
      "AI Co-Scientist",
      "Research Harness"
    ],
    "summary": "에르되시 문제 #1196에서 출발해 AI 과학자가 연구의 속도를 높이는 장면과, 그 속도를 검증 가능한 작업으로 바꾸기 위해 필요한 연구 실행 하네스를 함께 살펴봅니다.",
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  {
    "folder": "2026-05-07_tabpfn-oled-manufacturing-foundation-model",
    "title": "TabPFN: Foundation model for Tabular inference",
    "subtitle": "OLED 분자 계산, 공정, SCM, 검사 데이터에서 표 기반 Foundation 모델을 어떻게 읽을 것인가",
    "date": "2026-05-17",
    "updated": "2026-05-21",
    "category": "Materials AI",
    "tags": [
      "TabPFN",
      "OLED",
      "Materials Informatics",
      "Data Provenance"
    ],
    "summary": "작은 표 데이터에서 빠른 기준 모델을 세우는 TabPFN의 장점과, OLED 연구·제조 데이터에 적용할 때 함께 보아야 할 계산 조건과 실험 provenance를 살펴봅니다.",
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  {
    "folder": "2026-05-06_gpt-5-5-family-post-release-evaluation",
    "title": "GPT-5.5 기술동향 리포트",
    "subtitle": "긴 작업 수행 능력, Hallucination 평가, Claude Opus 4.7 비교, 안전한 활용 조건",
    "date": "2026-05-10",
    "updated": "2026-05-10",
    "category": "Frontier Models",
    "tags": [
      "GPT-5.5",
      "Claude Opus",
      "Agentic AI",
      "Trust and Safety"
    ],
    "summary": "GPT-5.5 계열 모델의 장시간 작업 수행 능력과 외부 평가를 함께 보며, 실제 업무에 맡길 수 있는 일의 조건을 점검합니다.",
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  },
  {
    "folder": "2026-05-09_ai-updates-weekly",
    "title": "AI 에이전트를 일하게 하는 기술: 하네스 엔지니어링",
    "subtitle": "도구 호출, 권한, 기억, 검증, 병합이 에이전트 운영의 기본 조건이 되는 이유",
    "date": "2026-05-09",
    "updated": "2026-05-13",
    "category": "Agent Systems",
    "tags": [
      "AI Agents",
      "Harness Engineering",
      "Developer Tools",
      "Governance"
    ],
    "summary": "모델 성능만으로는 설명하기 어려운 에이전트 운영 문제를 권한, 메모리, 검증, 승인, 병합의 관점에서 따라갑니다.",
    "href": "reviews/2026-05-09_ai-updates-weekly/index.html",
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