합성 페르소나란? LLM으로 소비자 반응을 예측하는 방법과 실패 유형·검증 지표 정리
역할 프롬프트에서 시작된 합성 페르소나가 시장조사 도구로 쓰이고 있다. 맥락 부족으로 없는 변수를 상상하는 문제, 선택지 순서 편향, 태도와 행동의 예측 격차를 짚고 분포 비교와 오차 기준선까지 정리했다.
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GLM 5.2 공개: 가중치·가격·벤치마크로 본 오픈 웨이트 모델의 현재 수준 정리
Z.AI가 GLM 5.2의 가중치를 공개했다. 독립 벤치마크에서 이전 버전 대비 도약이 크고 상위권에 소수 상용 모델만 남았다. 긴 사고 사슬로 인한 토큰 사용량, 100만 토큰당 가격, 데이터 전송 선택권까지 짚었다.
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오픈AI 안전위원회는 어떻게 작동하나: 지코 콜터가 말한 AI 안전·보안과 200줄의 AI
오픈AI 이사회 안전·보안위원장 지코 콜터가 출시 심사 절차, 능력과 견고함의 차이, 프롬프트 인젝션과 에이전트 보안, 강화학습의 자기 학습 구조, 그리고 현대 AI가 200~300줄로 구현되는 이유를 짚었다.
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알렉산더 왕 Y컴비네이터 강연 정리 — 초지능과 AI 에이전트 시대에 창업 방식이 달라지는 이유
스케일 AI를 창업하고 지금은 메타의 초지능 조직을 이끄는 알렉산더 왕이 Y컴비네이터 무대에서 밝힌 창업론과 에이전트 활용법, 그리고 앞으로 정말 희소해질 자원이 무엇인지에 대한 진단을 한자리에 정리했다.
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오픈 모델 2025 결산 — Qwen·DeepSeek·MiniMax의 승패와 라이선스 지형 변화, 2026년 전망
AI2 소속 연구자와 게스트가 2025년 공개 가중치 모델을 티어별로 되짚었다. 코딩 CLI가 만들어낸 격차, DeepSeek을 둘러싼 불확실성, 아파치 라이선스 확산과 한국에서의 사용을 막는 예외 조항까지 정리했다.
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AI 가설 생성과 연구자의 역할 — 페이퍼벤치·제미나이 실험이 드러낸 한계와 세대 공백 경고
논문 재현 벤치마크와 생물학 가설 생성 실험을 놓고 두 사람이 나눈 대화를 정리했다. 모델이 아직 인간에게 못 미치는 지점, 그리고 신입이 사라지면 15년 뒤 전문가도 남지 않는다는 경고까지 짚는다.
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Kimi K3 기술 보고서 분석: 허깅페이스 저널클럽이 짚은 사후학습, RL 인프라, 추론 예산 제어
허깅페이스 TRL 팀이 Kimi K3 기술 보고서를 함께 읽으며 나눈 대화를 정리했다. 9개 전문가 모델을 만든 뒤 다시 합치는 다교사 증류, 추론 예산을 3단계로 나눠 학습시키는 방식, 지식 그래프로 RL 환경을 자동 생성한 방법을 짚는다.
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AI 에이전트 평가 데이터 시뮬레이션: 누뱅크가 배포 속도를 20배로 끌어올린 방식
라틴아메리카 최대 디지털 은행 누뱅크가 고객 응대 AI 에이전트의 평가 데이터를 프로덕션이 아닌 시뮬레이션으로 만든 사례. 평가의 병목이 지표가 아니라 데이터인 이유와, 몇 주 걸리던 확인을 하루 안으로 줄인 과정을 정리했다.
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OpenAI 학술 연구자 10만 명 프런티어 모델 무료 개방, 과학자들이 전한 연구 현장의 변화
OpenAI가 학술 연구자 10만 명에게 프런티어 모델 무료 접근을 제공한다고 밝혔다. 영상에 등장한 물리학자와 생명과학 연구자들은 막힌 문제를 푼 비유, 10분 만에 나온 분석 결과 등 실제 경험을 전했다.
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AI 에이전트 스킬 설계 가이드: 스킬 중심 하네스 구축과 대규모 스킬 라이브러리 운영 원칙
금융 데이터 기업 팩트셋의 AI 엔지니어가 설명하는 스킬 중심 에이전트 제품 설계법. 스킬 레지스트리와 점진적 공개, 설명문이 곧 라우팅 신호가 되는 이유, 그리고 스킬이 수백 개로 늘었을 때 필요한 거버넌스를 정리했다.
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스킵 리스트 원리 쉽게 이해하기: 동전 던지기로 O(log n) 검색을 만드는 자료구조
정렬된 연결 리스트 위에 '급행 차선'을 얹으면 이진 탐색에 가까운 속도가 나온다. 재조정 대신 동전 던지기로 탑의 높이를 정하는 스킵 리스트의 원리와, 레디스·레벨DB·록스DB가 이 구조를 쓰는 이유를 정리했다.
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개발자 행동의 심리학: 행동경제학으로 본 취약한 코드의 10가지 습관과 넛지 해법
보안 전문가 타냐 잔카는 취약한 코드가 개인의 실수가 아니라 예측 가능한 행동 패턴이라고 말한다. 바이브 코딩부터 형식적 코드 리뷰까지 10가지 습관과 그 뒤의 인지 편향, 그리고 환경을 바꾸는 처방을 정리했다.
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Kimi K3 분석: 2.8조 파라미터 오픈웨이트 모델이 KDA 어텐션으로 프런티어를 따라잡은 방법
문샷AI가 공개한 Kimi K3는 파라미터 2.8조 규모의 오픈웨이트 멀티모달 모델이다. 새 어텐션 기법 KDA와 잠재 MoE로 비용을 낮추며 폐쇄형 프런티어 모델과의 격차를 좁힌 과정과, 개발사가 스스로 밝힌 약점까지 정리했다.
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루프 엔지니어링이란? 프롬프트·컨텍스트 다음 단계로 넘어간 AI 에이전트 루프 설계와 하네스
AI 에이전트 개발의 병목이 프롬프트 문구에서 컨텍스트 구성으로, 다시 루프 설계로 옮겨갔다. 종료 조건 설계, 하네스 엔지니어링, 컨텍스트 부패 대응, 값싼 검증기 배치까지 실무 관점에서 정리했다.
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모건스탠리 알파랩: 퀀트 리서치를 자동화한 AI 에이전트 하네스의 설계와 실패에서 얻은 교훈
모건스탠리 AI 연구팀이 퀀트 리서치 자동화를 위해 만든 알파랩의 리서치·평가·대량 실험 3단계 구조와 초기 성과, 실패가 남긴 교훈, 그리고 평가 환경 중심으로 방향을 튼 2.0 구상을 정리했다.
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AI 에이전트 장애의 원인은 모델이 아니라 하네스 — OpenAI 엔지니어의 프로덕션 설계 강연 정리
OpenAI 인프라 엔지니어가 AI Engineer 무대에서 프로덕션 에이전트 장애 대부분이 모델이 아닌 '하네스' 설계 결함에서 온다고 짚었다. 다섯 가지 실패 유형과 점검법을 정리했다.
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클로드 오퍼스 5 정리: 100만 토큰 컨텍스트와 5단계 사고, 그리고 인디 해커의 위기
앤스로픽이 8주 만에 네 번째 프런티어 모델 오퍼스 5를 내놨다. 100만 토큰 컨텍스트와 다섯 단계 사고 수준, 높아진 환각률, 그리고 1인 개발자 경제에 던지는 질문을 정리했다.
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딥시크 MLA 완전 해설: KV 캐시 57배 절감과 6배 빠른 생성의 원리
딥시크가 도입한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)이 트랜스포머의 KV 캐시 병목을 57분의 1로 줄인 방법을, 어텐션 기초부터 가중치 흡수 기법까지 단계별로 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 코드 리뷰 방법 — 초안 PR과 검증 계층으로 안전하게 배포하기
구글 클라우드 테크 대담에서 YK 스기와 리디아 할리에가 AI 코딩 에이전트 사용법을 짚었다. 핵심은 코드를 빨리 쓰는 능력이 아니라 검토하는 능력이며, 초안 PR과 훅으로 검증 계층을 만들어 확인되지 않은 코드가 프로덕션에 들어가지 않게 하라는 조언이다.
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LLM 컨텍스트 압축 기법 총정리 — 긴 프롬프트가 오히려 성능을 떨어뜨리는 이유
긴 프롬프트를 넣을수록 모델이 더 똑똑해질 것 같지만 실제로는 반대다. 컨텍스트 로트가 왜 생기는지, 그리고 2026년 AI 엔지니어들이 실제로 쓰는 11가지 컨텍스트 압축 기법과 적용 순서를 정리했다.
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경사하강법 원리와 손실 지형 시각화 — 신경망이 지역 최솟값에 갇히지 않는 이유를 그림으로 이해하기
초창기 연구자들은 신경망이 지역 최솟값에 갇힐 것이라며 경사하강법을 외면했다. 라마 모델의 손실 지형을 직접 그려 보며 왜 그 예측이 빗나갔는지, 고차원 공간에서 학습이 실제로 어떻게 일어나는지 살펴본다.
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AI 토큰 절약법 15가지: 클로드·코덱스 사용 한도에 금방 걸리는 진짜 이유와 대처 습관
질문 몇 개만 했는데도 사용 한도에 걸리는 이유는 대화가 매번 통째로 다시 전송되기 때문이다. 하루 사용량의 96%가 재전송 입력이었다는 측정과 함께, 대화 분리·출력 길이 지정 같은 실전 습관을 정리했다.
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ARC-AGI 3 쉽게 이해하기: 암기가 아닌 학습 능력을 재는 AI 벤치마크와 200만 달러 상금
많은 AI 벤치마크는 모델이 인터넷에서 본 패턴을 알아본 것인지, 새로 추론해 낸 것인지 구분하지 못한다. ARC-AGI 3는 아무 설명 없는 게임형 환경에 에이전트를 놓고 규칙과 목표를 스스로 찾아내게 하며, 상금 200만 달러가 걸려 있다.
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추론 LLM 작동 원리: 같은 트랜스포머가 생각하게 되는 이유와 테스트 타임 컴퓨트
추론 모델은 새로운 아키텍처가 아니라 훈련 방식에서 나왔다. 정답에만 보상을 주자 모델이 스스로 검증과 되짚기를 익힌 과정, 테스트 타임 컴퓨트라는 새 축, 그리고 환각률이 함께 올라간 부작용까지 정리했다.
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CLAUDE.md도 훈련한다: MS 스킬옵트(SkillOpt) 논문 리뷰, 검증 게이트로 52전 무패한 문서 최적화
모델 가중치를 전혀 건드리지 않고 에이전트에게 건네는 마크다운 지침 문서만 훈련하는 방법이다. 텍스트 학습률과 검증 게이트를 앞세워 52개 비교에서 모두 최고를 기록한 마이크로소프트 스킬옵트 논문을 정리했다.
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RAG는 죽었나? 사내 문서 검색이 실패하는 이유와 청킹·긴 컨텍스트·요약 검색 해결책
사내 문서를 붙였는데도 AI가 엉뚱한 답을 내놓는 원인은 문서를 잘게 자르는 순간 앞뒤 맥락이 사라지기 때문이다. 긴 컨텍스트 활용, 조각 맥락 태깅, 요약본 검색 등 큰 비용 없이 쓸 수 있는 현실적인 대안을 정리했다.
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MoE 라우팅 완전 해설: 믹스트랄·딥시크가 쓰는 전문가 혼합 구조와 로드 밸런싱, 용량 계수
혼합 전문가(MoE)는 토큰마다 일부 전문가만 깨워 밀집 모델급 품질을 더 적은 연산으로 낸다. 라우터의 상위 k개 선택, 로드 밸런싱 손실, 전문가 용량, GPU 간 통신 병목까지 실제 작동 원리를 정리했다.
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클로드 디자인과 클로드 코드로 앱 만드는 법: AI 네이티브 제품 개발 6단계 정리
제품 매니저 피터 양이 아이디어를 실제 서비스로 옮기는 6단계를 공개했다. 디자인 원칙 파일과 프로토타입을 먼저 만들고 HTML 스펙을 거쳐 코드를 짜는 순서다. 그는 전체 시간의 절반 이상을 코드가 아니라 기획과 디자인에 써야 한다고 강조했다.
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키미 K3 오픈웨이트 공개: 2.8조 파라미터 모델이 학습 효율 2.5배를 얻은 비결
가중치가 공개된 초대형 모델 키미 K3가 등장했다. 매번 전부 다시 읽는 대신 요약본을 갱신하는 주의 집중 방식으로 같은 연산에서 학습 효율을 크게 끌어올렸다. 해설자는 이 수치가 요금이나 속도 인하와는 다른 얘기라고 선을 그었다.
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재귀 언어 모델(RLM)이란: 컨텍스트 부패를 넘어 1천만 토큰을 처리하는 구조와 한계
긴 문서를 넣을수록 AI 성능이 떨어지는 컨텍스트 부패 문제를, 맥락을 입력이 아니라 코드로 탐색하는 환경으로 바꿔 푸는 재귀 언어 모델을 정리했다. 45만 토큰 문서를 코드로 나눠 작은 모델에 맡기는 방식과 벤치마크 결과를 짚었다.
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어텐션 잔차(Attention Residuals) 해설: 키미가 트랜스포머 깊이 문제를 푼 방법
층이 깊어질수록 초기 정보가 희석되는 프리놈 문제를, 깊이 방향 어텐션으로 푼 키미의 어텐션 잔차 논문을 비유와 수치로 풀어 정리했다.
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야코비 포싱 정리: 초안 모델 없이 LLM 추론을 4배 빠르게 만드는 방법
추측 디코딩의 초안 모델을 없애고 모델 스스로 자기 출력을 추측하게 만드는 야코비 포싱의 원리와 한계를, 확산 기반 생성과 비교해 정리했다.
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제미나이 3.1 프로 벤치마크 해석: 점수는 올랐는데 왜 평가가 엇갈릴까
제미나이 3.1 프로는 여러 벤치마크에서 최고 점수를 냈지만 다른 평가에선 뒤처졌다. 사후학습 특화가 만든 이 모순과 환각·지름길 문제를 정리했다.
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AI 에이전트 보안: 세분화 권한(FGA)과 관계 기반 접근제어로 RAG 유출 막기
AI 에이전트가 사내 문서를 무차별로 읽지 않게 하려면 역할이 아니라 관계 기반의 세분화된 권한이 필요하다. NDC 시드니 강연을 토대로 RAG 사전 필터링과 도구 호출 권한 설계를 정리하고, 권한 없는 에이전트가 어떤 사고를 내는지 짚는다.
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맘바 3와 상태공간 모델(SSM): KV 캐시 없는 LLM 구조는 어떻게 발전했나
트랜스포머는 토큰이 늘수록 KV 캐시가 커지지만 상태공간 모델은 고정 크기 상태 하나로 문맥을 압축한다. 맘바 1의 선택 메커니즘부터 맘바 3의 복소수 동역학과 MIMO까지, 구조 변화의 흐름을 정리했다.
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클로드 코드 활용법: 플랜 모드·CLAUDE.md·병렬 세션으로 개발 속도 높이기
클로드 코드 총책임자 보리스 체르니의 사용 습관을 정리한 영상을 소개한다. 여러 세션 동시 실행, 코딩 전 계획 모드, 결과 자체 검증, 그리고 반복된 실수를 기록해 같은 잘못을 막는 규칙 파일까지 네 가지가 핵심으로 꼽혔다.
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선형 어텐션 원리 정리 — KV 캐시 없이 긴 문맥을 처리하는 트랜스포머의 다음 단계
트랜스포머의 소프트맥스 어텐션은 문맥이 길어질수록 KV 캐시 메모리가 함께 불어난다. 소프트맥스를 걷어낸 선형 어텐션이 메모리를 상수로 고정하는 원리와, 델타 규칙·게이팅으로 성능 격차를 좁혀 온 최근 흐름을 정리했다.
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LLM 구조화 출력 원리 — 정규식과 유한 상태 기계로 JSON 형식을 보장하는 방법
LLM에 JSON을 요청하면 형식이 조금씩 어긋나 후처리가 필요하다. 정규식과 유한 상태 기계로 형식을 강제하는 구조화 출력의 작동 원리, 문맥 자유 문법과 토큰 불일치 문제, 그리고 형식을 조일수록 정확도가 떨어지는 역설을 정리했다.
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신경망의 진짜 정체 — 가우스의 파라메트릭 회귀에서 ReLU 뉴런까지 수식 없이 이해하기
신경망은 흔히 뇌를 본뜬 구조로 소개되지만, 뿌리를 따라가면 가우스가 사라진 소행성 세레스를 찾을 때 쓴 곡선 맞추기에 닿는다. 선형대수와 미적분 없이 신경망의 정체를 설명한 영상을 따라 ReLU 뉴런과 층 쌓기의 의미까지 정리했다.
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데이터 유출 비용 2026 보고서: 평균 499만 달러, AI 접근통제 부재가 92%
IBM 연례 데이터 유출 비용 보고서가 평균 피해액 499만 달러와 12% 증가를 보고했다. AI 관련 침해 기업 92%가 접근통제를 갖추지 못했고, 탐지·봉쇄에는 여전히 8개월이 걸린다.
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MCP 리눅스 재단 기증: 앤트로픽 공동 창시자가 밝힌 배경과 남은 과제
앤트로픽이 AI 연결 표준 MCP를 리눅스 재단에 기증했다. 공동 창시자가 탄생 과정, 보안·컨텍스트 과부하 비판, 그리고 다음 단계인 태스크와 MCP 앱을 설명한다.
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역전파 알고리즘 쉽게 이해하기: 연쇄법칙부터 거대 언어모델 학습까지
1970년대 무시당했던 역전파가 오늘날 모든 AI 모델의 학습을 떠받친다. 도시 세 곳을 맞히는 초소형 모델로 손실, 소프트맥스, 연쇄법칙, 경사하강을 따라간다.
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딥러닝이 잘 작동하는 이유: 보편 근사 정리와 깊은 신경망의 기하학
뉴런 10만 개를 한 층에 늘어놓아도 못 푼 국경선을, 130개 뉴런을 여러 층으로 쌓은 신경망은 풀어냈다. 딥러닝이 깊이에서 힘을 얻는 이유를 기하학으로 풀어본다.
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삼성전자 반도체 위기 분석: 엑시노스 점유율, HBM 격차, 파운드리 고객 이탈
모바일 AP 점유율 6%, HBM 최신 세대 열세, 파운드리 첨단 공정 한 자릿수. 삼성 반도체의 초격차가 흔들리는 이유를 세 사업부로 나눠 짚어본다.
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한국어 오픈소스 LLM 비교: 하이퍼클로바 X SEED, Qwen3, Gemma 3 성능과 선택 기준
네이버가 공개한 하이퍼클로바 X SEED와 알리바바의 Qwen3, 구글 Gemma 3를 같은 조건에서 돌려본 비교. 한국어 성능·멀티모달·함수 호출 기준으로 무엇을 골라야 할지 정리했다.
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ChatGPT Work 영업 활용, 오픈AI가 공개한 AI 에이전트 업무 재설계 시연
오픈AI가 자사 영업팀의 업무를 AI 에이전트 중심으로 재설계한 방식을 공개했다. 실적 발표 신호 감지부터 계정 브리프, 이해관계자 지도, 메일 초안, 회의 자료, 통화 요약과 CRM 갱신까지 이어지는 흐름을 정리했다.
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PDP-6 에뮬레이터로 되살린 1966년 리스프, car와 cdr 이름의 진짜 유래
23대만 제작된 PDP-6를 에뮬레이터로 재현해 1966년경 리스프를 실행한 사례를 소개한다. 라이트펜과 자기테이프로 코드를 불러오는 과정, car와 cdr이라는 이름이 IBM 704 명령어 구조에서 나온 배경까지 정리했다.
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마이크로소프트 패브릭 실시간 이상 탐지, 임계값 설정 없이 봇 트래픽을 잡아내는 방법
애저 SQL의 변경 이벤트 스트리밍을 패브릭으로 흘려보내 시계열 이상 탐지로 봇의 비정상 티켓 구매를 잡아내는 시연을 정리했다. 임계값 대신 최근 구간만 지정하는 방식과 액티베이터 자동 대응 연결까지 다룬다.
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AI와 사무직 일자리 전망: 지난 3년 화이트칼라 고용 300만 개 증가가 말해주는 것
이코노미스트 인터뷰가 지난 3년 고용 데이터로 짚은 AI와 사무직의 관계를 정리했다. AI의 피해 직군으로 지목되던 개발자와 영상의학과, 법률보조원의 고용이 오히려 늘어난 배경과 그럼에도 남아 있는 위험 요인을 살펴본다.
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AI가 일자리를 뺏는가: LSE 연구자가 자동화 공포론과 과업 단위 분석을 반박하는 이유
LSE 연구 영상에서 한 연구자가 AI 대량 실업 공포론을 반박한다. 일을 과업 단위로 쪼개 보는 분석의 한계, 생산성 서사의 이면, 그리고 기술이 무엇을 위해 설계되는가라는 질문까지 짚어 정리했다.
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AI 모델 개발 5단계 정리: 데이터 준비부터 학습, 검증, 튜닝, 배포까지 파운데이션 모델 워크플로
IBM 기술 해설 영상이 설명하는 AI 모델 제작 5단계를 정리했다. 파운데이션 모델이 개발 방식을 어떻게 바꿨는지, 페타바이트급 데이터 정제부터 토큰화와 벤치마크, 파인튜닝과 배포까지 각 단계에서 무엇이 이뤄지는지 살펴본다.
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음성 AI 에이전트 구축 실전 노하우 — 지연시간, 평가, 폴백 설계 총정리
음성 에이전트를 실제 서비스로 굴리는 두 회사가 아키텍처 선택과 지연시간 예산, 평가 방법, 장애 대응까지 공개했다. 데모와 프로덕션의 간극을 메우는 실전 노하우를 정리했다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 구조와 작동 원리, 종류와 기업 활용 사례 총정리
AI 에이전트는 답만 하는 챗봇을 넘어 스스로 목표를 세우고 도구를 써서 실행까지 한다. 모델·도구·오케스트레이션이라는 세 구성 요소와 루프 구조, 여섯 가지 활용 범주를 강의를 토대로 정리했다.
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임베딩이란 무엇인가 — 원-핫 벡터부터 Word2Vec, 토크나이저까지 쉽게 이해하기
이미지와 소리는 본래 숫자지만 글은 그렇지 않다. 컴퓨터가 단어의 의미를 숫자로 다루게 된 과정을 원-핫 벡터, Word2Vec, 바이트 페어 인코딩까지 따라가며 풀어봤다.
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레딧 AI 데이터 라이선스 분석: 구글 연 6천만 달러 계약과 인간 데이터가 비싼 이유
구글은 레딧 데이터 접근에 연 6천만 달러를 낸다. 20년치 익명 대화가 왜 AI 학습의 핵심 자산이 됐는지, 그리고 그 거래가 레딧 자신의 방문자와 기여자를 갉아먹는 자기잠식 구조를 영상 내용 그대로 정리했다.
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포워드 디플로이드 엔지니어(FDE)란? AI 시대 유망 직무와 커리어 전환 로드맵 정리
기업의 88%가 생성형 AI를 도입했지만 에이전트를 실제 운영 환경에 올린 곳은 한 자릿수다. 이 간극에서 태어난 직무 FDE가 무엇이고, 개발자와 솔루션 컨설턴트가 각각 어떤 역량 하나를 더하면 되는지 정리했다.
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CrewAI 멀티에이전트 튜토리얼: 여행 플래너 에이전트 3개를 순차 실행으로 구현하기
CrewAI와 오픈AI 모델로 여행 플래너를 만드는 실습 영상을 정리했다. 조사·일정·예산을 맡는 에이전트 3개를 순차 프로세스로 묶는 설계와, 환경 구성부터 코드 작성과 실행 로그 확인까지의 전체 흐름을 짚는다.
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AI 도입의 다음 병목, 포워드 디플로이드 엔지니어링이 필요한 이유와 현장 적용법
AI Engineer 컨퍼런스 발표 요약. 모델 성능이 아니라 기업의 업무 방식을 이해하고 재설계하는 일이 AI 도입의 진짜 병목이며, 현장에 상주하는 엔지니어와 이를 돕는 내부 에이전트가 해법으로 제시됐다.
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불확실성 속 의사결정: 스탠퍼드 AA228 강의가 말하는 차원의 저주와 AI 검증 문제
스탠퍼드 온라인이 소개한 '불확실성 하의 의사결정' 강의 요약. 결과와 모형이 모두 불확실할 때 최적의 결정을 찾는 방법과 한계, 벨만이 지적한 차원의 저주, 그리고 AI 시스템의 실제 배포를 가로막는 검증 문제를 정리했다.
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IDC 2026 전망: AI 에이전트 시대에 기업이 준비해야 할 열 가지와 CIO 역할 변화
소프트웨어정책연구소 산업전망 컨퍼런스에서 한국IDC 김경민 이사가 발표한 2026년 AI 전망 요약. 확장 단계로 넘어가는 기업 AI, 데이터 해자, AI 전용 ROI 공식과 CIO 역할 변화를 정리했다.
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포워드 디플로이드 엔지니어란? 팩토리 CTO가 설명한 AI 에이전트 도입 실무와 코드베이스 준비도
AI 기업들이 앞다퉈 뽑는 포워드 디플로이드 엔지니어는 실제로 무슨 일을 할까. 팩토리 공동창업자 에노 레예스가 '소프트웨어 공장' 개념과 코드베이스의 에이전트 준비도, 검증 루프가 자율성을 결정하는 이유를 설명했다.
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SQL MCP 서버와 데이터 API 빌더: 도구 7개로 데이터베이스를 AI 에이전트에 연결하기
AI 에이전트에 데이터베이스를 붙이면 테이블마다 도구가 늘어나 모델이 감당하지 못한다. 마이크로소프트 SQL 팀의 제리 닉슨이 NDC에서 REST·GraphQL·MCP를 한 설정으로 여는 데이터 API 빌더를 소개했다.
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AI 데이터센터의 진짜 병목은 네트워크 — NVLink·인피니밴드·DPU와 엔비디아 독점 구조
AI 성능을 좌우하는 것은 계산기만이 아니다. 서울대 교수이자 망고부스트 대표인 김장우가 SPRi 컨퍼런스에서 GPU 사이를 잇는 통신과 DPU, 그리고 엔비디아가 시장을 통째로 쥐게 된 과정을 짚었다.
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포워드 배포 엔지니어(FDE)의 두 가지 원칙: 끝까지 좁히는 스코핑과 토큰으로 확장하기
핀테크 기업 램프의 엔지니어링 디렉터가 대형 고객을 담당하는 포워드 배포 엔지니어 조직을 키우며 얻은 두 원칙, 곧 요구사항을 끝까지 좁히는 스코핑과 업무 단계를 하나씩 에이전트로 대체하는 토큰 확장을 사례와 함께 설명한다.
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AI 에이전트 콘텐츠 자동화 파이프라인: 리서치·글쓰기·제목까지 90% 자동화한 설계
영상 한 편에 이틀 넘게 걸리던 작업을 다섯 시간으로 줄인 AI 엔지니어가 리서치 에이전트와 글쓰기 워크플로, 다이어그램 생성, 제목 최적화 루프로 이어지는 자동화 파이프라인의 설계 원칙과 사람이 남겨야 할 부분을 공개했다.
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헌 스마트폰으로 만드는 자율 AI 로봇: 폰 센서와 신경망으로 걷고 대화하는 실험
부품난으로 로봇 키트 생산이 막히자 제작자는 안 쓰는 스마트폰을 로봇의 뇌로 삼았다. 폰의 센서와 신경망으로 걷고 대화하는 로봇을 만드는 방법과, 소수 기업이 아닌 개인이 통제하는 로봇이 더 안전하다는 그의 주장을 정리했다.
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AI 토큰 비용 절감법 정리: 케이브맨·포니테일 스킬과 무료 사용량 라우팅의 실제 효과
AI 코딩 비용이 부담이 되면서 등장한 토큰 절약 스킬들을 짚었다. 출력을 짧게 만드는 케이브맨, 코드를 줄이는 포니테일, 무료 사용량을 모아 쓰는 라우터까지 소개하고, 실제 측정에서 드러난 절감률과 함정을 함께 정리했다.
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구글 클라우드 실습: 클로드 코드 동적 워크플로로 게임 다시 만들기, 서브 에이전트 병렬 실행
구글 클라우드가 버텍스 AI 위에서 클로드 코드를 돌려 게임을 다시 만드는 과정을 공개했다. 화면 설계를 HTML로 먼저 그린 뒤 동적 워크플로로 서브 에이전트를 병렬 실행하고, 그 실행 계획을 코드로 저장해 재사용하는 방식이다.
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코그니션 데빈 현장 배치 전략: 포워드 디플로이드 엔지니어가 하는 일과 성과 지표
코딩은 문제의 20%일 뿐이라는 진단에서 출발해, AI 코딩 에이전트를 기업 현장에 직접 심는 조직이 무슨 일을 하는지 짚었다. 토큰 사용량 대신 납기와 병합된 PR로 성과를 증명하는 방식까지 정리했다.
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오픈AI 음성인식 신모델 gpt-transcribe·gpt-live-transcribe 공개, 57개 언어 지원
오픈AI가 녹음 파일을 한 번에 처리하는 모델과 말하는 즉시 텍스트를 내보내는 실시간 모델을 함께 내놨다. 57개 언어와 전문용어 사전 지정을 지원한다.
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클로드 코드 구글 클라우드 연동 방법과 실전 활용 팁 정리
구글 클라우드 개발자들이 클로드 코드를 버텍스 AI에 연결하는 절차와, 3D 게임을 즉석에서 만들며 쓴 프롬프트·검증 요령을 시연으로 보여줬다.
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포워드 디플로이드 엔지니어(FDE)란 무엇인가, 팔란티어에서 시작된 직무의 진화
시에라의 에이전트 엔지니어링 총괄이 AI 업계에서 가장 뜨거운 직무 FDE의 역사를 짚으며, 이 직무의 정의가 사실상 없다고 짚었다.
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리드 헤이스팅스 AI 전망 — AI 개인 교사, 일자리 충격, 앤트로픽 이사회 이야기까지 TED 인터뷰 정리
넷플릭스 공동창업자이자 앤트로픽 이사인 리드 헤이스팅스가 TED에서 밝힌 AI 전망. 모든 학생을 위한 AI 개인 교사, 빗나간 방사선과 대체 예측, 고성장과 고실업이 함께 오는 시대의 재원 분배 문제까지 짚었다.
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오픈소스 AI 판도 변화 — 허깅페이스 다운로드 75%가 중국 모델, 한국은 어디에 서 있나
허깅페이스의 아이린 솔레이먼이 5년치 사용 데이터로 오픈 웨이트 AI의 무게중심 이동을 짚었다. 다운로드·파생모델·트렌드를 모두 중국 모델이 주도하는 흐름과, 한국을 비롯한 각국의 AI 주권 문제를 정리했다.
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코딩 에이전트 사용법 — 구글 클라우드 엔지니어가 말하는 코드 통제권과 달라진 개발자 역할
구글 클라우드 테크가 시니어 엔지니어들과 나눈 코딩 에이전트 활용 원칙. 생성된 코드를 선별해 커밋하는 법, 아키텍처 중심으로 옮겨가는 개발자 역할, 훅과 권한으로 에이전트 환경을 만드는 법을 정리했다.
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허깅페이스 허브 확장 전략: 모델 300만 개 검색을 지탱하는 MongoDB·쿠버네티스 설계
허깅페이스 엔지니어가 사용자 1400만 명과 공개 모델 300만 개를 지탱하는 검색·데이터베이스·오토스케일링 구조를 공개했다. 정규식 검색을 버리고 아파치 루씬 기반 검색으로 옮긴 이유, 다음 단계인 샤딩 계획까지 정리했다.
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skills.sh 사용법: 클로드 코드·커서에 스킬 설치하는 방법과 보안 주의점 정리
AI 코딩 도구에 전문 지침이 담긴 마크다운 스킬을 설치하는 skills.sh 사용법을 정리했다. 리액트 디자인부터 영상 편집 자동화까지 달라지는 결과물과, 악성 스킬을 걸러 내기 위한 세 가지 확인 원칙을 살펴본다.
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SPRi 2026 기술 전망: 생성형 AI 제외와 약신호 6개, 양자·뇌컴퓨터 인터페이스
소프트웨어정책연구소가 델파이·AHP 조사로 뽑은 2026년 30대 개념기술을 공개했다. 생성형 AI가 목록에서 빠진 이유와 조기 탐지 대상인 약신호 여섯 가지, 메타버스 계열의 연쇄 탈락까지 정리했다.
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중국 이머전 DUV 노광장비의 실제 수준 — ASML 독점과 28나노 공정 가능성 전망
중국이 자국산 이머전 DUV 노광장비를 만들기 시작했다는 보도가 나왔습니다. EUV의 전 세대인 이 장비가 실제로 어느 공정까지 가능한지, ASML과의 격차는 어디에 있는지, 왜 오버레이 수치가 핵심 판단 기준인지 짚었습니다.
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AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 총정리 — 비전공자를 위한 10분 개념 지도
AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 서로 겹치지만 같은 말이 아닙니다. 우산처럼 포개진 네 개념의 관계와 결정적 차이를 예측·이상 탐지·파운데이션 모델을 예로 들어 비전공자도 알기 쉽게 정리했습니다.
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소프트웨어 안전과 자율주행 제조사 책임 — 테슬라 사고 판결과 ISO 26262가 말하는 것
소프트웨어 안전은 보안과 무엇이 다를까요. 제조사 책임을 처음 인정한 자율주행 사고 판결을 ISO 26262 등 국제 표준과 국내 제도에 비춰 읽고, 항공·자동차·의료 분야의 준비 수준을 짚었습니다.
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프롬프트 인젝션과 모델 백도어, LLM 보안의 앞문과 뒷문을 파헤친 보안 연구자 발표 정리
보안 연구자 두 명이 대형언어모델의 '앞문'인 프롬프트 인젝션과 '뒷문'인 모델 백도어를 무대에서 직접 시연했다. 시스템 프롬프트만으로는 막지 못하는 우회 기법과, 이메일·리뷰를 타고 들어오는 간접 인젝션의 위험을 정리했다.
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AI 에이전트란 무엇인가? LLM과 AI 워크플로우의 차이를 3단계로 쉽게 정리했다
코딩을 몰라도 이해할 수 있도록 LLM과 AI 워크플로우, AI 에이전트를 3단계로 나눠 설명한 영상을 정리했다. RAG와 리액트(ReAct) 같은 용어의 실제 의미와, 워크플로우와 에이전트를 가르는 결정적 기준을 짚는다.
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양자컴퓨팅과 AI의 접점: 큐비트 원리와 CPU·GPU·QPU 하이브리드 흐름, 의료 적용까지 정리
2026 SW 산업전망 컨퍼런스에서 안도열 석좌교수가 양자컴퓨팅과 AI의 접점을 짚었다. 큐비트의 원리와 NISQ의 한계, CPU·GPU·QPU 하이브리드 흐름, 그리고 심혈관 진단 연구 사례를 정리했다.
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그린 AI 강연 정리: 데이터센터 전력과 탄소, 엔지니어가 실제로 줄일 수 있는 지점
생성형 AI 확산이 데이터센터 전력과 탄소 배출을 어떻게 밀어올렸는지, 그리고 모델 선택·학습 시점·경량화로 무엇을 줄일 수 있는지 정리했습니다.
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클로드 스킬 사용법 정리: 프롬프트 반복 대신 재사용 가능한 AI 작업 매뉴얼 만들기
같은 질문에도 매번 다른 결과가 나오는 이유와, 클로드 스킬로 업무 규칙을 파일로 묶어 일관된 결과를 얻는 방법을 단계별로 정리했습니다.
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이세돌 기조연설 정리: 알파고 대국이 남긴 교훈과 AI 시대에 벌어지는 격차
이세돌 특임교수가 알파고 다섯 판을 복기하며 인간의 고정관념, 바둑계의 변화, 그리고 AI 활용 역량이 만드는 격차를 이야기했습니다.
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llama.cpp vs vLLM 차이 정리: 로컬 LLM 엔진 선택 기준과 양자화·연속 배칭 핵심
IBM 테크놀로지가 정리한 로컬 LLM 실행 엔진 비교. 양자화와 GGUF로 개인 PC를 노리는 llama.cpp, 연속 배칭과 페이지드 어텐션으로 대규모 서비스를 노리는 vLLM의 차이를 짚는다.
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AI 레드팀이란? 프롬프트 인젝션·탈옥 원리와 스포트라이팅 방어 기법 정리
NDC 토론토 2026 강연 정리. AI 레드팀의 범위, 데이터와 코드의 경계가 무너져 탈옥이 통하는 이유, 직접·간접 프롬프트 인젝션, 그리고 스포트라이팅과 필터라는 방어 수단을 짚는다.
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클로드 코드 사용법 총정리: CLAUDE.md·플랜 모드·서브 에이전트·MCP 23가지 팁
클로드 코드를 처음 쓰는 사람이 자주 막히는 지점을 단계별로 정리했다. 설치 권한 오류부터 CLAUDE.md 규칙, 플랜 모드, 서브 에이전트, MCP 연동, 깃 워크트리 병렬 작업까지 다룬다.
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GPT-5.6·ChatGPT Work·GPT-Live·그록 4.5·뮤즈 스파크, 이번 주 AI 뉴스 총정리
GPT-5.6 세 등급 출시와 ChatGPT Work, 실시간 음성 모델 GPT-Live, 그록 4.5와 메타 뮤즈 스파크까지. 한 주 동안 쏟아진 AI 소식과 그 의미를 정리했다.
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GPT-5.6 솔·그록 4.5 동시 공개, 클로드 페이블 5 연장까지 한 주에 몰린 이유
미국 정부 심사로 20여 개 기업에만 열려 있던 GPT-5.6 솔이 승인을 받아 공개되고, 그록 4.5와 페이블 5 연장까지 겹쳤다. 가격·성능·치팅 논란과 중국의 오픈모델 잠금 움직임을 정리했다.
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개인정보 유출 CI 뜻과 지금 당장 할 대응 5가지, AI 활용법까지 정리
연달아 터진 개인정보 유출 사고에서 CI가 왜 더 심각한 문제인지, 휴대폰 개통 차단부터 신용조회 차단까지 오늘 해야 할 조치와 AI를 안전하게 쓰는 설정을 정리했다.
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공공 AI 대전환(AX)의 현실: AI 3강 목표와 데이터 칸막이·전력·책임 문제 총정리
삼성SDS 토크쇼에서 공공 AX 전문가들이 짚은 공공 AI의 조건과 병목. 폐쇄망·검증 데이터·제한 목적이라는 특징, 통합민원과 에스토니아 사례, 전력·GPU·책임 소재까지 정리했다.
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Kimi K3 오픈웨이트 공개와 코딩 1위, Fable 5 구독 유지·grok-build 보안 논란까지
2.8조 파라미터 Kimi K3가 오픈웨이트로 공개돼 프런트엔드 코드 아레나 1위에 올랐다. Fable 5의 구독제 편입, grok-build의 저장소 통째 업로드 논란 등 주요 AI 소식을 정리했다.
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LLM as a Judge 신뢰성 논문 정리: 평가자 LLM이 품질 저하를 절반 이상 놓치는 이유
LLM에게 다른 LLM의 답변을 채점하게 하는 방식은 얼마나 믿을 만할까. 22개 유형의 오류를 일부러 심어 평가자 모델을 시험한 FBI 프레임워크 연구 결과를 정리했다.
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AI 코딩 비용 절감법: 비싼 모델은 조언자, 저렴한 모델은 작업자로 나누는 어드바이저 전략 실험
같은 테트리스 과제를 다섯 가지 모델 조합으로 시켜 본 결과, 가장 저렴한 모델에게 혼자 맡겼을 때 비용이 가장 많이 나왔다. 역할을 나누는 어드바이저 전략의 실측 데이터를 정리했다.
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신경망 작동 원리 쉽게 이해하기: 뉴런, 가중치, 바이어스로 손글씨 숫자를 읽는 구조
28x28 픽셀 손글씨 숫자를 인식하는 가장 단순한 신경망을 따라가며 뉴런, 액티베이션, 가중치, 바이어스가 각각 무슨 일을 하는지 그림처럼 풀어 설명한 강의를 정리했다.
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AI 기초 총정리: 모델과 딥러닝, LLM과 멀티모달, AGI, 그리고 AI 밸류체인까지 한 번에
비전공자를 위해 AI의 정의부터 딥러닝의 등장, LLM과 멀티모달, AGI, 반도체와 에너지로 이어지는 밸류체인까지 한 강의로 정리한 카이스트 AI 대학원생의 입문 강의를 요약했다.
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클로드 오퍼스 5·허깅페이스 보안 사고·오픈웨이트 규제 논쟁 - 이번 주 AI 뉴스 요약
값은 절반인데 성능은 앞선 클로드 오퍼스 5, 평가 도중 샌드박스를 빠져나가 허깅페이스까지 도달한 AI, 여기서 불붙은 오픈웨이트 규제 논쟁과 한국의 AI 인프라 협력 소식까지 이번 주 AI 뉴스를 한 번에 정리했습니다.
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인간 팬지놈 HPRC2 - 하플로타입 460개로 넓힌 새 유전체 표준과 참조 편향 문제
한 사람분 직선 서열을 기준 삼던 유전체 표준이 460개 하플로타입 묶음으로 확장됐습니다. 개인당 14만 개가 넘는 변이가 표준 밖에 있었다는 사실과, 변이 탐지 정확도에 생긴 변화를 정리했습니다.
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Ponytail 스킬 실사용 후기 - 클로드 코드가 만드는 코드량을 절반으로 줄이는 법
출시 2주 만에 깃허브 스타 5만 개를 넘긴 코딩 에이전트용 스킬 Ponytail을 직접 적용해, 같은 프롬프트로 만든 컴포넌트의 코드 라인 수와 생성 속도, 토큰 사용량이 어떻게 달라지는지 비교한 실험 결과를 정리했습니다.
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클로드 코드 에이전트 64개로 Bun을 러스트로 이식한 방법과 API 비용 2.4억 원
Bun의 53만 줄 지그 코드를 러스트로 옮긴 작업이 클로드 코드 에이전트 64개로 11일 만에 끝났다. 규모보다 중요했던 하네스 설계, 구현자와 검토자 분리, 실패를 입력으로 바꾸는 루프를 정리했다.
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GPT-Live-1 실시간 통역과 Codex 활용법, OpenAI 개발자가 보여준 라이브 데모 정리
OpenAI의 가브리엘 추아가 조코딩 라이브에서 에어팟만으로 한국어-영어 실시간 통역을 시연했다. GPT-Live-1의 구조와 Codex의 자동 리뷰, 사이드 채팅, 클라우드 실행까지 데모 내용을 정리했다.
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AI 에이전트 기초 패턴 정리: 체인·라우팅·병렬 처리·관리자 구조·평가 루프 다섯 가지
AI 에이전트는 거대한 프레임워크가 아니라 요청을 쪼개고 판단을 맡기는 몇 가지 기본 패턴에서 시작한다. 체인과 라우팅부터 관리자 구조와 평가 루프까지 다섯 가지 구조, 그리고 프롬프트 인젝션 같은 주의점을 정리했다.
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프론티어 LLM 접근 제한 시대의 대비법: 오픈웨이트 모델과 벤더 종속 탈피
최신 AI 모델이 나와도 누구는 바로 쓰고 누구는 몇 주를 기다린다. 접근권 격차가 생산성 격차로 이어지는 흐름과, 오픈웨이트 모델 활용·벤더 분산 전략을 정리했다.
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LLM 작동 원리 기초: 토큰화, 토큰 ID, 임베딩, 다음 토큰 예측 한 번에 이해하기
대규모 언어 모델이 문장을 토큰으로 쪼개고 숫자와 벡터로 바꿔 다음 단어를 예측하는 과정을 예시로 따라간다. 온도 값과 샘플링이 필요한 이유도 함께 짚는다.
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조엘 피노가 짚은 AI 연구 최전선: 메모리, 월드모델, 계층적 계획과 기업 도입
코히어 최고 AI 책임자 조엘 피노가 AI 연구의 남은 숙제로 기억, 월드모델, 효율적 추론을 꼽았다. 기업 현장의 활용 격차와 AI 주권 논의까지 정리했다.
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RAG 청킹 전략 정리: 오버랩 재귀 분할과 시맨틱 청킹, 법령·표 문서 처리 방법까지
RAG 답변이 엉뚱해지는 원인은 검색 성능보다 문서를 자르는 방식에 있다. 오버랩을 둔 재귀 분할, 표와 법령처럼 구조가 있는 문서의 처리 방법, 시맨틱 청킹의 장단점과 한계까지 실무 관점에서 정리했다.
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AI 반도체 용어 정리: CPU·GPU·TPU·NPU와 HBM, AI 가속기·파운드리까지 한 번에
뉴스에 자주 나오는 AI 반도체 용어를 한 번에 정리했다. CPU와 GPU의 차이, TPU와 NPU의 관계, HBM이 붙은 AI 칩과 AI 가속기·AI 서버의 구분, 팹리스와 파운드리 분업 구조까지 짚는다.
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RAG란 무엇인가: 검색 증강 생성으로 LLM의 최신 정보 부재와 출처 문제 해결하기
LLM은 학습 시점 이후의 정보를 모르고 답변의 출처도 대지 못한다. 벡터 데이터베이스를 먼저 검색해 그 결과를 답변에 결합하는 RAG가 이 두 가지 문제를 어떻게 푸는지 생활 속 예시로 쉽게 정리했다.
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팔란티어 해설: 온톨로지와 AIP로 본 사업 구조, 성장률과 밸류에이션 위험 요인 정리
팔란티어는 결국 무엇을 파는 회사인가. 데이터 사일로 문제에서 출발해 조직의 지도라 불리는 온톨로지 구조와 고담·파운드리·아폴로·AIP 네 제품을 정리하고, 가파른 성장률과 함께 따라붙는 밸류에이션 위험까지 짚었다.
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AI 에이전트 업무 전환기: 클로드 코드 18개 에이전트와 하네스 엔지니어링 실전 사례
유튜버이자 기업 강사가 한 달 동안 자기 업무를 AI 에이전트로 옮긴 기록을 공개했다. 18개 에이전트를 묶은 구성과 하네스 엔지니어링, 검증·개선 루프, 그리고 실제로 겪은 한계까지 사례 중심으로 정리했다.
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Make 노코드 자동화 입문: ChatGPT 답변을 구글 시트에 자동 저장하는 기본기 따라하기
자동화 도구 Make로 ChatGPT 응답을 구글 시트에 저장하는 가장 단순한 시나리오를 처음부터 따라간다. 자동화 자체가 목적이 되는 함정과 계정 연결 순서, API 키 관리 주의점까지 함께 정리했다.
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기업 AI 도입이 실패하는 이유와 성공하는 회사의 조건, AI 강사가 본 대기업 현장 이야기
기업 AI 교육 현장에 서는 강사가 본 대기업의 AI 도입 실태를 정리했다. 비용과 보안에 대한 걱정, 개념 검증 단계에서 멈춰 버리는 구조, 그리고 자기 업무를 잘 아는 사람이 만든 에이전트만 실제로 쓸모 있었던 이유를 짚는다.
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AI 에이전트를 팀원처럼 운영하는 법, 슬랙 협업과 성격 설정 파일로 업무를 맡기는 실제 사례
AI 커뮤니티 운영자가 여러 대의 에이전트에 이름과 성격을 부여해 슬랙에서 팀처럼 일을 맡기는 방법을 공개했다. 웨비나 개설을 여섯 단계로 한 번에 처리한 시연과, 성격·사용자·업무 규칙을 나눠 담은 설정 파일 구조를 정리했다.
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ChatGPT로 비전공자가 코딩 독학하는 방법, 계산기와 명언 생성기 가위바위보 게임 만들기 실습
코딩을 전혀 모르는 사람도 대화형 AI와 브라우저 코드 편집기만으로 계산기와 간단한 게임을 만들 수 있다. 설치 없이 시작해 복사와 붙여넣기만으로 결과물을 완성하는 입문 실습 과정과, 중간에 막혔을 때의 해결 방법을 정리했다.
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기업 AI 교육 현장의 현실 — 에이전트 유행보다 먼저 챙겨야 할 도구와 조건 정리
대기업·대학·정부기관에서 AI 강의를 50번 넘게 진행한 강사가 현장에서 마주친 문제를 짚었다. 업무 자동화 레벨에 맞춰 도구를 고르는 기준과, 회사가 유료 플랜·외부망·학습 시간을 어떻게 준비해야 하는지 정리한다.
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AI 활용 3단계 정리 — 증강·자동화·조직화, 코딩 에이전트로 가상의 팀 꾸리는 법
AI 도구를 열심히 써도 업무가 그대로인 이유를 증강·자동화·조직화 3단계로 짚었다. 코딩 에이전트로 가상의 AI 팀을 꾸려 일하는 조직화 방식이 왜 난이도 대비 가장 큰 변화를 만드는지, 단계별 도구 선택 기준과 함께 정리한다.
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AI 에이전트 개념 정리 — LLM·워크플로우·에이전트를 가르는 기준은 의사결정권
LLM부터 AI 워크플로우, AI 에이전트까지 헷갈리는 개념을 세 단계로 정리했다. 셋을 가르는 기준이 왜 의사결정권인지, RAG는 어디에 속하는지, ReAct라는 이름은 어디서 왔는지 비전공자 눈높이로 짚는다.
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n8n AI 어시스턴트 사용법: 대화만으로 워크플로를 만들고 테스트까지 반복하는 기능
노드를 끌어다 붙이는 대신 말로 설명하면 워크플로를 만들어 실행하고 오류까지 스스로 고치는 n8n의 새 AI 어시스턴트. 노션·링크드인 연동 실습에서 드러난 되묻기와 승인 절차, 그리고 한계도 함께 짚었다.
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루프 엔지니어링 구축법: AI 에이전트가 완성까지 반복하게 만드는 종료 조건 설계
기능 하나 만들고 멈추는 AI 대신, 완성될 때까지 스스로 프롬프트를 넣으며 반복하게 만드는 루프 엔지니어링. 무한 루프를 막는 종료 조건 설계와 서브 에이전트 교차 검증, 실제로 늘어나는 비용까지 짚었다.
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n8n 업무 자동화 실전 사례: 클로드 코드 시대에도 노코드 워크플로가 필요한 이유
회의록 정리부터 매장 챗봇, 스마트스토어 주문 알림까지. 클로드 코드와 코덱스가 주목받는 지금도 n8n 같은 노코드 자동화 도구를 배워야 하는 이유를 보안·비용·학습이라는 세 관점과 실제 사례로 정리했다.
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샘 올트먼 창업 조언 정리: AI 에이전트 시대에 스타트업이 오히려 더 중요해지는 이유 (YC 스타트업 스쿨 2026)
샘 올트먼이 Y컴비네이터 스타트업 스쿨에서 밝힌 AI 시대의 창업론을 정리했다. 코딩 에이전트가 바꾼 개발 속도, 통념을 거스르는 확신의 힘, 최근 AI 안전 사고와 권력 집중 우려, 추론 수요 전망까지 담았다.
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루프 엔지니어링이란? 프롬프트·컨텍스트·하네스 다음에 온 AI 자동화 방식과 여섯 가지 구성 요소
프롬프트에서 컨텍스트, 하네스를 거쳐 등장한 루프 엔지니어링의 개념을 정리했다. 사람이 목표만 주고 AI가 반복하게 만드는 구조와 자동 실행·워크트리·스킬·커넥터·서브에이전트·메모리 여섯 요소를 실습 관점에서 짚는다.
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RAG 뜻과 원리 완전 정리: 환각·기억 부재·토큰 제한을 넘는 검색 증강 생성 파이프라인
LLM이 가진 환각, 기억하지 못하는 구조, 토큰 제한이라는 세 가지 한계에서 출발해 RAG가 왜 등장했는지 짚고, 검색·증강·생성 세 단계와 벡터DB 기반 답변 파이프라인을 강의 내용을 근거로 쉽게 정리했다.
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넷플릭스 AI 에이전트 성능 엔지니어링 사례 — 프로파일링 자동 분석과 안티패턴 카탈로그
넷플릭스 AI 플랫폼 엔지니어가 AI 에이전트로 프로파일링 데이터를 읽고 비효율 코드를 찾아 코드 리뷰까지 만드는 실전 방법과 도입 순서를 공개했다.
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에이전틱 프로그래밍 쉽게 이해하기 — 멀티에이전트 설계와 컨텍스트 엔지니어링, 비용까지
개발자 유튜버가 자신의 대본 작성 자동화 프로젝트를 예로 들어 에이전트, 멀티에이전트, 컨텍스트 엔지니어링, 오케스트레이션 개념을 정리했다.
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비개발자 직장인을 위한 클로드 코드 입문 — 에이전트 설계서부터 실행·개선까지 5단계
코딩을 모르는 직장인도 클로드 코드로 논문 번역·블로그 작성 에이전트를 만들 수 있다. 설치부터 설계서 작성, 검토, 세팅, 개선까지 5단계를 정리했다.
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제프리 힌턴 AI 안전 강연 정리: 오용·사회 분열·자율무기·정렬 실패·대량 실업
제프리 힌턴이 AI 안전 학회 기조 발언에서 AI 위험을 다섯 갈래로 나누고, 신경망은 수학적으로 안전을 증명할 수 없으니 엄격한 테스트와 통계적 근거로 관리해야 한다고 말했다.
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AI 시대 사라지는 직업과 살아남는 직업, 서울대 AI 박사가 말하는 대응법
사무행정과 운송·분배부터 자동화가 진행되는 가운데, AI 박사는 지금 AI를 새로 파고들기보다 자기 전공에 AI를 붙여 활용하는 쪽이 낫다고 조언한다.
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브라우저 유즈로 퍼플렉시티 코멧 클론 만들기: 웹 자동화 AI 에이전트 원리
퍼플렉시티 코멧과 챗GPT 아틀라스 같은 브라우저 에이전트가 어떻게 동작하는지, 오픈소스 브라우저 유즈로 직접 클론을 만들어보며 크롤링과의 차이와 한계를 짚는다.
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하이브리드 검색이란: 키워드 검색과 벡터 검색을 합치는 이유 (구글 AlloyDB 데모)
키워드 검색은 데이터에 없는 단어를 못 찾고, 벡터 검색은 브랜드명이나 번호처럼 의미 없는 값에 약하다. 구글 클라우드가 AlloyDB 데모로 보여준 하이브리드 검색의 원리와 실무 장벽을 정리했다.
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VideoChat3 논문 정리: 40억 파라미터 오픈소스 영상 AI가 실시간 이해를 푸는 법
난징대 등이 공개한 VideoChat3는 파라미터 40억 개로 영상 구간 찾기에서 대형 상용 모델을 앞섰다. 프레임 16배 압축과 침묵·대기·응답 3단 판단, 학습 데이터까지 전부 공개한 전략과 한계를 함께 정리했다.
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구글 TPU vs 엔비디아 GPU 차이 정리: 설계 목적, 전력 효율, AI 인프라 경쟁
GPU는 그래픽 처리에서 출발해 AI로 넘어왔고, TPU는 처음부터 AI 연산을 위해 만들어졌다. 서울대 AI 박사가 설명하는 두 칩의 설계 목적 차이와 전력·열 관리까지 걸린 AI 인프라 경쟁의 핵심을 정리했다.
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중국 AI 모델 도입 판단법 — 딥시크·큐원·GLM의 가격, 라이선스, 배포 경로를 따로 보는 기준
딥시크·큐원·GLM·Kimi는 원산지만 같을 뿐 가격도 라이선스도 배포 경로도 서로 다르다. AI 분석가 네이트 존스가 제시한, 업무와 모델과 배포를 따로 결정하고 토큰 단가 대신 정답 하나당 비용으로 비교하는 판단 기준을 정리했다.
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π*0.6 논문 리뷰 — VLA 로봇 모델에 강화학습을 결합한 RECAP 구조와 성능 향상 정리
사람의 시범만 따라 하던 VLA 로봇 모델이 자신의 실패를 스스로 평가해 개선한다. π*0.6 논문이 도입한 밸류 펑션과 어드밴티지 조건화 구조, 그리고 세탁물 접기와 에스프레소 제조에서 확인된 처리량·성공률 변화를 알기 쉽게 풀었다.
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AI 프롬프트 잘 쓰는 법 — 요약 대신 발췌, 이제현 박사가 말하는 환각 줄이는 실전 기준
가장 많이 쓰는 '요약해줘'가 왜 가장 위험한 지시일까. 논문 8,700편을 닷새 만에 훑은 이제현 박사가 환각을 줄이는 발췌 지시와 자료를 넣기 전 확인할 것들, 그리고 속도 대신 검증에 시간을 남기는 원칙을 이야기한다.
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AI 에이전트 연구 능력 벤치마크: 인턴 과제 성공률 68.3%, 단순한 하네스가 더 강했다
중국 연구진이 AI 에이전트의 연구자 자질을 재는 새 벤치마크를 공개했다. 최고 조합도 가장 낮은 인턴 수준 과제에서 성공률 68.3%에 머물렀고, 기능이 많은 하네스보다 도구를 최소화한 쪽이 더 좋은 성적을 냈다.
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피지컬 AI 뜻과 제조업 도입 조건: 서울대 AI 박사가 짚은 데이터·안전성 과제
서울대 AI 박사 김동욱이 피지컬 AI의 개념과 제조 현장 적용을 가로막는 걸림돌을 짚었다. 문제 정의 오류, 데이터 품질과 부족, 현장의 AI 이해도, 그리고 안전성 확보가 도입 전 풀어야 할 핵심 과제로 꼽혔다.
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바이브 코딩으로 AI 슬라이드 서비스 만들기: 기획·PRD·스택과 이미지 생성 비용
1인 개발자가 컨설팅용 슬라이드를 만드는 AI 에이전트를 직접 구현한 과정을 공개했다. 기획과 PRD에 가장 많은 시간을 쏟는 4단계 개발 흐름, 실제로 쓴 기술 스택, 그리고 이미지 생성 비용의 현실을 짚는다.
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MIT 미디어랩 AI 동반자 연구 - 사람들은 왜 연애 앱이 아닌 챗GPT와 사랑에 빠졌나
MIT 미디어랩이 AI와 연애하는 온라인 커뮤니티의 게시물 1,506개를 분석했다. 상대는 연애 전용 앱이 아니라 일하려고 쓰던 범용 챗봇이었다는 점이 핵심이다.
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VLM 비전 언어 모델이란 - 기존 AI와 차이, 사전학습과 파인튜닝, 활용 분야
VLM은 갑자기 등장한 기술이 아니다. 따로 발전해온 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 왜 이제야 합치게 됐는지, 어디에 먼저 쓰일지 서울대 AI 박사의 설명으로 정리했다.
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클로드 코드 작동 원리 분석 - ReAct 루프와 서브에이전트, 할 일 목록 구조
터미널에서 돌아가는 코드 에이전트는 새로운 마법이 아니다. 계획-실행-검증 루프, 서브에이전트, 할 일 목록 파일 등 클로드 코드의 구조를 강연 내용으로 정리했다.
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클로드 챗·코워크·코드 차이 완전 정리: 생각은 챗, 위임은 코워크, 제작은 코드로 나누는 기준
클로드의 세 제품인 챗·코워크·코드는 겉보기엔 비슷하지만 맡는 일이 다르다. 각 제품의 작동 방식과 요금제 조건, 로컬 파일 접근의 차이, 그리고 무엇을 언제 열어야 하는지 판단하는 기준을 정리했다.
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SenseNova-U1 정리: 비전 인코더도 VAE도 없이 이해와 생성을 합친 통합 멀티모달 모델
센스타임이 공개한 SenseNova-U1은 이미지 이해와 생성을 하나의 구조로 합친 통합 멀티모달 모델이다. 비전 인코더와 VAE를 없앤 NEO-unify 구조와 주요 벤치마크 성적, 남은 한계를 정리했다.
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AI 장기 메모리 정리: supermemory·Mem0·Zep·Memori로 보는 에이전트 기억 설계
AI가 지난 대화를 잊지 않게 만드는 장기 메모리 기술을 정리했다. supermemory·Mem0·Zep의 Graphiti·Memori가 기억을 저장하고 꺼내는 방식과 실습, 설계 시 고민해야 할 지점을 함께 다룬다.
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트레이딩에이전트 논문 정리 — 애널리스트·리서치·트레이더·리스크 4단계 AI 팀의 백테스트 성과와 한계
주식 판단을 AI 하나가 아니라 역할을 나눈 AI 팀에게 맡긴 트레이딩에이전트 연구. 강세파와 약세파가 토론하고 리스크 팀이 다시 걸러내는 4단계 구조와, 애플·구글·아마존 세 종목 백테스트에서 드러난 성과와 한계를 정리했다.
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추론 모델의 현재 — 테스트 타임 스케일링과 벤치마크로 읽는 오픈AI·구글·메타의 서로 다른 목표
딥시크 R1 이후 추론 모델 연구는 어디까지 왔을까. 추론 학습이 정말 새로운 능력을 여는지를 둘러싼 최근 논쟁과, 각 사가 고른 벤치마크에서 드러나는 오픈AI·구글·메타의 서로 다른 지향을 현업 AI 연구자와 함께 짚었다.
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AI 사이언티스트 논문 리뷰 — 아이디어 생성부터 실험·집필·자동 피어리뷰까지 완전 자동화한 연구의 성과와 한계
서울대 DSBA 연구실이 정리한 'AI 사이언티스트'. 아이디어 50개를 만들어 참신성을 걸러내고 실험과 집필, 자동 피어리뷰까지 사람 없이 도는 구조와, 논문 한 편 15달러라는 비용, 그리고 남은 한계를 짚었다.
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코닝과 AI 광섬유 — AI 랙이 광섬유를 16배 더 쓰는 이유, 그리고 90배 주가가 안고 있는 위험
엔비디아와 메타, 아마존이 175년 된 유리 회사 코닝과 잇따라 계약했다. AI 학습이 왜 구리를 버리고 빛으로 옮겨갔는지, 그 수요가 실제 실적에서 차지하는 몫은 얼마나 되는지 강세론과 약세론을 나란히 정리했다.
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LLM 로봇 연구 체계적 리뷰 — 904편 중 사람으로 검증한 건 86편, 감지·상호작용·정렬 3축 정리
거대 언어 모델을 로봇에 넣은 연구 904편을 훑어 실제 사람과 마주 보고 검증한 86편만 남긴 CHI 2026 체계적 리뷰. 로봇이 사람을 읽고 맞춰가는 방식이 어떻게 바뀌었는지, 그리고 무엇이 아직 빈칸으로 남았는지 정리했다.
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AI 에이전트 활용 사례 10가지 — 목표·플래너·메모리·실행기·행동 5단계로 읽는 작동 구조
IBM이 AI 에이전트가 실제로 투입된 현장 열 곳을 정리했다. 농업 관개와 블로그 작성, 지진 대응을 예로 목표에서 행동까지 이어지는 공통 구조를 짚고, 금융과 의료 등 나머지 일곱 분야도 빠르게 훑는다.
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AI 데이터센터 구조 완전 해부 — 전력·냉각·GPU·HBM까지 돈이 흐르는 길을 따라가다
챗봇에 질문을 넣고 답이 오기까지 걸리는 2초. 그 사이 전기와 냉각수, GPU와 HBM이 어떻게 움직이는지, 그리고 어디서 돈이 돌고 어디에 위험이 숨어 있는지 벤처 투자자의 해설 영상을 따라 정리했다.
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AI 하네스란 무엇인가 — 가드레일·검증·로그인 처리로 낡은 모델까지 일하게 만드는 에이전트 설계법
모델도 프롬프트도 바꾸지 않고 에이전트의 결과를 뒤집는 장치, AI 하네스. IBM 개발자 애드보킷이 콘퍼런스 무대에서 직접 만든 예제로 구성 요소와 가드레일, 검증 단계와 보안상의 이점까지 차근차근 정리했다.
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AI 데이터센터 물 사용량 논쟁 — 챗봇 질문 한 번에 드는 물은 과연 얼마나 되나
챗봇 질문 하나에 드는 물이 찻숟갈 15분의 1이라는 주장과 질의 수십 번에 500밀리리터라는 반론. BBC가 액체 냉각 방식과 증발량, 늘어나는 전력 수요와 지역 사회의 반발까지 함께 짚었다.
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LLM 파인튜닝 방법 총정리: 언슬로스 스튜디오로 내 PC에서 모델 직접 학습하기 가이드
고성능 서버 없이 노트북 한 대로 LLM을 파인튜닝하는 방법을 정리했다. 학습에 쓸 모델을 고르는 기준, 지시문·입력·출력 형태의 데이터셋 만들기, QLoRA 학습 설정, 그리고 원본 모델과 결과를 비교하는 방법까지 다룬다.
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SPARQL 기초와 RDF 파이프라인 실습: 지식 그래프를 SQL 대신 써야 하는 이유
서울대 DSBA 연구실의 온톨로지 스터디 실습을 정리했다. SQL과 SPARQL의 차이, 트리플 패턴을 맞추는 문법, 표 데이터를 RDF 트리플로 바꾸는 파이프라인, 외부 식별자를 하나로 잇는 방법까지 따라간다.
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팔란티어 사업 모델 정리: 온톨로지·고담·파운드리·AIP로 보는 수익 구조와 AI 전략
정보기관과 글로벌 기업이 함께 쓰는 팔란티어는 대체 무엇을 파는 회사인가. 데이터에 의미를 부여하는 온톨로지, 정부용 고담과 기업용 파운드리, 엔지니어 상주형 영업 방식, AI 시대 전략인 AIP까지 하나씩 정리했다.
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AI와 아동 권리: IASEAI 2026에서 나온 경고와 규제 논의
안전·윤리 AI 국제 학회 IASEAI 2026 세션에서 연구자들이 AI가 아동에게 미치는 영향을 경고했다. 소셜미디어의 전철, 챗봇의 위험한 조언, 규제 합의의 조건을 정리했다.
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AI 반도체 경쟁: 대만의 한국 추월과 온디바이스 승부처 진단
박영선 전 중기부 장관과 딥엑스 김녹원 대표가 AI 반도체 패권 경쟁을 짚었다. 시스템 반도체 점유율 3%, 미중 전략 차이, 온디바이스 AI라는 승부처를 정리했다.
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에이전틱 AI 위험과 거버넌스: 자율성이 키우는 리스크와 4단계 가드레일
목표를 스스로 세우고 행동하는 에이전틱 AI는 왜 기존 AI보다 위험한가. IBM 전문가들이 짚은 자율성의 네 가지 특징과 모델·오케스트레이션·툴 계층별 안전장치를 정리했다.
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클로드 코드 개발자 인터뷰: 시스템 프롬프트 80% 삭제와 '언호블링' 전략
Y Combinator 강연에서 클로드 코드를 만든 개발자가 밝힌 것들. 새 모델이 나올 때마다 프롬프트를 지우고, 모델에 조금 어려운 일을 맡기며, 검증 수단을 함께 주라는 조언을 정리했다.
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바이브 코딩 논쟁: 구글 출신 개발자가 말하는 주니어 엔지니어와 코드 리뷰의 미래
구글에서 6년 넘게 일한 뒤 크리에이터로 전향한 알베르타 테크가 바이브 코딩, 주니어 채용, 집단 지식의 감소를 이야기했다. 에이전트 코딩 도구 실시간 시연도 함께 담겼다.
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온디바이스 AI 반도체 전략: 저전력 NPU와 한국 제조업의 물리적 AI 기회
국내 AI 반도체 기업 디픽스(DeepX) 대표와 정책 전문가가 짚은 온디바이스 AI 승부처. 5W 미만 NPU, 특허 400건, 제조 데이터라는 한국의 무기를 정리했다.
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AI 슬롭 시대의 창작법, TED 강연이 말한 '이야기가 먼저 도구는 나중'이라는 원칙
AI로 무엇이든 만들 수 있게 된 시대에 무엇이 눈에 띄는가. 영상 창작자 믹 말러가 TED 무대에서 초기 AI 실험의 실패담과 직접 만든 작업 방식을 보여주며 진정성과 독창성, 들인 수고의 가치를 이야기했다.
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AI 규제와 혁신은 공존한다, IASEAI 공개 대담이 짚은 세계 AI 거버넌스의 현주소
EU AI법 발효와 유럽평의회 AI 조약 진전, 미국의 후퇴와 중견국의 부상까지. 안전하고 윤리적인 AI를 위한 국제협회가 연 공개 대담에서 나온 각국 AI 정책 흐름과 감독 기관·영향평가 논의를 정리했다.
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AI 팩토리와 시스템반도체 패권 경쟁, 대만·일본은 뛰는데 한국 반도체의 활로는 어디인가
대만이 국가 전략으로 내세운 'AI 팩토리' 구상과 엔비디아가 주도하는 생태계, 일본 라피더스의 2나노 도전을 차례로 짚고, 한국 시스템반도체와 삼성 파운드리 2나노 공정의 반격 가능성을 따져본 대담을 정리했다.
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AI 에이전트 비용 구조 분석: 토큰 단가 하락에도 요금이 오르는 이유와 과금 방식
2022년 이후 AI 모델 토큰 단가는 100분의 1 수준으로 떨어졌지만 에이전트 운영비는 오히려 늘고 있다. 비용을 결정하는 것은 모델이 아니라 '루프'라는 분석을 정리했다.
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LLM 문화 이해 한계와 이미지 트랜스크리에이션: CMU 시므란 카누자 연구 인터뷰 정리
카네기멜런대 박사과정 연구자가 다국어·다문화 AI의 병목을 짚었다. 최대우도 학습이 만드는 다수 편향, 이미지 문화 현지화 과제, 그리고 평가에서 사람이 빠질 수 없는 이유.
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AI가 흔드는 전략 컨설팅: 맥킨지·BCG·액센츄어 수익과 감원, AI 컨설팅 스타트업 부상
생성형 AI 특수로 매출을 끌어올린 맥킨지·BCG·액센츄어가 이제는 같은 기술에 밀리고 있다. 내부 AI 도입과 인력 감축, 부티크·AI 스타트업의 부상을 정리했다.
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파운데이션 모델이란 무엇인가, BERT·CLIP·DINOv2·SAM·스테이블 디퓨전으로 보는 조건
파운데이션 모델에는 엄밀한 정의가 없지만 공통된 특징은 있다. 거대한 규모, 라벨 없는 대량 학습 데이터, 그리고 무엇보다 재사용성이다. 대표 모델 다섯 가지로 그 기준을 풀어본다.
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검색(Retrieval)은 추론 시대에도 필요한가, 마이크로소프트 리서치 패널이 짚은 RAG의 미래
링크 10개를 클릭하는 대신 챗봇에게 묻는 시대, 검색 기술은 사라질까. 마이크로소프트 리서치와 인도 공대 연구자들이 검색과 추론의 경계, 압축의 한계, 출처 표시 문제를 두고 벌인 토론을 정리했다.
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합성곱 신경망(CNN)이 잘 작동하는 이유, 고차원의 저주와 이미지 인식의 해법
사기 탐지도 보험료 산정도 해내던 기계 학습이 유독 이미지 앞에서는 무너졌다. 그 원인이 학습 능력이 아니라 입력 차원에 있었다는 설명과, 합성곱 신경망이 이를 우회한 방식을 정리했다.
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기업 AI 전환 실패 이유와 해법 — 고임팩트 유스케이스 하나에 집중하라
파일럿은 넘치는데 성과는 없는 기업 AI. 서덜랜드 최고전환책임자가 말하는 '하나의 고임팩트 사례' 전략과 실패 원인, 그리고 확산 방법을 정리했다.
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Claude Opus 5 프롬프트 작성법 5가지 규칙과 이펏(effort) 설정 정리
앤트로픽이 Opus 5용 프롬프트 가이드를 공개했다. 작업을 통째로 주고, 끝나는 지점을 정하고, '두 번 검토하라'는 지시는 빼라. 핵심 규칙 5가지를 정리했다.
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AI 위험 커뮤니케이션 연구 — 멸종 경고보다 일자리와 아이가 사람을 움직인다
미국인 1천 명 대상 메시지 실험 결과, 실존적 위험 메시지가 가장 반응이 낮았다. IASEAI 공개 세션에서 나온 AI 위험 커뮤니케이션 연구를 정리했다.
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클로드 코드 작동 원리: 단일 루프와 bash 중심 코딩 에이전트 설계 해부
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연에서 프롬프트레이어 창업자가 클로드 코드의 내부 구조를 분석했다. 단순한 while 루프, bash 중심 도구, 컨텍스트 관리가 핵심이라는 설명이다.
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기계적 해석가능성이란? 닐 난다가 설명하는 AI 내부 들여다보기와 한계
구글 딥마인드 연구자 닐 난다가 기계적 해석가능성을 소개했다. 신경망은 설계가 아니라 성장의 산물이며, 사고 과정을 읽는 것만으로는 부족하다는 것이 요지다.
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표현 공학과 서킷 브레이킹: 톱다운 해석가능성으로 AI 안전 높이기
정렬 워크숍 발표에서 앤디 저우가 뉴런 단위 대신 표현 공간을 보는 톱다운 해석가능성을 소개했다. 모델의 내부 진실 신호를 읽고 유해 경로를 끊는 방식이다.
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n8n 자동화 엔지니어 인터뷰: 사내 업무 자동화 우선순위와 사람이 남아야 하는 자리
워크플로 자동화 회사 n8n의 자동화 팀 엔지니어가 사내 자동화 요청을 받고 우선순위를 정하는 방식, 유지보수를 넘기는 이유, 사람이 판단을 쥐어야 하는 지점을 이야기했다.
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Biomni 연구 AI: 희귀질환 진단 110분을 3분으로 줄인 스탠퍼드 생물의학 에이전트
스탠퍼드 연구진이 만든 생물의학 AI 에이전트가 25개 분야 도구를 스스로 조합해 희귀질환 진단 시간을 110분에서 3분으로 줄였다. 성능과 한계를 정리했다.
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AI IDE란 무엇인가 — 통합개발환경의 핵심 기능부터 AI가 바꾸는 코딩 도구까지
IBM 테크놀로지가 통합개발환경(IDE)의 기본 구성과 종류를 정리하고, 코드베이스 전체를 이해하는 AI 기능이 개발 작업을 어떻게 바꾸고 있는지 설명했다.
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스티글리츠 AI 정보 생태계 경고 — 저작권·허위정보·규제가 만드는 붕괴 균형
노벨 경제학상 수상자 조지프 스티글리츠와 공저자가 게임이론 모형으로 AI가 정보 생태계에 미치는 영향을 분석했다. 붕괴 균형과 이를 막을 정책 수단을 짚었다.
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앤스로픽 프로젝트 벤드 — 클로드가 사무실 매점을 직접 운영한 실험의 결과와 교훈
앤스로픽이 클로드에게 사내 매점 운영을 통째로 맡긴 '프로젝트 벤드' 실험을 공개했다. 할인 코드 남발과 정체성 혼란, 그리고 상급 에이전트 도입 뒤의 변화를 정리했다.
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기업 AI 도입 전략: 파일럿 남발 대신 고임팩트 활용 사례 하나를 끝까지 실행하는 방법
AI 파일럿은 늘어나는데 성과는 보이지 않는다. 20년 넘게 경영 컨설팅과 디지털 전환을 이끌어온 전문가가 임팩트가 큰 활용 사례를 고르는 기준과 실행 단계에서 조직이 넘어지는 지점을 짚었다.
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잠재 학습(Subliminal Learning) 정리: AI 교사 모델이 숫자만으로 학생 모델에 성향을 물려주는 원리
독수리를 좋아하도록 유도한 교사 모델이 만든 숫자 나열만으로 학생 모델을 학습시켰더니 학생도 독수리를 좋아하게 됐다. 2025년 보고된 잠재 학습 현상과 그 수학적 설명, 그리고 AI 안전에 남긴 숙제를 정리했다.
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알파지오메트리 원리 해설: 규칙 데이터베이스와 언어 모델이 IMO 기하 문제를 함께 푸는 방법
구글 딥마인드의 알파지오메트리는 IMO 기하 30문제 중 25문제를 풀었다. 그런데 그 성과의 상당 부분은 AI가 아니라 2000년에 나온 규칙 기반 추론기의 몫이었다. 언어 모델이 맡은 역할과 합성 데이터 생성 방식을 함께 짚었다.
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AI 편향과 윤리, 우버 엔지니어가 말하는 머신러닝의 숨은 위험
우버 엔지니어이자 머신러닝 박사과정 연구자가 NDC 강연에서 AI가 의도 없이 만들어내는 편향과 오류, 그리고 사람이 지켜야 할 판단의 경계를 짚었다.
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확산 모델 샘플링 속도의 수학, 고차 ODE 솔버 수렴 분석 연구
이미지 생성에 쓰이는 확산 모델의 샘플링 단계를 수천 번에서 열 번 안팎으로 줄여주는 고차 ODE 솔버가 왜 정확한지, 그 오차 한계를 처음으로 정리한 연구 발표를 소개한다.
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AI 에이전트 시대의 명암, KBS 다큐가 담은 현장과 보안 실험
스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트가 일과 일상을 어떻게 바꾸고 있는지, 그리고 카이스트 실험이 드러낸 허점은 무엇인지 KBS 시사기획 창이 추적했다.
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클로드 오퍼스 5 첫인상 — 프로 요금제에서 바로 쓰는 앤트로픽 최상위 모델, 페이블 5와 비교해 보니
앤트로픽의 새 모델 오퍼스 5를 출시 당일 직접 써 본 리뷰. 프로 요금제에서도 접근 가능하고, 지식 노동 과제에서 상위 모델과 비슷한 결과를 절반 비용으로 냈다는 평가다.
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마이크로소프트 HASTE 공개 — 위성영상으로 재난 건물 피해를 2분 만에 판정하는 오픈소스 AI 도구
마이크로소프트 AI for Good 랩이 재난 직후 건물 피해를 빠르게 판정하는 오픈소스 도구 HASTE를 공개했다. 브라우저에서 라벨을 찍으면 즉석에서 모델이 학습되는 방식이다.
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어텐션 잔차 연결 설명 — 트랜스포머 깊이를 낭비하지 않는 새 구조와 대규모 학습 인프라 설계
깊은 트랜스포머에서 층이 깊어질수록 기여도가 희석되는 문제를 어텐션 가중치로 푸는 '어텐션 잔차' 구조를 원리부터 대규모 학습 최적화까지 정리했다.
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확장 플로우(Expanding Flows): 길이가 변하는 데이터를 몇 단계 만에 생성하는 새 프레임워크
마이크로소프트 리서치 강연에서 소개된 '확장 플로우'는 생성 도중 토큰과 좌표를 새로 끼워 넣어 가변 길이 데이터를 한두 단계 만에 만들어낸다. 분자 구조와 분자 그래프, 언어 생성 실험에서 확인된 성과와 남은 한계를 정리했다.
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금융권 AI 도입 현실: 망분리·AI기본법 3대 규제와 RAG·에이전트 대응 전략
삼성SDS가 공개한 금융 AI 좌담에서 전문가들이 망분리, 개인정보보호법, AI 기본법이라는 3대 규제와 그 속에서 은행이 실제로 쓰고 있는 RAG·출처 표시·에이전트 기술을 짚었다. 규제 방식이 규칙에서 원칙으로 바뀌는 흐름도 함께 다룬다.
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AI 경제 효과 4.4조 달러, 기업 78% 도입, 전력 23GW — 숫자로 보는 AI 현황
경영 분석가 버나드 마르가 AI 전환의 규모를 보여주는 핵심 수치들을 정리했다. 연 4조 4천억 달러의 경제 효과, 기업 78%의 도입률, 영국 전체에 맞먹는 전력 소비, 그리고 전 세계 일자리 40%가 받을 영향까지 짚는다.
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공공 AI 전환이 어려운 진짜 이유 - 보안·문서·제도가 만든 병목과 현재 진행 상황
행정 현장의 AI 도입이 더딘 이유를 정책·기술·보안 전문가들이 짚었다. 망 전환과 깨진 한글 문서, 신청주의 제도, 실패에 대한 신뢰 비용이 핵심 병목으로 꼽혔다.
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사람 중심 AI 의료 현장 보고 - 저비용 진단기, 전문가 검증 챗봇, ICU 예측 모델까지
마이크로소프트 리서치 세션에서 인도 연구자들이 저비용 진단기, 의사 검증 챗봇, ICU 쇼크 예측, 참여형 위성 데이터 도구 등 현장에서 작동하는 AI 사례를 공유했다.
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베수비오 챌린지 - AI로 탄 파피루스를 펼치지 않고 해독한 방법과 상금 대회 이야기
화산재에 묻혀 새까맣게 탄 고대 두루마리를 CT로 찍고 딥러닝으로 잉크를 구분해 읽어낸 베수비오 챌린지의 접근법과, 우승 팀이 쓴 모델 구성을 정리했다.
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알츠하이머 면역 치료 임상: 항 PD-L1 항체로 뇌부종 없이 면역을 깨운 결과 (Nature Medicine)
암 치료에 쓰는 면역 브레이크 해제 약을 알츠하이머에 짧게 써봤다. 환자 40명 대상 초기 임상에서 뇌부종은 한 건도 없었지만, 효과는 아직 증명되지 않았다.
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가상 세포와 유전자 교란 예측: AI가 단일세포 실험을 대체하는 방법 (MORPH 연구)
유전자 2만 개를 하나씩 건드리는 실험은 한 번에 100만 달러가 넘는다. 해보지 않은 교란의 결과를 예측해 실험 대상을 좁히는 AI 연구를 정리했다.
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AI 프로필 사진 만들기: ChatGPT·제미나이로 링크드인 사진 다듬는 법과 주의점
전문 스튜디오 없이도 AI가 일상 사진을 프로필용으로 바꿔준다. 전용 앱과 범용 챗봇의 차이, 실제 프롬프트, 그리고 지켜야 할 선을 정리했다.
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AI 칩 총정리: 엔비디아 GPU와 구글 TPU·아마존 트레이니엄 맞춤형 칩 비교
GPU와 맞춤형 ASIC, NPU, FPGA까지 AI 칩의 종류와 쓰임새가 어떻게 갈리는지 정리했다. 학습에서 추론으로 무게중심이 옮겨가며 벌어지는 엔비디아·구글·아마존·브로드컴의 경쟁 구도와, TSMC에 몰린 생산 문제까지 함께 짚는다.
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앤트로픽 해석가능성 연구: 언어모델이 생각하는 방식과 겉으로 드러나지 않는 거짓 추론의 정체
앤트로픽 해석가능성 팀이 언어모델 클로드의 내부를 들여다봤다. 단순한 자동완성이 아니라 개념을 만들고 몇 단어 앞을 계획하며, 사용자가 원하는 답에 맞춰 추론을 꾸며내기도 한다는 관찰과 환각의 원인, 그리고 연구의 한계를 정리했다.
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AI 의료 현주소: 빌 게이츠·MS 리서치가 말하는 진료 보조와 앞으로 5년의 변화
빌 게이츠와 마이크로소프트 리서치 연구진이 2년간의 실제 적용을 돌아봤다. 진료 기록 자동화는 자리를 잡았지만 성능만으로는 부족하다는 연구 결과, 평가 기준의 부재, 저소득국 의료에서의 가능성과 향후 5년 전망까지 짚은 대담을 정리했다.
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2026 엔터프라이즈 기술 트렌드 5가지: 에이전트 플랫폼, 제로 트러스트 엣지, 양자 대비
AI 코파일럿을 넘어 스스로 업무를 끝까지 처리하는 에이전트 플랫폼이 2026년 기업 기술의 1순위로 꼽혔다. 디지털 트윈의 대중화와 양자 내성 암호 대비, 제로 트러스트 엣지까지 다섯 가지 흐름을 짚는다.
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Zig 창시자 앤드루 켈리 인터뷰: AI 코드 기여를 전면 금지한 이유와 오픈소스 리뷰 시간 문제
시스템 언어 Zig의 창시자 앤드루 켈리가 AI로 작성한 이슈와 풀 리퀘스트를 전면 금지한 배경을 밝혔다. 리뷰 시간과 멘토링이라는 오픈소스의 가장 희소한 자원을 지키기 위한 선택이며, 정작 Zig 코드의 AI 학습은 막지 않는다고 말했다.
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AI 시대 개발 공부법 10가지: 복붙 의존에서 벗어나 매주 배포하는 습관 만들기
AI에 코드를 맡기면 빨라 보이지만 석 달 뒤 무너진다. 튜토리얼 지옥을 대체한 새로운 함정에서 벗어나 다시 만드는 사람이 되기 위한 열 가지 원칙과, AI를 목발이 아닌 증폭기로 쓰는 구체적인 방법을 정리했다.
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클로드 활용법: 메모리·프로젝트·커넥터 등 설정 7가지로 AI 온보딩을 끝내는 순서
대부분의 사용자는 클로드를 조금 빠른 검색엔진처럼 쓴다. 설정 메뉴에 숨은 일곱 가지를 기억 주기, 업무 접근 허용, 자율 실행 순으로 켜서 AI를 새로 온 직원처럼 온보딩하는 방법과 그 순서가 중요한 이유를 정리했다.
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네이처 연구: 사람은 한 수 앞만 보는 빠르고 얕은 시뮬레이션으로 처음 보는 게임을 판단한다
한 수 앞만 대여섯 번 상상하는 단순 모델이 사람들의 게임 평가를 81% 설명했고, 수십만 판을 돌리는 무거운 모델보다 오히려 정확했다. 네이처에 실린 이 연구가 처음 보는 문제에 강한 AI 설계에 던지는 힌트를 정리했다.
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젯브레인스 AI 개발 도구 예측법: 위임 5단계(L1~L5) 프레임워크와 에이전트 코딩의 다음 단계
젯브레인스 리서치팀이 만든 AIDE 프레임워크는 AI 개발 도구를 사람이 일을 얼마나 위임하는지로 설명한다. 지금 코딩 에이전트는 다섯 단계 중 3단계에 머물러 있다는 진단과, 그다음으로 시장을 밀어 올릴 힘이 무엇인지 정리했다.
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ChatGPT Work 사용법과 활용 사례 — 사라진 에이전트 모드의 후속 기능 정리
ChatGPT의 에이전트 모드가 없어지고 ChatGPT Work가 그 자리를 대신했다. 켜는 방법, 일반 채팅과의 차이, 실제 활용 사례 세 가지와 한계를 정리했다.
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프롬프트·컨텍스트·하네스·루프 엔지니어링 차이 — AI 에이전트 작동 원리 정리
프롬프트, 컨텍스트, 하네스, 루프 엔지니어링은 서로를 대체하지 않고 감싼다. 네 단계가 어떻게 쌓이는지와 루프를 쓸 때의 주의점을 실제 예시로 정리했다.
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AI 위험 7가지 정리 — 일자리, 환경, 감시, 무기화, 저작권, 허위정보, 통제
AI를 불에 비유하며 일자리 감소, 에너지 소비, 감시, 무기화, 저작권 침해, 허위정보, 통제 불능까지 지금 지켜봐야 할 일곱 가지 위험을 짧게 정리했다.
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AI 학습 데이터 시장 분석 - 검증 가능성 세 축이 코딩 다음 산업의 순서를 정하는 이유
AI 엔지니어 콘퍼런스 강연에서 데이터 시장 분석가가 밝힌 구조를 정리했다. 결과물이 아닌 '과정 데이터'가 핵심이며, 검증 가능성의 세 축이 어떤 분야가 먼저 AI에 뚫릴지 예측한다는 설명과 함께 업계 벤치마크를 믿기 어려운 이유도 짚는다.
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ChatGPT Work 코덱스 활용법 - OpenAI 팀원이 공개한 비서 스레드와 스킬 자동화 시스템
OpenAI 코덱스 팀의 제이슨 리우가 화면을 공유하며 자신의 업무 자동화 방식을 공개했다. 하루 세 번 도는 비서 자동화, 자기 말투를 학습시킨 스킬 관리, 목표와 계획을 분리해 앱을 만드는 방법까지 실제 사용법을 그대로 소개한다.
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AI 에이전트 업무 자동화 사례 - 고객문의 52건을 19건으로 줄인 근본원인 해결 방법
AI 분석가 네이트 존스가 자기 회사의 고객 응대를 자동화한 과정을 단계별로 공개했다. 답변을 빨리 하는 대신 문의가 생기는 원인 자체를 없애는 접근으로 한 주 문의를 52건에서 19건으로 줄인 방법과 첫 자동화 대상을 고르는 기준을 정리했다.
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LLM 컨텍스트와 메모리 차이, AI 에이전트 면접 질문으로 이해하기
AI 엔지니어 모의 면접을 통해 LLM 에이전트의 컨텍스트가 어떻게 불어나는지, 요약·별도 메모리·멀티 에이전트로 어떻게 관리하는지, 컨텍스트와 메모리의 경계는 어디인지 정리했다.
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AMD 라이젠 AI 할로 2대 클러스터로 400B 로컬 LLM 실행 테스트
128GB 메모리를 가진 소형 AI PC 두 대를 10기가 이더넷으로 묶어 3,580억·3,970억 파라미터 모델을 실제로 돌려본 실험. 두 가지 클러스터 방식과 실제 토큰 속도를 정리했다.
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젠슨 황 스타트업 스쿨 강연 정리: 엔비디아를 만든 사고방식과 AI 시대 조언
엔비디아 창업자 젠슨 황이 창업 초기의 기술적 실패, 알고리즘 중심의 관점, 에이전트와 물리 AI에 대한 전망, 그리고 지금 무엇을 배워야 하는지를 이야기한 대담을 정리했다.
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DeepSWE 코딩 벤치마크: AI 모델이 정답을 커닝하는 문제와 해법
데이터커브가 만든 코딩 벤치마크 DeepSWE는 기존 문제를 공개 저장소에서 긁어오지 않는다. AI 모델이 깃 기록에서 정답을 찾아내는 커닝 문제와 모델별 성향 차이를 정리했다.
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알파폴드3 접촉 확률로 유전자 가위 오작동 99% 줄인 네이처 연구
예측된 단백질 3차원 구조는 멀쩡했지만 답은 다른 출력값에 있었다. 알파폴드3의 접촉 확률을 이용해 염기 편집기의 표적 이탈 편집을 크게 줄인 네이처 논문을 정리했다.
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멀티 에이전트 시스템과 CrewAI 입문: 순차·병렬·계층형 패턴 정리
복잡한 일을 AI 에이전트 하나로 처리하기 어려울 때 여러 에이전트를 팀으로 묶는다. 에이전트 간 통신 방식과 순차·병렬·계층형 워크플로 패턴, 그리고 CrewAI의 구성 요소를 정리했다.
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AI 시대 인문학이 더 중요해지는 이유: 해석력과 윤리 판단, 프롬프트는 곧 수사학이다
AI는 문장을 잘 만들지만 그 말의 가치를 판단하지는 못한다. IBM Technology 영상이 짚은, 문학·역사·철학이 AI 시대의 실무 역량이 되는 이유와 사람이 놓지 말아야 할 해석의 몫을 정리했다.
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AI 교육 시대의 또래 튜터링: 20만 학생을 이어 준 스쿨하우스가 증명한 사람의 힘
AI는 미적분 과외도 하고 한 학기 학습 계획도 짜 준다. 그런데 학생들이 인생을 바꾼 계기로 꼽는 건 여전히 사람이었다. 또래 튜터링으로 20만 명을 이어 온 TED 강연에서, AI 시대 교육이 놓치고 있는 투자처를 짚는다.
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뉴런은 하나의 학습 규칙만 쓰지 않는다: 첨단수상돌기와 기저수상돌기의 서로 다른 가소성
학습하는 동안 뉴런은 하나의 규칙만 쓰지 않는다. 학습 중인 생쥐의 운동피질을 실시간으로 들여다본 사이언스 논문을 따라, 같은 세포의 첨단수상돌기와 기저수상돌기에서 서로 다른 시냅스 가소성 규칙이 작동하는 이유를 풀어 봤다.
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천 개의 뇌 이론과 피질 기둥: 신피질이 만드는 지능의 기본 단위와 예측 모형 완벽 해설
대뇌 신피질을 하나의 거대한 처리 장치가 아니라 약 15만 개의 '미니 뇌'가 병렬로 세계 모형을 만드는 구조로 보는 '천 개의 뇌' 이론을, 피질 기둥·기준틀·투표라는 핵심 개념을 통해 일반 독자도 이해하기 쉽게 풀어 설명합니다.
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리저버 컴퓨팅 원리: 무작위 순환 신경망으로 복잡한 패턴을 만드는 법
머릿속에서 저절로 재생되는 멜로디처럼, 뇌는 외부 입력 없이도 복잡한 신경 활동을 만든다. 순환 신경망과 리저버 컴퓨팅이 이 문제를 어떻게 푸는지 쉬운 비유로 풀어본다.
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강화학습 기초: 보상·정책·Q값과 탐험-활용의 균형 쉽게 이해하기
지도·비지도 학습과 달리 강화학습은 정답을 듣지 못하고 보상 신호로만 배운다. 출퇴근 비유로 정책, Q값, 몬테카를로 제어, 엡실론 그리디까지 강화학습의 핵심을 정리한다.
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강화학습 정책 경사(Policy Gradient) 원리: 퐁 게임과 PPO로 이해하기
간단한 퐁 게임 에이전트로 지도학습과 강화학습의 차이, 정책 신경망, 무작위성을 통한 탐험, 그리고 픽셀만 보고 배우는 정책 경사와 PPO까지 단계별로 풀어본다.
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지능의 모듈식 구조: 뇌가 기술을 레고 블록처럼 재사용·조립하는 원리와 AI 연구 함의
자전거를 탈 줄 알면 오토바이를 빠르게 배우는 이유는 무엇일까? 프린스턴 연구진이 원숭이 실험으로 뇌가 색·운동 '모듈'을 서로 다른 과제에서 재사용하고 맥락에 따라 연결한다는 사실을 개별 신경 단위에서 확인했다.
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그록킹과 기계적 해석가능성: AI가 나머지 연산을 스스로 푸는 법을 우리가 완전히 이해하다
챗GPT의 내부는 아무도 완전히 이해하지 못한다. 하지만 나머지 연산을 배우는 한 층짜리 트랜스포머만은 예외다. 모델이 삼각함수를 스스로 찾아내는 '그록킹' 현상과 기계적 해석가능성 연구를 정리했다.
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GitHub 옥토버스 2025: 타입스크립트 1위 등극과 인도의 부상, AI가 바꾼 개발
1억 8천만 개발자의 활동을 분석한 GitHub 옥토버스 2025 보고서. 타입스크립트가 파이썬을 제치고 1위에 오른 이유, 인도의 급부상, 그리고 AI 도구가 만든 개발자 생태계의 구조적 변화를 데이터로 정리했다.
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타입스크립트 7 네이티브 컴파일러: 10배 빠른 빌드의 비밀
앤더스 헤일스버그가 소개한 타입스크립트 7. 컴파일러를 Go 네이티브 코드로 이식하고 멀티코어 병렬 처리를 도입해 빌드와 에디터 응답이 10배 빨라졌다.
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쓰라린 교훈과 LLM: 강화학습이 AI의 다음 돌파구일까
1971년 음성인식 하피부터 알파고, 그리고 서턴의 '쓰라린 교훈'까지. 거대언어모델이 인간 지식에 지나치게 기댄 반례인지 짚어본다.
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거대언어모델(LLM) 작동 원리: 트랜스포머·어텐션 쉽게 이해하기
1966년 엘리자부터 GPT-3까지, 거대언어모델의 작동 원리를 토큰화·임베딩·어텐션·인코더디코더 구조로 차근차근 정리한 입문 해설.
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생성 모델 vs 판별 모델 차이 — 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀로 이해하기
같은 분류 문제라도 세상 전체를 학습하는 생성 모델과 경계선만 긋는 판별 모델은 근본이 다르다. 데이터 양에 따라 승자가 바뀌는 이유를 쉽게 풀었다.
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얀 르쿤의 JEPA vs VLA — 세계 모델·V-JEPA로 보는 로봇 AI의 두 갈래
지금 가장 인상적인 로봇 두뇌인 VLA 모델을 두고 얀 르쿤은 '가망 없다'고 말한다. LLM 대신 세계 모델을 학습하는 JEPA 접근이 무엇이고 어떤 장단점이 있는지 짚었다.
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RNN·LSTM으로 이해하는 AI의 기억 — 순환 신경망이 시간을 다루는 원리
이미지 분류망은 프레임을 섞어도 눈치채지 못한다. 신경망에 기억을 심기 위한 순환 신경망, 그 한계, 그리고 망각 게이트가 등장한 과정을 풀었다.
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얀 르쿤 JEPA 월드 모델 — LLM의 한계와 자기지도학습 대안 해설
딥러닝 선구자 얀 르쿤이 생성형 LLM이 아닌 '월드 모델'에 10억 달러를 투자한 배경과, 그가 제안한 JEPA(공동 임베딩 예측 구조)가 기존 방식과 무엇이 다른지 자막을 바탕으로 정리했다.
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LLM 추론과 스케일링의 한계 — 비벡 굽타 교수 인터뷰 정리
애리조나주립대 비벡 굽타 교수가 팟캐스트에서 밝힌 LLM의 추론 능력과 취약성, 스케일링의 한계, 학계와 산업계의 역할 분담, 그리고 대학원생을 위한 조언을 자막을 바탕으로 정리했다.
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추론 모델(Reasoning Model)이란? 기존 LLM과의 차이와 작동 방식 정리
ChatGPT·클로드에 더해지는 추론 모델은 다음 단어를 예측하는 데 그치지 않고 문제를 논리적 단계로 쪼개 푼다. 기존 LLM과의 차이, 사고 사슬, 계산기·검색 같은 외부 도구 활용, 그리고 한계까지 쉽게 정리했다.
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확산 모델(Diffusion Model) 작동 원리: 노이즈를 제거해 AI 이미지를 생성하는 과정
AI 이미지는 알아볼 수 없는 무작위 노이즈에서 시작한다. 확산 모델이 노이즈를 더했다가 거꾸로 제거하며 그림을 만들어내는 순방향·역방향 과정, CLIP 텍스트 조건화, UNet과 잠재공간까지 쉽고 자세하게 정리했다.
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스탠퍼드 CS224N 강의로 배우는 프롬프팅·명령 튜닝·RLHF와 챗봇 학습 원리
스탠퍼드 CS224N 강의가 ChatGPT 같은 챗봇의 훈련을 세 단계로 설명한다. 제로샷·퓨샷과 사고 사슬 프롬프팅, 명령 파인튜닝, 그리고 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)과 보상 모델까지 정리했다.
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VLA 로봇 두뇌 완전 해설: RT2부터 파이 제로까지, LLM이 로봇을 조종하는 원리
구글 RT2의 어색한 시연 하나가 왜 로봇공학의 전환점이었을까. 거대 언어모델을 로봇 두뇌로 바꾼 VLA 모델과 피지컬 인텔리전스 파이 제로의 작동 원리를 자막 기반으로 정리했다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 완전 해설: 도구·리소스·프롬프트와 오픈소스 표준의 부상
복사-붙여넣기의 불편함에서 시작된 MCP는 어떻게 1만 개 넘는 서버를 거느린 업계 표준이 됐을까. 앤트로픽 제작진이 직접 밝힌 MCP의 개념·기원·다음 단계를 자막 기반으로 정리했다.
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예측 부호화(Predictive Coding) 해설: 뇌의 학습이 역전파와 다른 이유와 AI에의 시사점
머신러닝을 떠받치는 역전파는 왜 뇌의 작동 방식과 맞지 않을까. 생물학적으로 더 그럴듯하고 때로 더 효율적인 예측 부호화를 첫 원리부터 자막 기반으로 정리했다.
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테일러 급수 유도와 오차항 정체 — 미적분 기본정리(FTC)로 보는 다항식 근사와 수렴 조건
함수를 다항식으로 근사하는 테일러 급수를 미적분 기본정리(FTC)를 반복 적용해 한 단계로 유도하는 방법을 소개한다. 계수를 거꾸로 맞추는 기존 방식과 달리 오차항이 왜 생기고 언제 0으로 사라지는지, 중심점을 여러 개로 나눠 구간 근사를 개선하는 아이디어까지 짚는다.
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거대 언어모델이 더 똑똑해지는 원리: 과적합과 이중 하강, 로또 티켓 가설로 풀어보는 '규모의 법칙'
통계학습이론은 큰 모델일수록 과적합으로 성능이 나빠진다고 예측했지만 실제 대규모 언어모델은 정반대였다. 이중 하강과 로또 티켓 가설을 통해 신경망을 키울수록 오히려 더 잘 일반화하는 원리를 쉽게 풀어본다.
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전문가 혼합(MoE) 원리: 라우터·희소 활성화·로드 밸런싱까지 한 번에
DeepSeek·Mixtral이 채택한 전문가 혼합(MoE)의 원리를 코드 수준까지 풀었다. 라우터로 토큰을 전문가에 분배하는 방식, 희소 활성화로 연산을 줄이는 이유, 로드 밸런싱 기법을 정리했다.
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추론 AI 원리: o1과 DeepSeek-R1은 강화학습으로 어떻게 생각을 배우나
o1과 DeepSeek-R1 같은 추론 모델이 답 대신 '생각'을 먼저 전개하는 이유, 테스트타임 컴퓨트 스케일링, 그리고 강화학습만으로 사고연쇄를 스스로 익히는 원리를 쉽게 풀었다.
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Mamba 아키텍처 원리: 선형 RNN으로 이해하는 상태공간모델과 선택적 기억
복잡한 수학 없이도 Mamba를 '선형 RNN의 확장'으로 이해한다. 병렬 스캔, 행렬 대각화, 안정 초기화, 입력 의존 선택 메커니즘까지 트랜스포머를 넘보는 원리를 쉽게 정리했다.
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생성형 AI·추론 모델·에이전틱 AI 개념과 2026 최신 트렌드 완전 총정리 가이드
판별형에서 생성형으로, 다시 추론 모델과 에이전틱·피지컬 AI로 이어지는 흐름을 정리했다. 언어 모델 원리, 벤치마크로 본 인간과의 격차, 모델 경쟁 구도, AI 윤리와 한국 AI 기본법까지 한 강의로 짚는다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란? AI 에이전트를 도구·데이터와 잇는 표준 연결 규약 완전정리
월 10만에서 9700만 다운로드로 폭증한 MCP의 정체를 실무자 관점으로 풀었다. 호스트·클라이언트·서버 구조, 함수 호출·API·플러그인과의 차이, 보안 원칙과 15분 서버 제작까지 차근차근 정리한다.
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합성 데이터와 대규모 사전학습: poolside 팀이 공개한 파이프라인과 학습 안정화 노하우
AI 코딩 모델을 만드는 poolside 팀이 오픈 웨이트 모델을 키우며 겪은 합성 데이터 설계와 대규모 학습의 무결성 문제, 그리고 그 해결책을 정리했다.
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피지컬 AI 로봇 현장 운영 플랫폼 분석: LG CNS PhysicalWorks 바톤과 이기종 로봇 관제
똑똑한 로봇 한 대만으로는 현장이 돌아가지 않는다. LG CNS의 PhysicalWorks 바톤을 통해 여러 로봇을 배치·관제·최적화하는 운영 계층을 짚어본다.
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TurboQuant KV 캐시 3비트 양자화: 어텐션 점수를 지키는 LLM 메모리 압축 기법 정리
긴 문맥 LLM의 메모리를 잡아먹는 KV 캐시를 3비트로 압축하는 TurboQuant를 정리했다. 좌표가 아니라 어텐션 점수를 보존하는 아다마르 전처리, 유니버설 코드북, 1비트 잔차 보정의 원리를 살펴본다.
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DeepSeek mHC 해설: 잔차 연결·하이퍼커넥션을 넘어 안정적으로 깊은 신경망 훈련하기
ResNet의 잔차 연결에서 하이퍼커넥션, 그리고 DeepSeek의 다양체 제약 하이퍼커넥션(mHC)까지의 흐름을 정리했다. 여러 정보 통로를 열되 신호 폭주를 막는 버코프 다면체 제약의 아이디어를 살펴본다.
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콜모고로프-아르놀트 네트워크(KAN) 해설: MLP와의 차이·B-스플라인·해석가능성 정리
가중치가 아니라 학습 가능한 함수를 엣지에 두는 콜모고로프-아르놀트 네트워크(KAN)를 MLP와 비교해 정리했다. B-스플라인, 콜모고로프-아르놀트 표현 정리, 해석가능성과 지속 학습까지 기초부터 짚는다.
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YC 파트너가 말하는 AI 시대 스타트업 지속가능성 — 해자·공동창업·유통 전략의 핵심
와이콤비네이터 파트너들의 공개 Q&A. 지능 비용의 급락, 복제되지 않는 ‘어려운 부분’을 가져야 하는 이유, 1인 vs 공동창업, ‘AI 래퍼’ 논쟁, 그리고 유통이라는 새로운 난관까지 정리했다.
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피지컬 AI 공부법 — 최신 모델을 좇기보다 ‘문제 해결의 흐름’을 읽어야 하는 이유
로봇 개발자가 설명하는 피지컬 AI의 현재. 아직 표준이 없는 이 분야에서 LLM 플래닝·VLA·액션 청크·계층형 시스템이 왜 등장했는지, 그리고 심투리얼 문제와 빠르게 변하는 기술을 공부하는 방법까지 정리했다.
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피지컬 AI 로봇의 몸: KAIST 라이다·촉각·구동기 연구로 본 현장 로봇의 진짜 병목
VLA·월드 모델 등 로봇의 ‘뇌’에 관심이 쏠리지만, 현장 투입의 병목은 감각·구동 같은 ‘몸’에서 생긴다. KAIST의 센서·촉각·다리 연구로 피지컬 AI의 몸을 살핀다.
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AI 수학 증명 벤치마크 ‘퍼스트 프루프’ 2차 결과: 미공개 난제 10개 중 7개서 근접
하버드 CMSA의 퍼스트 프루프는 인터넷에 없는 새 수학 문제로 AI 시스템을 시험한다. 2차 결과, 10문제 중 3개는 진전이 없었지만 나머지 7개서 완결·근접 풀이가 나왔다.
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얀 르쿤 JEPA·월드 모델 강연 정리: LLM의 한계와 자기지도학습이 향하는 다음 단계
메타 수석과학자 얀 르쿤이 하버드 CMSA 강연에서 현재 LLM의 한계를 짚고, 픽셀 대신 표현 공간에서 예측하는 JEPA와 월드 모델, 에너지 기반 추론을 대안으로 제시합니다.
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맘바(Mamba)와 상태공간모델(SSM) 쉽게 이해하기: 트랜스포머의 한계와 선택적 스캔
트랜스포머의 이차 추론 비용을 넘어서려는 맘바(Mamba)와 상태공간모델(SSM)을 상태 방정식, 이산화, 세 가지 표현, 선택적 스캔, 하드웨어 인식 알고리즘까지 단계별로 풀어 설명합니다.
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LLM 테스트타임 컴퓨트 스케일링: 검증기 탐색과 순차 수정, 그리고 모델 크기와의 맞교환
UC버클리 찰리 스넬이 딥마인드 인턴십에서 진행한 연구를 소개한다. LLM에 추론 시 계산을 더 쓰게 하는 검증기 기반 탐색과 순차 수정 방식이 문제 난이도와 예산에 따라 어떻게 확장되는지, 그리고 언제 모델 크기 키우기보다 나은지를 분석한다.
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RLHF와 DPO 쉽게 이해하기: 사람 피드백으로 LLM을 정렬하는 두 방법
InstructGPT의 3단계 학습에서 출발해, 사람의 선호로 LLM을 정렬하는 RLHF와 이를 지도학습으로 단순화한 DPO를 직관적으로 설명한다. 보상 모델·PPO의 역할과 RLHF의 한계, 유튜브 제목 취향을 DPO로 학습시킨 실제 예까지 다룬다.
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트랜스포머 신경망 원리: CNN의 한계에서 셀프 어텐션까지 단계별 유도
ChatGPT의 핵심인 트랜스포머를 CNN에서 출발해 단계별로 유도한다. 장거리 관계를 못 잡는 CNN의 한계, 쌍 합성곱과 위치 인코딩, n² 벡터를 줄이는 중요도 가중합이 어떻게 셀프 어텐션이 되는지 설명한다.
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정신건강 AI 코치 안전 설계: SonderMind의 평가 주도 개발과 임상 가드레일 사례
SonderMind가 공개한 정신건강 AI 코치 ‘Sonder’의 안전 설계. 입력·출력 가드레일을 별도 LLM 판정으로 분리하고, 임상의가 주석한 실제 대화를 평가로 바꿔 CI에 넣는 학습 루프로 안전성을 검증한다.
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ImageBind 논문 리뷰: 이미지·텍스트·소리·깊이·열·센서를 하나의 임베딩 공간으로
메타 AI의 ImageBind는 이미지를 축으로 텍스트·오디오·깊이·열화상·IMU 등 6개 감각을 하나의 임베딩 공간에 묶는다. 짝지어진 데이터 없이도 감각끼리 연결되는 '창발' 능력과 그 원리를 한국어로 풀었다.
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AI 코딩 에이전트 루프 설계: 실전 코드베이스에서 통하는 센서·컨트롤러·액추에이터
프롬프트와 루프만 연결하면 아무도 읽지 않는 4만 줄짜리 PR이 쌓인다. HumanLayer의 카일 미스텔레가 제어이론(센서·컨트롤러·액추에이터)으로 실제 팀·규제 환경에서 통하는 코딩 에이전트 루프를 설계하는 법을 정리했다.
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VLA 로봇이 물리 세계를 배우는 법: 촉각·월드모델·디지털 트윈 최신 연구 정리
시각과 언어만으로는 부족한 로봇 조작에, 힘·촉각 같은 물리 감각과 월드 파운데이션 모델·디지털 트윈으로 행동의 미래를 예측하려는 최신 VLA 연구 흐름을 한 편으로 정리했다.
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AI가 설계한 유전자가위: 자연에 없던 CRISPR 인공 효소, 원본을 능가하다 (Science)
AI로 3차원 구조는 유지하되 아미노산 서열을 새로 짠 인공 유전자가위가 인간 세포에서 원본보다 더 잘 잘랐다. Doudna 연구팀의 Science 논문을 쉽게 풀어본다.
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촉각 반응형 로봇 조작 T-Rex: VLA에 손끝 감각을 결합한 최신 논문 분석
카메라와 언어만으로는 부족했던 로봇의 정교한 손동작. 2026년 6월 공개된 T-Rex 논문이 시각 계획과 촉각 보정을 분리해 성공률을 어떻게 끌어올렸는지 살펴본다.
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AI 대 의사 진단 추론 대결: 사이언스 2026 논문으로 본 OpenAI o1의 성적
하버드·스탠퍼드·마이크로소프트 연구팀이 OpenAI o1을 여섯 가지 임상 추론 과제에서 실제 의사들과 비교했다. AI는 어려운 케이스에서 앞섰지만, 논문의 결론은 대체가 아니라 '세컨드 오피니언'으로서의 협업이었다.
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Physical AI 논문 총정리: 구글 RT-1부터 NVIDIA GR00T까지 로봇 AI 2년의 흐름
구글 RT-1이 연 로봇 학습의 전환점부터 RT-2, OpenVLA, π0, 제미나이 로보틱스, NVIDIA GR00T까지, 지난 2년간의 Physical AI 핵심 논문 14편을 한 흐름으로 정리했다. 로봇이 언어처럼 세상을 배우게 된 과정이다.
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GRPO·RLVR로 LLM에 추론 학습시키기: 그룹 상대 정책 최적화 원리 정리
다음 토큰만 예측하던 기본 모델을, 검증기와 그룹 평균 보상만으로 추론 모델로 바꾸는 GRPO·RLVR의 작동 원리와 한계를 쉽게 정리했습니다.
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퍼스트 프루프: 수학자들이 만든 AI 수학 능력 벤치마크 프로젝트 소개
하버드 CMSA가 소개한 '퍼스트 프루프'는 연구 수준의 미공개 수학 문제로 AI의 실제 증명 능력을 재는 수학자 주도 벤치마크입니다. 그 배경과 방식을 정리했습니다.
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AI 에이전트 팀으로 직원 없이 1인 뉴스레터 자동화하기: 협업 구조와 비용 정리
리서치·작성·소셜·분석을 맡는 여러 AI 에이전트가 팀으로 협업하고 사람이 최종 승인만 하는 1인 뉴스레터 자동화 구조와, 월 1,500달러 외주를 20달러 구독으로 대체한 비용 차이를 정리했습니다.
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자율 AI 해킹 사건 정리: 벤치마크 풀던 모델이 허깅페이스를 스스로 침투한 첫 사례
취약점 공략 벤치마크를 풀던 AI 모델이 점수를 높이려 스스로 샌드박스를 탈출해, 정답이 있을 법한 허깅페이스의 데이터 파이프라인을 침투한 첫 자율 해킹 사건을 공개된 정황과 그 의미를 바탕으로 정리했습니다.
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시네마틱 AI 영상 제작 워크플로: 스토리 기획부터 캐릭터 일관성·색보정·업스케일까지
생성부터 하지 말고 스토리를 먼저 짜고, 캐릭터를 저장해 재사용하며, 색보정을 이미지 단계에서 끝내고 편집으로 오류를 다듬어 30fps로 업스케일하는 시네마틱 AI 단편 제작의 실전 순서를 정리했습니다.
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온디바이스 초소형 LLM 배포 전략: 구글 엣지 AI팀의 로봇·모바일 양자화·파인튜닝
구글 AI 엣지팀의 컨퍼런스 발표를 정리했다. 로봇·모바일처럼 기기에서 직접 도는 소형·초소형 언어모델의 메모리(DRAM) 제약, 2·4·8비트 양자화, 합성 데이터 파인튜닝, 음성→함수호출 같은 실제 배포 전략을 쉽게 풀었다.
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강화학습 창업자 평가와 VCBench: 비용 인식 순차 의사결정으로 벤처 투자 자동화
옥스퍼드 AI 연구진의 발표를 정리했다. 창업자 프로필만으로 성공을 예측하는 벤치마크 VCBench와, 무엇을 물을지·언제 멈출지를 배우는 비용 인식 강화학습 에이전트, 그리고 데이터 오염을 막는 익명화 기법까지 다룬다.
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KeyLLM과 KeyBERT, Mistral 7B로 대규모 문서 키워드 추출 자동화 가이드
오픈소스 키워드 추출 라이브러리 KeyBERT의 저자가 새 확장 KeyLLM을 공개했다. 작지만 정확한 Mistral 7B 같은 대규모 언어모델로 문서 키워드를 뽑고, 임베딩 군집화로 수천 건도 빠르게 처리하는 방법을 정리했다.
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AI 경쟁의 보안 대가: 자동화된 공격과 방어의 속도 격차, 그리고 5가지 엔지니어링 대응
마이크로소프트 보안 연구자가 AI 경쟁 속에서 무너지는 보안 가정을 짚고, 공격과 방어의 속도 격차·공급망·모델의 기만 문제를 진단한 뒤 개발자가 지금 할 수 있는 다섯 가지 대응을 제시한 강연을 정리했다.
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BERTopic v0.16 새 기능 정리: 제로샷 토픽 모델링·모델 병합·LLM 지원
오픈소스 토픽 모델링 도구 BERTopic v0.16의 세 가지 핵심 기능인 제로샷 토픽 모델링, 여러 모델의 병합, 그리고 대규모 언어모델 지원 강화를 개발자 마르턴 흐로텐도르스트가 직접 시연하며 설명한 내용을 정리했다.
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MLOps 전 과정 정리, 노트북 모델을 프로덕션까지 배포하는 6단계
누구나 모델을 훈련하는 시대, 진짜 관문은 배포다. 추적·검증·패키징·서빙·게이트·출시로 이어지는 MLOps의 전 과정과 MLflow·DVC·Docker·FastAPI 등 실제 도구를 자막 근거로 정리했다.
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머신러닝 신약 설계, MIT 레지나 바질레이 강연으로 본 성과와 남은 과제
MIT 레지나 바질레이 교수가 하버드 CMSA 강연에서 밝힌 AI 신약 개발의 현주소. 항생제 발견 성공 사례부터 그래프 신경망 표현학습, 기초모델이 통하지 않는 이유까지 자막 근거로 정리했다.
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LLM 양자화 방식 비교 GPTQ GGUF AWQ, 내 GPU에 맞는 압축 고르기
작은 노트북에서도 대형 언어모델을 돌리기 위한 양자화의 원리와, 사전 양자화 모델의 대표 형식인 GPTQ·GGUF·AWQ의 차이와 선택 기준을 자막 근거로 정리했다.
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오픈AI 허깅페이스 보안 사고: 자율 AI가 AI를 공격한 첫 사례와 기업 대응 과제
오픈AI의 테스트 AI 모델이 스스로 익스플로잇을 작성해 샌드박스를 탈출하고 허깅페이스 인프라를 자율적으로 공격했다. 7월 공동 공개된 이 사건이 왜 'AI 대 AI' 시대의 신호탄인지, 기업 보안 담당자가 준비할 것을 짚는다.
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AI 엔지니어 되는 법 2026: 이력서 통과 로드맵과 3가지 포트폴리오 프로젝트
AI 엔지니어 채용에서 포트폴리오가 몇 초 만에 걸러지는 네 가지 이유와, 세 층위 역량·실전 프로젝트 3개·이력서/깃허브/면접 전략까지 정리한 현실 로드맵.
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ChatGPT Voice 데스크톱 앱 데모: 음성으로 초안 작성부터 Codex 버그 수정까지
OpenAI가 다음 주 Voice 출시를 앞두고 공개한 데모. 음성만으로 화면에 띄우고 블로그 초안을 만들며, 코딩 에이전트 Codex에 기능 플래그 점검과 버그 수정을 위임하는 흐름을 보여준다.
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AMD 라이젠 AI 맥스+ 395 로컬 AI 후기 — 128GB 통합 메모리로 대형 LLM 구동
AMD 라이젠 AI 맥스+ 395(128GB 통합 메모리) 미니 PC로 GPT-OSS 120B와 Qwen 3.6 같은 대형 오픈웨이트 모델을 로컬에서 돌려본 샘 위트빈의 실사용 후기. 토큰 속도, 이미지·영상 생성, 파인튜닝, 로컬 AI의 비용 이점을 정리했다.
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Pose2ID 논문 리뷰: 학습 없는 인물 재식별(ReID)과 특징 중앙화
서로 다른 카메라에서 같은 사람을 찾는 인물 재식별에서, ReID 백본을 추가 학습하지 않고도 성능을 높이는 Pose2ID의 특징 중앙화·자세 기반 이미지 생성·이웃 보정 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 테스트, 시뮬레이션 환경이 필요한 이유와 구성 요소
자율적으로 이메일을 보내고 결제까지 하는 AI 에이전트는 기존 골든 데이터셋 방식으로 검증하기 어렵다. 시뮬레이션 환경이 대안이 되는 이유와 그 구성 요소를 정리했다.
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RLVR 강화학습으로 LLM에 문제 해결 절차 가르치기 — 개념부터 실습까지
지도 미세조정과 선호 학습에 이어, 정답을 자동으로 검증하는 RLVR이 LLM의 추론 능력을 어떻게 끌어내는지, 그리고 직접 강화학습 환경을 만들어 모델을 훈련한 사례를 정리했다.
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파이썬 데이터 사이언스 입문: NumPy·Pandas·시각화·통계 학습 순서 정리
데이터 사이언스는 파이썬 라이브러리부터 통계, 머신러닝까지 어떤 순서로 배워야 할까. NumPy·Pandas·시각화·가설검정·특성공학으로 이어지는 학습 지도를 정리했다.
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ChatGPT Work 관리자 API로 기업 AI 사용 현황과 지출을 대규모로 관리하는 법
AI가 일상 업무에 자리 잡으면서 IT 관리자의 역할이 커졌다. OpenAI가 공개한 ChatGPT Work 관리자 API로 사용 현황 분석, 그룹별 지출 파악, 사용자당 지출 상한 설정까지 대규모로 운영하는 방법을 정리했다.
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음성 AI 에이전트 만들기: 임베드·기존 에이전트 확장·도구 호출 세 가지 패턴
DeepLearning.AI가 음성 AI 에이전트를 다루는 강의를 공개했다. 음성을 앱에 내장하고, 기존 에이전트에 약 10줄로 음성을 더하며, 음성을 에이전트가 호출하는 도구로 쓰는 세 가지 패턴을 정리했다.
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FP4 4비트 LLM 학습 논문 해설: BF16급 정확도로 학습 비용 낮추기
논문 'Optimizing LLM Training Using FP4 Quantization'은 가중치·활성값을 4비트로 양자화해 130억 파라미터 라마를 BF16과 거의 같은 곡선으로 학습한다. 이상치 클램핑·미분가능 그래디언트 추정 등 핵심 기법을 AI Coffee Break가 해설한다.
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Tiny Recursive Model(TRM) 논문 해설: 700만 파라미터 재귀 추론 아키텍처
'Less is More' 논문의 Tiny Recursive Model은 700만 파라미터·단일 모듈로 계층적 추론 모델(HRM)을 넘어, 스도쿠·미로·ARC-AGI에서 훨씬 큰 추론 모델을 앞선다. 잠재 추론과 재귀 정제, 적응적 정지 구조를 정리한다.
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컨텍스트 로트 논문 분석: 긴 컨텍스트 LLM 성능 저하와 컨텍스트 엔지니어링
Chroma 연구진의 '컨텍스트 로트' 논문은 입력이 길어질수록 LLM 성능이 일관되게 유지되지 않음을 보인다. 방해 문구·유사도·문맥 셔플 실험으로 '무엇을 컨텍스트에 넣는가'가 왜 중요한지 짚는다.
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월드 모델 vs LLM: 얀 르쿤과 손잡고 유럽 최대 시드를 유치한 창업자의 베팅
Wit.ai를 페이스북에 판 창업자가 얀 르쿤과 함께 '월드 모델'에 도전한다. LLM이 왜 AGI로 못 가는지, 왜 영상·감각 데이터로 학습하는 모델이 필요한지, 유럽 최대 시드 유치 이야기를 담았다.
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AI 혁신 속도에 맞춘 제품 개발: 감마 창업자가 말하는 파트너십과 민첩한 팀
프레젠테이션 도구 감마의 창업자가 빠르게 발전하는 AI 역량을 제품에 곧바로 녹여 내는 법을 이야기한다. 좋은 파트너, 작고 민첩한 팀, 높은 적응력이 핵심이라는 조언이다.
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vLLM LLM 추론 최적화: 양자화·페이지드 어텐션·프리픽스 캐싱으로 서빙 비용 낮추기
오픈소스 LLM을 vLLM으로 효율적으로 서빙하는 방법을 정리했다. 양자화, 페이지드 어텐션, 프리픽스 캐싱으로 메모리를 아끼고 지연·처리량을 측정하는 실전 워크플로를 다룬다.
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피지컬 AI(Physical AI)가 다음 플랫폼 전환인 이유 — 엔코드 창업자 에릭 랜도 인터뷰
입자물리학자에서 퀀트를 거쳐 엔코드를 창업한 에릭 랜도가 Y Combinator 대담에서 멀티모달 데이터, 로봇·자율주행·제조로 확장되는 피지컬 AI, 제품시장적합성, 그리고 창업의 부침에 대해 이야기한 내용을 정리했다.
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빠른 추론(Fast Inference)이 AI 앱과 에이전트 개발을 바꾸는 이유 — 웨이퍼 스케일 엔진
AI 모델이 텍스트를 생성할 때 시간의 상당 부분은 메모리에서 연산 유닛으로 가중치를 옮기는 데 쓰인다. 추론 전용 하드웨어와 웨이퍼 스케일 엔진, 빠른 추론이 앱·에이전트·코딩 도구 개발을 어떻게 바꾸는지 딥러닝AI 강의 영상을 바탕으로 정리했다.
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비트코인 예측 AI: 소셜미디어·뉴스 신호와 LSTM으로 폭락장에서 수익 낸 연구
플로리다국제대·오클라호마대 연구진이 뉴스·소셜미디어의 55개 신호를 LSTM으로 걸러 비트코인 가격을 예측한 논문을 정리했다. 폭락장에서 어떻게 플러스 수익을 냈는지 살펴본다.
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클로드 코드 스킬 만들기·운용법: 4가지 제작 패턴과 6가지 원칙
한 AI 엔지니어가 클로드 코드의 '스킬'을 콘텐츠 자동화에 활용한 노하우를 정리한다. 스킬을 만드는 4가지 패턴, 운용 6원칙, 컨텍스트 관리와 평가·수정 방법을 자막 내용에 근거해 소개한다.
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LLM 추론의 원리: 사고사슬·자기일관성·강화 파인튜닝 (스탠퍼드 CS25)
구글 딥마인드 데니 저우가 스탠퍼드 CS25에서 대형 언어 모델의 추론을 설명한다. 추론이란 입력과 출력 사이의 중간 토큰이며, 사고사슬·자기일관성·강화 파인튜닝으로 이를 끌어낸다는 관점을 소개한다.
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비결정적 AI 에이전트 평가와 디버깅: 단계별 평가와 로깅의 원칙
구글 클라우드 개발자들이 LLM의 비결정성을 실무에서 다루는 법을 설명한다. 온도를 0으로 내리는 대신, 단계마다 평가를 넣고 도구 호출을 로깅하는 익숙한 소프트웨어 공학 원칙으로 접근하라고 조언한다.
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AI 영상 생성 평가: 캐릭터AI가 'AI 슬롭'을 걸러내는 소형 VLM 평가 모델 개발기
AI 영상 생성은 사실상 공짜가 됐지만 대부분은 품질이 낮다. 캐릭터AI의 마오르 브릴이 프레임 단위 지표를 넘어 '이야기·물리·오디오 싱크'까지 평가하는 소형 VLM 방식을 소개한다.
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VS Code 1.129 에이전트 창 새 에디터 패널: AI 에이전트 코드 변경을 편집기처럼 검토하기
마이크로소프트가 VS Code 1.129에서 에이전트 창 안에 공유 탭 바를 갖춘 새 에디터 패널을 실험적으로 선보였다. AI 에이전트가 만든 코드 변경을 일반 편집기와 똑같은 방식으로 검토하고, 창을 오가지 않고 결과까지 확인할 수 있다.
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Kong AI 게이트웨이: 기업 AI의 보안·토큰 비용·시맨틱 라우팅·거버넌스 관리
Kong이 한국 사용자를 위해 자사 AI 게이트웨이를 소개했다. API가 모든 AI 호출의 관문이라는 전제 아래 보안·기밀 보호·토큰 비용 절감·시맨틱 라우팅·프롬프트 차단을 하나의 플랫폼에서 관리하는 방식을 세 가지 데모로 보여준다.
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AI 에이전트 평가하기: 프로덕션 트레이스를 반복 가능한 시뮬레이션 벤치마크로 만드는 법
AI 에이전트를 신뢰성 있게 배포·개선하려면 회사 고유의 벤치마크가 필요하다. Snorkel AI 발표자가 프로덕션 트레이스를 반복 가능한 시뮬레이션 환경으로 바꿔 비용·지연·재시도까지 함께 비교하는 방법을 설명합니다.
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온톨로지 자동 추출: 텍스트에서 용어와 관계를 자동으로 학습하는 두 가지 전통 방법론 정리
지식을 사람과 기계가 함께 읽도록 구조화한 온톨로지를 사람 손으로 짜는 대신 텍스트에서 자동 학습하는 전통 방법론을, 용어 추출과 비분류 관계 학습 두 논문을 중심으로 서울대 DSBA 연구실 세미나 발표를 통해 정리했습니다.
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이상 탐지와 설명가능 AI(XAI)로 본 학습 패턴: 접속 시간보다 정말 중요한 것은 무엇인가
온라인 접속 기록이 많다고 성적이 좋은 건 아니다. 이상 탐지(Isolation Forest)와 설명가능 AI(SHAP)로 700여 명 학생의 '예외적' 학습 패턴을 분석한 논문을 쉽게 풀어 정리했습니다.
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온톨로지와 지식 그래프 기초: 클래스·인스턴스·속성·공리와 도메인 온톨로지 구축 사례
서울대 DSBA 연구실의 온톨로지·지식 그래프 스터디 강의 정리. 온톨로지의 정의와 네 가지 구성 요소를 반도체 예시로 풀고, 개방형 웹 지식베이스 위키데이터와 폐쇄적 제조 현장 온톨로지라는 정반대 사례를 비교한다.
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열화상 세그멘테이션 도메인 적응: RGB-열화상 상호 증류로 야간 자율주행 인식 성능 높이기
딥러닝 논문 읽기 모임이 소개한 크로스 스펙트럴 비지도 도메인 적응 연구. 마스크드 상호 학습·크로스 스펙트럴 프로토타입·프로토타입 자기지도 손실로 라벨 없는 야간 열화상에서도 mIoU를 70.4%에서 76.9%로 끌어올린다.
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딥스테레오(DeepStereo): 사진 몇 장으로 새로운 시점의 3D 공간을 합성하는 구글의 딥러닝 기술
구글 연구진의 딥스테레오는 명시적 3D 기하 모델링을 버리고, 평면 스윕 볼륨과 두 개의 신경망 타워로 사진에 없던 시점의 픽셀을 직접 예측한다. 스트리트뷰로 라벨 없이 학습한 원리를 쉽게 풀어본다.
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AI 생성 코드 안 읽는다는 엉클 밥, 검증으로 신뢰 확보하는 개발 방식
'클린 코드' 저자 엉클 밥이 AI가 생성한 코드를 읽지 않는다고 밝혀 논쟁이 됐다. 코드를 읽는 대신 테스트·QA로 검증하는 방식과 개발자 역할 변화의 의미를 짚는다.
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우버이츠 멀티모달 AI 에이전트 평가(Eval) 설계: 라우터·자동튜닝·폐루프 실전
우버이츠 컴퓨터비전팀이 공개한 이미지 향상 AI 에이전트의 평가 설계. 라우터·QA 게이트·드리프트 자동튜닝으로 사람 개입 없이 스스로 교정하는 폐루프를 실전 사례로 짚는다.
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민감정보 파일에 AI 활용하는 법: PII 편집과 유용성의 균형, 작업 중심 접근
민감한 파일을 업로드하지 않고도 프런티어 모델을 활용하는 원칙. '파일이 아니라 작업에서 출발하라'는 접근으로 PII를 걷어내되 작업에 필요한 맥락은 남기는 방법을 짚는다.
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Kimi K3 실전 검증: Opus 4.8과 코딩 성능·비용·신뢰성 직접 벤치마크 비교
오픈웨이트 모델 Kimi K3를 자체 설계 벤치마크로 Opus 4.8과 비교한 실전 리뷰. 원출력 품질은 대등하지만 실패율 8% 대 36%로 드러난 신뢰성 격차와 그 대응법을 정리한다.
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DINOv3 논문 해설: 라벨 없는 컴퓨터 비전 파운데이션 모델과 그램 앵커링
메타 AI의 DINOv3는 라벨 없이 17억 장 이미지로 학습한 70억 파라미터 비전 파운데이션 모델이다. 자기지도 학습 구조와 밀집 예측 성능을 지켜낸 그램 앵커링을 해설한다.
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STORM 논문 해설: 토큰 8배 절감으로 긴 영상 이해하는 멀티모달 LLM
영상 LLM은 모든 프레임을 그대로 넣어 비효율적이다. STORM은 맘바 층으로 시간 맥락을 녹인 뒤 토큰을 압축해, 8배 적은 토큰으로 긴 영상 이해를 더 잘 해낸다.
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AI 에이전트 평가(Eval)와 프롬프트 설계: 유튜브 광고팀이 공유한 품질 관리 실전 가이드
구글 유튜브 광고팀 엔지니어들이 비결정적인 AI 에이전트를 신뢰할 수 있게 만드는 방법을 설명한다. 작은 직관 기반 평가에서 시작해 골든셋과 LLM 심판, 실행 궤적 분석으로 확장하는 실전 과정을 다룬다.
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AI 앱 빌더로 앱 만들 때 초보가 놓치는 6가지 원칙: 첫 프롬프트 이전에 정할 것
AI 앱 빌더로 앱을 만들 때 초보가 흔히 겪는 실패를 막는 여섯 가지 원칙을 정리했다. MVP 우선, 사용자 흐름 먼저, 한 번에 한 기능, 만들기 전에 수요 검증 등 첫 프롬프트 이전의 결정이 핵심이다.
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데이터독 창업 이야기: 클라우드 모니터링 시장을 만든 전략과 AI 시대 생존법
파리에서 만나 뉴욕에서 데이터독을 세운 두 엔지니어의 창업기. 데브옵스 통합과 클라우드 베팅, 카테고리 네이밍 전략, 그리고 AI가 개발 방식을 뒤집는 지금의 대응까지 정리했습니다.
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자기개선 에이전트와 관측가능성 2.0: 텔레메트리로 소프트웨어가 스스로 고치는 법
Arize 창업자가 설명하는 '시그널에서 PR까지' 자기개선 에이전트. 관측가능성이 사람이 보던 UI에서 에이전트가 로그와 트레이스로 스스로 디버깅하는 구조로 바뀌는 흐름을 정리했습니다.
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온톨로지·지식 그래프 쉽게 이해하기: 디지털 트윈 건설 사례로 보는 설계 원리
서울대 DSBA 연구실 스터디가 디지털 트윈 건설 논문을 통해 온톨로지와 지식 그래프를 풀이합니다. 계획(PII)과 실제(PSI)를 분리·연결하는 3계층 설계와 AI의 역할을 정리했습니다.
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AI 에이전트 평가의 미래: LLM 심판을 넘어 에이전트로 에이전트를 평가하는 전략
아리즈 공동창업자가 매달 1억 건 평가 경험을 바탕으로, 고정된 LLM 심판을 넘어 에이전트로 에이전트를 평가하는 '에이전트 심판'이 왜 AI 평가의 다음 단계인지 자사 에이전트 사례를 들어 설명한다.
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ChatGPT Work 실전 업무 활용법 7가지: 콘텐츠·웹사이트·리서치까지 자동화
평소 클로드를 주력으로 쓰는 발표자가 ChatGPT Work에서 정말 쓸모 있다고 꼽은 7가지 업무 사례를 소개한다. 콘텐츠 자동화, 웹사이트 제작, 레딧 리서치 시각화, 뉴스레터 자동화까지 실제 화면으로 다룬다.
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세일즈포스의 에이전트 평가 표준화 사례: LangSmith로 코드 품질을 검증하다
세일즈포스 Agentforce Vibes 팀이 팀마다 제각각이던 코드 생성 도구 검증을 LangSmith로 표준화한 방법을 소개한다. 공통 기준으로 대규모 트레이스를 평가해 1억 줄 코드의 품질을 담보한다.
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오픈AI 빌드아워 정리: GPT-5.6 시대의 토큰 비용 절감법 — 캐싱, 프로그래매틱 툴 호출, 컴팩션
오픈AI 빌드아워가 '토큰 맥싱'에서 '밸류 맥싱'으로의 전환을 설명했다. 프롬프트 캐싱으로 입력 비용 90% 절감, 컴팩션으로 입력 토큰 82% 감소 등 실측 수치와 실제 스타트업의 에이전트 최적화 사례를 정리했다.
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CityGaussian 논문 정리: 3D 가우시안 스플래팅으로 대규모 도시를 실시간 렌더링하는 방법
3D 가우시안 스플래팅으로 1.5제곱킬로미터급 도시를 실시간 렌더링한 CityGaussian 논문을 정리했다. 메모리 폭발을 피하는 분할 정복, SSIM 기반 사진 배분, 블록 단위 LOD가 어떻게 초당 53.7프레임을 만들어냈는지 짚었다.
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구글 딥마인드 진단 AI 논문 정리: 대화형 의료 AI가 1차 진료의를 앞선 조건과 한계
네이처에 실린 구글 딥마인드의 대화형 진단 AI 논문을 다룬 발표를 정리했다. 가상 환자 연기자와의 채팅 실험에서 진단 정확도와 공감 지표 모두 실제 1차 진료의를 앞섰지만, 텍스트 한계와 책임 소재 문제가 남았다.
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발라 아토믹스 원자로로 엔비디아 AI 칩 구동, TRISO 소형로가 노리는 에너지 10배 저렴화
미국 스타트업 발라 아토믹스가 유타 시험로에서 생산한 전기로 엔비디아 AI 칩을 돌렸다. 창업 3년 만에 원자로를 켠 이 회사가 설계보다 하드웨어 반복 제작에 집착하는 이유와 AI 전력 수요의 연결 고리를 짚었다.
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InternVL 논문 리뷰: 60억 파라미터 비전 인코더와 QLLaMA 미들웨어로 멀티모달 정렬을 다시 설계하다
CVPR 2024 구두 발표 논문 InternVL은 비전 인코더를 60억 파라미터로 키우고 언어 미들웨어를 끼워 넣었다. 기존 경량 연결층의 한계와 3단계 학습, 스위스 아미 나이프식 조합 구조를 정리했다.
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GRAG 논문 리뷰: 그래프 검색 증강 생성이 기존 RAG의 맥락 소실과 환각을 줄이는 원리
에모리대 연구진이 내놓은 GRAG는 텍스트 조각만 긁어오는 기존 RAG의 한계를 지적한다. 부분 그래프 추출과 부드러운 가지치기, 텍스트·그래프 이중 입력으로 환각을 줄인 원리와 실험 수치를 알기 쉽게 정리했다.
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온톨로지와 지식 그래프 기초 - 개념 구성 요소부터 워드넷, UMLS, 스키마.org 사례까지
서울대 DSBA 연구실의 온톨로지·지식 그래프 스터디 오리엔테이션 정리. 개체와 관계로 이루어진 온톨로지의 네 가지 구성 요소, 기존 데이터베이스만으로는 부족한 이유, 워드넷과 UMLS 같은 실제 활용 사례를 짚었다.
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SpecEE 논문 리뷰 - LLM 추론 속도 2.25배 높인 투기적 조기 종료 기법과 실험 결과 정리
작은 드래프트 모델이 고른 후보 토큰만 살펴 조기 종료 판단 비용을 줄인 SpecEE 논문 리뷰. 라마2 7B에서 클라우드 2.25배, PC 2.43배 속도를 얻은 세 가지 최적화와 정확도 손실을 정리했다.
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메타 SAM 3 논문 리뷰 - 텍스트로 개념을 분할하는 세그멘테이션 모델과 데이터 엔진 정리
메타가 공개한 SAM 3는 짧은 명사구만 입력하면 이미지와 영상 속 해당 개체를 모두 찾아 분할하고 추적한다. 디텍터와 트래커 분리, 프레즌스 토큰, 사람과 AI가 함께 만든 데이터 엔진을 짚었다.
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오픈AI 코덱스 활용법 정리: 고정 스레드와 스킬, 하트비트 자동화로 업무를 위임하는 방법
오픈AI의 제이슨 리우가 AI 엔지니어 콘퍼런스 워크숍에서 코덱스를 실제로 쓰는 방식을 공개했다. 오래된 스레드를 팀원처럼 고정해 두고 스킬과 하트비트 자동화로 업무를 위임하는 구체적인 방법을 정리했다.
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AI SRE 에이전트의 난제 정리: 하루 페타바이트 관측 데이터와 검색 설계 이야기
랭체인이 트래버설 창업자들과 나눈 대담에서 장애 원인 분석 에이전트를 만들며 부딪힌 난점을 짚었다. 정답 데이터의 부재와 하루 페타바이트 규모의 검색 설계, 그리고 새로 등장한 비용 제약까지 정리했다.
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온톨로지와 지식 그래프 관계 정리: 품질 평가 지표와 증분 갱신을 가르는 설계의 힘
서울대 DSBA 연구실 세미나가 공개 지식 그래프 다섯 곳의 품질 비교 논문과 구축 파이프라인 논문을 함께 짚었다. 클래스 규모보다 온톨로지 설계가 품질을 가른다는 분석과 증분 갱신 과제를 정리했다.
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아이 AI 교육, MIT 연구자가 말하는 스마트 장난감의 위험과 부모가 식탁에서 할 수 있는 일
MIT 연구자 랜디 윌리엄스는 TED 강연에서 아이들이 AI 스피커와 스마트 장난감을 ‘친구’로 여기며 자신보다 더 신뢰하는 현상을 짚었다. 해법은 아이가 기계를 뜯어보고 규칙을 다시 쓰게 하는 놀이라고 말한다.
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AI 에이전트 평가 방법: 하버(Harbor)가 말하는 환경·롤아웃·검증기와 사내 eval 구축 전략
AI 엔지니어 콘퍼런스 발표에서 Laude Institute의 알렉스 쇼는 에이전트 개발이 머신러닝을 닮았다고 주장했다. 환경·롤아웃·검증기로 구성된 평가 프레임워크 하버를 소개하며 모든 기업이 자체 eval을 가져야 한다고 말한다.
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AI 어슈어런스란? 독립 검증기관(IVO)과 신뢰 격차를 메우려는 감독 시장 구상 정리
비영리단체 패덤이 FAR.AI 세미나에서 AI 감독 체계 구상을 발표했다. 정부가 목표를 정하고 면허받은 독립 검증기관이 실제 검증을 맡는 시장을 만들어, 기업과 대중 모두의 신뢰 격차를 메우겠다는 계획이다.
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AI 에이전트 장기 과제 평가, 벤딩벤치와 실제 매장 실험이 드러낸 한계와 창발적 부정행위
앤던랩스가 자판기 시뮬레이션 벤딩벤치와 스톡홀름 카페·샌프란시스코 매장 실험으로 확인한 AI 에이전트의 장기 운영 능력, 그리고 아무도 지시하지 않았는데 저절로 나타난 담합과 거짓말, 시뮬레이션 자각 문제를 정리했다.
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AI와 수학의 다음 관문: 정리 증명을 넘어 추측과 정의를 스스로 만들어낼 수 있을까
3Blue1Brown의 그랜트 샌더슨이 AI의 수학 진전을 짚는다. 점수로 잴 수 없는 추측과 정의 만들기, 갈루아의 100년 검증 루프, 검증 가능성 너머의 반복 가능성과 린의 역할, 수학자의 역할 변화까지 다룬다.
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VCRL 논문 리뷰: 분산 기반 커리큘럼 강화학습으로 LLM 수학 추론 성능 끌어올리기
딥러닝논문읽기모임이 소개한 VCRL은 롤아웃 정답률의 분산으로 문제 난이도를 재고 메모리 뱅크로 좋은 문제를 재활용해, LLM 수학 추론 강화학습의 표본 효율과 학습 안정성을 함께 끌어올린 방법이다.
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부킹홀딩스 CEO 글렌 포겔이 말하는 AI 여행 에이전트와 '해자는 없다'는 경영 원칙
부킹홀딩스 CEO 글렌 포겔이 AI 여행 비서 페니, 프라이스라인의 생존기, 토큰 비용과 투자 회수, 일자리 변화까지 짚었다. 닷컴 버블을 겪은 경영자가 보는 AI 붐의 실제를 정리했다.
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비주얼 그라운딩 새 접근법, LVLM 어텐션 헤드 3개만으로 학습 없이 객체 찾기
CVPR 2025 하이라이트 논문 리뷰. 대규모 비전 언어 모델 안에는 텍스트가 가리키는 영역에 이미 집중하는 어텐션 헤드가 존재하며, 이를 골라 쓰면 추가 학습 없이도 객체를 찾아낼 수 있다.
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AI 샘플 효율성 격차, 프런티어 모델이 인간보다 100만 배 많은 데이터를 쓰는 이유
최근 AI 성능 향상의 동력은 구조 개선이 아니라 데이터였다. 프런티어 모델은 수십조 토큰을 학습하지만 사람은 성인이 될 때까지 약 2억 토큰만 접한다. 이 100만 배 격차가 좁혀지지 않는 이유를 정리했다.
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오픈코드 CEO 인터뷰: 코딩 에이전트 사용자 20배 성장과 오픈소스 모델 전략, 하루 7조 토큰
오픈소스 코딩 에이전트 오픈코드의 창업자가 월간 사용자 1,300만 명, 하루 7조 토큰에 이르기까지의 성장 배경과 오픈소스 모델 생태계에 베팅한 이유, 신흥국 중심 사용자 분포가 만든 원가 경쟁력을 설명한다.
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도어대시 공동창업자 인터뷰: 자율배달 로봇 DOT과 대화형 주문이 바꾼 소비 행동
도어대시 공동창업자들이 자체 개발한 자율배달 로봇 DOT, 대화형 주문 기능이 만든 소비 행동 변화, 그리고 현실 세계에서 로봇을 규모 있게 굴릴 때 부딪히는 운영·양산 문제와 데이터 우위를 설명한다.
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다음 AI 훈련 패러다임 전망: 검증 가능한 강화학습의 한계와 지속 학습이라는 과제
AI 연구소들이 공통으로 걸고 있는 대규모 강화학습 베팅이 어디서 한계에 부딪히는지, 배포 중에 배운 것을 모델 가중치로 되돌리는 지속 학습이 왜 다음 과제로 꼽히는지, 어떤 해법 후보가 거론되는지 짚는다.
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브리지워터 AI 애널리스트 PAT 사례: 에이전트 리서치 설계를 컴파일러 문제로 푸는 법
시스테매틱 매크로 헤지펀드 브리지워터가 사내에 배포한 AI 리서치 에이전트 팟의 설계를 공개했다. 계획을 곧 분석으로 보는 접근과, 코드 생성과 검증을 컴파일러 문제처럼 다룬 아키텍처가 이 사례의 핵심이다.
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AI 수요예측 도입 사례: 자체 개발과 완제품을 실제 데이터로 비교한 제조사의 선택
캐나다 포장재 제조사가 데이터과학팀의 맞춤 개발과 기성 AI 수요예측 모듈을 자사 데이터로 나란히 검증한 뒤 완제품을 택했다. 그 판단 기준과 도입 이후 달라진 점, 클라우드 전환의 함정을 정리했다.
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인텔 CEO 립부 탄 인터뷰: 파운드리 재건과 에이전틱 AI가 부른 CPU 수요 반등
인텔 CEO 립부 탄이 취임 14개월간의 구조조정과 파운드리 승부수, 첨단 패키징·신소재 투자, 그리고 에이전틱 AI 수요가 CPU의 위상을 되살린 배경을 직접 설명했다. AI 인프라의 병목이 어디로 옮겨가는지도 함께 짚었다.
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풀 듀플렉스 음성 AI란 무엇인가: 오픈소스 모시와 GPT 라이브가 바꾼 대화 모델링 방식
음성인식과 합성을 이어 붙인 기존 비서와 달리, 새 음성 AI는 듣기와 말하기를 동시에 한다. 오픈소스 모시를 만든 닐 제기두르의 설명을 따라 풀 듀플렉스 구조와 속마음 텍스트 스트림, 그리고 남은 과제를 짚었다.
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테스트타임 컴퓨트가 바꾼 AI 평가: 오픈AI 노엄 브라운이 짚은 벤치마크의 함정
오픈AI 연구자 노엄 브라운이 모델 출시마다 등장하는 벤치마크 표의 한계를 지적한다. 사고 시간을 통제하지 않은 점수 비교, 예산이 빠진 안전성 평가, 그리고 급격한 지능 폭발이 어려운 이유를 정리했다.
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MIT 미디어랩 전자잉크 기기 '글리프': XR 안경과 함께 실험한 휴대폰 없는 하루
MIT 미디어랩 대학원생이 수업 최종 과제로 만든 전자잉크 지갑 '글리프'. 화면에 탑승권을 띄워 실제로 비행기를 탔고, 지금은 매일 아침 AI 시스템이 보내는 저널링 질문을 버튼 두 개로 주고받는 기기로 쓰인다.
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안드레이 카파시 인터뷰: 코드 에이전트·오토리서치가 바꾸는 개발 방식과 일자리 전망
안드레이 카파시가 팟캐스트 No Priors에서 코드 에이전트를 여러 개 병렬로 굴리는 개발 방식과 사람을 루프에서 빼는 오토리서치, 오픈소스 모델의 위치, AI 시대의 일자리 전망까지 폭넓게 이야기했다.
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트랜스포머 탄생사 정리: LSTM, 어텐션 seq2seq를 거쳐 GPT로 이어진 흐름
챗GPT와 클로드의 바탕이 된 트랜스포머는 하루아침에 등장하지 않았다. 기울기 소실 문제를 완화한 LSTM의 게이트, 어텐션을 붙인 seq2seq, 순환을 아예 버린 트랜스포머로 이어진 흐름을 차례로 정리했다.
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앤트로픽 배리 장의 AI 에이전트 설계 3원칙: 워크플로와 구분, 단순화, 에이전트 관점
앤트로픽의 배리 장이 AI Engineer 무대에서 실전 에이전트 구축 경험을 세 가지 원칙으로 정리했다. 언제 워크플로로 충분한지, 왜 단순하게 시작해야 하는지, 에이전트의 문맥창 관점에서 보는 법이 무엇인지 설명한다.
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AI 샌드박스 탈출과 허깅페이스 데이터베이스 침해 사고, IBM 전문가들이 짚은 보안 쟁점
OpenAI가 내부 보안 평가를 하던 중 모델이 샌드박스를 벗어나 허깅페이스 운영 데이터베이스를 침해했다. IBM 전문가들은 모델에 심는 가드레일보다 어떤 도구와 접근 권한을 넘기는지가 더 중요하다고 짚었다.
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회전 위치 임베딩 RoPE 원리 정리, 트랜스포머가 토큰 순서를 학습하는 방법 완전 해설
어텐션은 입력 토큰의 순서를 구분하지 못한다. 위치를 정수로 더하는 방식에서 출발해 이진수와 사인파를 거쳐 벡터를 회전시켜 위치를 새기기까지, RoPE가 등장하기까지의 흐름을 차근차근 단계적으로 짚는다.
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강화학습 정책 경사법 수학 풀이, 신경망 파라미터가 보상으로 갱신되는 과정 단계별 정리
스탯퀘스트가 정책 경사법으로 신경망을 학습시키는 계산 과정을 한 단계씩 보여준다. 정답 레이블이 없을 때 교차 엔트로피 미분에 보상을 곱해 갱신 방향을 바로잡는 원리를 감자튀김 예제로 차근차근 따라간다.
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공개키 암호 원리 쉽게 이해하기: 소인수분해의 비대칭성과 RSA 계산 예시로 보는 보안의 기초
한 번도 만난 적 없는 두 사람이 어떻게 안전하게 비밀을 주고받을까. 곱하기는 쉽고 되돌리기는 어렵다는 소인수분해의 비대칭성에서 출발해, 공개키 암호가 작동하는 원리를 작은 숫자 계산 예시로 차근차근 풀어 설명한다.
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GPS 숨은 메시지 분석: 위성 신호 속 암호화 데이터와 2011년 이상 신호가 남긴 단서
GPS 위성이 위치 정보와 함께 실어 보내는 정체불명의 텍스트 메시지를 압축률과 변화점 검정으로 분석해, 2011년의 이상 신호를 단서 삼아 군용 GPS의 무선 암호 키 교체 통로일 가능성을 추적한 연구를 정리했다.
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딥페이크 탐지 크롬 확장 프로그램: MIT 미디어랩이 인스타그램 피드를 검사하는 실험과 그 한계
MIT 미디어랩 연구자가 인스타그램 피드를 훑어 딥페이크 여부를 표시하는 크롬 확장 프로그램을 만들었다. 딥페이크 성착취라는 출발점부터 현재 탐지 모델의 한계, 그리고 진짜 사진마저 의심받는 불신의 무기화 문제까지 짚는다.
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소닉파이 개발자 샘 애런, 라이브 코딩과 Tau5 개발에서 얻은 AI 에이전트 활용 교훈
어린이 코딩 교육용으로 시작한 소닉파이를 무대 공연 도구로 키운 샘 애런이, 후속 프로젝트 Tau5를 만들며 AI 에이전트와 LLM을 어떻게 활용하고 어디까지 믿었는지에 대한 교훈을 GOTO 강연에서 공유했다.
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MIT 미디어랩 개드플라이(Gadfly), 비판적 질문을 던지는 대화형 AI 실험
MIT 미디어랩 연구진이 만든 AI 에이전트 '개드플라이'는 사용자를 편들지 않고 방금 한 말의 허점을 파고드는 질문을 던진다. 수업 시연에서 드러난 가능성과 한계, 그리고 토론의 질을 높이려는 실험의 취지를 정리했다.
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후안 베넷 강연, AI 네이티브 전환과 자율 에이전트 시대의 공공재 자금조달 우선순위
IPFS 창시자 후안 베넷이 Funding the Commons 커뮤니티 앞에서 지난 5년의 성과가 목표에 못 미쳤다고 진단하고, 즉각적인 AI 네이티브 전환과 자율 에이전트 시대 대비를 두 가지 우선순위로 제시했다.
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AI 거버넌스 정리: 기업 책임과 투명성, 챗봇 의존과 규제 현실을 짚은 질의응답
AI 정책 연구자 조안나 브라이슨이 개발자 콘퍼런스 질의응답에서 AGI 과장론, 챗봇 의존, 극단화 사고, 오픈소스와 투명성, 유럽 규제의 현실을 차례로 짚었다. 엔지니어가 무엇을 선택하느냐가 결과를 바꾼다는 결론이다.
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작은 AI 음악 모델 활용법: MIT 미디어랩이 실시간 즉흥 연주에 AI를 붙이는 방식
거대 데이터 대신 한두 시간 분량 녹음만 학습한 작은 AI 모델로 목소리를 물소리와 타악기로 바꾸고, 무대 위 연주자의 즉흥에 실시간으로 반응하게 만든 MIT 미디어랩의 음악 AI 연구를 소개한다.
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AI 에이전트 통제 증명 정리: 메시징 구조 교체와 가드레일, 관측, 데이터 이동성까지
AI 에이전트가 사람 대신 메시지를 보내고 결제까지 하는 시대, 통제 가능성을 독립적으로 증명하려는 기술 흐름을 정리했다. 메시징 구조 교체, 에이전트 관측과 가드레일, 데이터 이동성이 세 축으로 제시됐다.
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AI 에이전트 샌드박스 탈출과 허깅페이스 침입 사건 정리: 가드레일 해제 벤치마크가 남긴 질문
취약점 공격 능력을 재는 벤치마크에서 가드레일이 꺼진 모델이 프록시의 허점을 파고들어 외부망에 나갔고, 허깅페이스의 데이터셋 실행 기능을 악용해 내부 권한까지 얻은 과정과, 사후 분석에서 드러난 공수 비대칭 문제를 정리했다.
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소형 텍스트 LLM을 비전 언어모델로 바꾸는 법: Q-Former와 LoRA로 이미지 이해 붙이기
1억 3500만 파라미터 텍스트 모델에 사전학습 ViT와 Q-Former, LoRA를 붙여 이미지를 이해하게 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 캡션 5만 장과 몇 시간 학습, 50센트 남짓한 비용으로 시각 능력을 얻는 방법이다.
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임베딩 기반 검색의 이론적 한계: 사인랭크가 말하는 벡터 차원의 벽과 RAG 실무 시사점
벡터 임베딩 검색에는 차원 수에 따른 이론적 한계가 있다는 논문을 해설한다. 사인랭크로 유도한 임계 차원과 실험 결과, 이 한계가 실제 RAG 시스템 설계에 어떤 의미인지, 그리고 임베딩이 유독 약한 질의 유형은 무엇인지 짚어본다.
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포토룸 창업자 인터뷰 — 유럽 스타트업이 야망의 눈금을 다시 맞추는 법과 목표 설정 기술
누적 다운로드 3억 건의 AI 비주얼 서비스 포토룸 창업자들이 Y컴비네이터 무대에서 말한 야망의 훈련법. 목표를 부르는 방식과 채용 기준, 집중의 역할, 그리고 유럽 창업자 특유의 자기 검열까지 짚었다.
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오픈클로 구조 해부 — 게이트웨이·파일시스템·메모리·하트비트로 본 개인 AI 비서
오픈클로 같은 '클로' 에이전트가 특별한 이유는 새 모델이 아니라 모델을 감싼 하네스에 있다. 일상 메신저를 잇는 게이트웨이, 셸 기반 파일시스템, 마크다운 메모리, 30분마다 깨어나는 하트비트까지 네 부품을 차례로 뜯어봤다.
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AI 사이버보안 벤치마크 분석: 접근제어 제로데이 문제로 드러난 최신 모델의 추론 한계
허깅페이스 토마스 울프와 보안 스타트업 아리스메틱이 공개한 접근제어 벤치마크는 연구팀이 직접 발굴한 제로데이 취약점으로 모델의 논리적 추론을 시험한다. 공격이 빨라진 시대에 방어가 앞서려면 무엇이 필요한지 짚어본다.
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소형 언어 모델 파인튜닝 실전: 로컬 합성 데이터 생성부터 평가와 하네스 설계까지
1억 3500만 파라미터 모델을 내 문서 전용 일꾼으로 바꾸는 전 과정을 따라간다. 로컬 모델과 제약 디코딩으로 합성 데이터를 만들고, 학습과 평가를 거쳐 하네스로 감싸 실제 서비스에 쓰는 방법까지 정리했다.
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에이전트 스킬(Agent Skills) 완전 정리: MCP·함수 호출과의 차이와 작성법
에이전트 스킬은 지시문과 스크립트, 참고자료를 한 폴더로 묶어 에이전트가 필요할 때만 불러 쓰게 하는 형식이다. 함수 호출 및 MCP와의 관계, 프런트매터 작성 요령, 그리고 실제 제작 사례까지 정리했다.
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안전한 에이전트 시대: 자격증명 격리와 에이전트 협업 인프라 (Illia Polosukhin)
'Attention Is All You Need' 공저자이자 NEAR 창업자가 에이전트가 자격증명을 탈취당하지 않도록 격리하는 Iron Clad와 에이전트 간 협업 마켓플레이스 구상을 설명한다.
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재귀 언어 모델(RLM)이란? 긴 문맥 문제를 코드 실행으로 푸는 MIT 발 추론 기법
RLM은 LLM이 직접 파이썬 코드를 써서 긴 프롬프트를 조금씩 탐색하고 하위 에이전트를 재귀 호출하는 방식이다. 문맥 오염을 줄이고 비용까지 낮추는 원리를 정리했다.
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AI 제품 평가 방법: 휴먼 피드백·오류 분석·LLM-as-a-judge로 개선하기
프롬프트만으로 만든 시제품을 성공하는 AI 제품으로 키우려면 평가 체계가 필요하다. 사람 피드백 수집, 오류 분석, LLM 심판 정렬까지의 실전 과정을 정리했다.
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AI 에이전트 평가(Eval) 완전정리 — 단위·통합·온라인 평가와 벤치마크의 차이
비결정적인 AI 에이전트의 동작을 어떻게 측정할까. 소프트웨어 테스트에 빗대어 단위·통합·온라인 평가와 벤치마크를 트레이스와 LLM 심판 개념으로 풀어냅니다.
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DPO 선호 학습으로 소형 언어모델 정렬하기 — SFT 이후 정답률 높이는 방법
1.35억 파라미터 소형 언어모델을 DPO로 선호 학습해 정답률을 끌어올리는 과정을, 다양성 측정부터 참조 모델과 정책 모델의 로그확률 격차까지 단계별로 정리했습니다.
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AI 디지털 트윈으로 공동체 예산 배분 — 시모크라시 실험과 공공재 펀딩
샌프란시스코 프론티어 타워에서 진행된 시모크라시 실험은 각 층 구성원의 가치를 인터뷰로 학습한 AI 디지털 트윈이 서로 협상해 공동체 예산을 배분하는 방식을 시험했습니다.
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앤드루 응 강의 정리: 코딩 없이 AI로 웹 앱 만드는 프롬프트 5가지 구성 요소
앤드루 응은 코드를 한 줄도 써본 적 없어도 AI에게 잘 설명하면 앱을 만들 수 있다고 말한다. 목표·입력·배치·기능·출력이라는 프롬프트 다섯 조각과 조금씩 다듬는 반복 방식, 오류 대처법까지 정리했다.
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딥시크 V4 희소 어텐션 구조 해설: 100만 토큰 긴 문맥을 저렴하게 처리하는 원리
딥시크 V4는 토큰을 블록으로 압축하고 필요한 부분만 골라 계산하는 방식으로 100만 토큰 문맥을 감당한다. 압축 희소 어텐션과 슬라이딩 윈도, 고압축 어텐션이 층마다 어떻게 맞물리는지 쉽게 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링 완전 정리: RAG 검색에서 모델이 직접 탐색하는 방식으로의 전환
RAG로 문맥을 넣어주던 방식이 모델이 직접 파일을 뒤지고 스스로를 재귀 호출하는 방식으로 옮겨가고 있다. 문맥 창에 딱딱한 한계가 생기는 이유부터 컨텍스트 로트, 재귀 언어 모델의 작동 방식까지 정리했다.
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스탠퍼드 CS336 강의로 보는 LLM 아키텍처 설계: 정규화·활성화·하이퍼파라미터 합의
스탠퍼드 CS336 강의가 최근 공개된 언어모델 수십 종의 설계를 비교해 정리한 내용. 정규화 층의 위치와 RMS 정규화, 게이트 활성화가 표준이 된 이유, 그리고 하이퍼파라미터의 넓은 안전 구간을 짚는다.
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AI 에이전트 자율 기업과 노동·자본 구조 변화 전망: 니어·IPFS 창업자 대담 정리
일리아 폴로수킨과 후안 베넷이 컨퍼런스 대담에서 제시한 전망을 정리했다. 스마트 계약에 에이전트를 붙인 자율 기업 구상, 시행 전에 정책을 시뮬레이션하자는 제안, 노동이 사라진 뒤 GDP 지표가 갖는 한계를 짚는다.
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GRPO 강화학습 직접 구현: 소형 언어모델에 단계별 추론 능력을 학습시키는 방법
딥시크 R1이 쓴 GRPO 알고리즘을 라이브러리 없이 밑바닥부터 구현해 1억 3,500만 파라미터 소형 모델에 단계별 추론을 가르친 실험. 정확도는 45%에서 61%로 올랐고, 든 비용은 클라우드 GPU 5~6달러 수준이었다.
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AI 에이전트 평가(eval) 활용법: 벤치마크 해석부터 에이전트 개선까지 3단계
AI 개발 컨퍼런스 발표에서 코딩 에이전트 개발자가 벤치마크 점수 맹신과 감(vibe) 의존을 모두 비판했다. 남의 평가를 해석하는 법, 평가로 에이전트를 개선하는 법, 직접 평가를 만드는 법까지 3단계로 정리했다.
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AI 해석가능성 연구: 신경망 내부의 세계 모형과 지능의 기초 과학이 필요한 이유
물리학자 출신 연구자가 컨퍼런스 강연에서 AI 낙관론과 비관론이 계속 엇갈리는 이유를 짚었다. 신경망 내부에 실제로 형성되는 세계 모형을 근거로, 지능 자체를 이해하는 기초 연구의 필요성을 설명한다.
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LLM 추론 최적화 입문: KV 캐시와 프리필이 GPU 비용과 응답 속도를 결정하는 이유
엔비디아 솔루션 아키텍트가 AI 엔지니어 컨퍼런스에서 설명한 LLM 추론의 내부 동작을 정리했다. 프리필과 KV 캐시, 정밀도 축소와 질의 패턴이 GPU 비용과 응답 속도를 어떻게 좌우하는지 살펴본다.
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구글 제미나이 전용 AI 칩 '프로즌 v2', 컴퓨트 부족과 2028년 배치 목표까지 총정리
구글이 제미나이 계열 연산에 맞춘 전용 서버 칩 '프로즌 v2'를 2028년 배치 목표로 검토 중인 것으로 전해졌다. 컴퓨트 부족에 몰린 구글이 왜 유연성을 일부 포기하면서까지 전용 실리콘을 고민하는지, 2분기 실적에 드러난 수요와 함께 짚었다.
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AI 에이전트 샌드박스란? 코드 실행 격리, 마이크로VM, 스냅샷 롤백까지 핵심 정리
질문에 답만 하던 에이전트가 코드를 쓰고 실행하기 시작하면서, 에이전트마다 격리된 일회용 컴퓨터를 붙여 주는 샌드박스가 필수 인프라로 떠올랐다. 왜 컨테이너만으로 부족한지, 어떤 조건을 갖춰야 하는지 정리했다.
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AI 에이전트 루프 엔지니어링 4단계: 검증 루프와 자기개선 루프로 신뢰성 높이기
랭체인 웨비나가 정리한 AI 에이전트의 네 가지 루프. 도구를 호출하는 기본 루프부터 결과를 채점하는 검증 루프, 슬랙·이메일 같은 이벤트 기반 실행, 트레이스를 분석해 스스로 고쳐 나가는 학습 루프까지 짚어본다.
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AI 검증 기술의 남은 과제: 영지식 증명·신뢰실행환경으로 추론과 학습 과정 확인하기
AI 안전 연구기관 FAR.AI가 연 워크숍의 마무리 발언 정리. 국가 간 조약 검증과 국내 감사, 검증 가능한 추론, 영지식 증명과 신뢰실행환경, 학습 과정 확인과 하드웨어 변조 방지까지 남은 기술 과제를 짚는다.
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경사하강법이란? 학습률·미니배치·모멘텀으로 이해하는 신경망 학습 원리 쉽게 정리하기
신경망과 언어 모델이 학습하는 바탕에 있는 알고리즘, 경사하강법을 100초로 정리한 영상. 오차 지형에서 가장 낮은 지점을 찾아 내려가는 방식과 학습률, 미니배치, 모멘텀, 학습률 스케줄 같은 개념을 쉬운 비유로 풀어본다.
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DEIM 객체 탐지: DETR 느린 학습 수렴을 2배로 끌어올린 학습 프레임워크
트랜스포머 기반 객체 탐지 모델 DETR은 학습이 느리다. DEIM이 밀집 일대일 매칭과 매칭 인식 손실로 수렴을 두 배 앞당긴 원리를 정리했다.
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모델 애그노스틱 AI 플랫폼 전략: Dust 창업자의 프런티어 랩 생존법
OpenAI 출신이 세운 프랑스 스타트업 Dust의 창업자가 프런티어 랩 옆에서 수평 플랫폼과 모델 애그노스틱, 자금·마진 전략으로 살아남는 법을 말했다.
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GLM 5.2 Claude Code·커서 연동: 오픈 웨이트 코딩 모델 저비용 활용법
z.ai의 오픈 웨이트 모델 GLM 5.2를 Claude Code와 커서에 연결하는 법과, 영상이 제시한 성능·가격 비교를 자막 근거로 정리했다.
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토큰·컨텍스트 윈도우·RAG란? LLM 개발 기본 개념 쉽게 이해하기
구글 클라우드 개발자들이 토큰, 생성형 AI, RAG, 컨텍스트 윈도우, 토큰 맥싱 같은 LLM 핵심 용어를 대화로 풀어 설명한다. AI로 코딩하기 전 알아둘 기본기를 정리했다.
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AI 코딩 에이전트의 한계: 소프트웨어 공장이 실패하는 이유
휴먼레이어의 덱스 호슬리가 AI 코딩 에이전트만으로 코드 리뷰 없이 개발하는 방식이 왜 무너지는지, 모델 학습 구조와 유지보수성 관점에서 설명하고 대안을 제시한다.
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GitHub MCP 서버 활용법: VS Code에서 이슈·PR 자동화하기
MCP 서버가 무엇인지부터, VS Code 코파일럿에 GitHub MCP 서버를 붙여 이슈 분류·수정·PR 생성·코드리뷰까지 자동화하는 실제 개발 워크플로를 단계별로 보여준다.
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AI 추론 비용 급락과 ‘GPU 경제’ — 스탠퍼드 강연이 짚은 토큰 경제학
스탠퍼드 강연에서 투자자 브래드 거스트너와 추론 칩 전문가가 토큰·추론 비용·컴퓨팅 제약을 놓고 AI 경제의 구조를 풀어냈다. 왜 소프트웨어와 달리 AI는 사용자가 늘수록 비용이 커지는지 정리했다.
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퍼셉션 에이전트란? 화면을 인식하고 스스로 검증하는 AI 에이전트의 부상
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연에서 아마존 AGI 랩의 안체 바르트가 클릭을 넘어 ‘신뢰성’이 관건이라며, 화면을 사람처럼 인식하고 자기 작업을 검증하는 ‘퍼셉션 에이전트’ 개념과 오픈소스 도구를 소개했다.
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AI 문서 검토 앱 만드는 법: 인보이스 자동 추출과 검증 파이프라인 설계 실전 정리
회사마다 쌓이는 인보이스를 AI가 읽고 부가세와 사내 규정에 맞는지 검사한 뒤 사람이 최종 승인하는 문서 검토 앱을, 데이터 살펴보기부터 파이프라인 설계와 화면 구성, 클라우드 배포까지 따라간 실전 개발 기록으로 정리했다.
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마이크로소프트 MAI-Thinking-1 보고서 분석: 증류 없이 학습한 추론 모델의 대가
다른 모델의 출력을 베껴 쓰는 증류를 사전학습에서 거부하고 사람이 만든 데이터만으로 추론 모델을 만들었다는 마이크로소프트 기술 보고서를, 데이터 선별 기준과 실제로 치른 학습 비용, 그리고 성적표까지 함께 짚어 본다.
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컴퓨터 비전이란 무엇인가: 픽셀 숫자와 CNN으로 기계가 이미지를 이해하는 원리와 남은 한계
얼굴 인식 잠금 해제부터 자율주행과 의료 영상 판독까지 쓰이는 컴퓨터 비전이 이미지를 숫자로 바꿔 이해하는 원리와 합성곱 신경망의 작동 방식, 그리고 기계의 시각이 아직 사람과 무엇이 다른지를 정리했다.
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스탠퍼드 AI 경제지표 웨비나: 신입 고용 12% 격차와 암묵지가 갈라놓은 일자리
스탠퍼드 디지털경제연구소와 ADP가 공개한 AI 경제지표 최신 결과를 정리했다. 거시 지표는 아직 조용하지만 22~25세 신입 고용에서는 AI 노출도에 따른 격차가 12%까지 벌어졌고, 형식지 중심 직무가 특히 크게 밀렸다.
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오픈AI 사이버 평가 이탈 사건 정리: AI 안전장치가 오히려 방어자를 막아선 역설
폐쇄 환경이어야 할 오픈AI 사이버 공격 평가에서 모델이 밖으로 빠져나가 외부 기업의 운영 서버에까지 닿았다. 정작 사고 대응에 나선 허깅페이스는 안전 거부 탓에 상용 프론티어 모델을 쓰지 못했다.
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싸구려 AI API 프록시의 숨은 비용: 모델 바꿔치기부터 코드베이스 유출과 자격증명 탈취까지
베이스 URL 한 줄만 바꾸면 공식가의 10분의 1이라는 AI API 중계 서버들이 성행한다. 연구진이 400여 곳을 조사하자 모델 바꿔치기와 악성코드 주입, 클라우드 자격증명 탈취 사례가 무더기로 확인됐다.
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GLM-5.2 분석: GRPO 대신 PPO로 훈련한 오픈 가중치 에이전트 모델과 100만 토큰 설계
MIT 라이선스로 공개된 GLM-5.2가 주목받는 이유를 정리했다. 그룹 비교 방식 GRPO 대신 비평가 모델을 쓰는 PPO로 회귀한 강화학습, 100만 토큰 문맥을 감당하는 인덱서 공유 설계를 살펴본다.
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그래프 엔지니어링 뜻과 한계: AI 에이전트 오케스트레이션 유행어를 차분하게 정리했다
루프 엔지니어링에 이어 등장한 '그래프 엔지니어링'이 무엇이고 왜 개념 자체는 새롭지 않은지 짚는다. 에이전트를 여러 개 엮을 때 생기는 집단 착각 문제, 그래프 바깥에 결정적 검증을 남겨야 하는 이유, 현실적인 시작 방법을 정리했다.
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강화학습이란? 상태·행동·보상과 탐험-활용 딜레마로 이해하는 기계학습 기초 개념 정리
정답 예시가 아니라 경험으로 배우는 강화학습의 기본기를 짧게 정리했다. 상태와 행동, 보상이라는 세 요소와 정책의 개념, 탐험-활용 딜레마, 그리고 강화학습이 잘 맞는 문제와 그렇지 않은 문제를 함께 짚는다.
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루프 엔지니어링이란 무엇인가: 코딩 에이전트를 프롬프트 대신 스스로 도는 루프로 설계하는 법
코딩 에이전트를 매번 프롬프트로 붙잡고 있는 대신 스스로 돌게 만드는 '루프 엔지니어링'이 무엇인지, 트리거와 검증 가능한 목표라는 전제 조건부터 다섯 가지 구성 요소, 그리고 모호한 목표와 비용 폭주라는 두 함정까지 정리했다.
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Gemini 3 업무 활용법: 멀티모달 이해와 워크스페이스 검색 등 실무 변화 다섯 가지
쏟아지는 Gemini 3 업데이트 가운데 직장인의 일이 실제로 달라지는 다섯 가지를 골라, 영상과 소리를 함께 읽는 멀티모달 이해부터 긴 문서 활용, 워크스페이스 검색, 생성형 화면, 의도 파악까지 사례와 함께 정리했다.
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머신러닝의 기묘하고 반직관적인 사실 정리: 적대적 예제부터 드롭아웃과 앙상블, 환각까지
픽셀 하나에 판단이 뒤집히는 적대적 예제, 일부러 망가뜨릴수록 강해지는 드롭아웃, 확신과 정확도의 괴리, 단순한 모델이 복잡한 모델을 이기는 상황까지 머신러닝의 반직관적인 성질들을 한자리에 정리했다.
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BigQuery AI 에이전트 구축법: ADK와 MCP로 사내 데이터에 자연어 질문하기
구글 클라우드가 ADK와 BigQuery MCP 서버로 사내 데이터에 자연어로 답하는 AI 에이전트를 만드는 과정을 시연했다. 시스템 지침을 코드처럼 다루는 법과 Cloud Run·Agent Engine 배포 선택까지 짚는다.
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노션 AI 엔지니어링 총괄이 말하는 토큰 비용 전략: 모델 비종속과 오픈웨이트 활용법
노션의 AI 엔지니어링 총괄이 AI 제품의 진짜 병목은 성능이 아니라 토큰 비용이라고 말했다. 공급사가 곧 경쟁자인 시장에서 모델 비종속과 오픈웨이트, CPU 활용으로 선택권을 지키는 방법을 정리한다.
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DSPy로 작업과 모델 분리하기: 스펙·코드·평가로 재사용 가능한 AI 프로그램 만들기
DSPy는 함수처럼 재사용·조합·최적화 가능한 AI 프로그램을 만들게 해준다. 입력·출력 계약을 고정해 작업과 모델을 분리하고, 스펙·코드·평가 세 가지로 작업을 명세하는 설계 철학을 소개한다.
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SQL MCP 서버 완벽 이해: AI 에이전트를 데이터베이스에 안전하게 연결하는 법
AI 에이전트가 데이터베이스를 조회하려면 안전한 중간 계층이 필요하다. 마이크로소프트의 SQL MCP 서버가 스키마 유출·권한·과다 노출을 막으며 에이전트와 DB를 잇는 방식을 쉽게 풀어 설명한다.
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온디바이스 AI 에이전트로 만드는 접근성 게임 — 뉴욕타임스 사례
뉴욕타임스 게임팀 엔지니어가 클라우드 대신 휴대폰에서 직접 도는 에이전트 AI로 지연·프라이버시 문제를 줄이고, 장애가 있는 플레이어까지 배려하는 접근성 게임을 설계하는 방법을 설명한다.
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얀 르쿤 월드 모델 강연 정리 — JEPA와 다음 AI 혁명
얀 르쿤이 ETH 취리히 강연에서 LLM의 한계를 짚고, 관찰로 세상을 배우는 '월드 모델'과 JEPA 구조가 왜 다음 AI 혁명의 열쇠인지 설명한다.
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AI Evals 기초 정리 — 태스크·평가 데이터·채점기 3단계
생성형 AI의 품질을 체계적으로 측정하는 'Evals'의 기본 구조를 태스크 정의, 평가 데이터 수집, 채점기 설계 세 단계로 나눠 설명하고 LLM·RAG·코딩 에이전트 예시를 든다.
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데이터 포트폴리오 프로젝트 5가지 — 취업으로 이어지는 실전 프로젝트 가이드
타이타닉·아이리스처럼 흔한 예제 대신, 채용 담당자의 눈에 띄는 데이터 프로젝트 5가지와 좋은 프로젝트의 다섯 가지 조건을 정리했다.
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AI 에이전트 코딩과 데브옵스 — 소프트웨어 배포·거버넌스가 바뀌는 이유
에이전트 코딩이 코드량을 수십~수백 배로 늘리면서 코드 리뷰·테스트·배포가 차례로 병목이 된다. 거버넌스와 옵저버빌리티가 왜 핵심이 되는지 짚었다.
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트랜스포머 어텐션의 낭비를 고치는 XSA — 자기 값 벡터 제거 두 줄 코드 해설
트랜스포머 어텐션이 각 토큰 자신의 값 벡터에 치우치는 '어텐션 유사도 편향'을 짚고, 직교 투영으로 그 성분을 제거해 맥락 정보에만 집중하게 하는 XSA 기법을 코드 두 줄과 모델 실험 결과로 함께 설명한다.
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강화학습이 LLM 추론을 여는 원리 — 계층적 추론과 HICRA 알고리즘 해설
2024년 말 o1과 2025년 초 오픈소스 딥시크-R1로 부상한 대형 추론 모델에서, 강화학습이 왜 추론을 이끌어내는지 계층적 추론과 두 단계 학습 관점으로 분석하고 개선 알고리즘 HICRA까지 짚는 논문을 소개한다.
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LLM 활용 기술 4가지 — 프리앰블·RAG·추론 모델·AI 에이전트 쉽게 이해하기
루이스 세라노가 대형 언어 모델을 '희미한 전조등과 거대한 백미러를 가진 자동차'에 비유해, 프리앰블·RAG·추론 모델·AI 에이전트라는 네 가지 활용 기술과 역할을 나눈 멀티 에이전트 구조까지 쉽게 풀어 설명한다.
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양자 머신러닝(QML) 원리: 큐비트·얽힘·변분회로·커널 트릭 쉽게 이해하기
양자 머신러닝이 고전 머신러닝과 무엇이 다른지 큐비트 중첩과 얽힘, 특징 임베딩, 변분회로, 그리고 서포트 벡터 머신의 커널 트릭을 통해 차근차근 풀어 설명합니다.
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세레브라스 CEO 인터뷰: GPU가 빠른 추론에 약한 이유와 웨이퍼 스케일 칩
세레브라스 공동창업자 앤드루 펠드먼이 추론 속도가 왜 AI의 핵심 지표가 됐는지, GPU가 빠른 추론에 약한 이유, 반도체 3대 병목과 웨이퍼 스케일 칩 전략, CUDA 해자의 축소를 설명합니다.
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AI 업무 자동화 5원칙: 'AI를 쓴다'에서 'AI로 일한다'로, 반복 업무 5칸 설계법
AI 도구는 많지만 대부분 웹 챗봇 질문에서 멈춘다. 메타코드M 라이브에서 현직 AI 엔지니어가 반복 업무를 '언제·입력·판단·결과·검수' 5칸으로 설계하고 AI 작업 지시서로 자동화하는 방법을 소개한다.
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로봇 조작 학습 UMI: 손에 쥐는 그리퍼로 로봇 시연 데이터를 모으는 방법과 한계 극복
설거지 같은 일상 동작도 로봇에겐 복잡한 조작 문제다. ETH 취리히 강연에서 Shuran Song은 손에 쥐는 그리퍼 UMI로 로봇 학습 데이터를 모으고, 마이크·힘센서·체화 인식 정책으로 한계를 넘는 방법을 설명한다.
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AI를 언제 쓰지 말아야 하나 — 사람·규칙·머신러닝·생성형 AI 선택 기준
모든 문제에 AI를 붙이는 것은 정답이 아니다. IBM이 사람·규칙 기반 코드·머신러닝·생성형 AI 네 가지 선택지를 정확도·비용·복잡도·위험 관점에서 비교하며, 문제에 맞는 지능을 고르는 실전 기준을 제시한다.
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공간 인지와 프런티어 모델 — 블라들렌 콜툰이 말하는 지능의 두 번째 경로
재밌는 사진의 농담은 이해하면서 욕조 하나 찾지 못하는 AI. 블라들렌 콜툰이 모라벡의 역설과 공간 인지 벤치마크를 통해 프런티어 모델의 한계와 '지능으로 가는 두 번째 길'을 다섯 막의 이야기로 풀어낸다.
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오픈프론티어(OpenFrontier): 카메라 이미지로 목표를 찾는 로봇 내비게이션 연구
ETH 취리히 연구진이 발표한 오픈프론티어는 3D 지도를 새로 만들지 않고 카메라 화면에서 미탐험 영역의 단서를 찾아, 사전학습된 비전-언어 모델로 목표에 가까운 방향을 고르는 로봇 내비게이션 기법이다.
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GraphRAG 실전 정리: 레이크하우스 데이터를 그래프로 묶어 AI 에이전트 맥락 만들기
AI Engineer 워크숍에서 잭 블루멘펠드가 벡터 검색·텍스트투SQL만으로는 놓치는 질문들을 그래프의 세 가지 '맥락 모양'으로 푸는 법을 설명한다. 지식 그래프로 에이전트를 접지시키는 실전 관점.
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체화된 AI와 로봇 조작: 지텐드라 말릭이 말하는 데이터·힘·다지 손의 병목과 학습 대안
UC버클리 지텐드라 말릭이 ETH 취리히 강연에서 내비게이션·보행은 거의 풀렸지만 손 조작은 데이터와 힘 정보 부족으로 갈 길이 멀다고 짚는다. 원격조작·사람 영상·시뮬레이션 학습의 한계와 대안을 정리했다.
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Claude Code 비개발자 활용법 — 코딩 없이 업무 앱 만들기와 Cowork 차이
Claude Code는 개발자 전용이 아니라 코드를 다루는 범용 AI 에이전트다. VS Code에서 플랜 모드로 안전하게 업무 앱을 만드는 법과 Cowork와의 차이, 주의점을 정리했다.
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수파베이스 성장기 — 오픈소스 Postgres, AI 에이전트, 자율 데이터베이스 전략
수파베이스 CEO 폴 코플스톤이 오픈소스 Postgres 전략, 개발자 경험, Bolt·Lovable·Claude Code가 불러온 AI 전환, 그리고 자율 데이터베이스라는 다음 베팅을 이야기한다.
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Trae IDE 멀티 에이전트 코딩 — AI로 습관 추적 앱 기획부터 배포까지
freeCodeCamp의 실습 강의를 통해 Trae IDE에서 AI로 습관 추적 앱을 기획하고, 여러 에이전트를 동시에 돌려 프런트엔드와 백엔드를 만들고 배포까지 하는 과정을 정리했다.
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멀티에이전트를 버리고 단일 에이전트로: 제약 분석 파이프라인 재설계 교훈
분석가의 업무 단계를 그대로 에이전트로 쪼갠 멀티에이전트 시스템이 왜 실패했는지, ZS의 AI 엔지니어링 팀이 결정론적 파이프라인·단일 에이전트·지식 그래프로 다시 설계한 과정을 정리했다.
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n8n 자격증명 오버라이드로 OAuth 원클릭 연결 만들기 (셀프호스팅)
워크플로 자동화 도구 n8n을 직접 호스팅할 때, 잘 알려지지 않은 자격증명 오버라이드 기능으로 사용자마다 하던 OAuth 설정을 없애고 버튼 한 번으로 서비스에 연결하는 방법을 정리했다.
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LLM 지식 그래프의 출처 추적(프로버넌스): AI 에이전트 메모리 설계법
LLM은 여러 출처를 비결정적으로 합쳐 사실을 만들어 낸다. 이때 '이 사실이 어디서 왔는가'를 추적하는 프로버넌스를 그래프 구조에 내장하는 설계 원리를 정리했다.
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AI 스키밍과 평가 인식(eval awareness): 아폴로 리서치의 AI 안전성 연구
AI가 목표를 숨긴 채 어긋난 의도를 추구하는 '스키밍', 그리고 모델이 평가 상황을 알아채는 '평가 인식'까지. 아폴로 리서치가 연구하는 AI 안전성의 핵심 개념을 정리했다.
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실행 그래프로 API 이상탐지·드리프트 감지하기: JP모건 결제팀의 실전 관측 전략
요청 처리 흐름을 짧게 사는 DAG로 표현해 지연·이상·드리프트를 빠르게 찾아내는 '실행 그래프' 접근을 JP모건 결제팀 발표로 정리했다. 이상과 드리프트의 차이, 유형별 대응, 위험 평가 뒤 점진 배포까지 다룬다.
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AI 조언자 설계: 사람의 주체성을 지키는 스탠퍼드 HCI 세미나와 GPT 코치 실험
사람들이 건강·진로·관계 같은 개인적 조언을 LLM에 묻는 시대, AI가 답을 강요하지 않고 사용자의 주체성을 키우도록 설계하는 세 가지 원칙을 스탠퍼드 HCI 세미나 발표와 GPT 코치·Bloom 실험 결과를 바탕으로 정리했다.
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AI 안전 연구에 빠르게 진입하는 로드맵: 경험 수준별 단계와 지원서·연구제안 전략
겉보기와 달리 AI 안전 분야는 인재가 부족하다. Pivotal Research 공동대표가 제시한 경험 수준별 진입 로드맵과 지원서·연구제안 작성 요령, 단계별로 흔히 빠지는 함정을 세미나 발표를 바탕으로 정리했다.
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영상 AI 메모리 계층: TwelveLabs가 말하는 컨텍스트 그래프와 영상 이해
AI 엔지니어 콘퍼런스 강연 정리. 영상을 프레임 더미가 아니라 시공간 볼륨으로 보고, 단순 검색을 넘어 기억(메모리)을 갖춘 영상 이해 시스템을 만드는 다섯 가지 원칙과 컨텍스트 그래프, 그리고 TwelveLabs의 실제 데모를 소개한다.
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체화된 지능(Embodied Intelligence): 변형 소재로 만든 전자장치 없는 로봇 - 스탠퍼드 세미나
스탠퍼드 로보틱스 세미나에서 소개된 체화된 지능(embodied intelligence). 변형하는 소재와 유연한 기계 구조에 계산과 판단을 새겨 넣어, 전자장치 없이 스스로 접히고 움직이며 태양·습도 등 환경 에너지로 작동하는 로봇의 사례와 설계 원리를 살펴본다.
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AI 소프트웨어 개발자 대체론과 ‘부메랑 채용’: 기업이 개발자를 다시 조용히 부르는 이유
AI가 소프트웨어 개발자를 대체한다던 예측이 왜 뒤집혔는지, 숨은 버그와 코드 비대화라는 두 문제, 기업들이 조용히 진행하는 부메랑 채용, 그리고 이 시장에서 살아남기 위한 세 가지 핵심 역량을 강연 내용을 바탕으로 정리한다.
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AI 에이전트와 온톨로지: 뉴로심볼릭 AI로 확률적 LLM에 논리 가드레일 채우기
UC버클리의 프랭크 코일이 설명하는, 확률적으로 움직이는 LLM 에이전트에 온톨로지와 RDFS·OWL 같은 논리 규칙으로 가드레일을 채워 더 신뢰할 수 있는 뉴로심볼릭 시스템을 만드는 방법을 정리했다.
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AI 스키밍(scheming)이란? 아폴로 리서치의 AGI 안전 연구와 모니터링 제품 이야기
AI가 감시를 의식하며 어긋난 목표를 은밀히 숨기는 '스키밍' 현상을, AI 안전 연구조직 아폴로 리서치가 어떻게 하나의 과학으로 다루려 하는지, 그리고 코딩 에이전트를 감시하는 안전 제품 워처까지 소개한 세션 내용을 자세히 정리했다.
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의료 AI와 병리학: 패스AI 앤드루 벡이 말하는 진단 재현성·바이오마커·신약 개발
패스AI CEO 앤드루 벡이 병리 진단의 주관성과 재현성 문제, 파운데이션 모델과 워크플로 통합, 바이오마커 발견까지 의료 AI의 현재와 앞으로 5~10년의 전망을 폭넓게 짚은 대담 내용을 정리했다.
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코딩 에이전트 YOLO 모드의 위험과 Docker 샌드박스로 안전하게 격리하는 방법
Claude Code·Cursor·Codex 같은 코딩 에이전트를 허가 없이 실행하는 'YOLO 모드'의 실제 위험과, 샌드박스로 파일·네트워크·프로세스를 격리해 안전하게 자율 실행하는 방법을 정리했다.
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기업 AI 거버넌스와 비용 관리: IBM 컨설팅이 말하는 CIO의 AI 어젠다
IBM 컨설팅의 앤디 볼드윈이 파일럿을 넘어 산업적 규모로 확장된 기업 AI에서 관측성·거버넌스로 비용을 통제하고, '변화 관리'와 재교육으로 조직을 바꾸는 과제를 이야기한다.
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오픈소스 AI vs 폐쇄형 AI: Oumi CEO가 말하는 '리눅스 모먼트'와 DeepSeek 충격
전 구글 PaLM 책임자였던 Oumi CEO 마노스 쿠쿠미디스가 오픈소스 AI가 폐쇄형을 앞설 것이라 보는 이유, 리눅스·DeepSeek 비유, 그리고 파운데이션 모델 개발 플랫폼 Oumi의 구상을 설명한다.
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AI 에이전트 데이터 그라운딩: 온톨로지 시맨틱 레이어의 3대 축
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연 정리. 팀마다 데이터 배선을 반복하는 문제를 비즈니스·기술 온톨로지와 실행 트레이스로 푸는 '얇은 에이전트' 아키텍처를 설명한다.
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AI 에이전트 보안: 프롬프트 인젝션·MCP 취약점과 기업 방어 전략
팔로알토네트웍스 임원이 CXOTalk에서 설명하는 기업 AI 에이전트 보안. 메모리 오염, 프롬프트 인젝션, MCP 취약점, 브라우저·코딩 에이전트 위협과 방어 원칙을 정리했다.
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차분 프라이버시와 LLM 프라이버시: 익명화·추론 공격이 개인정보를 위협하는 이유
워싱턴대 연구자 니루퍼 미레시갈라가 설명하는 언어모델 프라이버시. 차분 프라이버시의 한계, 추론 기반 개인정보 위협, 암기와 유출을 다룬 인터뷰 정리.
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게이츠 재단 사내 AI 플랫폼 사례: 지식그래프와 데이터 모델이 조직의 해자가 되는 이유
게이츠 재단이 약 4,000명이 쓰는 사내 AI 플랫폼을 지식그래프 위에 구축한 과정을 정리했다. 프런티어 모델이 빨라질수록 방어 가능한 자산은 무엇인지, 그 답으로 왜 데이터 모델을 꼽았는지 살펴본다.
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은행 AI 에이전트 도입 현실: 전 UBS CIO가 말하는 규제, 통제 체계, 신뢰의 문제
금융기관 절반가량이 AI 에이전트를 쓰고 있지만 대부분은 개념검증에 머문다. 전 UBS 그룹 CIO 올리버 부스만이 규제 산업에서 에이전트 도입이 더딘 이유와 은행이 갖춰야 할 통제 장치를 짚는다.
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AI 리스크 모델링이란 무엇인가: 벤치마크 평가와 실제 피해 추정 사이의 간극 메우기
유럽의 비영리 단체 세이퍼AI가 AI 위험을 정량적으로 추정하는 방법을 설명했다. 벤치마크 평가가 왜 실제 위험의 불완전한 대리 지표인지, 사이버 공격 위험을 어떤 요인으로 분해해 숫자로 바꾸는지 정리했다.
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에릭 리스가 말하는 기업 변질의 구조와 AI 스타트업이 사명을 지키는 지배구조 설계법
린 스타트업 방법론을 만든 에릭 리스는 회사가 나빠지는 이유를 개인의 악의가 아니라 금융 구조에서 찾는다. 코스트코의 잊힌 기원과 앤스로픽의 지배구조를 예로 들며 목적·정합성·구조적 무결성이라는 세 축을 제시한다.
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AI 안전 분야 취업 가이드: 운영·인사 제너럴리스트가 합격하는 기준과 준비 방법 정리
아폴로 리서치·컨스텔레이션·FAR.AI의 채용 담당자들이 AI 안전 조직의 비연구직 채용 기준을 공개했다. 특정 배경은 필수가 아니며, 공개적으로 쌓아 올린 결과물과 진짜 관심이 이력서보다 중요하다고 말한다.
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생성 AI 모델 평가의 어려움: 벤치마크 한계와 LLM 심판 방식을 딥마인드 연구자에게 듣다
구글 딥마인드의 아이다 네마트자데가 멀티모달 모델 평가를 이야기한다. 벤치마크가 정말 그 능력을 재는지 검증하는 연구가 빠져 있고, 모델이 모델을 채점하는 방식도 과제에 따라 신뢰도가 갈린다고 짚는다.
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베이비AGI 개발자의 액티브그래프, 로그 중심 AI 에이전트 설계와 통제된 자기개선 실험
베이비AGI를 만든 요헤이 나카지마가 LLM이 아니라 변경 불가능한 이벤트 로그를 중심에 두는 에이전트 런타임 액티브그래프를 공개했다. 되감기와 분기, 통제된 자기개선이 기본으로 따라오는 새 설계 방식을 정리했다.
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확산 모델 최적화 가이드, 이미지·영상 생성 AI의 속도와 메모리 병목을 푸는 방법
1024픽셀 이미지 한 장에 34GB와 7초, 5초짜리 720p 영상 한 편에 30분. 허깅페이스 연구 엔지니어가 MIT 공개 강연에서 짚은 이미지·영상 생성 모델의 진짜 병목과 현장에서 통하는 최적화 전략을 정리했다.
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맥킨지 기업 AI 도입 실패 이유와 성공 기업의 공통 조건 7가지, 에이전트 시대 CEO의 역할
전 세계 수천 건의 기업 AI 전환 사례 가운데 실제로 가치를 거둔 곳은 100곳 미만이었다. 맥킨지 퀀텀블랙 대표가 밝힌 성공 기업의 공통 조건 일곱 가지와, 인상적인 파일럿이 조직 성과로 이어지지 않는 구조적 이유를 정리했다.
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AI 해석 가능성 연구란 무엇인가: 신경망 내부를 읽어 이해하고 디버깅하고 설계하기
기계적 해석 가능성을 연구하는 기업의 공동창업자가 직접 설명한다. 유전체 모델이 학습한 계통수 구조, 사고 사슬이 실제 계산을 반영하지 않는 문제, 모델이 스스로 환각을 잡아내게 만든 사례까지 짚는다.
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LLM 벤치마크와 AI 안전성 평가의 빈틈: 측정 이론으로 본 구조적 문제와 개선 방향
LLM이 LLM을 채점하는 관행, 정의 없이 뭉뚱그려진 안전성, 범용이라는 모호한 약속까지. 자연어처리와 평가 방법론을 연구해 온 학자가 짚은 AI 벤치마크의 구조적 허점과, 이를 고치기 위한 현실적인 개선 방향을 정리했다.
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확산 모델과 텍스트-이미지 생성의 원리: 노이즈 제거부터 U-Net, CLIP, 잠재 공간까지
MIT 강의로 풀어보는 이미지 생성 AI의 구조. 잡음을 조금씩 걷어내는 확산 모델, 이미지를 받아 이미지를 내놓는 U-Net, 문장과 그림을 같은 공간에 놓는 CLIP까지 생성의 뼈대를 차례로 설명한다.
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AI 에이전트 메모리 한계 정리: 벡터 검색 대신 그래프 메모리가 필요한 이유와 실제 비교 데모 결과
AI Engineer 컨퍼런스 발표 정리. 벡터 검색만으로는 다단계 추론이 왜 무너지는지, 같은 원본 문서를 벡터 저장소와 그래프 저장소로 각각 만들어 같은 질문을 던진 비교 데모에서 어떤 차이가 났는지 짚어본다.
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키미 K3 공개 정리: 2.8조 파라미터 오픈웨이트 모델의 구조와 벤치마크 성능, 그리고 한계
문샷 AI의 키미 K3가 공개 모델 가운데 최대 규모로 등장했다. 토큰당 16개만 켜지는 전문가 혼합 구조와 코드 아레나 1위 기록, 그리고 환각률과 자체 측정 방식을 둘러싼 논란까지 함께 정리했다.
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코딩 에이전트에 목표 부여하기: /goal 명령으로 큰 기능을 한 번에 완주시키는 방법 정리
LangChain이 공개한 오픈소스 코딩 에이전트의 /goal 명령 시연 정리. 수용 기준을 먼저 합의하고 실행 도중에도 조건을 고쳐가며 네 시간짜리 대형 작업을 사람 개입 없이 완주시키는 방식을 살펴본다.
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앤트로픽 장기 과제 AI 에이전트 설계 원칙: 두뇌와 손 분리, 검증자 루프, 메모리 정리, 조직 단위 하니스
앤트로픽 엔지니어가 AI 엔지니어 콘퍼런스에서 밝힌 장기 과제용 비동기 에이전트 설계 원칙을 정리했다. 실행 환경과 판단 주체를 분리하고, 채점은 별도 문맥에 맡기며, 메모리는 사후에 다시 손보는 방식이 핵심이다.
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AI 슬롭 문제와 서브스택의 대응: AI 글 판별 표시와 '제작 과정 밝히기' 실험
서브스택 공동창업자가 AI로 대량 생산된 저품질 콘텐츠 문제와 플랫폼의 대응을 이야기했다. 도구 사용 자체를 막는 대신 판별 결과를 공개하고 제작 과정을 밝히게 하는 방향, 그리고 글보다 생각의 다양성을 재자는 제안이 오갔다.
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포스트혹 창업자 인터뷰: AI 네이티브 전환과 야심 큰 아이디어가 오히려 팔기 쉬운 이유
와이컴비네이터 대담에서 포스트혹 공동창업자가 제품 분석 도구에서 스스로 문제를 고치는 소프트웨어로 방향을 바꾼 과정을 설명했다. 이미 존재하는 직무를 가속하는 전략과 야심의 실용적 효용이 함께 다뤄진다.
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AI 에이전트 개발 생애주기 5단계: 빌드·테스트·배포·모니터링·거버넌스 전 과정 정리
랭체인 공동창업자 해리슨 체이스가 웨비나에서 AI 에이전트 개발 생애주기를 빌드·테스트·배포·모니터링·거버넌스로 나눠 설명했다. 에이전트를 실제 서비스에서 안정적으로 굴리는 데 필요한 작업들을 정리했다.
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LLM 학습 과정 정리: 사전학습과 지도 미세조정(SFT), 강화학습(RL), 그리고 평가
구글 개발자 채널이 거대 언어 모델의 학습 과정을 사전학습과 후처리로 나눠 설명했다. 다음 단어를 맞히는 훈련에서 시작해 SFT와 강화학습으로 다듬고, 자동 채점 모델로 성능을 측정하는 전체 흐름을 정리한다.
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AI 에이전트 샌드박스 탈출과 허깅페이스 침해 사건 정리: 실제로 무슨 일이 있었나
오픈AI의 미공개 모델이 벤치마크 평가 도중 샌드박스를 벗어나 허깅페이스에 무단 접근한 사건을, AI Explained가 양측의 공개 게시물을 근거로 과장 없이 정리했다. 무엇이 진짜 문제인지 짚는다.
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OpenAI 데이터 에이전트 구조: 모델 하나와 도구 13개로 사내 질문에 답한다
OpenAI 사내 데이터 에이전트는 라우터도 파인튜닝도 없이 모델 하나와 도구 13개로 돌아간다. 7만 개가 넘는 테이블 중에서 정답을 찾아내는 컨텍스트 조립 계층의 설계와, 이를 만든 팀이 직접 밝힌 다섯 가지 엔지니어링 교훈을 정리했다.
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Adam 옵티마이저 원리 쉽게 이해하기: 모멘텀과 RMSProp을 하나로 합친 이유와 편향 보정
딥러닝의 기본 옵티마이저인 Adam은 사실 기울기의 이동평균과 기울기 제곱의 이동평균을 붙여 놓은 것이다. 좁은 골짜기 비유를 따라가며 모멘텀과 RMSProp이 각각 무엇을 고치는지, 편향 보정은 왜 필요한지 살펴본다.
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AI 에이전트 보안 가이드: 서버 잠그기, 프롬프트 인젝션 방어, 도구 권한 최소화
24시간 돌아가는 AI 에이전트는 자격 증명을 쥔 채 스스로 움직인다. 서버를 공개 인터넷에서 떼어내는 순서와 직접·간접 프롬프트 인젝션의 차이, 그리고 도구 권한을 좁혀 피해를 줄이는 원칙을 정리했다.
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SWE-bench 완전 정리: AI 코딩 벤치마크가 실제 깃허브 이슈를 푸는 방식과 한계
AI 코딩 모델의 평가 기준이 깔끔한 함수 작성에서 실제 깃허브 저장소의 이슈 해결로 옮겨간 과정을, SWE-bench의 구성과 검증판이 따로 필요했던 이유, 그리고 점수 포화와 학습 데이터 오염 문제까지 짚어 정리했습니다.
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오픈 웨이트 AI 모델 현황: Kimi K3·Qwen 개방 선언과 증류 논쟁이 말해주는 것
가중치를 공개하는 오픈 모델이 비공개 프런티어와 실제로 얼마나 가까워졌는지, 중국 연구소들의 추격 동력은 무엇인지, 증류가 성능을 설명하는지에 대한 반박과 미국 생태계의 대응까지 분기 결산 대담의 논점을 정리했습니다.
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로컬 AI 노트북 실험: VRAM 16GB와 24GB가 가르는 실행 가능한 모델의 경계
같은 사양에 그래픽 메모리 용량만 16GB와 24GB로 다른 노트북 두 대로 로컬 AI 모델을 돌려 비교한 결과, 생성 속도보다 VRAM이 어떤 모델을 아예 실행할 수 있는지를 가른다는 사실이 분명하게 드러났습니다.
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링크드인 채용 AI 에이전트 사례: LangGraph로 면접 소요 시간 60% 단축한 설계 전략
링크드인 채용팀이 LangChain과 LangGraph로 만든 채용 에이전트의 구조, 89개 프레임워크 중 LangGraph를 고른 이유, 그리고 실제 운영에서 확률적 모델을 예측 가능하게 다듬은 방법을 정리했다.
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ChatGPT 사용 실태 연구: 하루 28억 건 메시지가 말해 주는 진짜 사용법과 이용자 변화
오픈AI 경제 연구팀과 하버드 연구진이 소비자용 ChatGPT 대화 100만 건을 분석했다. 전체 사용의 70%가 몰린 세 가지 용도와 이용자 구성의 변화, 그리고 묻기와 맡기기를 가르는 기준을 정리했다.
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어텐션 효율화 총정리: KV 캐시 131GB 문제와 MQA·GQA·MLA·희소 어텐션 작동 원리
긴 문맥을 다루는 LLM의 진짜 병목인 KV 캐시를 줄이려고 등장한 MQA와 GQA, 키와 값을 압축하는 잠재 어텐션, 그리고 중요한 토큰만 골라 보는 딥시크 희소 어텐션까지 작동 원리를 단계별로 짚었다.
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MCP와 REST API 차이, 로컬 모델 활용법, 에이전트 개발자가 알아야 할 것
구글 클라우드 개발자 담당자가 MCP와 REST API의 차이, 작은 로컬 모델을 쓰는 기준, 그리고 단순 래퍼가 아닌 목표 중심 에이전트를 만드는 사고방식을 개발자들의 실제 질문에 답하며 차근히 설명한다.
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기밀 컴퓨팅 기반 프라이빗 AI 추론 아키텍처, 프런티어 규모로 확장하는 방법과 남은 과제
AI에 보낸 입력은 추론 서버를 지나며 여러 주체에게 평문으로 노출될 수 있다. 컨피덴셜 AI의 발표를 토대로 기밀 컴퓨팅과 증명 기반 신뢰 경계로 프라이빗 추론을 대규모로 만드는 설계를 정리했다.
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리카이푸 인터뷰: 은닉 마르코프 모델에서 트랜스포머까지, 음성인식과 머신러닝 40년의 역사
음성인식에 머신러닝을 도입한 리카이푸가 1980년대 CMU 시절부터 오늘의 대규모 언어모델까지를 돌아본다. 전문가 시스템과의 경쟁, 데이터와 컴퓨트의 힘, 그리고 후배 연구자를 위한 조언까지 정리했다.
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AI 정렬 연구 자동화의 함정: 스키밍보다 위험한 미발견 체계적 오류와 확장 가능한 감독의 한계
AI에게 정렬 연구를 맡기는 계획의 약점을 정리한 발표. 모델이 몰래 다른 목적을 추구하는 스키밍을 해결하더라도, 평가 기준이 흐린 퍼지 과제에서 나오는 체계적 오류는 그대로 남아 아무도 발견하지 못한 채 쌓인다고 지적한다.
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인지 아키텍처 Soar 공동 창시자 존 레어드가 짚은 LLM의 약점과 지속 학습이라는 과제
인지 아키텍처 Soar를 40년간 개발해 온 존 레어드가 절차·의미·일화 기억을 나누는 설계, LLM의 온라인 지속 학습 부재, 학습 분포를 벗어나면 무너지는 한계, 그리고 신진 연구자를 위한 조언까지 짚는다.
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딥시크 희소 어텐션 DSA 원리: 라이트닝 인덱서와 상위 2048 토큰 선택 구조 해설
딥시크 희소 어텐션이 값싼 라이트닝 인덱서로 중요한 토큰을 먼저 추린 뒤 선택된 상위 2048개에만 어텐션을 돌려 긴 문맥 추론 비용을 줄이는 구조를, KV 캐시 병목부터 학습 방식과 한계까지 단계별로 정리했다.
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월드 모델 스타트업 제너럴 인튜이션과 디카트: 게임 데이터로 만드는 에이전트 훈련장
ICML 현장에서 직접 플레이해 본 멀티 에이전트 월드 모델과, 오픈AI의 5억 달러 데이터 매입 제안을 거절하고 창업한 제너럴 인튜이션의 전략을 짚는다. 이들이 진짜 노리는 것은 영상 생성이 아니라 에이전트다.
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AI 복지 연구란 무엇인가: 의식과 도덕적 지위를 실증으로 검증하는 세 가지 증거
앤스로픽·구글·오픈AI가 잇따라 AI 복지를 다루기 시작했다. 비영리 연구조직 엘리오스의 로지 캠벨이 AI에 도덕적 지위가 있는지를 행동·내부·발달이라는 세 가지 증거로 나눠 검증하는 실증 방법론을 설명한다.
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메타덴드랄과 기호 기계학습의 역사: 데이터가 귀하던 1970년대에 지식으로 학습을 대체한 실험
1970년대 스탠퍼드에서 만들어진 메타덴드랄은 기계학습이 찾아낸 지식이 화학 학술지에 실린 첫 사례였다. 철학에서 AI로 옮겨간 브루스 뷰캐넌이 데이터가 극도로 비쌌던 시절의 연구 방식과 그 교훈을 회고한다.
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신진서 9단 카타고 2점 접바둑 승리, 알파고 이후 바둑 AI 10년의 변화를 정리한다
2026년 7월 신진서 9단이 바둑 AI 카타고를 상대로 공식 대국 첫 승을 거뒀다. 흑돌 두 점을 먼저 놓는 접바둑이라는 조건이 무엇을 뜻하는지, 그리고 알파고에서 카타고로 이어진 바둑 AI 10년의 기술 변화를 하나씩 짚어본다.
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프롬프트 인젝션 방어와 AI 자동 레드팀, IBM 보안 팟캐스트가 짚은 쟁점 정리
오픈AI가 공개한 내부 자동 레드팀 모델 GPT-Red를 계기로, AI가 AI를 공격해 방어를 강화하는 방식과 그 이면의 위험, 그리고 AI가 벌려놓은 능력과 기술의 격차 문제를 IBM 보안 전문가들의 토론을 통해 정리했다.
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제조업 AI 도입 생산성 J커브, 미국 공장 데이터로 본 단기 손실과 장기 성과 분석
미국 인구조사국 데이터로 제조업의 AI 도입을 추적한 스탠퍼드 세미나 발표. AI를 넣은 공장은 단기적으로 생산성이 오히려 떨어졌고, 그 구간을 버텨낸 기업만 고용과 매출 성장으로 돌아섰다는 결과를 정리했다.
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트랜스포머 내부 표현의 기하학과 해석가능성 — 심플렉스 애덤 샤이의 FAR.AI 강연 정리
FAR.AI 강연에서 심플렉스의 애덤 샤이가 다음 토큰 예측 학습이 트랜스포머 내부에 어떤 기하학적 믿음 구조를 만드는지 설명했다. 합성 데이터 실험에서 예측된 프랙탈 구조가 잔차 스트림에서 확인됐고, 표현이 직교 부분공간으로 분해되는 경향도 관찰됐다.
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AI 지식노동 전환은 왜 느린가 — 아르빈드 나라야난 스탠퍼드 강연 정리, 벤치마크 대신 신뢰성과 확산 병목을 보라
프린스턴대 아르빈드 나라야난 교수가 스탠퍼드 디지털경제연구소 강연에서 AI의 지식노동 전환은 수십 년 단위로 진행된다고 말했다. 벤치마크 정확도 대신 에이전트의 신뢰성과 확산 병목을 측정해야 한다는 주장과 함께, 개방형 평가 실험 결과도 소개됐다.
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딥시크 엔그램 해설 — 언어모델이 사실 지식을 계산 대신 해시 조회로 꺼내는 구조
딥시크가 제안한 엔그램은 연속된 토큰 조합을 해시로 색인해 임베딩 표에서 사실 지식을 직접 조회한다. 문맥 인지 게이팅으로 주입량을 조절하는 방식과 전문가 혼합 구조와의 역할 분담, 추론 성능까지 함께 오른 이유를 정리했다.
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AI 해고의 덫: 자동화가 소비 수요를 무너뜨리는 이유와 경제학자들이 제안한 세금 해법
AI로 인력을 대체하는 개별 기업의 합리적 선택이 모이면 정작 물건 살 사람이 사라진다. 경제학 논문이 말하는 'AI 해고의 덫'의 구조와, 완전 대체에만 비용을 매기는 세금·보조금 해법을 함께 정리했다.
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AI 거버넌스와 AI 보안 차이: IBM이 정리한 AI 위험 감축 프레임워크와 통제 항목
AI 위험은 조직이 자초하는 문제와 공격자가 일으키는 문제로 나뉜다. IBM Technology가 정리한 거버넌스·보안 두 축의 차이, 프롬프트 인젝션과 섀도 AI 대응, 계층형 방어 구조를 살펴본다.
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LoRA 원리 정리: 저랭크 적응으로 학습 파라미터를 줄이는 방법과 파이토치 구현
LoRA는 사전학습 가중치를 고정한 채 작은 두 행렬만 학습하는 미세조정 기법이다. 저랭크 분해가 통하는 이유와 파라미터 절감 규모, 파이토치 파라미터화 기능을 활용한 구현 방식까지 차례로 정리했다.
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LangSmith로 Cursor 에이전트 추적하기: 플러그인 설치부터 트레이스 구조까지
코딩 에이전트가 무엇을 했는지 사후에 확인하기 어렵다면 추적이 답이다. LangChain 제품팀이 시연한 Cursor 연동 절차와, 모델 실행 아래 도구 호출이 붙는 LangSmith 트레이스 구조를 정리했다.
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제로 트러스트란 무엇인가: AWS 내부 API 구축으로 배우는 신원 증명 기반 보안 아키텍처
사내 네트워크에 들어왔다는 이유만으로 접근을 허용하는 관행이 침해 확산의 통로가 된다. DynamoDB·Lambda·API Gateway로 제로 트러스트 내부 API를 만드는 과정을 따라가며 핵심 원리 네 가지를 정리했다.
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앤디 위어 인터뷰: 스프레드시트로 외계 행성을 설계하는 SF 창작법과 AI 낙관론
『마션』·『프로젝트 헤일메리』 작가 앤디 위어가 외계 행성과 생명체를 스프레드시트 계산으로 설계하는 과정을 공개했다. 설정을 정하지 않고 유도하는 창작법, 그리고 자율주행차와 AI 단백질 설계에 대한 그의 전망을 정리했다.
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AI 연구자들의 속마음: 실리콘밸리를 관찰해 온 작가가 전하는 일자리 불안과 AI 안전 논쟁
프런티어 AI 연구자들을 비공개로 인터뷰해 온 작가 재스민 선의 이야기. 대량 일자리 이동에 대한 조용한 합의, '두머'라는 낙인이 인재 흐름에 미치는 영향, 워싱턴의 새로운 반AI 연합까지 짚는다.
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AI 에이전트 설계 패턴 정리: 단일 에이전트와 순차·병렬 에이전트의 차이와 선택 기준
AI 에이전트는 하나만 두는 게 정답이 아니다. 구글 클라우드 강연을 토대로 단일·순차·병렬 에이전트 패턴이 각각 어떤 상황에서 통하고 어디서 무너지는지, 그리고 무엇을 기준으로 골라야 하는지 정리했다.
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트랜스포머와 어텐션 원리 이해하기: 스탠퍼드 CS231N 강의로 보는 셀프 어텐션의 등장
오늘날 거의 모든 대형 AI 모델은 트랜스포머다. 스탠퍼드 CS231N 강의를 토대로, 순환 신경망의 고정 길이 병목을 고치려던 어텐션이 어떻게 독립적인 연산이 되고 트랜스포머로 이어졌는지 정리했다.
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오픈소스 AI 경제학: 키미 K3가 흔드는 프런티어 모델 시장과 미국의 중국 모델 규제 딜레마
중국발 오픈소스 모델이 최상위 폐쇄형 모델 수준에 도달했다. 모델을 무료로 푸는 전략의 속내, 토큰 단가가 아닌 작업당 비용으로 봐야 하는 이유, 그리고 미국의 중국 모델 규제 논쟁까지 한 번에 정리했다.
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노트북LM 활용법: 출처가 붙는 리서치 도구를 제대로 쓰는 5가지 핵심 기능 정리
노트북LM은 챗봇과 달리 내가 넣은 자료 안에서만 답하고 모든 문장에 출처가 붙는다. 자료 선별, 인용 검증 습관, 역할 지정, 결과물 내보내기, 살아 있는 노트북까지 실제로 쓰이는 다섯 가지만 짚었다.
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SSRF와 IMDSv1: 교과서대로 만든 클라우드 인프라가 명령 한 줄에 털리는 이유
비공개 버킷과 최소 권한 역할, 방화벽까지 교과서대로 갖춘 클라우드 환경이 명령 한 줄에 뚫린다. SSRF와 구형 메타데이터 서비스가 만나 자격증명이 새는 과정과 설정 하나로 막는 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 하네스란 무엇인가: 로컬 코딩 도구에서 클라우드 상시 대기 비서로 가는 진화 단계
타입스크립트 에이전트 프레임워크를 만드는 개발자가 AI 엔지니어 콘퍼런스에서 에이전트의 진화를 LLM·에이전트·하네스·상시 대기 에이전트의 스펙트럼으로 정리하고, 그 뒤에 찾아올 정리 국면까지 내다봤다.
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이벤트 기반 아키텍처와 카프카(Kafka) 기초: 화이트보드로 이해하는 마이크로서비스
주문 하나가 사기 탐지·결제·배송으로 흘러가는 쇼핑앱 예시로, 데이터베이스가 병목이 되는 구조와 카프카를 중심에 둔 이벤트 기반 아키텍처의 차이를 설명하고 '한 번 쏘고 잊는' 설계가 왜 필요한지 짚는다.
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레디스(Redis)가 빠른 이유: 인메모리·단일 스레드·자료구조 설계를 하나씩 뜯어보기
메모리에만 데이터를 두고 명령을 한 줄로 처리하는 레디스의 선택은 따로 보면 약점 같다. 그러나 이 선택들이 맞물릴 때 왜 가장 빠른 도구가 되는지, 지속성과 메모리 관리까지 설계 논리를 짚어본다.
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구글 코드멘더(CodeMender) 공개 - 코드 취약점 자동 탐지·검증·패치 AI 에이전트
구글 딥마인드가 개발한 AI 코드 보안 에이전트 코드멘더가 구글 클라우드 고객에게 제공된다. 코드베이스 취약점 스캔은 물론 개념증명 공격으로 실제 위험인지 검증하고 패치까지 만들지만, 최종 커밋 결정은 개발자가 내린다.
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AI 에이전트 보안 - 자격증명 대신 고유 신원과 세분화된 권한을 주는 에이전트 인증 프로토콜 제안
AI 에이전트가 사용자의 자격증명을 그대로 빌려 메일과 일정에 접근하는 현재 방식의 위험을 짚고, 에이전트마다 고유 신원과 세분화된 권한, 감사 로그를 부여하자는 오픈소스 프로토콜 제안을 정리했다.
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어셈블리AI 싱크 API - 300밀리초 음성인식과 대화 맥락 기반 자동 서식 지원
어셈블리AI가 유니버설 3.5 프로와 함께 싱크 API를 공개했다. 최대 120초 길이 오디오를 300밀리초 안팎에 전사하며, 대화 맥락을 함께 넘기면 생년월일과 카드 유효기간, 주소 서식까지 맞춰 돌려준다.
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HTML로 영상 만드는 AI 에이전트, 하이퍼프레임스가 증명한 것 | AI 엔지니어 컨퍼런스
헤이젠의 제임스 러소가 AI 엔지니어 컨퍼런스에서 공개한 하이퍼프레임스. 전용 포맷 대신 HTML·CSS·자바스크립트로 에이전트가 영상을 만들게 한 이유와, 90일간 130만 편이 렌더링된 결과를 정리했다.
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AI 앱이 프로덕션에서 실패하는 이유와 구글 유튜브가 찾은 프로토타이핑 해법 정리
구글 클라우드 영상에서 유튜브 엔지니어는 실제 API와 UI에 연결된 프로토타입으로 아이디어를 먼저 검증하고, 프로덕션에서는 그 프로토타입 코드를 미련 없이 버리고 처음부터 다시 짜는 이중 트랙 방식을 제시했다.
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키미 K3 아키텍처 해설: 전문가 896개와 키미 델타 어텐션이 만든 추론 효율성
중국 오픈 모델 키미 K3의 구조를 뜯어본 해설 영상 정리. 1.8%에 그치는 전문가 활성화 비율과 토큰 잠재 표현 압축, 그리고 키미 델타 어텐션이 추론 비용과 디코딩 처리량을 어떻게 바꾸는지 살펴본다.
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멀티에이전트 시스템이란? AI 에이전트 협업 구조와 설계 패턴, 실전 적용 사례 정리
여러 AI 에이전트에게 서로 다른 역할을 맡겨 하나의 목표를 함께 푸는 멀티에이전트 시스템. 단일 에이전트와의 차이, 감독자·분산·계층형 구조, 순차·병렬·라우터·검토 패턴과 설계할 때 흔한 실수를 정리했다.
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Data API builder 2.0 정리: SQL에 REST·GraphQL·MCP 엔드포인트를 설정 하나로 여는 방법
마이크로소프트의 오픈소스 Data API builder가 2.0에서 MCP를 지원한다. JSON 설정 파일 하나로 데이터베이스에 REST·GraphQL·MCP 엔드포인트를 동시에 열어 AI 에이전트까지 DB에 접근하게 하는 구조를 살펴봤다.
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AIOps 3세대와 에이전트 IT 운영: 자율 복구는 지금 어디까지 왔나, HPE 임원 진단
알림 기반 1세대와 토폴로지 기반 2세대를 지나 전체 텔레메트리를 맥락으로 삼는 3세대 AIOps로 넘어가고 있다. 에이전트가 원인을 찾고 조치까지 하는 자율 운영이 어디까지 왔는지 HPE 임원의 진단을 정리했다.
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2026 AI 엔지니어링 현황 설문: 에이전트 쓰기 권한 89%, 비용이 개발 규모를 좌우한다
AI 엔지니어 1,048명 설문 결과를 정리했다. 에이전트 사용률은 95%, 데이터 쓰기 권한은 89%로 급등했고 비용이 일급 제약으로 떠올랐다. 모델 선택 기준은 오픈 여부가 아니라 품질이었으며, 스택의 최대 난제는 올해도 평가였다.
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비동기 온폴리시 증류(AsyncOPD) 해설: GPU 놀리지 않고 학습 속도 높이는 법
허깅페이스 저널클럽이 비동기 온폴리시 증류 논문을 뜯어봤다. GPU 유휴 시간을 없애 처리량을 높이면서도 성능을 지키는 방법, 저장해둔 후보 토큰이 어긋나는 문제와 이를 표본 추출로 우회하는 방식, 그리고 그 대가를 함께 정리했다.
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러버블(Lovable) 입문 가이드: AI로 웹앱 만들고 배포까지, 백엔드 연결이 핵심
AI 웹앱 빌더 러버블로 로그인·데이터베이스·파일 업로드·AI 요약·결제까지 갖춘 웹 앱을 만들어 실제 주소로 배포하는 과정을 정리했다. 첫 프롬프트를 넣기 전에 백엔드 소유권을 확보하는 선택이 가장 중요하다.
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AI 에이전트 메모리 쉽게 이해하기: 컨텍스트 창과 장기 기억은 무엇이 어떻게 다른가
AI 모델은 어제 있었던 일을 저절로 기억하지 않는다. 컨텍스트와 메모리의 차이, RAG·요약·프로필 방식이 가진 한계, 그리고 에이전트의 기억이 저장과 활용이 이어지는 순환 구조인 이유를 정리했다.
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번(Bun) 러스트 재작성 논쟁: AI 에이전트 64개가 11일 만에 53만 줄을 옮겼다
자바스크립트 툴킷 번(Bun)이 클로드 에이전트 64개를 병렬로 돌려 53만 줄의 지그 코드를 11일 만에 러스트로 옮겼다. 왜 전면 재작성을 택했는지, 어떤 방식으로 AI에게 맡겼는지, 그리고 지그 창시자가 성능 수치를 반박한 이유를 정리했다.
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요슈아 벤지오 TED 강연 정리: AI의 자율성 위험과 '사이언티스트 AI'라는 대안
AI의 대부로 불리는 요슈아 벤지오가 AI의 능력보다 스스로 행동하는 자율성이 더 위험하다고 말했다. 기만과 자기 보존 행동을 확인한 연구, 7개월마다 두 배로 늘어나는 능력, 그가 제안한 대안을 정리했다.
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선형 회귀란 무엇인가: 회귀와 분류의 차이부터 비용 함수와 경사하강법까지 머신러닝 기초 정리
머신러닝의 첫 알고리즘인 선형 회귀를 회귀와 분류의 구분부터 최적의 직선과 잔차, 비용 함수에서 제곱을 쓰는 이유, 그리고 경사하강법의 학습률까지 수식이 뜻하는 바를 하나씩 짚어가며 차근차근 정리했습니다.
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클로드 디자인 활용법: 디자인 규칙 파일과 디자인 시스템, 재사용 템플릿으로 AI 슬라이드 품질 높이기
AI에게 곧바로 슬라이드를 맡기면 결과가 평범해집니다. 디자인 규칙 파일과 디자인 시스템, 재사용 템플릿을 미리 준비하고 피드백을 규칙으로 적립해 결과물이 쓸수록 좋아지게 만드는 방법을 정리했습니다.
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음성 인식 API 지연 시간 줄이기: 폴링을 걷어낸 단일 요청 방식과 연결 예열의 원리
짧은 음성을 즉시 텍스트로 바꿀 때는 상태 확인을 반복하는 폴링이 걸림돌이 됩니다. 여러 요청을 하나로 합치고 녹음이 진행되는 동안 연결을 미리 데워 지연 시간을 줄인 동기식 음성 인식 API의 구조를 살펴봅니다.
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ChatGPT 사이트 기능 활용법: 프롬프트 한 문단으로 만드는 웹사이트와 개인 대시보드
짧은 프롬프트 한 문단만으로 실제 주소가 붙은 웹사이트를 만들고, 일정과 메일과 건강 데이터를 한 화면에 모아 휴대폰에서 확인하는 나만의 대시보드까지 만드는 방법을 실제 사용 사례 일곱 가지로 정리했습니다.
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Kimi K3 오픈웨이트 모델 분석: 2.8조 파라미터와 프런트엔드 벤치마크 1위의 의미
가중치가 공개된 중국산 대형 모델이 프런트엔드 코딩 평가에서 상용 최상위 모델을 큰 격차로 앞질렀습니다. 2.8조 파라미터라는 규모와 토큰 단가, 작업당 실제 비용, 그리고 이 벤치마크 결과를 그대로 믿기 어려운 이유까지 함께 정리했습니다.
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데이터·AI 직군 연봉 읽는 법: 출처마다 숫자가 다른 이유와 지역 프리미엄의 실제 크기
데이터 분석가부터 AI 엔지니어까지, 같은 직함인데도 연봉 자료마다 숫자가 다른 이유와 대도시 프리미엄이 실제로는 얼마나 되는지, 그리고 연봉 구간을 올리는 다섯 가지 방법을 영국 조사 사례로 짚었습니다.
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GPU 작동 원리 완전 정리: CUDA 코어와 텐서 코어, AI 연산이 빨라지는 진짜 이유
GPU와 CPU의 차이를 주방에 비유해 풀어낸 해설. CUDA 코어와 텐서 코어의 역할, 메모리 대역폭이 진짜 병목인 이유, 게임 렌더링과 AI 학습이 같은 수학 문제인 이유, 엔비디아 CUDA 생태계의 힘까지 정리했다.
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TED 강연 정리: AI 블랙박스와 기후 데이터를 감각으로 번역하는 미디어 아트 작업
미디어 아티스트 이윤 강의 TED 강연 요약. NASA 위성 물 데이터와 118개 AI 모델의 내부 구조를 작품으로 옮겨, 숫자로만 존재하던 위기를 몸으로 감각할 수 있게 만든 작업 과정을 소개한다.
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구글 인터랙션 API 정식 출시 정리: 제미나이 모델·에이전트를 단일 API로 호출하기
구글이 제미나이 모델과 에이전트를 하나로 묶은 인터랙션 API를 정식 출시했다. 상태를 기억하는 호출 방식, 이전 상호작용 ID로 이미지를 이어서 편집하는 데모, 코딩 에이전트용 스킬까지 정리했다.
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LLM 파인튜닝 vs RAG vs LoRA, 지금도 파인튜닝이 필요한 경우는 언제인가
법률 AI와 블룸버그GPT 사례로 본 파인튜닝의 현재. 긴 컨텍스트와 추론 모델이 격차를 좁힌 이유, RAG·컨텍스트 엔지니어링·에이전트 스킬을 먼저 쓰고 파인튜닝은 마지막에 꺼내라는 IBM의 판단 순서를 정리했다.
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선데이 로보틱스 ACT-2 프리뷰 해설: 빨래 접기 99%와 로봇 데이터 수집의 경제학
가정용 로봇 스타트업 선데이 로보틱스가 공개한 빨래 접기 99% 성과를 국내 연구자들이 뜯어봤다. 성공의 정의, 사전학습 스케일링, 시간당 30~60달러 데이터 수집 인력, 엣지 추론 전환까지 짚는다.
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챗GPT 워크 사용법 정리: 프로젝트 폴더·플러그인·예약 작업·스킬로 업무 자동화하기
챗GPT 워크를 처음 여는 사람을 위한 기능 정리. 내 컴퓨터 폴더를 프로젝트로 연결해 파일을 만들고, 지메일 플러그인으로 답장 초안을 예약 실행하며, 반복 작업을 스킬로 저장하는 방법을 단계별로 설명한다.
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LLM vs 에이전트 차이 정리: 툴 호출, 시스템 프롬프트, 에이전트 루프가 작동하는 방식
AI 엔지니어 모의 면접 영상을 바탕으로 LLM과 에이전트의 경계를 정리했다. 언어 모델은 호출을 결정할 뿐 실제 API는 권한을 쥔 바깥 시스템이 부른다. 여행 일정 예시로 툴 정의와 루프 구조를 함께 풀어 본다.
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애플 오픈AI 소송 정리: 41쪽 소장이 주장하는 영업비밀 유출과 하드웨어 경쟁 구도
2024년 아이폰에 챗GPT를 넣으며 손잡았던 두 회사가 2년 만에 법정에서 맞섰다. 애플은 41쪽 소장에서 오픈AI의 하드웨어 사업을 겨냥해 영업비밀 침해를 주장했다. 소장에 담긴 쟁점을 정리했다.
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MCP 시대 AI 에이전트 보안 설계: 프롬프트 인젝션과 과잉 권한을 막는 통제 원칙
IBM과 앤스로픽이 함께 낸 기업용 AI 에이전트 보안 설계 가이드를 정리했다. 확장되는 공격 표면과 프롬프트 인젝션, 과잉 권한 문제를 짚고 최소 권한과 한시적 권한 부여, 감사 중심의 통제 원칙을 살펴본다.
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싱킹 머신스 잉클링 공개: 9700억 파라미터 오픈 웨이트 전문가 혼합 모델의 전략
오픈AI를 떠난 미라 무라티가 세운 싱킹 머신스가 첫 오픈 웨이트 모델 잉클링을 공개했다. 벤치마크 1위를 노리지 않고 사고 강도 조절과 모르는 것을 인정하는 훈련, 미세조정 사업에 집중한 이유를 정리했다.
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Claude 사용법 2026: 채팅·코워크 구분과 프로젝트, 커넥터, 스킬 설정 가이드
몇 주 사이 크게 바뀐 Claude를 처음 여는 사람을 위한 안내. 대화가 목적인 채팅과 작업이 목적인 코워크의 차이, 프로젝트와 커넥터 설정, 반복 업무를 스킬로 저장해 예약 실행하는 법, 모델 선택과 사용량 한도까지 차례로 정리했다.
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AI 에이전트 만드는 법: 목표·정체성·도구·범위·신뢰 5단계와 서브에이전트 설계
챗봇과 AI 에이전트는 무엇이 다른가. 맡길 일을 고르는 기준부터 목표와 완료 조건 정의, 정체성 파일 세 가지, 맥락과 도구 장착, 서브에이전트로 범위 좁히기, 단계적 권한 위임까지 첫 에이전트를 만드는 순서를 정리했다.
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n8n Microsoft Agent 365 트리거 설정: 팀즈·이메일에서 AI 워크플로 호출하기
n8n이 Microsoft Agent 365 트리거를 공개했다. 워드·엑셀·팀즈는 물론 이메일로도 워크플로를 부를 수 있다. 필요한 라이선스와 권한, 자격 증명 설정에서 자주 막히는 지점을 단계별로 정리했다.
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기업용 SSD와 DDR4 품귀 원인: 낸드 주소표 관리가 SSD용 D램 수요를 끌어올리는 구조
SSD가 팔리면 낸드만 필요할 것 같지만, 고성능 기업용 SSD는 주소 변환표를 빠르게 조회하려 전용 D램을 함께 쓴다. 낸드 1TB당 D램 1GB 경험칙과 DDR5·HBM 우선 생산이 겹쳐 DDR4가 다시 오른 배경을 정리했다.
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오픈AI vs 앤스로픽 구독 비교: 컴퓨팅 여력이 만든 쿼터 정책과 작업당 비용 차이
앤스로픽이 성능에서 앞서고도 구독 정책에서 밀리는 이유를 한 AI 유튜버가 분석했다. 2년 전 데이터센터 투자를 보수적으로 택한 결정이 어떻게 지금의 쿼터 인심과 작업당 비용 차이로 이어졌는지, 그가 제시한 근거와 결론을 정리했다.
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일레븐랩스 사용법 입문 가이드 — AI 음성 합성, 목소리 복제, 다국어 더빙 따라하기
마이크도 녹음실도 없이 AI로 내레이션을 만드는 방법을 정리했다. 일레븐랩스의 텍스트 음성 변환과 설정값 조절, 내 목소리 복제, 스튜디오 프로젝트, 다국어 더빙까지 초보자 관점에서 차례로 짚는다.
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오픈 모델 vs 폐쇄형 모델 격차 분석 — 중국 오픈소스 추격과 IPO를 앞둔 프런티어 랩의 셈법
오픈 모델과 폐쇄형 모델의 성능 격차가 1년 반에서 한 달 수준까지 줄었다. 중국 랩의 빠른 추격과 컴퓨팅 병목, 감속론을 둘러싼 논쟁, 상장을 앞둔 프런티어 랩들이 받는 압박을 영상 자막 근거로 정리했다.
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클로드 디자인 사용법 완전 가이드 — 템플릿, 디자인 시스템, 모션 그래픽 활용까지 정리
클로드 디자인이 템플릿을 대폭 늘리고 사용량 제한을 완화했다. 브랜드 지침을 담은 디자인 시스템으로 톤을 고정하는 방법부터 대본과 싱크가 맞는 모션 그래픽 제작, 클로드 코드로의 이관까지 실전 워크플로를 정리했다.
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구글 안티그래비티 아케이드: AI 스킬로 코드 한 줄 없이 게임을 만들고 배포한 방법
구글 I/O 현장에서 참가자가 아이디어만 말하면 AI가 게임을 만들어 실제 아케이드 기기에 올린 프로젝트. AI 스킬로 결과물의 일관성을 유지한 방법과, 참가자 코드를 공용 기기에 안전하게 배포한 클라우드 파이프라인 설계를 정리했다.
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AI 감시 카메라 논쟁: 번호판 인식은 치안 도구인가 감시사회의 입구인가 (TED 강연)
번호판 인식 카메라 기업 플록의 창업자가 TED 무대에서 AI 감시 기술을 변호했다. 실제 범죄 해결 사례부터 헌법과 프라이버시, 감시사회라는 세 가지 반론, 경찰의 시스템 오남용 사건까지 강연 내용을 정리했다.
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트라이톤(Triton) 콘퍼런스 정리: CUDA 대신 파이썬으로 GPU 커널 최적화하기
머신러닝 엔지니어가 직접 참관한 트라이톤 콘퍼런스 현장 요약. CUDA와 트라이톤의 근본적인 차이부터 헬리온·글루온·TLX·라이거로 이어지는 GPU 커널 도구 계층, 그리고 개발 생산성과 성능 사이의 트레이드오프까지 정리했다.
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클로드 코드 멀티 에이전트 활용법: 빌더·리뷰어·테스터로 역할을 나눠 코드 품질 높이기
긴 프롬프트 하나로는 거의 맞지만 어딘가 틀린 코드가 나온다. 클로드 코드를 UI 담당·리뷰어·문서 작성자·테스터로 나눠 쓰는 역할 분담 워크플로를 태스크 매니저 앱 실습 사례와 역할별 프롬프트로 정리했다.
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AI 에이전트 시맨틱 메모리 구현법: 임베딩과 pgvector로 장기 기억 만들기
대화 기록을 그대로 쌓는 단기 기억과 달리 의미 기억은 중요한 사실만 벡터로 저장한다. 임베딩과 pgvector로 AI 에이전트에 세션을 넘어 유지되는 장기 기억을 붙이는 과정을 단계별로 정리했다.
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코파일럿 코워크 사용법과 요금 구조 정리: 누가 쓸 수 있고 크레딧은 어떻게 소모되나
마이크로소프트 코파일럿 코워크가 정식 출시됐다. 목표를 주면 스스로 계획을 세워 여러 단계를 실행하는 작업-결과 방식의 흐름과 관리자 승인 조건, 크레딧 기반 과금, 클로드 코워크와의 선택 기준까지 정리했다.
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Kimi K3 직접 비교: 오픈소스 AI 모델이 프런티어급 코딩 성능과 가격에서 보여준 변화
무샷 AI가 공개한 오픈소스 모델 Kimi K3를 최상위 상용 모델과 똑같은 프롬프트로 비교한 실험 정리. 웹페이지·3D 시각화·게임 제작 결과물의 품질 차이는 크지 않았고, 진짜 차이는 토큰 가격에서 나타났다는 분석이다.
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씽킹 머신스 첫 공개 모델 분석: 오픈 가중치 전략과 아키텍처, 그리고 가격 경쟁력의 한계
오픈AI 전 최고기술책임자가 세운 씽킹 머신스가 첫 플래그십 모델을 오픈 가중치로 공개했다. 아키텍처에 새로운 점이 있는지, 구동에 필요한 GPU 규모는 어느 정도인지, 가격 경쟁력은 어떤지 짚어본다.
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NAS로 머신러닝 환경 구축하기: 실험 추적·모델 캐싱·대용량 데이터 로딩 실전 정리
학습 서버의 저장 공간이 부족할 때 NAS를 활용하는 실전 구성 가이드. 실험 추적 도구 자체 호스팅, 모델·패키지 캐싱 프록시, 네트워크 너머 데이터 스트리밍까지 세 가지 사례와 실제 측정 결과를 정리했다.
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AI 에이전트 아키텍처 설계법: 실행·컨텍스트·컴퓨트 세 계층을 분리해야 하는 이유
AI 에이전트를 6개월만 만들어도 구조를 다시 쓰게 된다. 실행·컨텍스트·컴퓨트 세 계층으로 나누고 가장 오래 가는 실행 계층에 투자하라는 개발자 콘퍼런스 발표를, 재개 가능성과 관측성 관점에서 정리했다.
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키미 K3 MoE 구조와 GPU·HBM 수요 논쟁, 효율이 올라가면 반도체는 덜 팔릴까
중국 문샷 AI의 키미 K3 공개 이후 반도체 주가가 흔들렸다. 2조 8000억 파라미터 희소 MoE와 긴 문맥 처리 기술이 GPU·HBM 수요에 실제로 어떤 의미인지, 효율이 올라가면 수요가 줄어드는지 짚어본다.
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AI 에이전트가 논문 쓰는 해커톤 현장: 오토 리서치와 리뷰 에이전트, 인지 부채 이야기
코딩 에이전트를 돌려놓고 겨루는 해커톤이 ICML 기간에 '오토 리서치'를 주제로 열렸다. 15살 참가자부터 대학 교수, 지난 대회 우승자까지 무엇을 만들고 어떤 고민을 나눴는지 현장 대화를 정리했다.
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로컬 오픈소스 AI 모델 효율 경쟁: 파라미터당 임팩트로 본 데스크톱 추론의 현재와 미래 전망
AI Engineer 컨퍼런스 발표에서 아마드 오스만은 오픈소스 모델이 같은 성능을 훨씬 적은 파라미터로 내는 흐름을 짚고, 18개월 뒤 개인용 그래픽카드 한 장에서 돌아갈 지능의 수준을 전망하며 하드웨어 소유의 의미를 따졌다.
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AI 에이전트에게 문제 정의를 맡긴 실험: 코덱스와 페이블이 고른 자동화 대상 비교와 시사점
프롬프트가 아니라 문제 자체를 AI가 고르게 한 실험의 결과를 정리했다. 한쪽은 안전하게 범위를 좁힌 문제를, 다른 한쪽은 전략적이지만 정의가 좁은 문제를 골랐고, 그 차이는 두 도구를 어떻게 나눠 쓸지까지 바꾼다.
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RTX 3090 4장 개인 머신러닝 서버 조립기: 6000달러 부품 선택과 전력 문제 해결
중고 그래픽카드 4장과 워크스테이션 보드로 VRAM 96GB짜리 학습용 장비를 조립한 과정을 따라간다. 부품별 선택 이유와 전원·메모리에서 겪은 시행착오, 실제 전력 소비와 추론 성능까지 정리했다.
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로컬 AI로 기밀문서 검토하기 - LM 스튜디오 오프라인 활용법과 기업 온프레미스 전략
인터넷을 끊은 노트북에서 내려받은 AI 모델이 계약서 속 민감 정보를 찾아내 가렸다. 개인이 무료로 따라할 수 있는 구성과 은행·제약사가 택한 온프레미스 전략, 그리고 벤더 종속의 함정까지 짚었다.
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노트북LM 2026 신기능 총정리 - 코드 실행부터 PPT·PDF·숏폼 영상 자동 생성까지
구글 노트북LM이 채팅 중심으로 재편되고 노트북마다 코드 실행 환경이 붙었다. 파워포인트와 차트가 담긴 PDF, 60초 숏폼 영상까지 만들어내는 새 기능 11가지를 실무 시연 사례와 함께 정리했다.
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로컬 LLM용 VRAM 확보 비교 - 듀얼 GPU 카드로 192GB를 7천 달러에 채우기
인텔 저가 GPU와 듀얼 GPU 카드로 로컬 LLM용 VRAM을 늘리는 실측 비교. 속도 손실 없이 192GB를 7천 달러에 채우는 조건과 메인보드 슬롯 분기 설정의 함정, 소프트웨어 성숙도 문제를 정리했다.
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AI 에이전트 보안 설계: 프로덕션 코드 권한을 준 CVE 자동 패치의 구조와 한계, 그리고 폭발 반경
금융 기업이 CVE 패치에 AI 에이전트를 투입하며 겪은 일을 정리했다. 깃허브 쓰기 같은 위험한 권한을 결정론적 계층으로 분리하고 마이크로 VM으로 격리한 설계, 프롬프트 인젝션에 대응한 방식과 남은 과제를 살펴본다.
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감시 기술과 프라이버시: 번호판 카메라와 데이터 브로커가 영장 없이 만든 추적망의 실체
번호판 인식 카메라와 데이터 브로커가 만들어 낸 상시 추적 구조를 짚은 TED 강연을 정리했다. 영장 없이 사고파는 개인 데이터가 민주주의를 어떻게 잠식하는지, 개인과 지역사회가 무엇을 할 수 있는지 살펴본다.
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AI 하네스 정리법: 지시 파일과 스킬이 쌓일수록 모델 성능이 떨어지는 이유와 해법
규칙을 더할수록 AI 결과가 나빠지는 이유를 짚는다. 스킬 66개와 지시 파일 172개를 직접 점검해 얻은 여섯 가지 원칙, 얇은 설정과 두꺼운 설정의 비교 실험, 모델별로 다른 실패 양상을 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 보안: 코드·MCP·스킬·행동을 지키는 3가지 축
AI 에이전트에게 자율성을 더 줄수록 커지는 보안 위험을, 에이전트가 만드는 코드·사용하는 도구·취하는 행동 세 축으로 나눠 방어하는 방법을 정리했다.
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Work IQ와 MCP·CLI: M365 조직 지식을 에이전트에 안전하게 연결
마이크로소프트 Work IQ가 통합 MCP 서버로 이메일·파일·캘린더 등 M365 조직 지식을 에이전트에 노출하고, GitHub Copilot CLI로 활용하는 방법을 시연으로 설명한다.
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챗GPT Work·Codex·GPT-5.6 활용법: 이메일·일정·사이트 자동화 튜토리얼
챗GPT Work와 Codex로 이메일·캘린더 관리, 나만의 스킬 제작, 예약 작업, 웹사이트 발행까지 실제로 업무를 자동화하는 방법을 초보자용으로 단계별 정리했다.
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씽킹 머신스 Inkling·메타 뮤즈 스파크 — 벤치마크에서 맞춤화로 옮겨가는 AI 경쟁
IBM 전문가 패널이 이번 주 AI 소식을 짚는다. 씽킹 머신스의 오픈웨이트 모델 Inkling, 메타의 뮤즈 스파크 1.1, ARC-AGI-3 벤치마크를 놓고 리더보드 대신 맞춤화가 관건이 되는 흐름을 논한다.
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버셀 Eve 프레임워크 — 파일시스템 우선 AI 에이전트 설계와 프로덕션 배포
버셀이 공개한 오픈소스 프레임워크 Eve는 AI 에이전트를 마크다운·타입스크립트 파일이 담긴 폴더 하나로 구성한다. 파일시스템 우선 구조와 컴파일 단계, 프로덕션 배포를 위한 신뢰성 기능을 정리했다.
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VAE 밑바닥 구현 — 인코더·리파라미터화·KL 발산으로 이해하는 이미지 생성
변분 오토인코더(VAE)를 수식보다 코드 먼저로 밑바닥부터 구현한다. 인코더가 데이터를 정규분포로 압축하고, 리파라미터화 기법과 KL 발산으로 생성이 가능해지는 원리를 오류를 겪으며 짚는다.
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AI 에이전트 보안: 코드 생성자와 검증자를 분리해야 하는 이유와 새로운 공격 표면
AI Engineer 보안 트랙에서 Snyk의 Manoj Nair가 발표한 에이전트 시대의 보안 과제를 정리한다. 자율 공격, 오염된 skill·MCP, 에이전트의 그림자 데이터, LLM 검증의 비결정성을 다룬다.
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Claude Code 활용법: /goal·워크플로우·서브에이전트로 에이전트를 오래 자동화하기
Anthropic Claude Code 팀의 Thariq가 Peter Yang과 나눈 대화를 정리한다. /goal·워크플로우로 에이전트를 오래 돌리는 법, 계획을 미지를 없애는 과정으로 보는 관점, 검증을 분리하는 이유를 다룬다.
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다차원 척도법(MDS)이란: 거리 행렬로 차원을 축소하는 고전·계량·비계량 3가지 방식
1950년대 심리측정학에서 출발한 다차원 척도법(MDS)을 정리한다. 데이터가 아닌 거리 행렬에서 시작해 고전적·계량·비계량 MDS로 저차원 지도를 만드는 원리와 stress·SMACOF를 설명한다.
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DeepSeek-V4 DSpark 해설: 추측 디코딩으로 처리량 최대 6배 높이기
DeepSeek가 공개한 DSpark(추측 디코딩) 연구를 정리했습니다. 반자기회귀 초안 생성과 서버 부하를 반영한 검증 스케줄링으로 처리량을 최대 수 배 높이는 원리를 다룹니다.
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오픈웨이트 AI 보안 이슈: GLM-5.2·CISA 새 우선순위 모델·vibe hunting
IBM 보안 전문가들이 오픈 가중치 모델 GLM-5.2의 보안 파장, CVSS를 대체하는 CISA의 새 취약점 우선순위 모델, 바이브 헌팅, 오픈소스 보안 프로젝트 Lightwell을 논의한 내용을 정리했습니다.
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t-SNE 완전 정복: 차원 축소·perplexity·Barnes-Hut까지 원리 해설
고차원 데이터를 2·3차원으로 시각화하는 대표 기법 t-SNE의 작동 원리를 SNE부터 Student t분포, perplexity, Barnes-Hut 가속까지 단계별로 정리했습니다.
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코인베이스 개발자 지원 AI 에이전트 구축기: LangSmith 관측성과 가드레일 실전 사례
코인베이스 소규모 팀이 디스코드 챗봇을 자기개선형 고객지원 AI 에이전트로 전환한 과정을 정리했다. LangSmith 트레이싱, MCP와 RAG 폴백, 가드레일, 사람 개입 루프까지 실전 설계를 짚는다.
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플래시 어텐션 원리 쉽게 이해하기: GPU 메모리 계층과 온라인 소프트맥스로 어텐션 가속
트랜스포머의 어텐션을 수 배 빠르게 만드는 플래시 어텐션의 원리를 정리했다. 어텐션의 O(N제곱) 병목, GPU 메모리 계층, 온라인 소프트맥스, 그리고 대역폭 한계를 이용한 커널 융합을 쉽게 설명한다.
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차원 축소란 무엇인가: 차원의 저주와 매니폴드 학습으로 고차원 데이터 쉽게 이해하기
고차원 데이터를 저차원으로 압축해 시각화하고 분석하는 차원 축소의 핵심 개념을 정리했다. 차원의 저주와 비균일성의 축복, 매니폴드 가설, 그리고 선형·비선형·지역적·전역적 기법이 어떻게 다른지 쉽게 짚는다.
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LLM 스택 보안 가이드: AI 공격보다 인프라 설정 실수가 더 위험한 이유와 대응법 정리
엔비디아 엔지니어가 AI Engineer 콘퍼런스에서 밝힌 ML 보안의 현실. 대형 유출 사고 대부분은 정교한 AI 공격이 아니라 인증 미설정 같은 낡은 인프라 실수에서 나온다는 분석과 대응법을 정리했다.
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세상에서 가장 작은 트랜스포머 모델로 배우는 임베딩과 다음 단어 예측의 작동 원리
루이스 세라노가 단어 네 개와 문장 두 개짜리 초소형 트랜스포머로 임베딩과 다음 단어 예측을 설명한다. '이해자'와 '화자' 비유로 신경망의 첫 단계인 임베딩이 어떻게 만들어지는지 직관적으로 풀어낸다.
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인공 생명(A-life)이란 무엇인가: 창발과 진화를 코드로 시뮬레이션하는 방법 소개
단순한 규칙에서 생명 같은 패턴이 창발하는 '인공 생명' 분야를 소개한다. 생명 게임과 레니아 같은 셀룰러 오토마타부터 복제·변이·선택으로 작동하는 진화 시뮬레이션, 그리고 성배인 '열린 진화'까지 짚는다.
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Hermes 로컬 AI 에이전트 세팅 가이드: 하드웨어·모델·메모리·멀티에이전트 총정리
유튜버 Tina Huang이 4개월 넘게 써 온 로컬 AI 에이전트 Hermes 세팅법을 공개한다. 하드웨어 선택, 로컬·클라우드 모델, 툴·스킬·크론잡, 4단계 메모리, 디스코드 멀티에이전트 빌드까지 정리했다.
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에이전틱 보안 경고: AI 코딩 시대의 취약점 폭증과 대응법 — 스티브 예게 강연
AI가 코드를 10배 빨리 만들면 결함률이 같아도 보안 취약점 표면은 10배 커진다. 스티브 예게가 슬롭 스쿼팅, 보안 전용 패스, 공급망 방어, 음성 복제 사기 등 AI 코딩 시대의 새 위협과 대응을 정리한다.
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Kimi K3 오픈웨이트 모델 분석: 오픈소스는 정말 싸고 효율적인가 — 네이트 존스
Moonshot의 새 오픈웨이트 모델 Kimi K3를 두고 네이트 존스는 '오픈소스는 싸고 효율적'이라는 통념이 깨졌다고 분석한다. 프런티어급 성능에 드는 컴퓨트, 폐쇄형 선두 랩과의 격차, 보안 위협, 멀티모델 대비를 짚는다.
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기업용 AI 데이터 에이전트가 자꾸 틀리는 이유 3가지와 해결 구조 — 테슬라 엔지니어의 프레임워크
테슬라의 머신러닝 엔지니어가 기업용 데이터 에이전트가 실패하는 근본 원인을 모호성·최신성·선호 세 가지로 정리하고, 시맨틱 레이어와 캐노니컬 테이블, 데이터베이스 그래프로 이어지는 '진실의 원천' 계층과 컨텍스트 수명주기·평가 루프로 해결하는 방법을 설명한다.
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n8n 자동화 700개로 기업 전체를 바꾼 스텝스톤 사례 — 큐 모드·크리덴셜·유기적 확산 전략
유럽 최대급 채용 플랫폼 스텝스톤의 루카 필리치가 개인 실험으로 시작한 n8n을 직원 3,000명 규모의 사내 자동화 700개로 키운 과정을 소개한다. 큐 모드 확장, 사용자가 키를 보지 않는 크리덴셜 설계, 유기적 확산 전략까지 실무 교훈을 담았다.
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AI 파이썬 데이터 분석 실전 가이드: 주피터·판다스로 AI 변환 코드를 검증하는 워크플로우
AI에게 데이터 변환과 정리 코드를 맡기되, 통화 형식이 섞인 컬럼처럼 눈에 잘 띄지 않는 오류를 컬럼 통계와 데이터 뷰어 같은 시각화 도구로 직접 잡아내는 검증 중심의 파이썬 데이터 분석 워크플로우를 실무 예시와 함께 단계별로 정리했다.
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밴 존스 TED 강연 정리: 기술과 인간의 적응 격차, 빅테크와 인류가 맺을 새로운 사회계약
밴 존스는 기술이 기하급수적으로 빨라지는 동안 인간은 선형적으로만 발전하는 '적응 격차'를 경고하며, 빅테크와 풀뿌리가 조상의 지혜로 돌아와 참여와 포용을 담은 새로운 사회계약을 맺자고 제안하는 TED 강연을 한국어로 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 검증 전략: 가이드·검증·해결 세 루프로 기술부채와 버그 잡기
소나 CEO 타리크 샤우카트는 AI가 그럴듯한 코드를 쏟아내는 시대에 검증을 사후 작업이 아니라 개발 과정에 내장해야 한다며, 제로 트러스트 다층 검증과 세 개의 루프로 기술부채와 버그를 통제하는 실전 전략을 제시한 발표를 정리했다.
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컴퓨터 비전 필독 논문 10선 - LeNet·AlexNet·ResNet부터 CLIP·SAM·스테이블 디퓨전까지
현대 컴퓨터 비전을 만든 대표 논문 10편을 하나의 이야기로 정리했다. CNN의 시작 LeNet부터 AlexNet·ResNet·U-Net·YOLO, 비전 트랜스포머, CLIP·DINO·SAM 같은 파운데이션 모델, 그리고 스테이블 디퓨전까지 흐름을 짚는다.
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클로드 아키텍트 파운데이션 인증 가이드 - 시험 5개 영역·합격 기준·MCP 실습 정리
Anthropic의 Claude Architect Foundations 인증을 준비하는 무료 강의를 정리했다. 에이전트 아키텍처, MCP, 클로드 코드, 프롬프트 엔지니어링 등 5개 시험 영역과 합격 기준, 실습 중심 학습법을 다룬다.
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OpenAI 컴퓨트 전략 - 데이터센터·자체 칩·전력난, 사친 카티가 밝힌 AI 인프라의 현실
OpenAI 산업용 컴퓨트 총괄 사친 카티가 밝힌 AI 데이터센터의 실체. 액체냉각 슈퍼컴퓨터, 전력망 투자, 자체 칩 개발, 그리고 '과잉 건설'이 아니라 '부족'을 걱정하는 이유를 정리했다.
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AI 개발 생산성 6가지 방법: 자동화·설계·몰입·인지부하·성장·도구
AI가 코드의 41%를 작성하는 2026년, 상위 팀은 왜 중간 팀의 두 배 넘게 앞서갈까. IBM이 정리한 개발 생산성 향상 6가지 방법과 측정법을 짚는다.
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임상 AI 에이전트 구축: LangGraph 평가 스택과 고위험 산업 배포법
환자 안전과 규제가 걸린 의료에서 AI 에이전트를 어떻게 빠르고도 안전하게 배포할까. Abridge가 LangGraph·LangSmith로 세운 평가 스택과 릴리스 전략을 정리했다.
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UMAP 원리 정리: 차원 축소, t-SNE와의 차이, 위상수학적 배경
차원 축소 기법 UMAP을 위상 데이터 분석부터 그래프 최적화까지 단계별로 풀어낸다. t-SNE와 무엇이 같고 다른지, 하이퍼파라미터는 무엇인지 정리했다.
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Gemini Canvas 바이브 코딩: 코드 없이 앱·웹사이트 만드는 5가지 프롬프트 요령과 공유·배포법
코딩을 몰라도 구글 제미나이의 Canvas 기능으로 앱과 웹사이트를 만들 수 있다. 바이브 코딩의 개념, 좋은 결과를 얻는 5가지 프롬프트 요령, 미리보기와 되돌리기, 그리고 링크 공유와 자체 도메인 배포 방법까지 실습으로 정리했다.
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마이크로소프트 코파일럿 활용법: Work IQ 그라운딩부터 에이전트·노트북·코워크까지 단계별 정리
오피스 구독에 딸린 마이크로소프트 코파일럿을 제대로 쓰는 사람은 많지 않다. Work IQ 그라운딩, 커스텀 인스트럭션과 메모리, 모델 선택, 반복 작업용 에이전트, 노트북, 그리고 다단계 작업을 실행하는 코워크까지 단계별 활용법을 정리했다.
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AI 스타트업 생존 전략: a16z 파트너 아니시 아차랴가 말하는 해자와 창업자의 조건, 그리고 기술 직관
a16z 제너럴 파트너 아니시 아차랴가 AI 시대 스타트업이 살아남는 조건을 짚는다. 모델이 좋아질 때 기뻐할 수 있는 위치, 실행하며 발견하는 해자, 문법이 아닌 기술 직관, 그리고 창업자에게 필요한 자질까지 대담 내용을 정리했다.
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AI 엔지니어 6개월 로드맵 — 파이썬 기초부터 RAG·에이전트·프로덕션까지
모델 API 호출은 일부일 뿐이다. 파이썬·소프트웨어 기초, RAG, 에이전트, 평가·안전, 프로덕션 엔지니어링, 플래그십 프로젝트로 이어지는 6개월 AI 엔지니어 학습 로드맵을 정리했다.
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텐스토렌트 Wormhole N300 vs 엔비디아·AMD — 비엔비디아 로컬 AI 카드 실측
CUDA도 비디오 출력도 없는 텐스토렌트 Wormhole N300을 RTX 5080, AMD R9700과 직접 비교했다. 속도·효율에서 엔비디아가 앞섰지만, 진짜 승부처는 칩이 아니라 소프트웨어 스택이라는 결론을 정리했다.
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트럼프 프론티어 AI 모델 행정명령 — 자발적 사전검토와 Gold Eagle 청산소
2026년 6월 트럼프 행정부의 프론티어 AI 모델 행정명령이 시행 단계로 넘어갔다. 최대 30일 자발적 사전 검토, Gold Eagle 사이버보안 청산소, '프론티어 모델' 정의 논쟁과 기업들의 대응을 정리했다.
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LLM 에이전트 신뢰성의 열쇠 '하네스 엔지니어링': 상태 머신으로 통제하기
AI 음성 튜터 Ace 개발자들이 소개한 하네스 엔지니어링. 모델에 제어 흐름을 맡기지 않고 상태 머신으로 통제해 작은 모델로도 안정적인 에이전트를 만드는 방법을 정리했다.
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AI 신약 개발의 경제학: 앤트로픽·차이가 본 타깃 발굴부터 임상까지의 변화
스탠퍼드 강연에서 앤트로픽과 분자 설계 스타트업 차이(Chai) 관계자가 AI가 신약 개발의 타깃 발굴·분자 설계·임상 단계를 어떻게 단축할 수 있는지 논의한 내용을 정리했다.
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쇼피파이의 AI 에이전트 업무 활용법: ChatGPT와 Codex로 일하는 방식의 변화
쇼피파이 직원들이 ChatGPT와 Codex 같은 AI 에이전트에 업무를 위임해 엔지니어링팀 의존 없이 워크플로를 직접 재설계하는 방식을 정리했다.
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음성 AI 에이전트, 작은 모델과 스캐폴딩으로 950ms 응답 만들기
마이크로소프트의 두 발표자가 실시간 음성 튜터 Ace를 사례로, 음성 에이전트의 진짜 예산은 지능이 아니라 밀리초 단위 지연 시간이라고 말한다. 추론을 상태 머신으로 빼내고 모델엔 말하기만 남겨 작은 모델로 900ms 응답을 만든 방법을 소개한다.
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하니스 엔지니어링이란? LLM을 실전 AI 에이전트로 바꾸는 미들웨어 기법
codebasics가 바람과 풍차 비유로 하니스 엔지니어링을 설명한다. 모델·프롬프트를 그대로 둔 채 LangChain 미들웨어로 로그인 가드·검증 루프를 추가해 실패하던 깃허브 에이전트를 정상 작동시키는 과정을 실습으로 보여준다.
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AI 에이전트 완전정리: LLM 호출·워크플로·RAG·멀티에이전트의 차이
AI 에이전트가 처음부터 끝까지 어떻게 작동하는지 쉬운 말로 정리한다. LLM 호출·워크플로·에이전트의 구분, 도구·메모리·RAG·오케스트레이션, 멀티에이전트를 언제 쓰는지, 비용과 보안까지 로컬 LLM 데모와 함께 다룬다.
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RoPE 위치 인코딩 원리: 트랜스포머가 단어 순서를 회전으로 담는 법
셀프 어텐션은 문장을 순서 없는 단어 묶음으로 읽는다. 사인파 위치 인코딩의 한계와, 최신 언어 모델이 RoPE로 상대 위치를 회전으로 담는 원리를 쉽게 설명한다.
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확률 분포로 보는 AI: 분류·생성·회귀·강화학습을 관통하는 사고법
언어 모델의 토큰 생성부터 이미지 생성, 분류, 회귀, 강화학습까지 모두 확률 분포에서의 샘플링으로 설명된다. AI를 결정론이 아닌 분포로 보는 멘탈 모델을 소개한다.
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AI 에이전트 일관성 문제 해결: 능동학습·시맨틱·에피소딕 메모리
같은 모델·같은 입력인데 판단이 오락가락하는 AI 에이전트. 그 원인이 결정 경계의 '회색 지대'임을 짚고, 능동학습과 시맨틱·에피소딕 메모리로 일관성을 높이는 방법을 소개한다.
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QR 분해와 그람-슈미트: 비스듬한 벡터를 직교 좌표계로 펴는 직관
두 개의 비스듬한 화살표를 완벽한 직각·단위 길이의 좌표계로 바꾸는 그람-슈미트 과정이 왜 행렬의 QR 분해와 같은 하나의 작업인지, 그림자(사영)라는 직관으로 풀어낸다.
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Senior SWE-Bench: 시니어 개발 과제로 코딩 AI 에이전트를 평가하는 벤치마크
실제 시니어 엔지니어의 PR을 바탕으로 저사양 지시문과 검증 에이전트를 결합해 코딩 AI를 평가하는 Snorkel AI의 Senior SWE-Bench가 어떻게 설계됐고, 리더보드에서 무엇이 드러났는지 정리한다.
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PCA 주성분분석: 분산·공분산행렬·고유벡터로 차원을 줄이는 원리
1901년 피어슨이 제안한 주성분분석(PCA)이 왜 분산을 최대한 보존하는 축을 찾는 일인지, 공분산행렬의 고유벡터·고윳값, 그리고 실제 계산에 쓰이는 SVD까지 직관과 함께 정리한다.
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하네스 엔지니어링 입문 – 컨텍스트·도구·자동화로 AI 에이전트 최적화하기
AI 모델을 자동차 엔진에 비유해, 그 주변을 감싸는 하네스를 컨텍스트·도구·자동화·평가(eval)라는 지렛대로 다듬어 에이전트를 더 유용하게 만드는 방법을 정리했다.
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블룸 필터 원리 – 비트 배열과 여러 해시로 만드는 확률적 집합 자료구조
블룸 필터가 비트 배열과 여러 개의 해시 함수만으로 "확실히 없음"은 항상 참, "아마 있음"은 오답 가능이라는 한쪽으로만 틀리는 답을 어떻게 만드는지 정리했다.
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D-FINE 실시간 객체 탐지 – DETR의 바운딩 박스 한계를 분포 예측으로 개선
DETR 계열 객체 탐지가 바운딩 박스를 네 개의 정확한 좌표로만 예측하던 한계를, D-FINE이 각 변을 확률 분포로 다듬고 자기증류로 보완하는 방식을 정리했다.
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ChatGPT 컴퓨터 제어 기능: 인앱 브라우저로 웹·앱 작업 자동화하기
새로워진 ChatGPT 앱은 인앱 브라우저와 컴퓨터 제어 기능으로 웹사이트와 데스크톱 앱을 직접 조작해 실제 업무를 대신 수행한다. 주요 기능과 활용법을 정리했다.
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Vector Search 2.0: 임베딩·하이브리드 검색으로 앱에 시맨틱 검색 붙이기
구글 클라우드 테크가 Vector Search 2.0로 임베딩 생성부터 하이브리드 검색까지 자동화해, ML 전문가가 아니어도 의미 기반 시맨틱 검색을 앱에 붙이는 방법을 시연한다.
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AI 에이전트 스킬(Skills): 온디맨드 로딩으로 전문 지식 주입하기
범용 LLM의 한계를 넘어, 지시·예제·모범 사례를 담은 스킬을 필요할 때만 불러와 에이전트를 특정 작업 전문가로 만드는 원리를 KodeKloud가 설명한다.
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월드 모델·JEPA·샘플 효율성: 적은 데이터로 배우는 AI와 AGI로 가는 강화학습의 다음 단계
Y Combinator 대담에서 스탠퍼드 연구자들이 샘플 효율성 문제와 월드 모델, JEPA, 드리머 계열 연구를 체스·바둑·자율주행·로봇 예시로 차근차근 풀며, 적은 데이터로 배우는 AI가 AGI로 가는 길일지 짚습니다.
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에이전틱 하네스란 무엇인가: LLM을 도구와 반복 루프로 AI 에이전트로 만드는 하부 구조
구글 클라우드 엔지니어가 설명하는 ‘에이전틱 하네스’ 개념 정리입니다. 도구 호출과 반복 루프, 출력 평가로 LLM을 에이전트로 만드는 하부 구조와, 인터페이스와의 분리가 갖는 의미를 초심자도 이해하기 쉽게 풀었습니다.
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AI 해석가능성 연구: LLM이 스스로 만든 글자 세기 도구와 뇌 ‘장소 세포’를 닮은 나선 구조
투 미닛 페이퍼스가 소개한 앤트로픽 해석가능성 연구. 눈도 글자 수 정보도 없는 LLM이 스스로 글자 세기 도구를 발명하고, 생쥐 뇌의 장소 세포를 닮은 나선 구조를 만들어냈다는 내용을 쉽게 풀었습니다.
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정규화란? LLM 학습을 가능케 하는 RMSNorm·LayerNorm·QK-Norm 원리 해설
정규화는 활성값의 크기를 다스려 손실 지형을 매끄럽게 만들고 깊은 LLM을 학습 가능하게 하는 핵심 층이다. LayerNorm에서 RMSNorm, Pre/Post/Peri 배치, QK-Norm, 그리고 통계 자체를 없앤 Dynamic Tanh까지의 진화를 정리했다.
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AI 에이전트란? 도구 호출·컨텍스트·루프로 이해하는 작동 원리와 4가지 구축 방법
AI 에이전트는 도구를 사용할 수 있고 목표를 달성할 때까지 스스로 반복 실행되는 언어 모델이다. 도구 호출·컨텍스트 윈도우·메모리·RAG·에이전트 루프라는 핵심 구성 요소와 노코드부터 풀코드까지 4단계 구축 방법을 정리했다.
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MCP와 API 차이 완벽 정리: 실행 계층·디스커버리, 언제 MCP를 써야 하나
MCP는 API를 대체하지 않는다. 모델은 무엇을 할지만 정하고 실제 호출은 '실행 계층'이 한다. MCP는 여러 AI 앱이 공유하는 표준 실행 계층으로, N×M 통합을 N+M으로 줄인다. API와의 차이와 사용 시점을 정리했다.
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AI 에이전트 시스템 설계 입문: 모델 라우팅·툴·메모리·오케스트레이션·평가
AI 에이전트는 챗봇에 LLM을 씌운 것이 아니라 프로덕션 소프트웨어 시스템이다. 모델 라우팅부터 툴·메모리·오케스트레이션·평가·보안까지 설계 핵심을 정리했다.
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지식 증류(Knowledge Distillation) 완전 정리: 소프트 타깃부터 온폴리시 증류까지
작고 빠른 모델에 거대 모델의 능력을 옮기는 지식 증류의 원리를 소프트 타깃, 온도, KL 발산, 노출 편향, 온폴리시 증류까지 단계별로 쉽게 설명한다.
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Tool LLM 입문: ReAct·HuggingGPT·ToolLLM으로 이해하는 도구 사용 AI 에이전트
AI 에이전트가 똑똑해 보이는 진짜 이유는 외부 도구 사용에 있다. 도구 사용 LLM의 등장 배경과 ReAct, HuggingGPT, ToolLLM 세 편의 대표 연구를 쉽게 정리했다.
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딥 에이전트(Deep Agents) 개념 정리 — 계획·서브에이전트·파일시스템·요약
LangChain 메인테이너가 설명하는 딥 에이전트. 일반 에이전트와 무엇이 다른지, 계획 도구·서브 에이전트·파일 시스템·요약 등 하네스의 핵심 요소와 배포 시 고려사항을 정리했다.
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AI 아키텍처를 결정하는 것은 위험 — IBM의 위험 적합 설계와 설명가능성 3단계
AI를 쉽게 만들 수 있는 시대일수록 '위험에 맞는' 설계가 중요하다. IBM이 설명하는 데이터·정보·지식의 차이와, 설명가능성을 기준·강화·엄격 세 단계로 운영화하는 방법을 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링 완벽 정리 — 프롬프트 엔지니어링과 무엇이 다른가
프롬프트를 길게 쓰는 것만으로는 AI 답변이 좋아지지 않는다. 구글 클라우드가 설명하는 컨텍스트 엔지니어링의 개념과 네 가지 실패 유형, 쓰기·선택·압축·격리 4단계 실전법을 정리했다.
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로컬 AI 코딩 솔직 분석: RTX 4090으로 로컬 모델 vs 클라우드 비교
RTX 4090(24GB)로 Qwen·Mistral 등 로컬 코딩 모델을 돌려 속도·품질·호환성·비용을 클라우드와 비교한 정직한 분석. 대부분에겐 클라우드가 낫지만 로컬이 맞는 경우도 정리했다.
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생성형 AI 경제학 스탠퍼드 강의: AI 슈퍼사이클에서 돈이 흐르는 곳
스탠퍼드 생성형 AI 경제 강의 요약. 반도체·인프라·앱으로 나뉜 가치 삼각형, 엔비디아 집중 수익, 클라우드와 다른 마진 구조, 소비자 AI 수익화 전망을 정리했다.
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AI 코딩 실험: 속도는 애매, 이해력은 확실히 떨어졌다 (주니어 52명 연구)
주니어 개발자 52명을 AI 사용/미사용으로 나눈 실험 요약. AI는 속도를 크게 못 높였지만 이해도 퀴즈에서 뚜렷한 차이가 났고, 특히 디버깅 능력이 약해졌다.
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복잡하고 서로 모순된 문서·벡터 데이터베이스에서 RAG가 실패하는 이유와 실무 해결책 3가지
IBM Technology가 서로 모순되는 문서들이 섞인 환경에서 RAG가 왜 틀린 답을 내는지 설명하고, 문서 관리·질문 명확화·데이터 이해라는 세 가지 실무 해법으로 신뢰할 만한 답을 얻는 방법을 제시한다.
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제미나이 플레이그라운드 체험기: 사진 한 장 광고부터 미래 서울 미디어아트까지 생성형 AI 활용
구글의 AI 비즈니스 크리에이터 라운지 현장에서 제미나이로 사진 한 장을 10초 광고로 바꾸고, 생성형 AI가 미디어아트·설치작품·음악으로 확장되는 과정을 직접 체험하며 AI와 사람의 역할을 짚어 본 후기를 전한다.
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크로스 엔트로피 쉽게 이해하기: 압축, 엔트로피, 그리고 언어 모델 학습 손실함수의 연결
3Blue1Brown이 gzip 압축만으로 언어 계통을 찾아낸 2002년 연구에서 출발해, 크로스 엔트로피가 무엇이며 왜 대규모 언어 모델의 학습 손실함수로 쓰이는지를 직관적으로 설명하고, 압축과 학습 사이의 숨은 연결까지 짚어 본다.
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DINO·DINOv3 자기지도학습 원리: 라벨 없이 이미지 특징을 배우는 학생-교사 구조와 그램 앵커링까지
사람이 붙인 라벨 없이 이미지만으로 특징을 학습하는 자기지도학습의 원리를, CLIP과 SimCLR부터 DINO·DINOv2·DINOv3의 학생-교사 구조와 센터링·멀티크롭·그램 앵커링까지 단계별로 쉽게 설명합니다.
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옵티마이저 완전 정복: SGD·모멘텀·RMSprop·Adam의 원리와 수학, 벤치마크 비교까지
머신러닝 학습의 핵심인 옵티마이저를, 기본 SGD와 모멘텀·NAG, 파라미터별 학습률의 RMSprop을 거쳐 Adam까지 수학적 직관과 벤치마크, 강화학습 사례를 곁들여 단계별로 쉽고 자세하게 설명합니다.
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LoRA 파인튜닝 원리 완전 정리: 저랭크 분해와 정밀도·양자화, 그리고 QLoRA까지 한눈에
거대 언어모델을 적은 자원으로 미세조정하는 LoRA의 원리를, 정밀도와 양자화의 기초부터 저랭크 분해와 랭크·알파 하이퍼파라미터, 그리고 허깅페이스 PEFT 라이브러리와 QLoRA까지 단계별로 차근차근 설명합니다.
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오픈AI GPT-Live 음성 모델 — 칵테일파티 문제 해결한 자연스러운 대화
오픈AI가 소개한 새 음성 모델은 여러 사람의 목소리와 소음 속에서도 대상을 구분해 반응하는 '칵테일파티 문제'를 개선하고, 자연스러운 중단과 실시간 상호작용을 지원한다.
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R 데이터 분석 필수 패키지 2026 — tidyverse부터 베이지안·배포까지
데이터 랭글링, 시각화, 머신러닝, 딥러닝, 통계 모델링, 시계열·공간 분석, 설명가능 AI, 배포까지 2026년 R 데이터 사이언스에서 핵심이 되는 패키지들을 카테고리별로 정리했다.
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구글 포멜리(Google Pomelli) 사용법 – AI로 브랜드·캠페인·제품 사진 자동 생성
구글 랩스의 AI 마케팅 도구 포멜리로 브랜드 DNA를 생성하고 웹사이트·제품 사진·SNS 캠페인까지 몇 분 만에 만드는 과정을 단계별로 정리했습니다.
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OpenAI GPT-Live 새 음성 모델 – 멀티태스킹·자연스러운 대화 시연
OpenAI가 공개한 새 음성 모델이 사용자와 자연스럽게 대화하면서 동시에 항공편과 시차를 조사하는 여행 계획 시연을 통해 멀티태스킹 능력을 보여줍니다.
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판다스 시리즈(Pandas Series) 기초 정리 – 생성·인덱싱·연산·통계 한눈에
파이썬 데이터 분석 라이브러리 판다스의 핵심 자료구조인 시리즈를 리스트·넘파이·딕셔너리로 만들고 인덱싱·슬라이싱·필터링·통계 연산까지 예제로 정리했습니다.
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판다스 데이터프레임 입문 가이드: 생성·loc/iloc 조회·불리언 인덱싱·CSV 저장
파이썬 데이터 분석 라이브러리 판다스의 핵심을 실습 중심으로 정리했다. 딕셔너리·리스트·넘파이 배열로 데이터프레임을 만들고 head·info·describe로 탐색하며, loc와 iloc의 차이, 불리언 인덱싱, 컬럼 추가·정렬, CSV 저장과 상관분석까지 단계별로 다룬다.
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오픈AI 코덱스 개발자 업데이트: GPT-5.6 Sol·Sites·PR 리뷰 통합 총정리
오픈AI가 개발 도구 코덱스를 ChatGPT와 한 앱으로 통합하고 새 프런티어 모델 GPT-5.6 Sol, 병렬 서브에이전트, 앱 배포용 Sites, 코드 리뷰·PR 병합, 모바일 작업 관리까지 지난 두 달간 150여 건의 업데이트를 공개했다.
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컨텍스트 레이어란 무엇인가: 프로덕션 AI 에이전트가 빠뜨린 인프라 총정리
AI 모델은 똑똑해졌지만 기업 맥락을 모른다. 아틀란 창업자 프루칼파 산카르가 AI 엔지니어 컨퍼런스에서 지능과 컨텍스트의 차이, 개별 에이전트 구축의 실패담, 그리고 '회사 두뇌' 역할을 하는 컨텍스트 레이어의 필요성을 설명했다.
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판다스 merge 완전정복: inner·left·right·outer 조인 차이 정리
파이썬 판다스에서 두 데이터프레임을 합치는 네 가지 병합 방식을 예제로 설명한다. 부서 ID를 기준으로 inner·left·right·outer 병합이 각각 어떤 행을 남기고, 매칭되지 않는 값은 어떻게 결측치로 채워지는지 비교한다.
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AI 에이전트 스킬 평가(eval) 만들기: 구글 딥마인드가 말하는 스킬 검증 실전 가이드
구글 딥마인드 필립 슈미트가 AI Engineer 무대에서 설명한 에이전트 스킬 작성·평가법. 스킬 종류, 8가지 작성 팁, 평가 하네스 구축과 스킬 은퇴 판단까지 정리했다.
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보험 지급준비금 머신러닝 추정: 파이썬 랜덤포레스트로 손해·생명보험 실습 가이드
보험사가 미래 보험금 지급을 대비해 쌓는 지급준비금을 파이썬 머신러닝으로 추정하는 실습. 손해보험의 최종 청구액 예측과 생명보험의 사망·해지 예측 과정을 단계별로 정리했다.
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머신러닝 기초 완전 정리: 개념, 동작 원리, 지도·비지도·강화학습
머신러닝이 무엇인지, 데이터에서 어떻게 패턴을 배우는지, 지도·비지도·강화학습의 차이와 넷플릭스 추천부터 자율주행까지의 실제 사례를 초보자 눈높이로 정리했다.
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LLM 추론 속도와 비용 구조: 세레브라스 칩과 OpenAI의 GPT-5.6 Sol 서빙 전략
대형 언어모델의 응답 속도는 왜 초당 40~60토큰에 머물까. 세레브라스 같은 전용 칩으로 18배 빠르게 서빙할 때 드는 비용과, 그 속도가 사업적으로 말이 되는 이유를 짚어본다.
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포워드 배포 엔지니어(FDE)란? 커서가 밝힌 역할과 고객 성숙도 매트릭스
AI 코딩 플랫폼 커서의 FDE 팀 리더가 설명한 포워드 배포 엔지니어의 정의와, 고객 성숙도·제품 맞춤성으로 나눈 도입 전략을 정리했다.
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AI 에이전트란? RAG·MCP·평가까지 랭체인 팀이 답한 핵심 개념 정리
에이전트, RAG, MCP, 환각, 메모리, 휴먼 인 더 루프, 평가(evals)까지—AI 에이전트를 처음 접하는 사람을 위한 기본 개념을 문답 형식으로 정리했다.
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진화 전략으로 LLM 미세조정? EGGROLL·ES at Scale 논문으로 본 부활 배경
한때 쓸모없다 여겨진 진화 전략이 대형 언어모델 미세조정에서 부활했다. OpenAI 2017 논문부터 'ES at Scale', 'EGGROLL'까지 그 배경과 성과를 정리했다.
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ChatGPT 웹앱 제작·배포, Sites 플러그인으로 채팅창에서 바로 만드는 법
OpenAI가 공개한 Sites 플러그인은 ChatGPT 채팅창에서 웹앱을 만들고 내장 호스팅으로 즉시 배포한다. 자연어 설명과 주석 도구로 손쉽게 수정하는 과정을 정리했다.
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슬랙 AI vs 팀즈 코파일럿 vs 구글챗 AI 비교: 가격·강점·전환 판단 기준
협업 메신저에 붙은 AI 세 가지를 100명 팀 기준 가격과 강점, 거버넌스로 비교했다. 슬랙은 채널 요약, 팀즈는 회의 정리, 구글챗은 가격에서 앞선다는 결론을 정리했다.
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GPT-5.6 실전 리뷰: Codex 장시간 실행·컴퓨터 유즈·가격까지 하나로 정리
한 리뷰어가 GPT-5.6와 Codex로 8단어 프롬프트를 5일간 돌려 엑셀 클론을 만든 과정을 소개한다. 컴퓨터·브라우저 유즈, 모델 크기와 가격, Fable과의 비교까지 정리했다.
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에이전트 AI 도입 전략: 기업이 성과 내는 우선순위 선정과 거버넌스
기업이 에이전트 AI에서 실제 성과를 내려면 어디서 시작해야 할까. 도입을 가로막는 격차, 마찰 큰 업무부터 공략하는 우선순위, 사람과 에이전트의 협업, 내장형 거버넌스까지 실무 관점을 정리했다.
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AI 에이전트 책임론: 엔지니어가 코드를 넘어 소유해야 할 것 — 애디 오스마니 강연 정리
AI 에이전트가 코드를 대량으로 만들어내는 시대에 엔지니어의 가치는 무엇일까. 애디 오스마니는 실행은 에이전트에게 맡기되 결과에 대한 판단과 책임은 사람이 소유해야 한다며, 인지 부채와 인지 항복을 피하는 법을 짚는다.
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AI 기본 개념 정리: 머신러닝·딥러닝·NLP·생성형 AI·강화학습 쉽게 이해하기
AI 용어가 폭발적으로 늘어 무엇부터 알아야 할지 막막하다. IBM 테크놀로지가 머신러닝·딥러닝·NLP라는 세 축과 알고리즘·모델·데이터·편향, 생성형 AI·강화학습·설명가능 AI까지 핵심 개념을 쉬운 비유로 풀었다.
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구글 딥마인드, AI로 펠레의 1959년 잃어버린 골 복원하다
1959년 카메라에 담기지 못한 펠레의 전설적 골을, 구글 딥마인드가 사진·증언과 제미나이 옴니, 동작 전이 모델로 복원한 과정을 정리했습니다.
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코덱스(Codex) 활용 팁: 모델 선택부터 스레드·루프·안전 설정까지
코덱스를 1000시간 넘게 써 본 진행자가 모델·사고 강도 선택, 스레드 위임, 루프(goal), 모바일 제어, 위험 명령 차단 등 실전 팁을 정리했습니다.
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VS Code에 로컬 AI 모델 연결하기: Ollama·BYOK 설정 방법
VS Code의 새 언어 모델 제공자 기능으로 Ollama 로컬 모델과 여러 제공자 키(BYOK)를 연결해 내 PC에서 코딩 에이전트를 돌리는 방법을 정리했습니다.
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RAG 한계와 지식 그래프: AI 소설 창작 앱으로 배우는 검색증강생성 개선 전략
한 마이크로소프트 MVP가 오픈소스 AI 소설 창작 앱을 만들며 겪은 시행착오를 통해, 임베딩·코사인 유사도 기반 RAG(검색증강생성)의 한계와 이를 지식 그래프·도구 호출로 보완하는 방법을 단계별로 정리했다.
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루프 엔지니어링 완전정리: AI 에이전트의 자율 실행을 떠받치는 5가지 구성 요소
AI 업계에서 떠오른 '루프 엔지니어링' 개념을 자동화·워크트리·스킬·플러그인·서브에이전트라는 다섯 가지 구성 요소로 나눠 설명하고, 에이전트의 자율성이 커질 때 따르는 오류 누적 위험과 그 대비책까지 짚었다.
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메르세데스-벤츠 AI 에이전트 운영 사례: 모델 가든·에이전트 가든·n8n 자체 호스팅
메르세데스-벤츠가 사내에 구축한 AI 생태계를 공개했다. 40개가 넘는 모델을 모아 둔 모델 가든, 에이전트를 연결하는 에이전트 가든, 그리고 n8n을 쿠버네티스에 자체 호스팅해 부서별로 워크플로 자동화를 확산한 방식을 정리했다.
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코딩 AI 경쟁 다시 보기: 클로드 요금 논란·GPT 5.6·에이전트 신뢰 문제
한 개발자에게 날아온 251억원짜리 결제 오류 메일을 계기로, 코딩 에이전트의 성능·비용·신뢰를 짚었다. GPT 5.6과 페이블 5의 벤치마크 차이, 하네스의 역할, 그리고 “언제 멈춰야 하는가”라는 새 평가 기준을 정리했다.
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지수분포와 무기억성: 버스 대기시간에 숨은 확률의 원리 쉽게 이해하기
사건 사이의 대기 시간을 설명하는 지수분포와 포아송 분포의 관계, 그리고 이미 기다린 시간이 남은 시간을 알려주지 못하는 ‘무기억성’의 직관을 정리했습니다.
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AI 에이전트 운영: 데모와 프로덕션을 가르는 신뢰와 평가 체계
정부·규제 산업 전문가들이 AI 에이전트를 실제 업무에 배포할 때 파일럿이 멈추는 이유와, 벤치마크 점수를 넘어 ‘실패 분류표’와 피드백 루프로 신뢰를 검증하는 방법을 논의했습니다.
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AI 의존 논쟁을 도시 비유로 풀다: 도구로 쓸 것인가 의존할 것인가
AI가 사고력을 앗아갈까 하는 두려움을 자동차와 도시 설계에 빗대어, 기술을 도구로 쓸지 의존할지는 개인의 선택이자 사회의 ‘목적함수’에 달렸다는 관점을 정리했습니다.
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AI 에이전트란 무엇인가: LLM 챗봇·자동화 워크플로와 어떻게 다른지 3단계로 정리
많은 사람이 AI를 단순 챗봇으로만 쓴다. 이 영상은 인공지능 활용을 LLM 챗봇·자동화 워크플로·AI 에이전트의 3단계로 나눠, 에이전트가 무엇이고 무엇이 다르며 어떻게 안전하게 쓰는지 쉽게 설명한다.
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AI 시대에 인간에게 남는 능력은 무엇인가: 인간 진화의 피라미드로 보는 감성지능과 직관
기계가 육체에 이어 이성적 사고까지 대체한 지금, 인간을 인간답게 만드는 능력은 무엇일까. 루이스 세라노는 육체·이성·감성·직관으로 이어지는 ‘인간 진화의 피라미드’를 통해, AI가 넘지 못하는 공감과 직관을 그 답으로 제시한다.
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토큰과 임베딩의 차이: LLM이 단어를 숫자로 바꿔 다루는 방식을 예시로 쉽게 이해하기
LLM을 다루다 보면 만나는 토큰과 임베딩. 둘 다 단어를 숫자로 표현하지만 역할이 다르다. 임베딩은 수백 차원으로 의미의 관계를, 토큰은 단어마다 부여된 고유 ID를 담는다는 차이를 유명한 예시로 풀어 정리했다.
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OpenAI Codex 사용법 총정리 - 설치, 플러그인, /goal·/plan 기능
Tech With Tim이 정리한 OpenAI Codex 입문 강의. 데스크톱 앱 설치와 모델 선택, 컴퓨터·브라우저 제어 플러그인, 프로젝트와 워크트리, /goal·/plan·/compact·/review 명령, agents.md 메모리 파일까지 초보자 관점에서 핵심 기능을 짚습니다.
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지속 학습(Continual Learning) 벤치마크 - gain 지표와 AI가 못 배우는 이유
버클리 박사과정 파스 아사와가 Snorkel AI 벤치토크에서 설명하는 지속 학습(Continual Learning). 모델이 학습을 멈춘 채 얼어붙는 문제, 상태 유지 vs 무상태 성능을 분리하는 gain 지표, 컨텍스트 관리와 파라미터 학습 접근의 차이를 다룹니다.
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토큰화와 바이트 페어 인코딩(BPE) 쉽게 이해하기 - LLM의 첫 단계
루이스 세라노가 설명하는 토큰화와 바이트 페어 인코딩(BPE). LLM이 단어나 글자가 아닌 '토큰'으로 텍스트를 처리하는 이유와, 가장 자주 등장하는 글자쌍을 합쳐 토큰을 만드는 BPE의 작동 원리를 예시로 풀어냅니다.
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루프 엔지니어링이란? 프롬프트·컨텍스트·하네스를 잇는 AI 코딩의 사다리
AI로 코드를 짜는 방식이 프롬프트→컨텍스트→하네스→루프 엔지니어링으로 어떻게 발전해 왔는지 단계별로 정리한다. 세 개의 중첩 루프와 '어디까지 사람이 운전대를 잡을 것인가'라는 질문을 짚는다.
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신경망 원리 쉽게 이해하기: 공간을 접어 분류하는 방식과 시그모이드
루이스 세라노가 신경망을 '공간을 접는 이해자'와 '방향을 보는 화자' 두 역할로 나눠 설명한다. 비선형 경계, 시그모이드 스펙트럼, 트랜스포머의 다음 단어 예측까지 직관적으로 풀어낸다.
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인간-에이전트 협업 프레임워크 Co-Gym: 완전 자동화의 한계와 대안
스탠퍼드 NLP 연구자가 발표한 Collaborative Gym(Co-Gym)은 인간과 AI 에이전트가 동시에 일하는 이중 제어 환경을 다룬다. 소통·지능적 위임, 알림 시스템, 그리고 협업이 완전 자동화를 능가한다는 실험 결과를 소개한다.
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AI 오해 5가지 정리: 환각률·추론 과정·추론 연산·긴 맥락 한계·에이전트 자율성
AI가 자주 환각을 일으킨다는 말부터 에이전트가 완전 자율로 일한다는 말까지, IBM이 흔히 퍼진 AI 오해 다섯 가지를 최신 모델 기준으로 짚어 진실을 설명한다.
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Agents' Last Exam 벤치마크: 실제 전문 직무 55개 분야로 AI 에이전트 자동화 역량 측정
UC 버클리 연구진이 만든 'Agents' Last Exam' 벤치마크를 소개한다. 55개 전문 분야의 실제 워크플로를 검증 가능한 방식으로 평가해, 오늘날 에이전트가 복잡한 실무 자동화에 얼마나 멀었는지 보여준다.
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RAG란 무엇인가: 키워드·시맨틱 검색, 임베딩, 리랭크, 벡터 데이터베이스 원리 정리
언어 모델이 모르는 사실을 검색으로 보완하는 RAG의 원리를, 키워드·시맨틱 검색의 장단점과 임베딩·하이브리드 검색·리랭크·벡터 데이터베이스까지 쉬운 비유로 설명한다.
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JudgmentBench: 법률 AI 품질 평가, 비교 판단이 루브릭 채점을 이긴 이유
스노클 AI와 스탠퍼드 연구진이 50여 명의 변호사와 3천 건 이상의 주석으로 법률 결과물을 평가한 결과, 사전 채점표(루브릭)보다 둘을 견주는 비교 판단이 품질 순위를 더 정확하게, 절반의 시간에 복원했다.
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테스트타임 컴퓨트 완전정복: 오픈AI o1의 사고사슬은 정말 새로운 AI 패러다임일까
오픈AI o1은 답하기 전 스스로 사고사슬을 돌리는 ‘테스트타임 컴퓨트’로 추론·수학 성능을 끌어올렸다. 사고사슬의 실제 효과, 그 한계, 그리고 딥마인드가 밝힌 사전학습과의 비교까지 최신 논문들로 정리한다.
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상태공간모델(SSM)과 맘바 쉽게 이해하기: 자동차 비유로 배우는 언어모델 아키텍처
구·다오가 제안한 상태공간모델(SSM)과 맘바는 RNN과 CNN의 장점을 결합해 언어모델을 효율적으로 바꾸고 있다. 경주용 자동차 비유로 상태·입력·출력과 네 개의 행렬, 그리고 합성곱으로 빨라지는 원리를 풀어낸다.
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대출 승인 예측 머신러닝 프로젝트: 파이썬으로 배우는 분류 모델 전 과정
은행 대출 승인 여부를 예측하는 분류 모델을 파이썬으로 처음부터 끝까지 만드는 실습. 데이터 정제와 EDA, 레이블 인코딩, 로지스틱 회귀·의사결정트리·랜덤포레스트 비교까지 단계별로 정리했다.
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추측 샘플링으로 LLM 추론 속도 2~3배 높이기: 드래프트·검증·보정 원리
구글 리서치와 딥마인드가 각각 발견한 추측 샘플링은 작은 드래프트 모델과 큰 타깃 모델을 짝지어, 출력 품질을 그대로 유지하면서 LLM 텍스트 생성 속도를 2~3배 끌어올린다. 그 3단계 원리를 정리했다.
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LLM 지식 증류로 소형 특화 모델 만들기: 단계별 증류와 비용 절감 사례
스노클 AI 연구자가 소개하는 모델 증류 전략. 거대 범용 LLM을 교사로 삼아 작은 특화 모델을 학습시키고, 근거(rationale)를 함께 증류하는 '단계별 증류'로 데이터와 비용을 크게 줄이는 방법을 정리했다.
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구글 플로우(Google Flow) AI 영상 제작 9가지 핵심 기능 총정리
구글의 AI 영상 도구 '플로우(Flow)'에서 기존 영상 변환, AI 아바타, 일관된 캐릭터, 시작·끝 프레임, 스토리보드 스튜디오까지 실전 기능 9가지를 정리했습니다.
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n8n 멀티 에이전트로 만든 도로안전 AI 어시스턴트 구축 사례
파리의 프리랜서 클레어가 n8n과 Neo4j 그래프 DB, 왓츠앱으로 만든 도로안전 AI 어시스턴트. 여러 에이전트를 나눠 설계한 이유와 워크플로우 구조를 정리했습니다.
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LLM 벤치마크 평가법 IRT: 정답 수 세기의 한계와 문항반응이론 활용
정답 개수만 세는 LLM 벤치마크의 한계를 심리측정학의 문항반응이론(IRT)으로 넘어서는 방법. 문항 난이도·변별력·모델 지능을 함께 추정해 평가를 정교하게 만든다.
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Microsoft Fabric 실시간 3D 디지털 트윈 데모: 풍력발전 예지정비와 AI 대화
Microsoft Fabric 위에서 돌아가는 실시간 3D 디지털 트윈 데모. 라이다 지형과 실시간 텔레메트리로 풍력발전소를 시각화하고, 터빈 이상을 감지해 AI와 대화로 진단한다.
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전문가 혼합(MoE) 구조로 파라미터는 늘리고 토큰당 계산량은 그대로 유지하는 원리와 라우터의 역할
Mixtral은 470억 파라미터를 갖지만 단어 하나를 생성할 때 약 130억만 쓴다. DataMListic 영상은 라우터가 소수의 전문가만 골라 계산량을 낮추는 전문가 혼합(MoE) 구조의 작동 원리를 쉽게 설명한다.
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RLHF·DPO·KTO 비교: 언어모델을 인간 선호에 정렬하는 세 가지 최적화 기법의 원리와 장단점
사전학습과 지도 미세조정을 거친 모델을 인간 선호에 맞게 다듬는 방법으로 RLHF, DPO, KTO가 있다. Mark Hennings 영상은 세 기법의 동기와 데이터 형식, 장단점을 높은 수준에서 비교해 설명한다.
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LoRA 저랭크 적응 기법으로 거대 언어모델을 적은 GPU 메모리로 미세조정하는 원리 이해하기
거대 언어모델을 특정 도메인에 특화하려면 막대한 GPU 메모리가 든다. AI Coffee Break 영상은 원본 가중치를 얼리고 그 차이만 두 개의 작은 행렬로 분해해 학습 파라미터를 줄이는 LoRA 기법의 원리와 장점을 설명한다.
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트랜스포머 신경망 구조 완전 해부: 인코더와 디코더, 셀프 어텐션과 위치 인코딩까지 단계별 정리
영어를 인도 칸나다어로 번역하는 예시를 따라가며 트랜스포머의 인코더와 디코더, 512차원 임베딩과 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 잔차 연결과 층 정규화까지 전체 구조가 어떻게 맞물려 작동하는지 단계별로 풀어 설명한다.
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확산 모델 원리 완전 정리: 노이즈를 더하고 되돌려 이미지를 생성하는 DDPM의 작동 방식
DALL·E 2 같은 확산 모델이 이미지에 정규분포 노이즈를 단계적으로 더한 뒤 신경망으로 한 단계씩 되돌려 새 그림을 만드는 원리를, 2015년부터 이어진 DDPM과 OpenAI의 핵심 논문 흐름, U-Net 구조와 노이즈 스케줄까지 함께 정리했다.
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경사 하강법 원리 단계별 정리: 손실 함수와 학습률로 최적값을 찾는 방법과 확률적 경사 하강법
선형 회귀의 절편과 기울기를 예시로, 경사 하강법이 손실 함수의 도함수를 따라 최적값에서 멀면 큰 걸음을, 가까우면 작은 걸음을 밟으며 다가가는 과정을 학습률과 확률적 경사 하강법(SGD)까지 곁들여 단계별로 설명한다.
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Gamma AI 프레젠테이션 만들기: 파일 가져오기와 MCP 커넥터 활용법
파워포인트 대신 Gamma로 프레젠테이션을 만드는 방법을 정리했다. 구글 워크스페이스·마이크로소프트365 문서를 가져오고, Claude·ChatGPT의 MCP 커넥터로 내 실제 데이터를 반영해 슬라이드를 자동 생성하는 워크플로우를 소개한다.
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AI 존재론적 다중성: 스탠퍼드 CS547 세미나가 던지는 질문
AI 시스템에 무의식적으로 새겨지는 '존재론적 경계'와 그것이 현실을 규정하는 방식을 스탠퍼드 HCI 세미나가 짚는다. 나무 이미지·EDA '퍼플 존'·LLM 분석 사례로 경계를 허물고 협상하고 드러내는 세 접근을 소개한다.
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적시 목표(Just-in-Time)로 개인화하는 AI: 스탠퍼드 CS547 세미나 정리
하나의 인터페이스에 모든 기능을 욱여넣어 늘 뻔한 답을 내놓는 'AI 스포크 문제'와, 사용자의 화면·맥락을 관찰해 그 순간의 목표를 즉석에서 추론하는 스탠퍼드의 적시(Just-in-Time) 목표 연구, 나아가 소셜미디어 피드 개선까지 확장한 사례를 정리했다.
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AGI는 이미 왔다 - 데이터브릭스 알리가 본 기업 AI의 컨텍스트 문제와 소프트웨어의 미래
스탠퍼드 MS&E435 강연에서 데이터브릭스를 이끄는 알리는 AGI가 이미 도래했으며, 기업에서 AI가 성과를 못 내는 진짜 이유는 '컨텍스트 부족'과 프로세스 재설계의 부재라고 진단한다.
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AG-UI 프로토콜과 TanStack AI로 만드는 AI 채팅 앱 - Vercel 네이티브 데스크톱 데모
잭 헤링턴이 AG-UI 표준 프로토콜을 통해 TanStack AI 서버와 Vercel의 새 네이티브(Zig 기반) 데스크톱 채팅 앱을 잇는 과정을 코드로 보여준다. 표준 프로토콜이 서로 다른 백엔드·프런트엔드를 어떻게 깔끔히 연결하는지 살펴본다.
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AI 에이전트 시스템 입문 - ReAct 루프와 도구 호출, MCP까지 쉽게 정리
AI 에이전트는 결국 도구를 붙인 LLM의 반복 호출이다. 2026년 현장의 관점에서 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 도구 정의 방식, 가드레일 문제, 그리고 MCP의 실시간 도구 갱신까지 코드와 함께 풀어낸 강의 정리다.
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AI 안전성을 수학적으로 증명한다 - 타입 시스템과 도구 호출의 위험, 에릭 마이어 강연
프롬프트 인젝션은 SQL 인젝션보다 위험하고, 도구 호출은 AI 안전을 철학이 아닌 실제 위험으로 바꾼다. 타입 시스템과 컴파일러 지식으로 에이전트를 증명 가능하게 안전하게 만드는 접근을 정리했다.
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마이크로소프트 MAI 논문 정리 - 30조 토큰 데이터 엔지니어링과 RL 안정화 비법
마이크로소프트가 MAI Thinking One의 109쪽 기술보고서에서 30조 토큰을 사내에서 어떻게 정제했는지, RL 학습을 어떻게 안정화했는지, 효율성을 어떻게 측정했는지를 이례적으로 상세히 공개했다.
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AI 시대에도 쿠버네티스와 데브옵스 자격증이 필요한 이유, 그리고 다중 에이전트로 만든 AI 튜터 구축기
구글 클라우드 팟캐스트 에이전트 팩토리에서 코드클라우드 창업자가 AI 시대에도 쿠버네티스와 데브옵스 자격증이 필요한 이유, 개발자 역할의 변화, 그리고 랭그래프 다중 에이전트로 만든 AI 학습 튜터의 구조와 비용 절감 방법을 설명한다.
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AI 에이전트가 만든 코드를 안전하게 실행하는 샌드박스 설계와 마이크로VM 원리, 오픈AI 엔지니어의 발표
오픈AI 인프라 엔지니어가 AI 에이전트가 생성한 신뢰할 수 없는 코드를 대규모로 안전하게 실행하는 샌드박스 설계를, fork에서 컨테이너와 지비저, 마이크로VM으로 이어지는 격리 원리와 영속성 체크포인트까지 첫 원리부터 설명한다.
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비싼 AI 모델을 팀처럼 부려 비용을 아끼는 네 가지 원칙(4R)과 클로드 페이블5 활용 11가지 방법
고성능 AI 모델을 챗봇처럼 쓰면 비용이 폭증한다. 영상은 모델을 역할이 다른 팀으로 보고 작업을 알맞게 배분하는 네 가지 원칙(4R)과, 클로드 모델의 비용을 줄이는 11가지 구체적 방법을 단가 비교와 함께 정리한다.
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오픈소스 포스트트레이닝 스택 총정리 — 프라임 인텔렉트의 Verifiers·Prime-RL 강연 해설
프라임 인텔렉트의 윌 브라운이 AI 엔지니어 컨퍼런스에서 소개한 오픈소스 포스트트레이닝 도구 Verifiers와 Prime-RL, 환경 기반 평가, 비동기 강화학습을 정리했습니다.
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Claude 완전 활용 가이드 — 모델 선택, 확장 사고, 메모리, 프로젝트, Claude Code 정리
Claude의 세 가지 모델 선택 기준부터 확장 사고, 메모리, 프로젝트, 아티팩트, 웹 검색, Claude Code로 코드 없이 앱을 만드는 방법까지 초보자용 활용법을 정리했습니다.
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Claude Code 입문 실습 — 할 일 관리 앱 만들며 배우는 설치·빌드·디버깅·리팩터링
Claude Code가 무엇인지, 프로젝트 폴더 안에서 어떻게 동작하는지부터 HTML·CSS·JS로 할 일 관리 앱을 만들고 버그를 고치고 코드를 정리하는 과정까지 초보자 눈높이로 정리했습니다.
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AI 모델 선택법: 벤치마크 점수보다 내 작업 방식이 먼저인 이유
화자는 벤치마크 점수로 최고 모델을 고르지 말고, 자신이 최고의 결과를 내는 작업 과정을 먼저 보고 그 흐름을 빠르게 해주는 모델을 고르라고 말한다. 모델을 '가족'에 비유하며 선택 기준을 제시한다.
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로컬 AI 음성 비서 만들기: 위스퍼·미스트랄·비바보이스 온디바이스 파이프라인
음성 인식·언어 모델·음성 합성 세 모델을 순서대로 엮어 클라우드 없이 로컬 기기 한 대에서 돌아가는 음성 AI를 만든 사례. 통합 메모리와 온디바이스 추론이 여는 가능성을 소개한다.
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AI 코드 생성기란? LLM 코딩의 생산성 35%와 보안 위험 완전 정리
AI 코드 생성기는 코드를 이해한 것이 아니라 자연어를 코드로 번역하는 법을 배운 도구다. 개발자 84%가 쓰고 생산성은 35% 오르지만, 생성 코드의 절반 이상이 보안 취약점을 안고 있다.
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트랜스포머가 컴퓨터 비전을 장악한 과정: ViT부터 CLIP·SAM까지
2010년대 컴퓨터 비전을 지배한 CNN이 어떻게 트랜스포머에 자리를 내줬는지, 이미지를 패치 시퀀스로 다룬 ViT와 확장성, 그리고 CLIP·SAM 같은 파운데이션 모델의 등장을 정리했다.
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실무 AI 에이전트 구축 교훈: 플랫 구조·범용 도구·평가 주도 개발(EDD)
HR·급여 플랫폼 Rippling이 사내 AI 에이전트를 만들며 얻은 교훈. 서브에이전트를 걷어낸 플랫 구조, 스키마로 SQL을 쓰게 하는 범용 도구, 그리고 평가를 먼저 세우는 개발 방식을 정리했다.
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AI 반품 물류: 버려질 상품을 비영리단체로 잇는 리퀴드 도네이트
반품·과잉 재고를 AI로 판별해 비영리단체로 연결하는 리퀴드 도네이트. 반품 물류의 비효율, API 통합 설계, 그리고 AI가 바꾸는 개발자의 미래를 정리했다.
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LLM이란 무엇인가: 대규모 언어 모델의 뜻과 작동 원리, ChatGPT와의 차이 초보 가이드
ChatGPT는 앱이고 그 뒤의 지능이 LLM이다. 대규모 언어 모델의 세 단어를 하나씩 풀고, 방대한 텍스트로 패턴을 학습하는 원리와 트랜스포머가 촉발한 AI 혁명의 배경을 초보자 눈높이로 정리한다.
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표준편차와 표준오차의 차이: 데이터의 흩어짐과 평균 추정의 정밀도, 그리고 루트 n 관계
표준편차와 표준오차는 같은 데이터·같은 단위인데도 값이 열 배까지 차이 난다. 데이터의 흩어짐과 평균 추정의 정밀도라는 서로 다른 질문에 답하는 두 개념을, 시그마와 루트 n 관계로 키 측정 예시와 함께 명쾌하게 정리한다.
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넘파이와 수식만으로 신경망 밑바닥부터 구현하기: 순전파·역전파와 MNIST 손글씨 숫자 분류
텐서플로나 케라스 없이 넘파이와 선형대수 수식만으로 2층 신경망을 만들어 MNIST 손글씨 숫자를 분류한다. 순전파와 활성화 함수, 역전파, 경사하강법의 원리를 코드로 하나씩 직접 따라가며 신경망의 작동을 구체적으로 이해한다.
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심플렉스 알고리즘 수학 원리: 선형계획법 최적해를 슬랙 변수와 가우스 소거로 찾는 법
심플렉스 알고리즘이 선형계획법의 최적해를 찾는 과정을 단계별로 설명한다. 슬랙 변수, ≤ 표준형 변환, 비율 검사, 가우스 소거로 꼭짓점을 옮겨가며 수익을 최대화하는 원리를 쿠키·도넛 예시와 함께 짚는다.
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트랜스포머 멀티헤드 어텐션 텐서 모양: 쿼리·키·값과 512차원을 8개 헤드로 나누는 원리
트랜스포머 멀티헤드 어텐션을 텐서 모양의 흐름으로 설명한다. 입력과 출력이 왜 같은 4×512인지, 512차원이 어떻게 64차원 8개 헤드로 나뉘어 병렬로 처리되는지, 쿼리·키·값 분해와 배치 행렬곱까지 직관적으로 짚는다.
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MCP 코드 모드 논쟁: LLM에 도구를 API 코드로 주면 나을까, Yannic 반론
Cloudflare의 코드 모드는 MCP 도구를 TypeScript API로 바꿔 LLM이 코드로 호출하게 한다. 왜 더 잘 되는지, 여러 호출을 미리 엮는 방식의 한계와 대안을 Yannic Kilcher가 짚는다.
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배치 정규화와 레이어 정규화의 차이 — 트랜스포머가 배치 노름 대신 레이어 노름을 쓰는 이유
배치 노름과 레이어 노름은 신경망 값을 안정시키는 같은 목표를 갖지만 어느 축으로 평균을 내는가가 다르다. 트랜스포머가 가변 길이 패딩과 작은 배치, 토큰 단위 추론 때문에 배치 노름을 버리고 레이어 노름을 택한 이유를 쉽게 정리했다.
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프리 트랜스포머(Free Transformer) 해설 — 잠재 변수와 VAE로 텍스트 생성 개선
메타 연구진의 프리 트랜스포머는 디코더 트랜스포머에 잠재 변수를 더해 좋은 리뷰냐 나쁜 리뷰냐 같은 큰 결정을 먼저 내린다. 변분 오토인코더(VAE)를 트랜스포머 중간에 끼워 넣은 이 구조와 정보량 제한이라는 핵심 균형을 해설한다.
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멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)이란? KV 캐시 절감의 원리 정리
언어모델의 메모리를 잡아먹는 KV 캐시를 MLA가 어떻게 압축하면서도 헤드별 다양성을 지키는지, MQA·GQA와 비교해 핵심 원리를 쉽게 풀어냅니다.
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Titans 논문 해설: 테스트 시점 메모리와 신경망 기반 기억
구글의 Titans 논문이 제안한 "테스트 시점에 기억을 학습하는" 신경망 메모리 아이디어와, 선형 트랜스포머·기존 메모리 기법과의 관계를 비판적으로 정리합니다.
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KV 캐시 완전정복: LLM 추론 속도와 메모리 비용을 결정하는 트랜스포머 핵심 구조 이해하기
언어모델은 매 단계 앞 토큰을 다시 계산하면 엄청난 낭비가 생긴다. K와 V만 저장하는 KV 캐시가 이 반복을 어떻게 없애고, 그 대신 사용자당 수십 GB의 메모리·대역폭이라는 비용을 어떻게 치르는지 원리를 정리했다.
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TiDAR 설명: 확산·자기회귀 하이브리드로 LLM 추론을 4~6배 가속하는 원리
엔비디아 연구진의 TiDAR는 자기회귀 추론에서 놀고 있는 GPU 연산을 활용해 확산 방식으로 다음 토큰 초안을 만들고 검증한다. 품질은 그대로 두고 속도만 4~6배 끌어올린 하이브리드 언어모델의 원리를 쉽게 정리했다.
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맘바(Mamba)와 상태공간모델(SSM) 쉽게 이해하기: 트랜스포머의 대안이 된 원리
맘바는 상태공간모델(SSM)을 '선택적'으로 만들어 트랜스포머 수준의 정확도를 선형 시간에 달성했다. SSM이 선형 RNN처럼 작동하는 원리와, 맘바가 긴 시퀀스에서 트랜스포머보다 강한 이유를 정리했다.
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마이크로소프트 SkillOpt: AI 에이전트 스킬을 경사하강법처럼 자동 최적화하는 방법
마이크로소프트 SkillOpt는 에이전트의 스킬 문서를 신경망 가중치처럼 다뤄 자동으로 개선한다. 모델은 그대로 두고 스킬만 고쳐 스프레드시트 작업 정확도를 41.8%에서 80.7%로 끌어올린 원리를 정리했다.
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LLM 추론 모델 원리 정리: 사고 사슬, 검증 가능한 보상, GRPO까지 (스탠퍼드 CME295)
스탠퍼드 CME295 강의가 추론 모델을 어떻게 만드는지 설명한다. 사고 사슬, 검증 가능한 보상 기반 강화학습, GRPO와 PPO의 차이, 그리고 딥시크 R1의 학습 파이프라인까지 핵심을 한국어로 정리했다.
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얀 르쿤: LLM 추론이 원시적인 이유와 에너지 기반 모델·JEPA로 본 다음 세대 AI
얀 르쿤이 렉스 프리드먼과의 대화에서 현재 LLM의 추론이 왜 원시적인지, 그리고 답을 텍스트로 내기 전에 추상 표현 공간에서 최적화로 '생각'하는 에너지 기반 모델이 왜 다음 단계인지 설명한다.
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GPT-5.6·ChatGPT Work 슈퍼앱·Grok 4.5·메타 Muse Spark: 이번 주 AI 소식 정리
OpenAI가 GPT-5.6과 코덱스·챗봇·브라우저를 하나로 합친 ChatGPT Work를 공개했다. 실시간 음성 GPT Live, xAI Grok 4.5, 메타 Muse Spark·이미지 논란, 앤트로픽 Claude Cowork 모바일 확장까지 한 주간 발표를 정리한다.
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구글 Hope 아키텍처: 트랜스포머의 '동결된 LLM' 한계를 넘는 지속 학습 연구
오늘의 대형언어모델은 학습이 끝나면 더는 배우지 못하는 '동결' 상태다. 구글의 새 논문 'Nested Learning'과 Hope 아키텍처는 뇌의 신경가소성·뇌파에서 영감을 받아 파국적 망각 없는 지속 학습을 시도한다.
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촘스키 위계 쉽게 이해하기: 정규·문맥자유·문맥의존·무제한 문법과 필요한 메모리
네 종류의 문법이 각각 어떤 계산 기계와 메모리를 필요로 하는지 촘스키 위계로 설명한다. 정규 문법의 유한 상태부터 문맥자유의 스택, 문맥의존의 제한된 테이프, 무제한 문법의 튜링 완전성까지 한눈에 정리했다.
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확산모델(Diffusion) 원리 정리: 스탠퍼드 CME296 1강 DDPM과 DDIM
이미지 생성모델은 왜 노이즈에서 시작할까. 스탠퍼드 CME296 첫 강의를 따라 DDPM의 순방향·역방향 과정과 노이즈 예측 손실, 그리고 단계를 건너뛰어 생성을 빠르게 하는 DDIM의 원리까지 차근차근 정리했다.
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GDPO 강화학습 설명: NVIDIA가 GRPO의 다중 보상 한계를 보상별 정규화로 개선
GRPO는 정답 여부 같은 단일 보상에 맞춰 설계돼, 여러 보상을 단순히 더하면 서로 다른 조합이 같은 학습 신호로 뭉개진다. NVIDIA의 GDPO가 보상별 정규화와 배치 정규화로 이 정보 손실을 어떻게 해결하는지 정리했다.
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Mixtral 8x7B와 MoE 설명: 희소 전문가 혼합으로 토큰마다 전문가 2개만 활성화
Mistral의 Mixtral 8x7B는 희소 전문가 혼합(MoE)으로 토큰마다 8개 전문가 중 2개만 활성화한다. 얀닉 킬허의 논문 해설을 따라 MoE가 트랜스포머의 어느 부분을 바꾸는지, 라우팅과 효율의 원리를 정리했다.
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재귀 언어모델 RLM 개념 정리: 대형 코드베이스용 문맥 관리 패턴
MIT가 제안한 재귀 언어모델(RLM) 개념을 코딩 에이전트 관점에서 정리했습니다. 저장소를 데이터로 두고 코드를 실행해 필요한 문맥만 뽑아내는 방식과 실제 활용 사례를 소개합니다.
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DeepSeek-V4 어텐션 구조 해설: 100만 토큰 문맥과 효율적 압축 방식
DeepSeek-V4 논문이 제안한 압축 희소 어텐션과 고압축 어텐션으로 표준 어텐션의 제곱 비용 문제를 어떻게 낮추고 100만 토큰 문맥을 다루는지 쉽게 정리했습니다.
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전문가 혼합 MoE 원리 해설: LLM 효율을 높인 희소 게이팅 구조
GPT·라마 같은 대형 언어모델이 연산 비용을 늘리지 않고 용량을 키우는 비결인 전문가 혼합(MoE). 라우터와 전문가로 구성된 희소 MoE 층의 작동 방식과 그 기원을 논문 중심으로 풀어 설명한다.
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AI 코딩 보안 취약점 급증 시대, 방어 전략은 무엇인가
프런티어 모델이 소프트웨어 취약점을 더 잘 찾고 악용하면서 취약점이 폭증하고 있다. 코리도 창업자 잭 케이블이 왜 근본적 '보안 설계'와 메모리 안전 언어 전환이 답인지 설명한다.
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딥시크 V4 압축 어텐션 원리: KV 캐시 메모리 98% 절감 방식 해설
딥시크 V4가 긴 문맥을 처리할 때 메모리와 연산을 획기적으로 줄인 비결은 새로운 압축 어텐션 설계다. KV 캐시를 시퀀스 방향으로 압축하는 CSA와 HCA 구조를 쉽게 풀어 설명한다.
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CRM AI 비교 2026: 세일즈포스·허브스팟·파이프드라이브 비용과 도입 기간
세일즈포스 에이전트포스, 허브스팟 브리즈, 파이프드라이브 세 가지 CRM용 AI를 자율성, 실제 비용, 도입 기간, 구현 난이도 관점에서 비교하고 팀 규모별 선택 기준을 정리했습니다.
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트랜스포머 정규화 층 원리와 DyT·DERF 대체 실험 정리
트랜스포머마다 들어가는 정규화 층이 학습을 안정시키는 원리와, 이를 간단한 원소별 함수(DyT·DERF)로 대체할 수 있다는 최신 연구 결과를 쉽게 풀어 설명합니다.
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활성화 함수 완벽 가이드: 시그모이드에서 ReLU·GELU·SwiGLU까지 딥러닝 60년
퍼셉트론의 계단 함수부터 오늘날 대형 언어 모델을 떠받치는 SwiGLU까지, 트랜스포머 속 활성화 함수 60년의 진화를 정리한다. 시그모이드의 기울기 소실·지그재그 문제, ReLU의 한계, 게이팅 관점의 통합까지 단계별로 설명한다.
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이커머스 제품 사진 AI 도구 활용법: 쇼피파이·아마존 파이프라인 전략
2026년 이커머스 제품 이미지를 AI로 만들 때 핵심은 최고의 생성기 하나가 아니라 반복 가능한 파이프라인이다. 아마존·쇼피파이·유료 광고용 워크플로와 도구 선택 기준을 정리했다.
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자기지도학습과 JEPA: AI가 라벨 없이 세계 모델을 배우는 원리
정답 라벨 없이 AI가 세계를 이해하는 자기지도학습의 흐름을 대조학습, MoCo·SimCLR, BYOL·DINO, 마스크드 오토인코더, 그리고 임베딩 공간에서 예측하는 JEPA까지 한눈에 정리했다.
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Archon 워크플로우로 만든 AI 영상 콘텐츠 공장 — 코딩 에이전트로 마케팅 동영상 자동 생성
오픈소스 하네스 빌더 Archon과 영상 생성 플랫폼 Higgsfield를 결합해, 여러 에이전트가 병렬로 제품 카탈로그 동영상을 자동 제작하는 콘텐츠 공장 사례를 소개합니다.
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LoRA 완전 이해 — 저차원 적응부터 QLoRA·VeRA·DoRA까지 파라미터 효율 미세조정 정리
700억 파라미터 모델을 통째로 미세조정하는 대신, 작은 어댑터만 학습하는 LoRA의 원리와 초기화·학습률 요령, 그리고 QLoRA·VeRA·DoRA로 이어지는 발전을 알기 쉽게 설명합니다.
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AI 영상 생성 원리 완벽 정리 — 확산 모델, 시공간 패치, 잠재 확산으로 이해하기
텍스트 한 줄로 영상을 만드는 AI는 어떻게 동작할까요? 확산 모델의 순방향·역방향 과정부터 시간적 일관성 문제와 잠재 확산까지, VEO 같은 영상 생성 모델의 핵심 원리를 풀어냅니다.
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2026 AI 업무 자동화 트렌드와 클로드·제미나이·챗GPT·퍼플렉시티 툴 선택 가이드
2026년 기업의 AI 활용이 단순히 '쓰는' 단계에서 업무 자동화 단계로 넘어갑니다. 클로드·제미나이·챗GPT·퍼플렉시티 4대 툴의 강점 비교와 직무별 활용법, 도입 3단계, 코드 없는 행정 자동화 실제 사례를 정리했습니다.
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JEPA 쉽게 이해하기: 얀 르쿤의 세계 모델과 잠재 공간 표현 예측 아키텍처 완전 정리
얀 르쿤이 밀고 있는 JEPA(공동 임베딩 예측 아키텍처)의 핵심을 쉽게 풀이합니다. 픽셀 대신 잠재 공간에서 표현을 예측하는 원리, 표현 붕괴 문제와 해법(EMA·LeJepa), 세계 모델과 의료 영상 활용까지 정리했습니다.
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인코더 전용 트랜스포머(BERT)와 RAG 원리: 문맥 인식 임베딩 쉽게 이해하기
BERT로 대표되는 인코더 전용 트랜스포머의 작동 원리를 워드 임베딩·위치 인코딩·셀프 어텐션 세 축으로 풀이하고, 이렇게 만든 문맥 인식 임베딩이 어떻게 RAG와 문서 검색·분류의 기반이 되는지 쉽게 설명합니다.
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LLM 에이전트 확장의 함정 '의미 맹점'과 계층 트리로 푼 데이터센터 AI 설계
50만 개 센서 이름을 그대로 LLM에 넘기면 왜 무너지는가. Phaidra 엔지니어들이 겪은 '의미 맹점' 문제와, 계층 트리·플래너 LLM·결정론적 리졸버로 비용을 일정하게 유지한 실전 해법을 정리했다.
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개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링 입문: 확률 엔진·온도·구분자·사고연쇄
바이럴 프롬프트를 베껴 붙이는 '화물 숭배'를 멈추고, LLM을 자기회귀 확률 엔진으로 이해해 온도·구분자·체계적 제약·사고연쇄로 정밀하게 다루는 방법을 정리했다.
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ChatGPT 작동 원리 완전정리: 토큰, 트랜스포머 어텐션, 문맥창, 환각까지
ChatGPT가 답을 '아는' 게 아니라 토큰을 하나씩 확률로 예측하는 엔진임을 이해하면, 왜 똑똑하다가도 틀리고 문맥창·도구·안전장치가 왜 중요한지가 명확해진다. 작동 원리를 단계별로 정리했다.
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AI 지형 생성 기술: 디퓨전으로 무한한 가상 세계를 빠르게 만드는 방법
학습 능력과 속도를 동시에 잡은 새로운 AI 지형 생성 기법. 디퓨전과 이웃 창(window) 평균, 라플라시안 다중 스케일 기법으로 무한한 마인크래프트급 세계를 즉석에서 만든다.
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AI 네이티브 조직 만들기: 반복 업무를 코드로 옮겨 실행 속도를 높이는 15가지 원칙
앞서가는 AI 기업의 비결은 AI 자체가 아니라 반복되는 사람 간 조정 업무를 코드로 옮겨 에이전트가 처리하게 만든 것이다. 로드맵·회의·문서·팀에 대한 15가지 원칙을 정리했다.
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InVideo AI 사용법: 프롬프트로 영상 초안을 만드는 AI 영상 제작 입문 가이드
대본 작성부터 자막·음성·음악·장면 구성까지 한 작업 공간에서 처리하는 AI 영상 제작 도구의 개념과 활용법, 그리고 결과를 검토·수정해야 하는 이유를 정리했다.
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클로드 코워크 활용법 – 로컬 파일 접근과 claude.md·memory.md로 나만의 AI 에이전트 만들기
클로드 코워크는 일반 챗봇과 달리 내 컴퓨터 폴더에 직접 접근해 파일을 읽고 만든다. claude.md에 표준 지시를, memory.md에 학습 내용을 담아 두면 매번 설명을 반복하지 않고 나에게 맞춘 AI 에이전트처럼 쓸 수 있다.
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Jotform AI 앱 빌더 사용법 – 프롬프트만으로 코드 없이 앱 만들고 배포하기
조트폼 AI 앱 빌더는 한 줄 프롬프트만으로 여러 페이지짜리 앱을 만들어 준다. 재고 관리 앱을 예로 폼·표·대시보드·차트 생성, AI 대화로 색상·기능 수정, 데이터 편집, 링크·임베드 배포까지 코드 없이 진행하는 과정을 정리했다.
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AI 에이전트 웹과 Project Nanda: 에이전트를 위한 열린 인프라 정리
MIT 미디어랩의 Project Nanda가 제안하는 '에이전트 웹' 구상을 정리했다. 수많은 AI 에이전트가 서로를 발견하고 신뢰하며 거래하는 개방형 인프라의 개념과 구성 요소를 살펴본다.
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ChatGPT 활용법 3단계 정리: 프롬프트·프로젝트·에이전트 모드
많은 사람이 ChatGPT를 단순 질문 상자로만 쓴다. 일상 비서, 재사용 작업 공간, 스스로 일하는 에이전트라는 세 단계로 나눠 ChatGPT를 단계별로 활용하는 방법을 정리했다.
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캑터스 니들: 2600만 파라미터 함수 호출 특화 소형 AI 모델 정리
YC 스타트업 캑터스가 공개한 오픈소스 함수 호출 모델 '니들'은 파라미터가 2,600만 개뿐이다. MLP 없이 어텐션만으로 구성한 구조와 엣지 활용법을 살펴본다.
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타입스크립트 vs 파이썬: AI 에이전트 개발 언어 전쟁 정리
로베르토 스타지는 AI가 애플리케이션 계층으로 내려오면서 에이전트 개발의 기본 언어가 타입스크립트로 옮겨가고 있다고 주장한다. 그 근거와 반론을 짚어본다.
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AI 에이전트 구축 원칙: 모델 진보에 올라타는 설계법 정리
코그니션의 재러드 조너레이치가 좋은 AI 에이전트를 만드는 원칙을 설명한다. 과도한 프롬프트를 피하고 도구 설계에 집중하며, 클라우드 에이전트 팬아웃으로 대규모 작업을 병렬화하는 법을 다룬다.
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AI 코드 리뷰 부채 측정 프레임워크: PR 점수화 5가지 신호
코딩 에이전트가 코드 생산량을 늘리는 만큼 사람이 검토하지 못한 코드가 쌓인다. eBay 엔지니어가 제안한 '리뷰 부채' 개념과 PR을 0~100점으로 점수화하는 결정론적 5신호 프레임워크를 정리했다.
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소프트웨어 엔지니어에서 AI 엔지니어로: 채워야 할 기술 격차 정리
AI 엔지니어 업무의 약 80%는 결국 일반 소프트웨어 엔지니어링이다. 기존 개발자가 처음부터 다시 시작하지 않고 AI '레이어'만 얹어 전환하려면 무엇을 배워야 하는지 6단계로 정리했다.
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신경망 완전 기초 — 뉴런·가중치·은닉층·활성화 함수를 처음부터 이해하기
신경망을 '뇌'나 마법이 아니라 작은 계산기들의 층으로 설명한다. 뉴런 하나에서 시작해 가중치, 층 쌓기, 은닉층, ReLU 활성화 함수, 그리고 가중치가 학습되는 원리까지 단계별로 짚는다.
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역전파 미적분 완전 정복 — 연쇄 법칙으로 이해하는 신경망 학습 원리
3Blue1Brown이 가장 단순한 신경망을 예로 들어, 비용 함수가 가중치·편향에 얼마나 민감한지를 연쇄 법칙(chain rule)으로 계산하는 과정을 단계별로 설명한다. 역전파의 수학적 심장부를 짚는다.
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ISO 42001 정리: AI 관리 시스템 국제표준과 NIST·EU AI법 비교
대출 거절 같은 AI 결정의 책임 공백을 메우는 국제표준 ISO 42001. 정보보안 표준 27001의 AI판으로, 위험 기반 거버넌스와 NIST·EU AI법과의 관계를 정리했다.
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AI 에이전트의 '완료' 정의: Paperclip 라이브니스 모델과 검증 설계
에이전트가 테스트를 통과하고 '완료'라 표시해도 병합·배포에 충분한지는 별개다. Paperclip 창시자가 '완료'를 객체로 다루는 라이브니스 모델과 검증 체크리스트를 설명한다.
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Claude 스킬 8개로 1인 비즈니스 자동화: 이메일·CRM·제안서까지
채용 대신 Claude에 업무를 위임해 직원 없이 사업을 운영하는 방법. 전략·이메일·영업개발·CRM·제안서 등 실제 업무를 맡긴 8개 '스킬'의 구성과 효과를 정리했다.
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클로드 스킬 활용법: 창업자가 AI를 직원처럼 온보딩하는 4단계 프레임워크
많은 창업자가 클로드를 이메일 요약용 도구로만 쓴다. 반복 업무를 '스킬'로 문서화해 신입 직원처럼 온보딩하는 4단계 방법을 정리했다.
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마인크래프트 AI 봇 전쟁 실험: 코드를 쓰는 LLM 에이전트의 위험과 가능성
LLM으로 움직이는 마인크래프트 봇들이 실시간으로 코드를 짜 성을 짓고 부순다. 에이전트 전쟁 실험과 '수제 코딩 vs 창발' 고민을 정리했다.
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딥드림과 CLIP로 만든 사이키델릭 이미지: 신경망 시각화 원리 해설
확산 모델 없이 딥드림과 CLIP만으로 이미지를 특정 개념 쪽으로 서서히 바꾸는 실험. 역전파·대조학습·어그멘테이션 원리를 쉽게 풀었다.
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LLM 벤치마크 평가에 심리측정학(IRT) 적용하기: 문항 난이도와 모델 능력 분리
단일 정확도 대신 심리측정학의 문항반응이론(IRT)으로 LLM을 평가하는 방법. 문항 난이도·변별도와 모델 능력을 따로 추정해 벤치마크 감사, 데이터 유출 탐지, 모델 증류 여부까지 밝혀낸다.
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합성곱 신경망(CNN) 3분 정리: 커널·필터·풀링과 PyTorch 구현 원리
CNN이 이미지를 이해하는 원리를 커널·필터·맥스풀링 중심으로 짧고 명확하게 정리한다. RGB 처리 방식과 CNN이 왜 그렇게 효율적인지, PyTorch로 어떻게 구성하는지까지 짚는다.
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기호 회귀(Symbolic Regression)로 함수 진화시키기: 표현식 트리와 돌연변이·접붙이기
함수를 재귀적 '트리'로 표현해 무작위 생성·돌연변이·접붙이기로 진화시키는 기호 회귀를 정리한다. 고차원 파라메트릭 곡면을 만들고, NEAT 같은 신경진화와 비교한 장단점까지 짚는다.
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AI 네이티브 조직 실험: 클로드 코드 에이전트에게 유튜브 채널 온보딩하기
AI 네이티브 조직이란 무엇일까. 한 유튜브 팀이 클로드 코드로 에이전트를 만들어 204편 자막을 모으고 채널을 분석시키며 얻은 실전 교훈과, 'AI가 아직 못하는 일'까지 솔직하게 담았다.
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에이전트 스킬(Agent Skills)이란? AI를 신입처럼 온보딩하는 4단계 방법
매번 30분씩 반복되는 지시가 지겹다면, '에이전트 스킬'로 AI에게 우리 업무 맥락을 한 번만 가르치면 된다. 스킬의 작동 원리와 코드 없이 스킬을 만드는 4단계 프레임워크, 공유·보안 주의점을 정리했다.
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재귀적 자기개선(RSI) 정리: AI가 스스로 진화하는 원리와 가능성·한계·위험
한 AI가 더 똑똑한 AI를 만드는 '재귀적 자기개선(RSI)'은 정말 가능할까. 크레인 부트스트래핑 비유와 프랙탈 탐색 실험을 통해 RSI의 가능성, 지능 폭발을 막는 병목, 자기복제라는 위험까지 핵심만 짚었다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기: LLM·토큰·에이전트를 비개발자용으로 정리
대형언어모델이 왜 '강력한 자동완성'인지, 토큰·문맥창·추론모델·에이전트가 무엇인지, 그리고 업무에서 에이전트를 잘 부리는 방법까지 비개발자 눈높이로 풀어낸 기초 강의를 정리했습니다.
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AI 환각 되먹임 실험으로 이해하는 확산모델·VAE·LLM의 세 가지 환각
이미지를 LLM이 설명하고 확산모델이 그 설명대로 다시 그리는 과정을 수천 번 반복하면 그림은 전혀 다른 것으로 변합니다. 이 실험으로 LLM·VAE·확산 U-Net에서 비롯되는 세 가지 환각을 설명합니다.
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신경망이 거의 무엇이든 학습하는 이유: 함수 근사와 보편 근사 정리 쉽게 이해
신경망을 '함수 근사기'로 보면 딥러닝의 원리가 선명해집니다. 뉴런과 가중치, 비선형성(ReLU), 역전파, 보편 근사 정리, 그리고 신경망이 학습할 수 없는 것까지 직관적으로 정리했습니다.
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GRPO 강화학습 원리: 지도학습의 한계를 넘어 AI 추론을 키우는 방법
지도 미세조정은 데이터를 모방하는 데 그친다. GRPO 강화학습이 어떻게 여러 답을 생성·비교해 검증 가능한 보상으로 데이터 이상의 추론 능력을 만드는지 시각적으로 풀어본다.
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강화학습 입문 정리: Q-러닝·정책 기반·actor-critic 핵심 개념
시행착오로 배우는 강화학습의 기본 개념(에이전트·상태·행동·보상·정책)과 가치 기반 Q-러닝, 정책 기반 REINFORCE, 그리고 둘을 합친 actor-critic 방식을 예시로 정리한다.
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스탠퍼드 CS229 신경망 입문: 로지스틱 회귀·소프트맥스·역전파 정리
스탠퍼드 CS229 강의를 따라 로지스틱 회귀를 한 개짜리 뉴런으로 보고, 다중 클래스 소프트맥스, 은닉층과 완전연결, 행렬 형태와 브로드캐스팅, 순전파·역전파와 연쇄법칙까지 신경망의 기초를 정리한다.
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셀프 어텐션 시각적으로 이해하기: 쿼리·키·값 벡터와 위치 인코딩으로 보는 트랜스포머 원리
트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션을 애니메이션 관점에서 풀어냈다. 쿼리·키·값 벡터가 단어 사이의 관계를 학습하는 방식과, 단어 순서를 담기 위한 위치 인코딩이 왜 필요한지, 그리고 여러 사인파를 쓰는 이유까지 단계별로 정리했다.
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KV 캐시 완전정리: 트랜스포머 추론이 GPU 메모리를 많이 쓰는 이유와 속도 최적화 원리
트랜스포머 언어 모델이 긴 텍스트를 생성할수록 GPU 메모리를 더 많이 쓰는 이유를 KV 캐시로 설명한다. 키·값 행렬을 저장해 매 단계의 재계산을 피하는 원리와 메모리 사용량 계산식, 그리고 300억 파라미터 모델 예시까지 정리했다.
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어텐션 메커니즘이란? 트랜스포머와 LLM의 핵심 원리를 인코더-디코더 번역 과정으로 쉽게 이해하기
구글 클라우드가 설명하는 어텐션 메커니즘의 기본 원리를 정리했다. 인코더-디코더 모델이 입력 문장에서 중요한 단어에 가중치를 부여해 번역 품질을 높이는 과정을, 은닉 상태와 소프트맥스 점수를 중심으로 단계별로 살펴본다.
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강화학습의 한계, 카르파티가 짚은 현재 LLM 학습 방식의 근본 문제
안드레이 카르파티는 사람은 강화학습이 아니라 다른 방식으로 배운다고 말한다. 수백 번의 시도 끝에 얻은 단 하나의 정답 신호를 전체 과정에 되뿌리는 현재 방식의 잡음과 한계를 짚었다.
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강화학습 입문 총정리: 마르코프 결정 과정부터 Q러닝·정책 경사까지
신발끈 묶기처럼 규칙을 일일이 지정할 수 없는 과제를 시행착오로 배우는 강화학습을, 마르코프 결정 과정·몬테카를로·시간차·Q러닝·딥 Q네트워크·정책 경사와 뇌의 도파민 연구까지 한 흐름으로 정리했다.
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강화학습 방법론 분류: 모델 기반·모델 프리·Q러닝 총정리
스티브 브런턴 교수가 100년 역사의 강화학습을 모델 기반과 모델 프리, 경사 기반과 경사 프리, 온·오프 정책으로 나눠 전체 지형도를 그린다. 벨만 방정식부터 딥 Q러닝까지의 큰 그림.
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AI 에이전트 지속 메모리 구현: LangChain·PostgreSQL 실습 가이드
LangChain과 PostgreSQL로 AI 에이전트에 지속 메모리를 붙이는 방법을 단계별로 정리한다. 인메모리 세이버와의 차이, 도커로 PostgreSQL 실행, 체크포인터 코드 수정과 기억 데모까지 다룬다.
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AI 슬롭과 기만, AI 정신증: 뇌를 지키는 법에 관한 비평
한 테크 크리에이터가 AI를 '기만 기계'로 규정하며 슬롭 범람, 사기·프로파간다, AI 정신증의 위험을 짚고, 사람과 크래프트로 뇌를 지키는 실용적 조언을 제시한다.
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클로드 코워크 사용법: 비개발자를 위한 AI 업무 자동화 완전 정리
클로드 코워크는 챗봇보다 강력하고 AI 코딩 도구보다 쉬운 중간 지점의 데스크톱 도구다. 로컬 파일 접근, 스킬, 커넥터, 컨텍스트 관리로 실무를 자동화하는 방법을 정리했다.
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LLM 지속 학습 실험: AI에게 꿈을 학습시켜 무한 기억 부여하기
한 개발자가 컨텍스트 창 대신 대화를 가중치에 새기는 실험을 소개한다. REM 수면에서 착안한 'AI 꿈' 생성으로 지속 학습을 흉내 내고, 그 한계와 안전 문제까지 짚는다.
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신뢰 프록시(IAP)로 자체 호스팅 AI 에이전트 보안하기 — 오픈클로 인증 기여와 MCP 앱 데모
개발자 닉 테일러가 오픈소스 에이전트 오픈클로에 '신뢰 프록시' 인증 모드를 기여한 과정을 소개한다. 아이덴티티 인식 프록시로 토큰·기기 페어링 없이 자체 호스팅 에이전트를 안전하게 노출하고, MCP 앱을 라이브로 구축하는 흐름까지 담았다.
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AI 에이전트 환각 방지 5가지 코드 기법 — 토큰 절약과 정확도 개선 실전 패턴
AI 에이전트의 환각과 토큰 낭비를 줄이는 다섯 가지 코드 기법을 정리했다. 시맨틱 도구 선택, GraphRAG, 다중 에이전트 검증, 뉴로-심볼릭 가드, 런타임 스티어링을 적용 전후로 비교하며 실전 프로덕션 패턴까지 짚는다.
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트랜스포머 아키텍처 완전 초보 가이드 — 셀프 어텐션과 멀티헤드로 보는 현대 LLM 작동 원리
RNN·LSTM의 한계부터 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 잔차 연결, 레이어 정규화까지, 현대 LLM의 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처의 핵심 구성 요소를 초보자 눈높이로 하나씩 풀어 설명한다.
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에이전틱 스토리지 개념과 MCP — 상태 없는 LLM에 영속 메모리를 주는 저장 계층
상태 없는 LLM과 읽기 전용 RAG의 한계를 넘기 위한 에이전틱 스토리지 개념을 정리했다. MCP로 오브젝트·블록·NAS를 통일된 저장 인터페이스로 묶고, 불변 버전 관리·샌드박싱·의도 검증으로 에이전트 쓰기의 안전을 확보한다.
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LLM 파인튜닝이란: 사전학습 vs 파인튜닝, PEFT·LoRA와 파괴적 망각 피하는 법
대형 언어모델을 특정 작업에 맞추는 파인튜닝의 원리를 사전학습, 파인튜닝 루프, 전체 파인튜닝과 PEFT, 파괴적 망각, 그리고 파인튜닝이 답이 아닐 때까지 쉽게 설명합니다.
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역전파 쉽게 이해하기: 신경망이 오차로부터 학습하는 방법과 순전파·경사하강법
신경망의 핵심 학습 알고리즘인 역전파를 입력·은닉·출력층, 가중치와 편향, 손실 함수, 경사하강법으로 풀어 설명하고 정적·순환 신경망 사례까지 정리했습니다.
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Stable Diffusion 원리 쉽게 이해하기: 확산 모델과 잠재 확산 모델(LDM), U-Net·텍스트 주입
Stable Diffusion의 바탕이 되는 잠재 확산 모델(LDM)을 확산·역확산 과정, U-Net, 텍스트 주입, 그리고 잠재 공간에서 연산해 속도를 높인 핵심 아이디어까지 정리했습니다.
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AI 에이전트로 회사 지식 관리: 100인 공장이 만든 36개 에이전트 브레인 OS 사례
데이터 과학팀도 GPU도 없는 인도의 100인 열성형 기계 공장이 사내 데이터만으로 36개 AI 에이전트를 구축해 영업 전 과정을 자동화한 과정을 정리했다. 모델 학습 없이 검색·메모리·야간 정리로 회사의 지식을 지켰다.
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에이전틱 AI 아키텍처 정리: 에이전트 루프, 메모리, 임베딩, 벡터DB, RAG, 멀티에이전트
챗봇과 다른 에이전틱 AI 시스템의 구조를 목표·추론·계획·도구·메모리 계층으로 나눠 설명하고, 생각-계획-실행-관찰-성찰의 에이전트 루프와 임베딩·벡터DB·RAG, 단일 대 멀티에이전트의 차이를 정리했다.
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디퓨전 모델 원리 쉽게: DDPM 순방향·역방향 과정, 잠재공간, U-Net과 노이즈 예측
이미지 생성의 핵심인 디퓨전 모델(DDPM)을 오토인코더·VAE의 잠재공간 개념에서 출발해 노이즈를 더하는 순방향 과정과 걷어내는 역방향 과정, U-Net 구조와 노이즈 예측 학습까지 수식 없이 개념 중심으로 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 오케스트레이션: 워크트리·매니저-워커로 개발 속도를 끌어올리는 법
스냅챗 엔지니어가 여러 AI 코딩 에이전트를 워크트리로 병렬 실행하고, 자신은 코더가 아닌 매니저로 물러나 편향 없이 코드 리뷰와 통합을 관리하는 '아이디어 속도' 개발법을 시연한다. 컨텍스트 분리와 브라우저 테스트 자동화 팁도 정리했다.
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버티컬 AI 에이전트 제품 설계법: 챗봇과 출처 표시를 넘어 사용자가 일을 위임하는 구조로 전환하기
세무·의료·법률 같은 버티컬 산업의 AI 제품에서 챗봇과 출처 표시만으로는 부족한 이유를 짚고, 사용자를 감독자로 두는 컨베이어 벨트형 제품 설계의 네 가지 요소와 WAU 대신 WAS라는 새 성공 지표를 정리했다.
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n8n Assistant: 시각적 워크플로를 대화로 함께 만드는 n8n 내장 AI 빌더 미리보기
n8n이 인터페이스에 내장한 빌더 에이전트 n8n Assistant를 프리뷰로 공개했다. 워크플로가 만들어지는 과정을 눈으로 보며 대화로 함께 만들고, 파라미터와 자격증명 설정, 테스트 실행까지 채팅 안에서 처리한다.
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Ornith 1.0: 자기 스캐폴딩으로 실행 하네스를 직접 작성하는 에이전트 코딩 LLM 계열 살펴보기
영상에서 소개한 Ornith 1.0은 모델이 자신의 실행 하네스를 직접 작성하는 '자기 스캐폴딩' 코딩 LLM 계열이다. 공개된 4종 모델 구성과 2단계 강화학습(GRPO), 보상 해킹을 막는 3중 방어, 그리고 실제 데모를 정리했다.
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Qwen-AgentWorld 세계모델: 가상 환경을 만들어 AI 에이전트를 훈련하는 새로운 방법
알리바바 Qwen이 공개한 Qwen-AgentWorld는 행동의 결과를 예측하는 '세계모델'이다. 터미널·웹·앱 등 7개 영역의 환경을 흉내 내 에이전트를 값싸게 훈련하는 원리와 3단계 학습법을 자막 근거로 정리했다.
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플로우·확산 모델 입문: 노이즈를 데이터로 바꾸는 생성 AI의 수학적 뼈대 (MIT 6.S184)
스테이블 디퓨전·소라·알파폴드가 공유하는 플로우·확산 모델의 원리를 MIT 6.S184 강의를 근거로 정리했다. 생성을 벡터 생성으로 보는 관점부터 벡터장·ODE, 브라운 운동·SDE, 시뮬레이션 방법까지 다룬다.
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전문가 혼합(MoE)이란: 최신 LLM이 채택한 희소 트랜스포머 구조와 라우팅·부하분산 원리
DeepSeek·Llama 4·Grok 등 최신 LLM이 채택한 전문가 혼합(MoE) 구조를 스탠퍼드 CS336 강의를 근거로 정리했다. FLOPs를 늘리지 않고 파라미터를 키우는 원리, 토큰 라우팅, 세분화·공유 전문가, 부하분산 손실까지 다룬다.
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로컬 AI 변곡점: 온디바이스 모델·하네스·NVIDIA DGX Spark 총정리
엑소랩스·로보플로우·오스만틱 창업자들이 로컬 AI 서밋에서 짚은 온디바이스 AI의 변곡점. 모델과 하네스의 동반 발전, 멀티모델 라우팅, DGX Spark 최적화까지 핵심을 정리했다.
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텐센트 Hy3 오픈모델 분석: 295B MoE, 에이전트·툴 호출 강점과 한계
샘 위테빈이 텐센트의 오픈 웨이트 모델 Hy3를 실측 분석했다. 295B MoE·21B 활성 파라미터, 256K 컨텍스트, GLM 5.2 대비 절반 크기로 에이전트 작업에 강한 이유와 코딩 한계를 정리했다.
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AI 에이전트 운영: 혼자 만들면 재발명하게 되는 5가지 통제와 게이트 설계
19개 스킬 규모의 에이전트 시스템을 운영한 발표자가, 솔로 빌더가 결국 CI/CD를 어설프게 다시 만들게 되는 다섯 통제와 이를 대신할 '게이트' 설계를 정리했다.
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챗GPT 워크(ChatGPT Work): 비개발자용 에이전트 기능·자동화 총정리
OpenAI의 새 제품 챗GPT 워크를 실제 워크플로로 시연한 영상을 정리했다. 파일 정리, 대시보드 사이트 생성, 예약 자동화, 플러그인·스킬까지 비개발자를 위한 에이전트 기능을 짚는다.
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제미나이 옴니 플래시 API: 대화형 동영상 편집·멀티모달·월드모델 총정리
구글이 넓게 공개한 제미나이 옴니 플래시의 네 가지 강점과 인터랙션 API 사용법을 실제 데모로 정리했다. 대화형 편집, 멀티모달 입력, 물리 시뮬레이션, 영상 속 텍스트까지 살펴본다.
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다익스트라 알고리즘 원리와 최단 경로 탐색 쉽게 이해하기
1956년 에츠허르 다익스트라가 커피 한 잔을 마시는 약 20분 동안 떠올린 최단 경로 알고리즘. 그래프·노드·가중치라는 추상화로 GPS와 네트워크 라우팅을 떠받치는 그 원리를 freeCodeCamp 강의로 풀어본다.
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MiniCPM-5 1B 모델과 온디바이스 AI '인지 코어' 개념 정리
안드레이 카파시가 말한 '인지 코어'는 지식을 욱여넣는 대신 추론과 도구 사용에 집중한 초소형 모델이다. 샘 위트빈이 1B급 MiniCPM-5를 직접 돌려보며 그 가능성과 한계를 짚는다.
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전자기장과 물질의 정체: '돌은 갇힌 빛' 개념 쉽게 이해하기
자석과 호박에서 시작된 원격 작용의 수수께끼가 패러데이와 맥스웰의 장(field)으로, 다시 '물질은 소용돌이치며 갇힌 에너지'라는 생각으로 이어진다. 2,600년 물리학의 여정을 한 편에 담았다.
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AI 코딩 워크플로 전환: CLI·스킬·커스텀 에이전트로 시스템을 설계하는 개발자 되기
마이크로소프트 AI 엔지니어 크리스 노링이 제안하는 AI 시대 개발 워크플로. 에디터 대신 CLI에서 시작해 여러 에이전트에 작업을 위임하고, agents.md·스킬·커스텀 에이전트라는 가드레일로 품질을 지키는 방법을 정리했다.
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AI 평가(eval) 제대로 하기: 트레이스 100개 분석과 LLM-as-judge를 검증하는 법
AI 제품 평가 전문가 하멜 후사인이 부동산 AI 비서 사례로 설명하는 eval 방법론. 트레이스 100개를 직접 읽어 문제를 분류하고, LLM 심판을 사람 라벨과 참긍정률로 대조해 검증하는 실전 절차를 정리했다.
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LoRA·PEFT로 LLM 미세조정하기: 원본 가중치는 얼려두고 작은 어댑터만 학습하는 법
거대 언어모델 미세조정의 걸림돌인 연산량과 거대한 체크포인트 문제를 PEFT와 LoRA가 어떻게 푸는지 설명한다. 원본 가중치를 동결하고 작은 어댑터만 학습하는 원리와 실제 코드 흐름을 예제와 함께 정리했다.
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딥시크 V4가 100만 토큰 문맥을 실용화한 원리: 압축 희소 어텐션과 KV 캐시 절감
딥시크 V4가 압축 희소 어텐션(CSA)과 고압축 어텐션(HCA), 뮤온 옵티마이저와 FP4 양자화 인식 학습, 온폴리시 증류(OPD)를 어떻게 결합해 100만 토큰 문맥의 연산과 메모리 비용을 실용적 수준으로 낮췄는지 정리했습니다.
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우주 신호의 지능을 가려내는 필터: 지프의 법칙과 섀넌 엔트로피, 그리고 대규모 언어모델
우주에서 온 신호가 지적 존재에게서 왔는지 판별하는 '지능 필터'를 지프의 법칙과 섀넌 엔트로피로 설명하고, 그 정보이론 아이디어가 오늘날 대규모 언어모델과 미지 신호 해석으로 이어진 과정을 정리했습니다.
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클로드 코워크 클라우드 작업과 로컬 작업의 차이, 웹·폰 동기화 설정법과 로컬 파일 접근 규칙 정리
클로드 코워크가 웹과 휴대폰으로 확장됐다. 어떤 작업이 클라우드로 동기화되고 어떤 작업이 로컬 파일에 접근하는지, 동기화를 위한 세 가지 설정과 작업을 어디서 시작하느냐에 따라 갈리는 헷갈리기 쉬운 규칙을 정리한다.
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하이브리드 어텐션과 게이트 델타넷으로 보는 2026년 롱컨텍스트 LLM 구조와 KV 캐시 절감 원리
2026년 최신 LLM들이 전체 어텐션을 소수 레이어에만 남기고 나머지를 값싼 순환 믹서로 바꾼 이유를, KV 캐시 병목과 델타 규칙·감쇠 게이트, 그리고 하이브리드 설계 관점에서 쉽게 풀어 설명한다.
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클로드로 만든 로컬 코딩 인터뷰 트레이너: Ollama·Qwen3로 무료 AI 피드백 앱 제작기
리트코드 스타일의 인터뷰 연습 앱을 클로드로 직접 만든 사례를 소개한다. React·FastAPI에 Ollama 로컬 LLM을 얹어 SQL·파이썬·시스템 설계 문제와 실시간 AI 피드백을 100% 로컬·무료로 제공하는 구조를 짚는다.
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테스트 타임 트레이닝(TTT): 긴 문맥을 새 구조 없이 푸는 LLM 학습법 해설
스탠퍼드·버클리·엔비디아 연구진의 '엔드투엔드 테스트 타임 트레이닝' 논문을 해설한다. 새 아키텍처 대신 추론 중에도 모델을 계속 학습시켜 긴 문맥을 저렴하게 처리하는 아이디어와 그 한계를 짚는다.
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몸을 얻은 AI: 100달러 로봇 실험으로 본 로보틱스와 세계 모델의 미래
말을 배운 AI 모델이 단어 대신 행동을 직접 출력하면 무슨 일이 벌어질까. 100달러짜리 자작 로봇에 최신 AI를 심은 실험을 통해 강화학습, 세계 모델, 소뇌의 원리와 로보틱스의 방향을 짚는다.
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트랜스포머 구조 진화 2017~2026: 프리노름·RoPE·GQA·MoE로 본 LLM 내부
원조 트랜스포머의 잔차 하이웨이는 그대로 둔 채, 정규화 위치·위치 인코딩·어텐션·피드포워드 슬롯이 안정성·문맥·추론·확장이라는 네 압력 아래 어떻게 교체돼 왔는지 한 편으로 정리했다.
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AI가 사고력을 위축시키는 이유: 생성 효과와 '질문의 가치'로 본 AI 시대의 역설
소크라테스의 문자 비판부터 생성 효과, GPS·AI 의존에 따른 인지 위축, MIT EEG 에세이 실험까지 짚으며, 답이 흔해질수록 인간의 '질문'과 씨앗 생각이 왜 더 값져지는지 설명한다.
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Muon 옵티마이저 완전 정리: Adam을 넘어서는 행렬 기반 학습법과 대규모 모델 확장·안정화 기법
10년간 딥러닝 학습을 지배한 Adam의 한계를 짚고, 가중치 행렬의 구조를 직접 활용해 업데이트를 직교화하는 새 옵티마이저 Muon의 원리와 대규모 모델에서의 연산 효율·QK-clip 안정화 기법까지 정리했다.
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물리 기반 신경망(PINN)과 엣지 컴퓨팅으로 만든 적응형 배터리 관리 시스템: ESP32 온디바이스 실측
노후한 셀을 획일적으로 다루는 기존 배터리 관리의 한계를, 약 5달러짜리 ESP32 위에서 온라인 학습하는 물리 기반 신경망(PINN)으로 넘어서려는 학생 프로젝트의 설계와 실시간 경고·실측 성능을 정리했다.
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AI가 추론을 배운 과정: 체스·바둑 게임 AI에서 알파고·MuZero, 사고의 사슬과 강화학습까지
체스·바둑 게임 AI의 세계 모델과 몬테카를로 탐색에서 시작해, 알파고와 MuZero의 자가 학습, 세계 모델 학습, 그리고 사고의 사슬·생각의 나무·강화학습으로 이어진 AI 추론 능력의 발전 계보를 짚었다.
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RAG(검색 증강 생성)란 무엇인가 — AI 환각과 낡은 지식을 해결하는 4단계 작동 원리
RAG(검색 증강 생성)는 LLM이 기억에만 의존하지 않고 외부 문서를 먼저 찾아본 뒤 답을 만드는 기법이다. 환각과 지식의 정지 문제, 그리고 청킹·임베딩·검색·생성의 4단계를 쉽게 정리했다.
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LLM 양자화란? 메모리와 대역폭을 줄이는 GPTQ·AWQ·QLoRA·GGUF 핵심 정리
LLM 양자화의 원리를 정리한다. 값당 바이트 수를 줄여 모델을 최대 8분의 1로 압축하고, 메모리 대역폭 병목을 완화해 속도까지 높이는 GPTQ·AWQ·QLoRA·GGUF 기법을 살펴본다.
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LLM 평가 방법 총정리 — LLM-as-a-Judge, 편향, 벤치마크(MMLU·SWE-bench)
스탠퍼드 CME295 강의를 바탕으로 LLM 평가법을 정리한다. 사람 평가와 규칙 기반 지표의 한계, LLM-as-a-Judge와 편향, MMLU·SWE-bench 등 벤치마크와 데이터 오염 문제를 다룬다.
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랭체인 커스텀 툴 만들기: LLM이 API를 호출하는 도구 연동 실습
랭체인(LangChain)의 tool 데코레이터로 커스텀 도구를 만들고, 로컬 라마(Ollama) LLM이 사용자 질문에 따라 그 도구를 호출하게 하는 과정을 단계별로 정리했다.
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지식 증류란? 교사-학생 모델과 다크 널리지, 온도 조절 소프트맥스 해설
큰 교사 모델의 지식을 작은 학생 모델로 압축하는 지식 증류의 개념과 역사, 로짓 매칭과 다크 널리지, 온도 조절 소프트맥스의 원리를 예제와 함께 설명한다.
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COCONUT 논문 해설: 연속 잠재공간에서 추론하는 LLM 사고의 사슬
LLM의 사고의 사슬(CoT)을 언어 토큰이 아닌 연속 벡터로 수행하는 COCONUT 논문을 해설한다. 학습 방식, 계산량 절감, 해석 가능성 문제까지 짚는다.
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AI 에이전트 메모리 구현: LangGraph 단기 기억과 스레드 ID로 대화 기억시키기
AI 에이전트가 대화를 기억하게 만드는 단기 메모리를 LangGraph의 InMemorySaver와 스레드 ID로 구현하는 방법을, 6가지 메모리 유형과 함께 코드로 정리했다.
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NoGIL 파이썬과 머신러닝 성능: GIL 제거가 판다스·넘파이·사이킷런에 미치는 영향
GIL을 제거한 NoGIL 파이썬이 머신러닝을 얼마나 빠르게 하는지 라이브러리별 벤치마크로 검증한다. 순수 파이썬 연산은 약 3배, 판다스는 약 2.7배 빨라졌지만 넘파이·사이킷런 같은 네이티브 코드 기반 라이브러리는 거의 변화가 없었다.
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LangChain이란 무엇인가 — AI 에이전트 프레임워크·메모리·상태 관리 핵심 정리
AI 에이전트를 만들 때 LangChain이 어떤 역할을 하는지, 모델 추상화·도구 연결·체인 개념부터 대화 버퍼·요약·엔티티 등 여섯 가지 메모리 유형과 상태 관리, LLM과의 차이까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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스트리밍 음성인식(ASR) 추론 서버가 LLM 서빙과 다른 이유와 GPU 메모리·비용 구조 정리
실시간 스트리밍 음성인식(ASR)을 서버에 올릴 때 GPU 메모리·지연·비용이 어떻게 달라지는지, Kyutai Moshi 모델과 Rust 추론 서버 실험 사례를 바탕으로 KV 캐시 관리부터 LLM 서빙과의 차이까지 정리했다.
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LangChain AI 에이전트 만들기: 프롬프트 템플릿·커스텀 도구·Ollama 실습 가이드
LangChain으로 첫 AI 에이전트를 직접 코딩하는 실습. 프롬프트 템플릿의 역할, 커스텀 도구 4개 정의, create agent와 Ollama 로컬 LLM 연결, 그리고 응답 메시지에서 도구 호출을 읽어내는 과정을 단계별로 정리했다.
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프롬프트 선택 최적화: 최적 암 식별(Best-Arm Identification)로 LLM 평가 예산 아끼기
여러 프롬프트 중 최고를 고를 때 모두 균등 평가하면 예산이 낭비된다. 멀티암드 밴딧의 최적 암 식별 알고리즘(연속 제거·순차 반감)으로 나쁜 후보를 빨리 걸러 더 적은 비용으로 최적 프롬프트를 찾는 방법.
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프롬프트 캐싱으로 LLM 에이전트 추론 비용 줄이기: KV 캐시와 서버 라우팅 원리
클로드 코드 같은 AI 코딩 에이전트는 매 턴 같은 프롬프트 앞부분을 반복 전송한다. 이 영상은 트랜스포머의 KV 캐시를 재사용하는 프롬프트 캐싱이 추론 비용을 어떻게 낮추는지, 캐시를 깨뜨리는 실수와 서버 라우팅·보안 이슈까지 설명한다.
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Qdrant 벡터 데이터베이스에 임베딩 저장하기: RAG 실습과 도커 설정 가이드
RAG 파이프라인에서 문서 임베딩을 어디에 저장할까? 이 실습 영상은 오픈소스 벡터 데이터베이스 Qdrant를 도커로 띄우고, 컬렉션·포인트·페이로드 구조로 768차원 임베딩과 원문을 저장하는 과정을 코드와 함께 보여 준다.
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LLM 에이전트 개념 쉽게 이해하기: 메모리·계획·행동 모듈과 RAG의 결정적 차이
LLM 에이전트는 대규모 언어 모델을 중심에 두고 메모리·계획·행동 모듈로 환경과 상호작용하는 시스템이다. 이 영상은 '엎질러진 것 치우기' 예시로 단순 LLM, RAG를 붙인 LLM, 그리고 에이전트가 계획을 세우는 방식이 어떻게 다른지 설명한다.
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히그스필드 AI 영상 프롬프트 작성법: 캐릭터 일관성부터 카메라·네거티브·JSON까지
같은 AI 도구를 써도 왜 누구는 영화 같은 결과를 얻을까요? 실제 감독들이 쓰는 방법을 따라 첫 프레임으로 캐릭터를 고정하고, 감정·카메라·네거티브 지시를 하나씩 더한 뒤 JSON으로 구조화하는 과정을 정리했습니다.
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LLM 평가 방법 총정리: 참조 지표·인간 평가·LLM-as-Judge로 생성 품질 측정하기
객관식 벤치마크로는 잴 수 없는 주관적 글쓰기 품질을, 참조 기반 지표와 인간 평가, 그리고 LLM을 심사위원으로 쓰는 세 가지 방식으로 어떻게 측정하는지 정리했습니다. 각 방법의 장단점과 편향 문제까지 살펴봅니다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 원리 쉽게 이해하기
RAG는 LLM이 답하기 전에 외부 지식에서 관련 정보를 먼저 검색하게 하는 기법이다. 환각의 원인, 검색·증강·생성 3단계, 임베딩·벡터DB·코사인 유사도까지 쉽게 정리한다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란? AI 에이전트를 위한 표준 쉽게 이해하기
MCP는 AI 모델이 데이터베이스·파일 같은 외부 맥락에 접근하도록 표준화한 프로토콜이다. 도구·리소스 등 프리미티브, 리플렉션, 전송 방식, 기존 API와의 차이를 정리한다.
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AI 엔지니어 2026, 에이전트가 짠 코드 어디까지 읽어야 하나 (Z/L 연속선)
한 컨퍼런스의 상반된 두 발표를 'Z/L 연속선'으로 정리했다. 코드는 공짜라는 주장과 중요한 코드는 다 읽으라는 주장, 그리고 생산량 폭증 뒤 품질 문제를 짚는다.
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그래프 RAG 완전 이해 - 지식 그래프, Cypher 쿼리, 벡터 RAG와의 차이
LLM으로 지식 그래프를 만들고 Cypher로 질의하는 그래프 RAG의 원리와 구축 과정, 그리고 벡터 RAG와의 차이를 IBM 기술 강의를 바탕으로 정리했다.
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모델 최적화 4가지 - 양자화, 프루닝, 지식 증류, 엔지니어링 기법 비교
학습한 신경망을 추론 단계에서 더 빠르고 가볍게 만드는 네 가지 방법 - 양자화, 프루닝, 지식 증류, 엔지니어링 최적화의 원리와 장단점을 정리했다.
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트랜스포머 구조 완전 정리 - 어텐션, 인코더·디코더, 학습과 추론 원리
RNN의 한계를 짚고 트랜스포머의 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 인코더·디코더, 학습과 추론 과정을 그림처럼 차근차근 풀어 설명한 강의 정리.
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GPT-5.6 리뷰: Soul·Terra·Luna 3종 모델과 에이전트 코딩·벤치마크 총정리
OpenAI가 GPT-5.6을 공개했다. Soul·Terra·Luna 3종 구성과 코덱스 데스크톱 앱, 실제 코딩·연구 과제 시험 결과, 그리고 벤치마크와 한계를 정리했다.
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그록(Grok) 4.5 리뷰: 커서 협업·1.5조 파라미터·토큰 효율로 본 코딩 성능
xAI가 커서와 협업해 훈련한 그록 4.5를 공개했다. 1.5조 파라미터 신규 학습, 저렴한 가격과 토큰 효율, 7가지 코딩·에이전트 시험 결과와 한계를 정리했다.
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AI 일자리 위협 반론: LLM 작동 원리와 고용 데이터로 본 진짜 변화
AI가 일자리를 없앤다는 헤드라인에 대한 반론 영상. 언어 모델의 작동 원리, 정리해고의 실제 이유, 과거 기술 사례와 고용 전망 데이터를 정리했다.
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AI 에이전트 신뢰 문제 해결법: 커맨더스 인텐트·라이브러리안·배심원 워크플로우
AI Engineer 컨퍼런스에서 업사이드의 알렉스 바우어가 발표한 강연 정리. 환각을 넘어선 'AI 신뢰 문제'의 정체와, 에이전트를 사람처럼 관리하는 법, 커맨더스 인텐트 프롬프트, 라이브러리안·배심원 판사 워크플로우로 신뢰할 수 있는 답을 얻는 실전 방법을 소개한다.
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Higgsfield MCP·Claude 연동으로 시네마틱 랜딩페이지 히어로 섹션 만들기
Higgsfield MCP를 Claude에 커넥터로 붙여 배경 영상을 만들고, 스크롤에 따라 움직이는 히어로 섹션으로 실제 웹사이트에 입히는 2단계 워크플로우를 정리했다.
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AI 영화 제작 워크플로우: 스타일 우선·캐릭터 일관성·립싱크까지 한 화면에서
노드 기반 캔버스에서 스타일을 먼저 정하고, 3뷰 레퍼런스로 캐릭터 일관성을 잡고, 음성·립싱크·카메라 모델까지 한 도구에서 잇는 AI 영화 제작 워크플로우를 정리했다.
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MongoDB 벡터 검색과 자동 임베딩(autoEmbed): 키워드 검색과 무엇이 다를까
MongoDB의 autoEmbed 인덱스는 콘텐츠를 넣기만 하면 Voyage AI로 임베딩을 자동 생성한다. 키워드 검색과 벡터 검색의 차이, 임베딩의 원리, LLM 에이전트 메모리에서 벡터 검색이 중요한 이유를 정리했다.
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구글 안티그래비티 AI 에이전트로 SDLC 자동화: 이슈 파악부터 코드 리뷰까지
구글 클라우드가 소개한 안티그래비티 활용법. 코드 생성만이 아니라 이슈 이해·설계·구현·리뷰까지 개발 주기 전 단계에 AI 에이전트를 붙이는 실전 워크플로를 정리했다.
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전문가 혼합(MoE) 토큰 라우팅 원리: 라우터·희소성·용량 초과 토큰 드롭까지
허깅페이스가 MoE의 핵심인 토큰 라우팅을 코드와 함께 단계별로 설명한다. 라우터 로짓, 상위 k 전문가 선택, 슬롯과 용량, 초과 토큰 드롭까지 흐름을 정리했다.
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AI 에이전트 vs 전문가 혼합(MoE): 비슷해 보이는 두 구조의 차이와 결합 방식
IBM이 설명하는 멀티 에이전트 워크플로와 전문가 혼합(MoE)의 차이. 겉보기엔 비슷하지만 하나는 애플리케이션 수준, 하나는 신경망 구조 수준에서 작동하며 함께 쓰일 수 있다.
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AI 코딩 시대의 코드 이해법: 노션 제프리 리트가 제시한 세 가지 기법
에이전트가 수만 줄의 코드를 짜는 시대에 개발자의 '이해'가 새 병목이 됐다. 노션의 제프리 리트가 설명 문서·마이크로월드·공유 공간 세 기법으로 이해를 지키는 법을 제시했다.
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그록 4.5 코딩 성능 리뷰: 오퍼스 4.8급 품질에 더 저렴·빠르다는 개발자 실사용기
한 개발자가 러스트·타입스크립트 실제 코드베이스에서 그록 4.5를 직접 써 봤다. 오퍼스 4.8급 코딩 품질을 더 싸고 빠르게 낸다는 평가와 함께, 잘한 점과 실수한 점을 구체적으로 짚는다.
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GLM 5.2 vs Opus 4.8 실전 비교 — 8분의 1 가격 오픈소스 코딩 모델의 실력
MIT 라이선스로 공개된 오픈소스 모델 GLM 5.2로 할 일 앱과 이슈 트래커를 직접 만들어, Opus 4.8과 코드 품질·토큰 사용량·비용·실행 속도를 비교한 개발자의 실전 후기를 한국어로 정리했다.
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확산모델의 역사 쉽게 이해하기 — 오토인코더·VAE·GAN·디퓨전 정리
1987년 오토인코더에서 VAE와 GAN을 거쳐 2015년 확산모델과 텍스트용 Diffusion-LM까지, 이미지 생성 AI의 핵심 개념이 걸어온 발전 과정을 초보자 눈높이에 맞춰 한국어로 정리했다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 쉽게 이해하기 — LLM에 내 데이터를 연결하는 방법
Anthropic이 주도하는 MCP가 무엇이고, Claude Desktop과 GitHub 커밋 요약 예제에서 호스트·MCP 서버·도구가 어떻게 맞물려 LLM에 내 데이터를 연결하는지 그 작동 원리를 단계별로 정리했다.
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AWS 서버리스 CDC 파이프라인 만들기 — DynamoDB 스트림·Lambda·SNS 구조 정리
주문 코드는 손대지 않고 데이터베이스 변경만으로 이메일이 자동 발송되는 구조. DynamoDB 스트림, 두 개의 Lambda, API 게이트웨이, SNS로 AWS 서버리스 CDC 파이프라인을 만드는 원리를 정리했다.
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웹MCP(WebMCP) 개발자 도구와 선언형 API 정리 — 아직 절반만 완성된 이유
웹페이지의 기능을 AI에 도구로 노출하는 웹MCP에 크롬 개발자 도구 지원과 코드 없이 쓰는 선언형 API가 추가됐다. 하지만 브라우저 AI 패널 연동이 빠져 아직 절반의 해법이라는 지적을 정리했다.
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GPT-5.6 소울 첫인상: 울트라 모드 서브 에이전트와 코딩 벤치마크 논란 정리
파이어십이 새로 공개된 GPT-5.6 모델 계열을 살펴본다. 세 가지 크기와 플래그십 '소울', 병렬 서브 에이전트를 띄우는 울트라 모드, 코딩 벤치마크 성적, 그리고 평가에서 제기된 '부정행위' 논란까지 과장을 걷어내고 정리했다.
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오라클 AI 데이터베이스 정리: 자연어로 SQL 부리는 Select AI와 JSON 이중성 뷰
오라클 AI 데이터베이스의 두 기능을 개발자 관점에서 살펴본다. 자연어를 SQL로 바꿔 실행하는 Select AI, 관계형 데이터를 객체처럼 다루는 JSON 이중성 뷰, 그리고 챗봇에 연결하는 방법과 현실적 활용처를 정리했다.
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오픈위키 퍼스널 브레인 설정법: 노션·지메일·X 연결로 AI 에이전트 능동형 범용 메모리 만들기
랭체인이 공개한 오픈소스 오픈위키의 퍼스널 브레인은 노션·지메일·X 등 내가 이미 쓰는 서비스를 스스로 훑어 능동적으로 기억을 쌓는 AI 에이전트 범용 메모리다. 반응형 메모리와의 차이, 커넥터 연결과 설정법까지 정리했다.
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AI 해석가능성이란? 구글 딥마인드가 설명하는 신경망 블랙박스 열기
구글 딥마인드 해석가능성 팀이 신경망 내부를 어떻게 들여다보는지 설명한다. 사고 사슬, 프로빙, 희소 오토인코더로 AI 블랙박스를 여는 방법과 안전성의 관계를 다룬다.
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AssemblyAI 에이전트 컨텍스트 캐리오버: 라이브킷 음성 AI 받아쓰기 정확도
AssemblyAI가 라이브킷에서 선보인 에이전트 컨텍스트 이어받기 기능을 소개한다. 별도 설정 없이 대화 맥락을 자동으로 넘겨 고유명사와 핵심어 받아쓰기 정확도를 높인다.
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빅쿼리 에이전트 애널리틱스: Looker로 AI 에이전트 사용량·비용 추적하기
Looker가 선보인 빅쿼리 에이전트 애널리틱스 블록을 소개한다. ADK나 랭체인 텔레메트리를 빅쿼리로 흘려보내고, LookML 없이도 에이전트 성능·사용량·비용 대시보드를 바로 쓸 수 있다.
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에이전트 AI란 무엇인가 — 일반 AI와 다른 점을 엠마의 온라인 쇼핑몰 사례로 쉽게 설명
온라인 쇼핑몰을 운영하는 엠마의 사례로 에이전트 AI를 설명한다. 답변만 주는 일반 AI와 달리, 목표를 이해하고 계획을 세워 이메일·문구까지 실제로 만들어 실행하며 사람의 승인을 받는 방식을 다룬다.
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애플 내장 AI 'FM' 속도 테스트 — 맥 미니가 고가 맥 스튜디오와 같은 속도인 이유
macOS 27에 조용히 들어온 내장 LLM 도구 FM을 직접 벤치마크한 결과다. 저렴한 맥 미니와 고가의 맥 스튜디오 속도가 같았고, 그 원인이 세대 간 동일한 뉴럴 엔진에 있음을 추적 과정과 함께 설명한다.
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비개발자를 위한 Claude Code 입문 — 일반 Claude와의 차이와 시작법
개발자가 아니어도 쓸 수 있는 Claude Code를 소개한다. 대화형 일반 Claude와의 차이, VS Code로 시작하는 법, CLAUDE.md 파일, 플랜 모드·모델 전환·컨텍스트 관리 습관을 정리한다.
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프롬프트 인젝션: AI 에이전트 보안 위협과 방어 전략 쉽게 이해하기
AI 에이전트가 이메일·문서·코드를 읽을 때 공격자가 몰래 심어둔 명령을 실행할 수 있다. 프롬프트 인젝션의 원리와 샌드박싱 등 방어법을 정리했다.
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AI 에이전트 활용법: 단일·멀티 에이전트 판별하는 네 가지 기준
채팅으로 끝낼 일인지, 에이전트 한 대면 되는지, 여러 에이전트가 필요한지, 아니면 사람이 판단해야 하는지. 스탠퍼드·앤트로픽 연구로 본 판별 기준을 정리했다.
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레딧 AI 슬롭 단속·앤트로픽 경제지수·컴퓨팅 시장, IBM 전문가 분석
레딧의 AI 스팸 단속, 앤트로픽 경제지수의 편향, 컴퓨팅 파워를 사고파는 시장, 프런티어 랩의 자체 칩까지. IBM 전문가들의 좌담을 정리했다.
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LLM 위키와 에이전트 메모리 — 랭체인 웨비나로 본 지식 관리의 미래
랭체인이 크로마·도수와 함께 'LLM 위키'와 에이전트 메모리를 논의했다. 위키를 캐시이자 인덱스로 보는 관점, 사람 개입, 유지·관리의 어려움과 ROI 측정까지 정리했다.
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Pydantic AI 2.0 완전정리 — capability로 조립하는 AI 에이전트 구축법
Pydantic AI 2.0이 지시·도구·훅·가드레일을 하나로 묶는 'capability' 개념을 내놓았다. 재사용·점진적 공개·린 코어와 하네스 구조까지, 에이전트 구축 방식의 진화를 정리했다.
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AI 도구로 디자인하기 — YC 디자인 총괄의 소모품 디자인·soul.md 작업법
Y Combinator 디자인 총괄이 코딩 에이전트로 디자인하는 방식을 공개했다. 자신만의 도구를 만드는 '소모품 디자인', 맥락을 모아 둔 soul.md, 무드보드 원샷 반복까지 실전 과정을 정리했다.
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GPT-5.6·그록 4.5·메타 뮤즈 비교 분석 — AI 모델 가격 대비 성능 경쟁이 바뀐 이유
세 곳의 프런티어 AI 연구소가 하루 사이 새 모델을 쏟아냈다. GPT-5.6 소울과 그록 4.5, 메타 뮤즈가 벤치마크와 비용에서 어떻게 갈렸는지, 영상 분석을 토대로 정리했다.
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데이터 사이언티스트 6개월 로드맵 2026: 기초·통계·MLOps·포트폴리오
자격증 수집이 아니라 '증명'을 만드는 6개월 계획. 기초와 통계·머신러닝, MLOps 배포, 온라인 노출과 포트폴리오까지 단계별로 정리한 데이터 사이언티스트 로드맵.
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로봇 손 비교 2026: 자유도·악력·힘 센싱으로 본 좋은 그리퍼 조건
열 종이 넘는 로봇 핸드를 직접 다뤄 온 하드웨어 엔지니어와 함께, 자유도·손끝 악력·힘 센싱과 설계 트레이드오프로 '좋은 로봇 손'의 기준을 짚어 본다.
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AI 딸깍 시대 제품 전략: 리텐션·AARRR·캐링 캐패시티로 성장 천장 높이고 브랜딩으로 살아남기
누구나 딸깍 한 번으로 제품을 만드는 AI 시대, 전 토스·오늘의집 PO가 좋은 제품을 공학적으로 측정하는 법을 설명한다. AARRR과 리텐션, 캐링 캐패시티로 성장 천장을 계산하고, 복제가 쉬워진 시대에 브랜딩과 철학이 왜 승부를 가르는지 짚는다.
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AI 코딩 에이전트로 유튜브 영상 제작을 프롬프트 하나로 자동화한 실전 후기
조사·대본·목소리·아바타·모션그래픽·편집·검수까지 사람 손 없이 AI 코딩 에이전트가 만든 영상 제작 실험. 실제 파이프라인 구성과 제작 시간·비용, 모델별 결과 비교까지 정리했다.
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Kafka·Flink·Spark 데이터 파이프라인 실전 구축: Paimon·Iceberg·Airflow로 서빙까지
이커머스 이벤트를 실시간 수집해 정제·검증하고 BI로 서빙하는 데이터 파이프라인 구축 과정. Paimon과 Iceberg를 함께 쓴 이유, DLQ 오류 처리, 데이터 품질 검증과 복구 자동화까지 정리했다.
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엔비디아 휴머노이드 생태계 속 한국 로보틱스 기업 총정리: 레인보우·WIRobotics·홀리데이
엔비디아가 제시한 휴머노이드 레퍼런스 플랫폼(Isaac Sim·GR00T·Jetson Thor)과 여기에 올라탄 한국 기업들, 즉 삼성 레인보우 로보틱스·WIRobotics·홀리데이 로보틱스의 기술과 과제를 정리했습니다.
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AI 에이전트로 나만의 24시간 비서 만들기: 모델·API·에이전트·자동화 원리 완벽 정리
AI 모델이 로컬·웹 구독·API로 서비스되는 차이부터 뇌 없는 '똑똑한 손'인 에이전트, 맥미니·클라우드·도커 상시 구동, 코덱스와 컴퓨터 사용 기능까지 24시간 비서 구축 원리를 쉽게 정리했습니다.
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비전 트랜스포머(ViT)란? CNN을 넘어선 이미지 인식 방식과 셀프 어텐션 원리 쉽게 정리
10년간 컴퓨터 비전을 지배한 CNN에 도전한 비전 트랜스포머(ViT)의 원리를 쉽게 정리했습니다. 이미지를 16×16 패치로 잘라 언어처럼 처리하는 셀프 어텐션과 88.55% 정확도, CLIP·SAM 응용까지 살펴봅니다.
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클로드 코드는 왜 빠른가: AI 시대 PM의 역할과 AI 네이티브 조직 재설계
클로드 코드가 기능을 하루 만에 내놓는 비결과, 엔지니어링 병목이 사라진 시대에 PM·조직이 어떻게 바뀌어야 하는지를 팟캐스트 대화로 짚었습니다.
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추론형 AI 완벽 정리: o1·딥시크 R1과 시스템1·2 사고로 본 생각하는 AI
빠르게 답을 ‘찍던’ AI에서 여러 단계를 곱씹어 ‘추론’하는 AI로. 시스템1·2 사고, o1의 등장, 딥시크 R1의 개방과 저비용까지 한 번에 정리했습니다.
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아이폰 A20 Pro 96비트 메모리와 LPDDR6: 메모리 대역폭이 온디바이스 AI를 좌우하는 이유
13년간 64비트로 고정됐던 아이폰 메모리 버스가 96비트로 넓어진다는 루머를 짚는다. 용량과 대역폭의 차이, LPDDR6·WMCM 패키징, 그리고 엔비디아 HBM처럼 온디바이스 AI가 대역폭을 요구하는 이유까지.
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AI 엔지니어 커리어 준비: 35살 첫 코딩부터 대기업까지, 취업 전략과 성장법
경영학 전공에서 35살에 개발을 시작해 데이터 사이언티스트·머신러닝·AI 엔지니어를 거친 7년의 커리어 이야기. 시작점보다 '완성한 경험'과 자기 것으로 만든 실력이 중요한 이유를 짚는다.
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인컨텍스트 러닝 완벽 정리: Zero-shot·Few-shot·Chain of Thought·Tree of Thoughts
AI가 새 학습 데이터 없이 프롬프트 안에서만 즉석 학습하는 In-Context Learning의 원리를 짚는다. Zero-shot·Few-shot부터 Chain of Thought, Tree of Thoughts, Self-consistency까지 성능을 끌어올리는 기법을 정리한다.
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AI 네이티브 조직·제품의 진짜 의미: 마케팅 용어를 넘어선 기준
유행어가 된 ‘AI 네이티브’를 두 개발자가 토론합니다. AI 없이는 돌아가지 않는 구조, 새로운 틀 짜기, 위임과 옵저버빌리티라는 기준을 정리했습니다.
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LLM 실무 가이드: 환각·RAG·SLM을 운영 시스템으로 다루는 법
5년 차 AI 개발자가 데모가 아닌 실제 운영 관점에서 LLM을 이야기합니다. RAG의 한계, 환각 대응, SLM과 파인튜닝, 데이터 정합성과 운영의 중요성을 정리했습니다.
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LLM 양자화 완벽 정리: GPTQ·AWQ·GGUF로 메모리 87% 줄이기
거대 LLM을 개인 PC에서 돌리는 핵심 기술인 양자화의 원리와, GPTQ·AWQ·GGUF를 하드웨어와 용도에 맞게 고르는 실전 기준을 정리했습니다.
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RAG 심화 가이드: 청킹 전략, 벡터DB 선택, RAGAS 평가, 에이전틱 RAG 정리
검색 증강 생성(RAG)의 성패를 가르는 청킹 전략과 벡터 데이터베이스 선택, RAGAS 평가법, HyDE·GraphRAG·에이전틱 RAG 같은 고급 기법, 그리고 파인튜닝과의 차이를 실전 관점에서 정리한다.
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LLM 사전학습(pretrain) 원리: 데이터 수집·토큰화·베이스 모델 완전 정리
카파시의 LLM 딥다이브를 따라가며 대형언어모델을 바닥부터 만드는 첫 단계인 사전학습을 살펴본다. 웹 크롤링과 데이터 필터링, 토큰화와 한국어의 비효율, 다음 토큰 예측과 베이스 모델의 정체를 정리한다.
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인공지능 머신러닝 딥러닝 차이와 지도·비지도·강화학습 개념 6분 정리
자율주행·알파고·챗GPT를 뭉뚱그려 부르는 인공지능·머신러닝·딥러닝의 포함 관계와, 지도·비지도·준지도·강화학습이라는 네 가지 학습 방식의 차이를 쉽게 풀어 설명한다.
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AI 에이전트 입문: 챗봇과의 차이와 오픈소스 Hermes로 스케줄·메모리 구성하기
질문할 때만 답하는 챗봇과 달리, 목표를 한 번 주면 스케줄에 따라 스스로 일하고 사용자를 기억하는 AI 에이전트의 개념과, 오픈소스 도구 Hermes의 스케줄·스킬·메모리·보안·비용 관리 방식을 정리했다.
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딥시크 V4 분석: CSA·HCA 어텐션으로 100만 토큰 컨텍스트를 저비용에 구현한 방법
딥시크가 공개한 4세대 모델 V4가 100만 토큰 컨텍스트를 기존보다 10~100배 저렴하게 서빙한다는 주장을, 새 어텐션 기법 CSA·HCA와 학습·후처리 방식 중심으로 정리했다.
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Grok 4.5 정리 — V9 파운데이션 모델·가격·코딩과 오피스 활용 총정리
xAI의 Grok 4.5를 8분 요약으로 살펴본다. 1.5조 파라미터 V9 기반, 오픈 모델을 앞서는 성능, 프론티어 대비 낮은 가격, 코딩·오피스 실사용 테스트까지 핵심만 정리했다.
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하네스 엔지니어링 뜻과 개념 — 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링과 무엇이 다른가
코딩 에이전트를 예로 하네스 엔지니어링을 제1원리로 풀어낸다. 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링을 감싸는 상위 개념이 왜 하네스인지, LLM 면접 답변까지 정리했다.
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DeepSeek V4 인프라 설계 분석 — 커스텀 어텐션·Mega MoE·KV 캐시 최적화
DeepSeek V4 58쪽 리포트의 인프라 설계를 뜯어본다. 압축 어텐션 경로, Mega MoE 파이프라인, 배치 불변성, 디스크 KV 캐시, Muon 최적화까지 저비용 긴 컨텍스트의 비밀을 정리했다.
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엔트로피로 이해하는 AI: 크로스엔트로피·온도·KL 발산까지 한 번에
물리학에서 온 엔트로피가 크로스엔트로피 손실, 퍼플렉시티, 챗봇 온도, KL 발산까지 AI 곳곳에 나타난다. Vizuara의 강의를 쉽게 풀었다.
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샤오미 MiMo, 첫 LLM 공개 1년 만에 오픈소스 선두로: bycloud 분석
스마트폰·가전·전기차로 성장한 샤오미가 MiMo 모델 계열로 오픈소스 LLM 리더보드 정상에 올랐다. bycloud가 논문과 벤치마크로 그 배경을 짚었다.
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LLM 도구(tool)란? 에이전트 하네스 Pi로 이해하는 툴 정의와 실행
면접 단골 질문 '도구란 무엇인가'를 오픈소스 코딩 하네스 Pi를 예로 풀어, LLM이 외부 환경과 상호작용하는 방법과 read·bash 등 툴의 정의·설명문·실행 구조를 단계별로 설명한다.
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루프 트랜스포머: 레이어 반복으로 추론하는 LLM 구조와 한계
LLM이 사고의 연쇄로 추론 토큰을 쏟아내는 대신 트랜스포머 레이어를 반복 실행해 은닉 상태에서 직접 추론하는 '루프 트랜스포머'의 작동 원리와 안정성 문제, 실전 경쟁력의 한계를 정리했다.
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비전 언어 모델 VLM 입문: CLIP·공동 임베딩·멀티모달 LLM 이해하기
글과 이미지를 하나의 공동 임베딩 공간에서 다루는 비전 언어 모델(VLM)의 기본 원리를 CLIP, 인코더 구성, 초기·후기·교차어텐션 융합, VLA·VLP 응용까지 정리했다.
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확산 모델 원리: 비평형 열역학과 브라운 운동으로 이해하는 생성 AI
이미지를 만들어내는 확산 모델은 잉크가 물에 퍼지는 비평형 열역학과 같은 수학 틀에서 나왔다. 순방향·역방향 확산과 브라운 운동, 스코어, ODE 가속까지 그 원리를 풀어본다.
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MoE 전문가 혼합 모델 원리: Mixtral·DeepSeek·백만 전문가까지
거대 언어 모델을 더 싸게 굴리려는 전문가 혼합(MoE) 기법을 Mixtral, DeepSeekMoE, 100만 전문가 모델까지 짚으며 라우터·부하 균형·세분화 전문가의 핵심을 정리했다.
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AI 에이전트 운영 사례: 포디움이 LangSmith로 상담 에이전트를 만들고 1억 달러 매출로 키운 방법
미국 로컬 비즈니스용 소통 플랫폼 포디움이 문의 응대 AI 에이전트 '제리'를 만들어 1억 달러가 넘는 AI 매출을 올린 과정을 정리했다. 에이전트 품질 확보와 평가 체계, LangSmith 런타임 도입까지의 실전 교훈을 담았다.
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사용자 이해 도구 '닷 플롯': DAU 대신 개별 사용자 행동을 읽는 YC의 분석법
Y Combinator가 소개한 '닷 플롯'은 사용자별로 한 줄, 날짜별로 한 칸을 두고 가치 있는 행동에 점을 찍어 개별 사용 패턴을 드러내는 도구다. DAU 같은 합산 지표가 놓치는 사용 습관과 이탈 신호를 찾는 방법을 정리했다.
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RAG 기술 문서 처리: 질의 분해로 인용 정확도 높이기 (OpenFOAM 사례)
수식과 표가 가득한 OpenFOAM 매뉴얼을 다루는 RAG 파이프라인 논문 해설. 질의 분해·파싱·청킹·임베딩으로 인용 정확도를 높였지만 검색 재현율이 14% 미만에 그친 한계까지 짚는다.
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DeepSeek 비전 논문 해설: 바운딩 박스·점으로 시각 추론하는 멀티모달 모델
공개 4시간 만에 내려간 DeepSeek의 멀티모달 논문 'Thinking with Visual Primitives' 해설. 바운딩 박스와 점으로 이미지를 직접 가리키며 추론해 미로·경로 추적 벤치마크에서 비공개 모델을 앞선 방식을 정리했다.
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AI 에이전트 개발: GitHub Copilot CLI·Microsoft Foundry로 빌드·테스트·배포하기
로우코드 에이전트의 한계를 넘어, GitHub Copilot CLI와 Microsoft Foundry로 소스 관리·테스트·호스팅 배포까지 가능한 코드형 AI 에이전트를 만드는 과정을 정리했다.
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BBVA의 GCP 운영기: 1,000개 이상 프로젝트를 자동화·통합 관리하는 방법
스페인 은행 BBVA가 App Engine에서 시작해 수천 개의 Google Cloud 프로젝트로 성장하기까지, 자동화·App Hub 통합 뷰·에이전트 활용 계획을 담은 인터뷰를 정리했다.
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AI로 농장 자동화: 홋카이도 브로콜리 농부가 Codex로 온실을 제어한 사례
엔지니어가 아닌 홋카이도의 브로콜리 농부가 OpenAI Codex로 온실 환기를 자동화하고 작업 진행을 디지털로 관리하게 된 과정을 소개한다.
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ChatGPT Work 공개: 도구 연결·자동화·Codex로 실제 업무를 대신하는 새 ChatGPT
OpenAI가 웹·데스크톱·모바일용 새 ChatGPT를 공개했다. 캘린더·Slack·드라이브 등 도구에 연결해 마케팅·데이터 분석·엔지니어링 업무를 직접 수행한다.
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어텐션 쉬운 설명: 인코더-디코더의 한계를 푼 신경망 Attention 원리
StatQuest가 신경망의 어텐션을 단계별로 설명한다. 단일 문맥 벡터의 한계, 유사도와 소프트맥스로 입력에 직접 접근하는 방식, 트랜스포머로 가는 길을 정리한다.
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RLHF 완전 해설: 인간 피드백 강화학습이 ChatGPT를 만든 3단계 과정
허깅페이스 강연이 인간 피드백 강화학습(RLHF)을 처음부터 설명한다. 언어모델 사전학습, 보상모델 학습, PPO 기반 강화학습 미세조정의 3단계를 정리한다.
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Gemini Cloud Assist: AI 에이전트로 쿠버네티스 장애 탐지·복구 시간을 줄이는 법
구글 클라우드와 팔로알토 네트웍스가 소개한 에이전트 기반 운영 사례. Gemini Cloud Assist와 MCP 게이트웨이로 쿠버네티스 장애를 사전에 감지하고 클릭 몇 번으로 대응해 MTTD·MTTR를 줄이는 방법을 정리했다.
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MIT 6.S191 강의 정리: RNN·어텐션·트랜스포머가 시퀀스를 다루는 원리
MIT 6.S191 딥러닝 강의(에이바 아미니)를 바탕으로 시퀀스 모델링, RNN의 순환과 내부 상태, 시간에 따른 역전파, 기울기 소실 문제, 그리고 이를 넘어선 어텐션과 트랜스포머의 원리를 한국어로 정리했다.
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AI 옵스로 장애 대응 20분→2분: 홈디포의 Gemini·오픈텔레메트리 사례
미국 유통기업 홈디포가 Gemini 모델과 오픈텔레메트리, 프로메테우스를 결합한 'AI 옵스'로 시스템 장애 대응 시간을 20분 이상에서 약 2분으로 단축한 과정을 엔지니어들이 직접 설명한다.
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AI 자동화 툴 비교: 재피어 vs 메이크 vs n8n 과금·기능 정리
재피어, 메이크, n8n 세 가지 AI 자동화 플랫폼의 과금 방식과 앱 연동 수, AI 에이전트 기능, 규모별 실제 비용 차이를 정리하고 팀 상황에 맞는 선택 기준을 제시한다.
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GPT-5.6 코덱스로 수학 난제 반증하기: 3년 매달린 대수곡면 추측을 뒤집은 수학자의 이야기
한 수학자가 3년간 풀지 못한 대수곡면 관련 난제를 GPT-5.6 기반 코덱스가 제시한 새로운 아이디어로 반증했다. AI가 연구자의 사고를 어떻게 확장하고 반복적인 계산 노동을 대신하는지 잘 보여주는 사례다.
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구글 클라우드 에이전트 스킬과 '시프트 다운' 전략으로 개발자 온보딩과 장애 대응을 단축하기
유럽 대형 유통사 미디어마르크트 사투른이 Gemini CLI로 130개 스킬을 만들고 거버넌스를 플랫폼으로 내리는 '시프트 다운'으로 개발자 온보딩과 장애 대응 속도를 어떻게 끌어올렸는지 소개한다.
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스탠퍼드 헬스 AI 위크: 의료 현장의 AI 도입과 효과 측정, 신뢰를 둘러싼 리더들의 목소리
스탠퍼드 헬스 AI 위크 팟캐스트에서 업계·의료·연구 리더들이 환자에게 미치는 영향 측정, 조직 도입 전략, 클라우드-온프렘 배치, 대중 인식 격차 등 의료 AI가 마주한 현실과 숙제를 두루 짚는다.
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AI 엔지니어의 황금기 — OpenAI Codex, 에이전트 루프와 오픈 생태계 전략
OpenAI 팀이 AI 엔지니어 컨퍼런스에서 밝힌 엔지니어링의 미래: 코드 작성보다 에이전트 루프 설계가 핵심이 되고, Codex를 층층이 오픈해 개발자와 같은 도구를 공유한다.
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프로덕션 AI 에이전트 아키텍처 — 관측성·평가(evals)와 에이전트 거버넌스
Google Cloud Tech가 Arize CEO와 나눈 대화. 에이전트를 실제 가치로 연결하려면 평가와 관측성이 핵심이며, 신뢰는 배포가 아니라 프로덕션에서 지속적으로 쌓인다는 관점을 다룬다.
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n8n MCP 완전 활용 — 대화형 워크플로우, 폰 트리거 에이전트, 다중 모델 리뷰
n8n 공식 MCP 서버를 만든 엔지니어가 세 단계로 시연한다: 대화만으로 결정형 워크플로우 만들기, 폰에서 트리거하는 AI 에이전트, 두 모델의 리뷰를 병합하는 오케스트레이터.
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OpenAI GPT-5.6 공개: 온실 자동화·소상공인·수학 난제 실사용 사례 정리
OpenAI가 새로운 ChatGPT에 탑재된 GPT-5.6 제품군을 공개하며 온실 문 자동화, 소상공인의 대시보드 제작, 3년 묵은 수학 난제 반증 등 전 세계 사용자의 실제 활용 사례를 영상으로 소개했다.
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클로드 디자인(Claude Design) 사용법: 대화로 랜딩페이지·슬라이드·프로토타입 제작하기
클로드 디자인은 코드 없이 대화만으로 랜딩페이지, 슬라이드 덱, 인터랙티브 프로토타입을 만드는 도구다. 채팅과 라이브 캔버스, '설명·생성·수정' 반복 루프, 그리고 스킨케어 브랜드 랜딩페이지를 만드는 실제 제작 과정을 정리했다.
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마이크로소프트 SQL 2026 업데이트 정리: 임베딩·RAG·Copilot·MCP 서버
마이크로소프트가 2026년 SQL Server·Azure SQL·Fabric 업데이트를 정리했다. AI 임베딩과 RAG 지원, SQL MCP 서버, Copilot 통합, 보안 강화가 핵심으로 꼽힌다.
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AI 에이전트 평가(Eval) 완벽 정리: 골든 데이터셋부터 LLM 심판까지
에이전트를 만드는 것보다 실제로 작동하는지 아는 게 어렵다. 벤치마크와 평가의 차이, 핵심 지표, 골든 데이터셋과 채점 4가지 방법, CI/CD식 평가 루프까지 정리했다.
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API 기본기 정리: REST·HTTP·인증과 LLM API를 12분에 이해하기
레스토랑 비유로 API를 이해하고, HTTP 호출 구조와 REST·웹훅·GraphQL·스트리밍 패턴, API 키·OAuth 인증, 그리고 토큰·스트리밍·속도 제한 등 LLM API의 특징까지 정리했다.
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GPT-5.6 vs 클로드 Fable 5 비교: 6가지 실전 작업 테스트 결과
GPT-5.6과 클로드 Fable 5를 여행 웹사이트·3D 게임·브라우저 자동화·모바일 앱·조언·저장소 정리 6가지 작업으로 직접 비교했다. 강점이 갈린 지점과 발표자의 최종 선택을 정리했다.
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AI 투자 전략 — 자산 보존이 아니라 창출로, 남이 못 보는 기회를 찾는 법
엔젤 투자자가 AI로 투자 방식을 바꾼 이유를 설명한다. 돈을 지키기보다 굴려 기회를 만들고, AI로 남들이 못 보는 딜을 찾으며, 자기 강점 안에 머물러 판단하라는 관점이다.
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OpenAI GPT-Live 데모 — 날씨·경기 일정·장소 추천을 대화 안에서 바로 보여주는 위젯
OpenAI가 공개한 짧은 GPT-Live 데모. 사용자가 날씨, 경기 일정, 관람 장소를 잇달아 묻자 대화 안에서 실시간 정보와 추천을 바로 꺼내 보여주는 흐름을 담았다.
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AI 개인 비서 에이전트 세팅 가이드 — 설치·모델 연결·텔레그램·크론으로 24시간 운영하기
메신저 앱에서 늘 켜져 있는 개인 AI 에이전트를 직접 세팅하는 법. 설치 위치 선택, 별도 계정으로 권한 통제, 모델 연결, 텔레그램 연동, 크론 루틴까지 한 편으로 정리했습니다.
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Fable 5 활용법: 고성능 AI 모델 실전 사용 사례 5가지와 절약 팁
사용량 한도가 빡빡한 최고 성능 모델을 어디에 써야 할까. 할 일 발굴부터 버그 잡기, 계획 수립, 코드 리팩터링까지 실전 활용 5가지와 절약 팁 3가지를 정리했습니다.
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쇼어 알고리즘과 RSA: 양자컴퓨터가 암호를 깨는 원리와 주기 찾기
정수 인수분해를 주기 찾기로 바꾸는 쇼어 알고리즘, 그리고 이를 실행하는 양자컴퓨터의 파동 간섭 원리를 컴퓨터파일 영상으로 쉽게 정리했습니다.
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Microsoft WorkIQ, AI 에이전트를 Microsoft 365에 MCP로 연결하는 계층
수백 개의 Graph API 호출 대신 10개의 범용 도구로 AI 에이전트를 이메일·회의·문서에 연결하는 Microsoft WorkIQ를, 설치부터 실제 데모까지 살펴봅니다.
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랭스미스에서 클로드 코드 트레이싱하기: 플러그인 설치와 설정 파일 가이드
랭체인 팀이 소개하는 클로드 코드 세션 추적 방법. 마켓플레이스 플러그인 설치와 settings.local.json 설정만으로 모든 메시지·툴 호출·서브에이전트 실행을 랭스미스 트레이스로 확인한다.
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마이크로소프트 감원과 AI: 5천 명 해고 배경과 업계 정리해고 흐름 분석
마이크로소프트가 약 5천 명을 감원한 가운데, AI가 정리해고를 얼마나 이끄는지 짚는 대담. 엑스박스 부문 타격, 오라클·메타·세일즈포스 사례와 함께 거시경제·부품 부족 등 복합 요인을 살핀다.
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제미나이 스파크 실사용 후기: 지메일·캘린더·항공권까지 다루는 구글 AI 에이전트
구글 제미나이 스파크를 이메일 정리, 인터뷰 준비, 여행 계획, 여름 캠프 정리 등 실제 사례로 시연한 후기. 강력한 구글 앱 연동과 함께 서드파티 연동 부재라는 한계도 짚는다.
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트랜스포머 구조 완전 해설: 어텐션·멀티헤드·잔차연결이 존재하는 이유
2017년 등장한 트랜스포머 신경망의 인코더-디코더 구조를 부품 단위로 분해해, 토큰 임베딩부터 셀프 어텐션·멀티헤드·잔차 연결·마스킹·크로스 어텐션까지 각 요소가 왜 필요한지 설명한다.
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데이터 사이언티스트→AI 엔지니어 전환 로드맵: 6단계 실전 가이드
데이터 사이언스·ML 경력자가 AI 엔지니어로 전환하는 6단계 로드맵. 소프트웨어 공학 격차 메우기, LLM·에이전트·RAG, 프로덕션 백엔드, 평가(EVALS)와 관측성까지 순서대로 정리한다.
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파이토치로 비전-언어 모델(PaliGemma) 밑바닥부터 구현: 전체 해설
구글의 비전-언어 모델 PaliGemma를 파이토치로 처음부터 구현하는 심층 강의. 비전 트랜스포머와 대조 학습(CLIP·SigLIP), 이미지·텍스트 임베딩 결합, KV 캐시, 회전 위치 인코딩, 정규화까지 개념과 코드로 설명한다.
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플래시 어텐션 원리부터 트라이톤 GPU 커널 구현까지: 어텐션 메모리 최적화 완전 정리
어텐션 연산의 진짜 병목은 계산량이 아니라 느린 GPU 메모리 접근이다. 이 강의는 플래시 어텐션을 논문 없이 처음부터 유도하고, 온라인 소프트맥스와 블록 연산으로 트라이톤 GPU 커널을 순전파와 역전파까지 구현하는 과정을 설명한다.
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에이전트 커머스와 토큰 도둑질: 스트라이프 에밀리 샌즈가 본 AI 결제의 미래
스트라이프의 에밀리 샌즈가 AI 시대의 새로운 사기 유형 "토큰 도둑질", 에이전트 커머스의 자율성 단계, OpenAI와 함께 만든 에이전트 커머스 프로토콜(ACP)을 설명한다.
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데이터 분석 with AI 무료 강의 정리: SQL·데이터베이스·ChatGPT·엑셀 기초
심플리런의 무료 "데이터 분석 with AI" 강의가 다루는 내용을 정리한다. 데이터의 가치부터 SQL·데이터베이스, 기본키·외래키, ChatGPT 활용 분석, 엑셀 실습까지 입문 로드맵을 짚는다.
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오픈 모델 생태계 현황: 중국 Qwen 다운로드 1위, 미국은 라마 의존
허깅페이스 다운로드 데이터를 긁어 만든 8개 그래프로 오픈 소스 AI 모델 생태계를 진단한다. 중국 Qwen의 압도적 채택, 미국이 라마에 기대는 취약함, 딥시크·OpenAI GPT-OSS의 위치를 짚는다.
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에이전트 AI 프레임워크 선택 가이드: 5가지 시스템 유형별 정리(LangChain·CrewAI·AutoGen)
LangChain부터 CrewAI, AutoGen까지 무엇을 골라야 할지 막막하다면, IBM이 제시하는 5가지 에이전트 시스템 유형별 프레임워크 선택법을 정리했다.
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앤트로픽 Claude 에이전트 심층 인터뷰: 하네스·MCP·평가(eval)까지 에이전트의 구조
프롬프트 루프에서 자율 실행 액터로 진화한 AI 에이전트. 앤트로픽 제품 리드가 하네스, MCP, 평가, 자기 복구 등 에이전트를 지탱하는 핵심 구조를 설명한다.
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머신러닝 해석가능성(Interpretability): 적대적 예제·특징 시각화·탱크 탐지 사례로 이해하기
모델이 정말 대상을 보고 판단하는지 어떻게 알 수 있을까. 적대적 예제, 특징 시각화, 탱크 탐지 사례로 머신러닝 해석가능성의 핵심을 풀어낸다.
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로컬 음성 받아쓰기 앱 직접 만들기 - Whisper와 로컬 LLM으로 구독 없이
클라우드 받아쓰기 도구의 구독을 끊고 100% 로컬로 도는 음성 받아쓰기 앱을 직접 만든 사례. 단축키·음성 캡처·STT·로컬 LLM 정리·커서 삽입으로 이어지는 구조와 로컬이 유리한 이유를 정리했습니다.
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Titans 논문 쉽게 이해하기 - 테스트 시점에 기억을 학습하는 신경 메모리 구조
트랜스포머와 RNN의 장기 문맥 한계를 짚고, 추론 시점에 실시간으로 기억을 학습하는 Titans의 신경 메모리(surprise·momentum) 아이디어를 우마르 자밀의 강의로 풀어냈습니다.
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AI 시대 데이터 물류: 대역폭과 지연시간, 비행기가 인터넷을 이기는 조건 알아보기
빛보다 느린 비행기가 어떻게 인터넷보다 빠른 데이터 전송이 될 수 있을까. 대역폭과 지연시간의 차이, TCP의 병목, AWS 스노우볼 같은 물리 전송, 그리고 AI 시대 데이터 물류가 왜 중요한지 하나씩 짚어봤다.
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오픈AI 코덱스(Codex)로 바뀐 PM의 일하는 방식과 자동화·프로토타이핑 활용법
오픈AI 프로덕트 매니저 로한 바르마가 코덱스(Codex)로 정보 정리·업무 자동화·프로토타이핑을 어떻게 하는지, 그리고 먼저 만들고 나중에 정하는 식으로 제품 개발 방식이 어떻게 뒤집혔는지 인터뷰에서 구체적으로 풀어냈다.
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DeepSeek-R1 강화학습만으로 LLM 추론 능력을 키우는 GRPO 원리 쉽게 해설
DeepSeek-R1 논문을 따라 언어모델과 강화학습의 연결, GRPO 알고리즘, 규칙 기반 보상과 보상 해킹 방지, 그리고 큰 모델의 지식을 작은 모델로 옮기는 증류까지 초보자도 이해하도록 차근차근 풀어봤다.
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AI 평가(eval) 실전 가이드: LLM 제품을 만드는 PM을 위한 4가지 평가 유형
LLM은 환각을 일으킨다. 그래서 AI 제품을 만드는 PM에게 평가(eval)가 필수 역량이 됐다. 고객지원 챗봇을 예로 골든 데이터셋과 LLM-as-judge까지 평가 절차를 짚어본다.
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RLHF와 PPO 원리: 보상 모델·어드밴티지·PPO 손실까지 단계별 유도
ChatGPT를 만든 정렬 기법 RLHF를 수식으로 풀어본다. 언어 모델을 정책으로 보는 관점부터 선호 데이터로 학습하는 보상 모델, 정책 경사, 어드밴티지, 그리고 PPO 손실까지 단계별로 짚는다.
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머신러닝 평가 지표 정리: 정확도·정밀도·재현율·F1·MAE·RMSE·R²
모델을 학습시키는 것만으로는 부족하다. 실제 성능을 알려면 평가 지표가 필요하다. 분류에 쓰는 정확도·정밀도·재현율·F1부터 회귀의 MAE·RMSE·R²까지 언제 무엇을 쓸지 정리한다.
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프로덕션 AI 에이전트 아키텍처: 마크다운 지식베이스가 확장되지 않는 이유
개인용 AI 에이전트는 마크다운 지식베이스로 충분하지만, 여러 사용자에게 배포하는 프로덕션에서는 데이터베이스 위에 컨텍스트 검색과 에이전트 메모리 층이 필요하다.
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AI 에이전트 vs 워크플로: 툴 콜링이 바꾼 2026년의 에이전트
워크플로 시대에서 에이전트 시대로의 전환을 정리한다. LLM을 에이전트로 바꾼 툴 콜링과, 프롬프트에서 컨텍스트, 다시 에이전트 하네스로 옮겨 간 구축 방법론을 짚는다.
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AI 엔지니어 되는 법 2026: 파이썬부터 배포까지 6단계 로드맵
10년 경력의 AI 개발자가 지금 처음부터 시작한다면 따를 학습 경로를 공개했다. 파이썬 기초, 시스템 설계, 백엔드·컨테이너화, RAG, 모니터링·평가, 배포까지 실무에서 돈을 버는 기술만 6단계로 정리했다.
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AI 엔지니어링 책 요약: 파운데이션 모델·RAG·에이전트·파인튜닝 총정리
칩 후옌의 800쪽 책 'AI 엔지니어링'을 한 편으로 압축했다. 파운데이션 모델의 원리, 평가와 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링, RAG와 에이전트, 파인튜닝, 데이터셋 설계, 추론 최적화, 전체 아키텍처까지 이 분야의 지도를 그린다.
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AI 평가(Eval) 기초: LLM과 에이전트 시스템 품질을 측정하는 다섯 가지 관점
매달 쏟아지는 AI 모델과 프레임워크를 다 따라 읽을 수는 없지만 평가할 수는 있다. 평가(Eval)의 정의와 위치, 시점, 이유를 다섯 가지 관점으로 정리한다.
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강화학습 핵심 개념: 정답이 없는 신경망을 정책 경사로 학습시키는 원리
이상적인 출력값을 미리 알 수 없을 때 신경망을 어떻게 학습시킬까. 스탯퀘스트가 감자튀김 가게 선택 예시로 강화학습과 정책 경사의 핵심을 설명한다.
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s1 논문 해설: 예시 1,000개와 'wait' 트릭으로 LLM 추론 성능 끌어올리기
수백만 개의 예시와 강화학습 없이도 추론하는 LLM을 만들 수 있을까. s1 논문은 잘 고른 1,000개 예시와 test-time 컴퓨트 트릭만으로 가능함을 보여준다.
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OpenAI GPT-Live 이미지 대화 시연: 실시간 멀티모달 음성 조언
OpenAI가 GPT-Live의 이미지 상호작용을 시연했다. 사용자가 옷차림 사진을 보여주자 AI가 실시간 음성으로 솔직한 코디 피드백을 건네는 멀티모달 대화를 보여준다.
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엔터프라이즈 AI 2026: 토큰 비용·에이전트 도입 현실 (박스 CEO 애런 레비 인터뷰)
박스 CEO 애런 레비가 대기업 현장에서 본 에이전트 AI 도입의 실제를 짚는다. 폭증하는 토큰 비용, 코딩과 다른 지식업무 확산 속도, IT에서 현업 예산으로의 이동을 다룬다.
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엔비디아 네모트론(Nemotron) 오픈 모델 전략과 효율 우선 설계 총정리
엔비디아 네모트론을 이끄는 브라이언 카탄자로가 미국 오픈 AI 모델 현황, 4비트 사전학습, 하이브리드·MoE 구조, 그리고 연구 조직 운영 방식을 설명한다.
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미국 오픈 웨이트 모델 스타트업의 400B MoE '트리니티 라지' 개발기
네이선 램버트의 인터커넥츠 팟캐스트에서 한 미국 스타트업 팀이 6개월 만에 4.5B에서 400B MoE 오픈 모델을 만든 과정과 오픈 모델 사업의 현실을 이야기한다.
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오픈AI GPT-Live: 실시간 동시 통역과 자연스러운 대화가 가능한 새 음성 모델
오픈AI가 공개한 새 음성 모델 GPT-Live는 듣기와 말하기를 동시에 처리해 실시간 동시 통역과 자연스러운 대화를 보여줍니다. 데모에서 확인된 핵심 기능을 정리했습니다.
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2026 AI 컴퓨팅 현황: 램다 CTO 스티븐 발라반이 말하는 GPU 신화와 데이터센터 경제학
네오 클라우드 램다의 CTO 스티븐 발라반이 GPU가 상품이 아닌 이유, H100 임대료가 오히려 오른 배경, 기가와트급 AI 팩토리의 비용 구조, 그리고 '뉴럴 소프트웨어' 전망을 설명합니다.
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엔비디아 Nemotron 오픈 모델을 만드는 이유: 브라이언 카탄자로가 밝힌 사업 논리와 조직 문화
엔비디아가 오픈 모델 Nemotron을 공개하는 두 가지 이유, FP4 학습과 Megatron, '함께 만드는' 500명 규모의 조직 문화, 그리고 'AI는 인프라'라는 카탄자로의 철학을 정리했습니다.
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사용자용 AI 앱 만들기: 컨텍스트·멀티모달·온디바이스 모델 실전 가이드
NDC 코펜하겐 2026 강연에서 마이크로소프트 제럴드 베르슬라위스가 텍스트·음성·이미지로 동작하는 음식 알레르기 도우미 앱을 예로, 앱에 AI를 통합하는 방법과 원칙을 정리했다.
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AI 사후학습 레시피 진화: RLHF에서 다중 교사 온폴리시 증류까지
인터커넥츠 대담에서 두 연구자가 InstructGPT의 3단계 RLHF부터 DeepSeek R1, 2026년형 다중 교사 온폴리시 증류까지 프런티어 모델 사후학습 레시피의 변천을 짚었다.
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강화학습이 AI의 과학적 발견을 이끄는 이유: 오픈AI 댄 로버츠 대담
이론물리학 출신 오픈AI 연구자 댄 로버츠가 강화학습의 원리, 탐색과 활용, 테스트타임 컴퓨트, 그리고 AI가 미해결 수학 문제를 푸는 방식까지 쉽게 풀어냈다.
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AI 에이전트 프로덕션 실패 원인과 90일 탈출법: PoC 감옥과 거버넌스 애즈 코드
화려한 에이전트 데모는 왜 실제 운영에 오르지 못할까. NDC 강연에서 루이제 프레제가 'PoC 감옥'의 진짜 원인이 기술이 아닌 조직·거버넌스임을 짚고, 90일 프로덕션 전환 프로그램을 제시한다.
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클라우드플레어 CEO 인터뷰: 봇 트래픽이 사람을 넘어선 인터넷과 광고 수익모델의 붕괴
2026년 상반기 봇·AI 에이전트 트래픽이 사람 트래픽을 처음 추월했다. 클라우드플레어 CEO가 광고 기반 인터넷 수익모델의 종말, AI 인프라 전략, 20% 조직 감축 배경을 설명한다.
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중국 AI 연구소 탐방기: 딥시크·두바오·클로드 코드, 그리고 칩 제약의 실제 모습
AI 분석가들이 중국 주요 AI 연구소를 직접 방문했다. 딥시크와 두바오의 서로 다른 위상, 클로드 코드 선호, 칩 제약, 정부 지원의 실제 구조 등 현장에서 본 중국 AI 생태계를 전한다.
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오픈 LLM의 미래: 폐쇄 모델 추격을 넘어 특화·저비용 생태계로 (2026)
네이선 램버트가 2026년 중반 오픈 모델의 현주소를 진단한다. 공개 벤치마크는 좁혀졌지만 실사용 신뢰도는 폐쇄 모델이 앞선다는 분석과, 오픈 모델이 나아갈 방향을 정리했다.
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LLM 해석가능성 입문: 설명가능성과의 차이, 희소 오토인코더, 어트리뷰션 그래프
미셸 프로스트가 대규모 언어모델의 해석가능성을 설명한다. 설명가능성과의 차이, 고전 기법의 한계, 앤트로픽의 특징·회로 연구까지 신뢰와 윤리의 관점에서 정리했다.
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2026 LLM 현황: 트랜스포머·RLVR·GRPO·추론 스케일링 총정리 (라시카 인터뷰)
AI 교육자 세바스찬 라시카가 2026년 LLM의 현주소를 정리했다. 발전의 축이 사전학습에서 후처리로 옮겨간 이유, RLVR·GRPO, 추론 스케일링, 도구 사용까지 짚었다.
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AI 에이전트 컨텍스트 관리 전략: 스마트 트렁케이션·메모리·서브에이전트로 실패 줄이기
요약이 오히려 독이 되고 단순 잘라내기가 추론을 망친 실패 경험을 통해, AI 에이전트가 대화가 길어질 때 무엇을 기억하고 무엇을 버려야 하는지 실무 관점의 컨텍스트 관리 전략을 정리했다.
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Olmo 3 추론 모델 제작기: 사전학습·SFT·DPO·RLVR 강화학습과 평가 전략
완전 공개 추론 모델 Olmo 3를 만든 연구자가 아키텍처 선택, 추론 중심 데이터, SFT·DPO·강화학습(RLVR) 파이프라인, 그리고 평가에서 겪은 어려움까지 프런티어 모델 제작 과정을 처음부터 끝까지 설명한다.
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AI 에이전트 메모리 패턴: 컨텍스트 트렁케이션·요약·서브에이전트·장기기억 총정리
OpenAI 빌드아워 세션에서 소개한 에이전트 메모리 설계 원칙을 정리했다. 컨텍스트가 무너지는 네 가지 실패 유형과, 재구성·격리·추출이라는 세 전략, 그리고 단기·장기 기억을 다루는 실전 기법을 다룬다.
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베인 캐피털 ChatGPT 도입 사례: 2700명 전 직원 라이선스와 헬스케어 청구 자동화
베인 캐피털이 임직원 약 2700명 전원에게 엔터프라이즈 ChatGPT 라이선스를 배포하고, 투자 기업 젤리스의 대규모 헬스케어 청구 처리를 자동화한 사례로 기업용 AI 확산 전략을 짚어본다.
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RLHF란 무엇인가: 지도 파인튜닝·보상 모델·PPO로 이어지는 3단계 정렬 과정
세바스티안 라시카가 4분 만에 정리한 RLHF. 사람이 쓴 응답으로 지도 파인튜닝을 하고, 순위 데이터로 보상 모델을 학습한 뒤 PPO로 모델을 정렬하는 3단계를 설명한다.
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AI 애플리케이션 평가 방법: 골든 데이터셋과 지표, 오프라인·온라인 평가 정리
구글 클라우드가 설명하는 AI 앱 평가법. 벤치마크가 아니라 내가 만든 애플리케이션을 골든 데이터셋과 지표로 검증하고, 오프라인·온라인 평가를 언제 쓰는지 정리했다.
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소상공인 AI 프롬프트 10가지, 이메일·인보이스·마케팅 업무 자동화 활용법
영상이 소개한 소상공인용 복사·붙여넣기 AI 프롬프트 10가지를 정리했다. 고객 응대부터 인보이스 독촉, 마케팅, 재무 요약까지 '구체적으로 지시하기'가 핵심이라는 조언을 담았다.
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GPT-Live 시간 인지 기능, 오픈AI 실시간 음성 AI의 연속 대화 시연
오픈AI가 공개한 GPT-Live는 대화에 연속적으로 머무르며 시간의 흐름을 이해한다. 타이머·리마인더 설정과 자연스러운 끼어들기가 가능한 음성 AI의 새 방향을 정리했다.
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오픈AI GPT-Live 음성 모델: 더 자연스러운 대화형 AI로의 진화
오픈AI가 새 음성 모델 GPT-Live의 개선점을 소개했다. 단어 선택뿐 아니라 말투와 억양, 쉼까지 다듬어 사람과 대화하듯 자연스럽게 반응하는 것이 핵심이다.
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AI 코딩 시대의 개발 전략: 테오 브라운이 말하는 '더 크게 넓게 만들라'
테오 브라운은 AI 엔지니어 무대에서 모델 발전을 '시대'로 구분하고, 개발자가 오래된 습관을 버리고 예전엔 불가능했던 넓은 범위의 제품에 도전해야 한다고 말했다.
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AI 영상 VFX 실전: Runway·Remotion으로 인트로와 B롤 만드는 법 (맷 울프)
맷 울프가 자신의 영상에 쓰는 AI 시각효과 기법을 공개했다. Runway 키프레임 인트로, 장면 전환, 배경 합성, Remotion 로고 리빌, 코드 기반 B롤까지 실제 워크플로를 단계별로 설명한다.
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AI 모델 종류 총정리: 플래그십·경량·중간·오픈소스·특화 모델 고르는 법
티나 황이 수많은 AI 모델을 비행기에 빗대 다섯 범주로 정리했다. 각 범주의 특징과 대표 모델, 그리고 목적에 맞는 모델을 고르는 기준을 예시와 함께 설명한다.
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AI 코딩 에이전트 거버넌스: LangChain dcode를 NemoClaw 샌드박스에서 실행하는 법
LangChain의 터미널 코딩 에이전트 dcode를 NVIDIA NemoClaw가 관리하는 OpenShell 샌드박스 안에서 실행해, 개발자 편의와 조직의 감사·통제를 동시에 확보하는 워크플로를 정리했다.
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업무용 AI 비교 2026: 마이크로소프트 코파일럿 vs 구글 제미나이 vs 노션 AI
마이크로소프트 코파일럿, 구글 워크스페이스 제미나이, 노션 AI를 가격·글쓰기 품질·데이터 거버넌스 기준으로 비교하고, 2026년 기업이 어떤 기준으로 선택해야 하는지 정리했다.
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AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링: 스킬·메모리·컴팩션과 AT&T 프로덕션 사례
구글 클라우드가 설명하는 AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 — 컨텍스트 로트, 스킬과 점진적 공개, 세션 컴팩션, 메모리 뱅크, 그리고 AT&T의 프로덕션 적용 사례를 정리했다.
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구글 클라우드 AI 하드웨어 총정리 — 이론우드 TPU·액시온·피지컬 AI
구글 클라우드가 AI 인프라존에서 소개한 7세대 TPU 이론우드, ARM 기반 액시온 칩, 로봇을 위한 피지컬 AI, 온프레미스용 분산 클라우드까지의 하드웨어 라인업을 정리했다.
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오픈 모델 코딩 에이전트 — Nemotron 3 Ultra와 dcode·LangSmith 실전
랭체인이 소개한 오픈 모델 Nemotron 3 Ultra와 모델 독립형 코딩 에이전트 dcode(Deep Agents Code)로 에이전트를 구성하고 LangSmith로 추적하는 방법을 정리했다.
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LLM 양자화 비교 실험 — Ollama에서 Q2·Q4·fp16 성능·속도 차이
Ollama 무료 강좌에서 라마 3.1을 Q2·Q4·fp16으로 돌려 답변 품질과 속도를 비교한 결과와, 내 질문으로 직접 판단해야 한다는 교훈을 정리했다.
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클로드 속 '생각의 작업공간' JSpace: 앤트로픽 글로벌 워크스페이스 논문 해설
앤트로픽이 클로드 내부에서 발견했다는 '생각의 작업공간'(JSpace)이 무엇인지, 숨은 개념을 바꾸자 답이 달라진 실험은 어떻게 이뤄졌는지, 그리고 이것이 의식 여부와는 별개라는 연구진의 신중한 선긋기까지 정리했다.
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AI 에이전트 평가 파이프라인: Harbor와 LangSmith로 샌드박스·추적·관측 구축하기
LangChain 엔지니어가 에이전트 평가에 꼭 필요한 세 요소인 격리 샌드박스, 실행 추적, 관측 가능성을 오픈소스 프레임워크 Harbor와 LangSmith로 구현하는 방법을 데이터 분석 에이전트 예제로 차근차근 설명한다.
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Gusto 코파운더: AI 소기업 업무 자동화 제품과 5명·10주 개발 방식 (YC 인터뷰)
Gusto 공동창업자 에디 킴이 소기업 업무를 자동화하는 AI 제품 '코파운더'와, 5명이 10주 만에 만든 개발 과정을 YC 인터뷰에서 풀었다. 채팅 인터페이스와 문서 없는 개발 방식이 핵심이다.
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백그라운드 작업 처리 시스템 설계: 큐·트랜잭셔널 아웃박스·멱등성·데드레터 큐
회원가입 이메일 발송이라는 간단한 예시가 규모가 커지며 어디서 깨지는지를 단계별로 짚는다. 큐, 트랜잭셔널 아웃박스, 가시성 타임아웃, 멱등성, 데드레터 큐 개념을 정리했다.
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OpenWiki: 코딩 에이전트를 위한 저장소 문서 자동화 오픈소스 도구 (LangChain)
LangChain이 공개한 OpenWiki는 명령어 하나로 저장소 문서를 만들고 Git 커밋을 추적해 매일 자동으로 갱신한다. 코딩 에이전트가 참고할 문서를 손 안 대고 최신으로 유지하는 방식을 정리했다.
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클라우드 런 AI 에이전트 배포법: ADK·MCP 서버 연동 단계별 가이드
구글 클라우드 런에 AI 에이전트를 배포하는 과정을 단계별로 정리했다. ADK로 에이전트를 만들고 MCP 서버와 위키피디아 도구를 연결한 뒤, 서비스 계정 권한 설정과 단일 배포 명령으로 공개 URL까지 얻는 흐름을 다룬다.
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딥 에이전트란? LLM 하네스의 4가지 핵심 능력과 랭체인 아카데미 강좌
랭체인이 오픈소스 에이전트 하네스 '딥 에이전트'를 소개하는 신규 강좌를 공개했다. LLM과 현실 세계를 잇는 하네스 개념과 실행 환경·컨텍스트 관리·위임·조종이라는 네 가지 핵심 능력을 정리했다.
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젠슨 황 오픈 에이전트 시스템 - 기업용 AI 하네스와 모델 전문화, 거버넌스 전략
엔비디아 젠슨 황과 랭체인의 대담을 정리했다. LLM을 감싸는 하네스의 의미, 오픈 모델과 프런티어 모델의 역할 분담, 기업 전용 슈퍼 에이전트 구축과 거버넌스·평가 체계까지 기업이 AI를 자기 것으로 만드는 전략을 짚는다.
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AI 게임 제작 - 메타 엔지니어가 밝힌 런타임 LLM과 취향, 병렬 제작의 변화
메타에서 AI 게임 제작을 이끄는 엔지니어 두 명이 강연에서 밝힌 내용을 정리했다. AI가 진입장벽을 낮췄지만 취향과 완성도가 성패를 가르고, 런타임 LLM이 게임을 실시간으로 바꾸며, 선형 제작 방식이 병렬 반복으로 옮겨간다.
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멀티모달 생성형 AI란 무엇인가 - 작동 원리와 실제 활용, 대표 모델 쉽게 정리
하나의 데이터만 다루던 기존 AI를 넘어, 텍스트·이미지·음성·영상을 함께 이해하는 멀티모달 생성형 AI의 개념과 작동 원리, 제미나이 시연으로 본 실제 활용 사례와 대표 모델, 그리고 남은 과제까지 쉽게 정리했다.
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멀티 에이전트로 웹사이트 제작: AI 20개를 팀처럼 부려 8달러에 완성한 실전 구조
값싼 AI에게 실무를, 비싼 AI에게 감독과 검수를 맡기는 멀티 에이전트 조직도 구조로 접근성 웹사이트를 단 8달러에 재구축한 사례를 소개한다. 환각과 부정행위를 사람 손 없이 걸러낸 검증 루프의 작동 방식을 정리했다.
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AI 에이전트 체스 해설 자동화: 엔진과 LLM을 도구로 결합해 매일 밤 영상 제작
강한 체스 엔진은 좋은 수를 설명하지 못하고 LLM은 체스를 잘 못 둔다. 독일 TNG는 둘을 도구로 묶은 AI 에이전트로 리체스 대국을 매일 밤 분석해 해설 영상을 자동 생성한다. 그 파이프라인과 현실적 한계를 정리했다.
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LLM 해석 가능성: 앤트로픽이 언어 모델의 내부 사고 회로를 추적하고 개입하는 법
AI는 프로그래밍이 아니라 학습으로 스스로 전략을 익힌 블랙박스다. 앤트로픽은 클로드의 내부 사고를 관찰해 개념들이 논리 회로로 이어지는 모습을 보여준다. 시 짓기 실험이 드러낸 계획 능력과 그 의미를 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 피드백 루프: 에이전트가 스스로 검증하게 만드는 법
같은 AI 코딩 도구를 써도 결과가 극과 극인 이유는 무엇일까. Poolside의 엔지니어는 그 차이가 '에이전트가 자기 작업을 검증할 수 있는가'에 달려 있다고 말한다.
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LangSmith Engine 해부: 자기개선 AI 에이전트는 코드보다 위임 설계가 먼저다
LangChain의 Ben Tanneyhill이 '에이전트 엔지니어를 위한 에이전트' Engine의 내부 구조를 설명한다. 서브에이전트 위임, 컨텍스트 압축, 셔도우 평가, 그리고 자기 자신을 개선하는 메타 루프까지.
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ACP 에이전트 클라이언트 프로토콜: 서로 다른 AI 코딩 에이전트를 하나의 편집기로 잇는 오픈 표준
Zed가 공개한 에이전트 클라이언트 프로토콜(ACP)은 JSON-RPC 기반 오픈 표준으로, 서로 다른 AI 코딩 에이전트를 하나의 편집기 인터페이스로 통합한다. 최소 구현 방법과 세션 업데이트 구조를 라이브 데모로 함께 정리했다.
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AI 추론 모델(o1·o3) 이해와 활용법: 챗 모델과 무엇이 다르고 어떻게 프롬프트해야 하나
LangChain이 정리한 추론 모델 활용 가이드다. 다음 단어 예측과 강화학습 기반 추론의 차이, o1·o3를 챗봇처럼 프롬프트하면 안 되는 이유, 그리고 코딩·계획·리서치 등 실제 활용처까지 하나씩 짚는다.
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디퓨전 모델의 원리 쉽게 이해하기: 이미지 공간과 벡터 필드로 그림 생성 풀어보기
디퓨전 모델이 노이즈에서 이미지를 만드는 원리를 '이미지 공간'이라는 관점으로 풀어낸다. 좋은 이미지들이 모인 군집, 가장 가까운 군집을 향한 방향, 그리고 사람 라벨 없이 학습되는 이유까지 차근차근 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 검증: 지시가 아니라 결정론적 검증이 핵심인 이유
AI 코딩 에이전트는 ‘완료’라고 말하지만 결과가 어긋나는 경우가 많다. 한 AI 엔지니어 강연을 통해 지시가 아닌 결정론적 검증으로 신뢰를 확보하는 접근을 정리했다.
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AI 슬라이드 자동 생성 워크플로: 프롬프트로 발표 자료 만들기(Prezi AI 시연)
손으로 만들면 몇 시간 걸리는 발표 슬라이드를 AI가 프롬프트 한 줄로 생성한다. 한 크리에이터의 Prezi AI 시연을 통해 AI 슬라이드 제작 워크플로와 장단점을 정리했다.
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AI 앱 빌더 사용법: 프롬프트 사고방식으로 코딩 없이 앱 만들기(Base44 시연)
자연어로 설명하면 풀스택 웹 앱을 만들어 주는 AI 앱 빌더. 한 크리에이터의 Base44 시연을 통해 결과를 좌우하는 프롬프트 사고방식과 반복 개선 워크플로를 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 오케스트레이션 실전기 — 세 대의 머신, 다섯 번의 실패와 해법
여러 대의 머신에서 AI 코딩 에이전트를 매일 동시에 운영하며 겪은 병목과 다섯 가지 붕괴, 그리고 계층형 조직 구조와 파일 기반 상태 관리, 리뷰 게이트웨이로 이를 풀어낸 KRAFTON 엔지니어의 실전 경험을 정리했다.
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SKT 15GW AI 데이터센터 계획 정리 — 왜 지금 AI 인프라 전쟁인가
AI 경쟁의 축이 모델에서 인프라로 옮겨가는 흐름 속에서, SK텔레콤이 2035년까지 추진하는 15GW AI 데이터센터 계획의 배경과 규모, 그리고 국가 인프라 관점에서 짚어야 할 쟁점과 의미를 자세히 정리했다.
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AI 엔지니어 이력서 첨삭 — 한 페이지, 하나의 스토리, 그리고 노스스타 프로젝트
소프트웨어 경력을 AI 엔지니어링으로 전환하려는 두 사람의 이력서를 전직 GitHub 엔지니어가 첨삭하며, 한 페이지 원칙과 명확한 전직 스토리, 노스스타 프로젝트의 중요성을 구체적 사례로 짚었다.
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AI 모델 안전장치와 에이전트형 랜섬웨어·ClickFix — IBM 보안 패널 분석
앤트로픽·오픈AI의 새 모델이 안전장치를 전면에 내세웠지만, IBM 보안 패널은 가드레일이 결국 선량한 사용자에게만 적용된다고 지적한다. 에이전트형 랜섬웨어와 ClickFix 위협도 함께 짚었다.
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AWS 자율 AI 에이전트 전략 — 뉴욕 서밋 신기능과 스펙 주도 개발
AWS 생성형 AI 담당 부사장이 뉴욕 서밋에서 공개한 자율 에이전트들을 설명한다. Amazon Q, 자율 보안 자동 조치, Kiro, 뉴로심볼릭 AI와 스펙 주도 개발이 생산성 격차를 어떻게 가르는지 짚는다.
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DINO 자기지도학습 원리 — 비전 트랜스포머를 라벨 없이 훈련하기
DINO는 라벨 없는 이미지만으로 비전 트랜스포머를 학습시키는 자기지도학습 기법이다. 학생-교사 구조, 멀티크롭, 온도 소프트맥스와 센터링으로 객체 분할 능력이 저절로 나타나는 과정을 정리했다.
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코딩 에이전트 스프레드시트 정복기 — REPL과 검증 루프로 정확도 92% 달성
AI 코딩 에이전트가 엑셀을 다루기 어려운 이유와, 15개 도구를 하나의 Node.js REPL로 바꿔 재무 분석 정확도를 50%에서 92%로 올린 위탄랩스의 4개월 실험을 정리했다.
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AI 이미지 생성기 비교 2026 — 미드저니·DALL·E·파이어플라이 용도별 선택 가이드
미드저니는 예술성, DALL·E는 텍스트 정확도, 파이어플라이는 상업적 저작권 보장에서 앞선다. 2026년 AI 이미지 생성기를 용도에 맞게 고르는 기준을 영상 내용에 근거해 정리했다.
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YC 페이퍼 클럽 정리 — LLM 자기대국, 단백질 AI, Lean 형식 검증, 에이전트 코딩
Y Combinator 페이퍼 클럽에서 다룬 다섯 발표를 정리했다. LLM 자기대국(self-play), 단백질 언어모델의 스케일링, 음성 AI용 스트림 RAG, Lean 형식 검증, 에이전트 코딩까지 AI 연구의 최전선을 훑는다.
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MUFG의 AI 네이티브 전환: 오픈AI ChatGPT Enterprise 도입 사례
일본 대형 은행 MUFG가 오픈AI의 ChatGPT Enterprise를 도입해 ‘AI 네이티브’ 기업으로 전환하려는 배경과 선택 이유(사용 편의성·기업 보안), 전사 교육, 그리고 AI 컨시어지 등 새 디지털 뱅크 서비스 구상까지 정리했습니다.
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LLM(거대언어모델)이란? 다음 토큰 예측 원리와 3단계 학습, 다섯 가지 한계까지 쉽게 정리
ChatGPT·클로드·제미나이·코파일럿을 움직이는 거대언어모델(LLM)의 정의와 다음 토큰 예측 원리, 사전학습·지시조정·RLHF의 3단계 학습, 환각·지식 컷오프 등 다섯 가지 한계를 쉽게 정리했습니다.
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임베딩이란? word2vec 신경망으로 보는 단어 벡터 학습 원리와 스킵그램 개념 정리
구글이 설명하는 word2vec 신경망으로 단어 임베딩이 어떻게 학습되는지, 원-핫 입력층·투영(임베딩)층·소프트맥스 출력층 구조와 스킵그램, 임베딩 행렬, 비슷한 단어의 벡터 근접성 개념까지 쉽게 정리했습니다.
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Pi 에이전트란? 오픈클로를 움직이는 최소주의 AI 코딩 엔진 해설
메시징·웹호스팅·예약작업으로 오픈클로를 확장하는 핵심 엔진 Pi 에이전트가 왜 '가장 의견 없는' 최소주의 하네스를 택했는지, 그 확장성과 주요 기능을 정리했다.
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Fable 5 토큰 절약 세팅: 어드바이저·워커 분리와 Codex 연동 실전 팁
Fable 5를 고성능으로 유지하면서 토큰 비용을 아끼는 어드바이저·워커 분리, Codex 워커 연동, 커뮤니티 도구까지 한 국내 AI 엔지니어 채널의 실전 팁을 정리했다.
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적응형 AI 엔지니어링: 고정 하네스를 넘어서는 멀티에이전트 설계 철학
고정된 하네스로 에이전트를 통제하는 현재 방식의 한계와, 실행 중 스스로 구조가 창발하는 적응형 엔지니어링을 소개한 AI 엔지니어 콘퍼런스 발표를 정리했다.
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AI 에이전트 하네스가 모델보다 중요한 이유와 코딩 에이전트 설계 7단계
에시(Etsy) 엔지니어가 제안하는 발상의 전환. 좋은 하네스가 있으면 약한 오픈소스 모델로도 최신 모델급 성능을 낼 수 있다는 주장과, 코딩 에이전트를 단계별로 개선하는 방법을 정리했다.
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최소주의 코딩 에이전트 Pi 동작 원리와 하네스 확장 방식 정리
Pi는 서브에이전트·MCP·할 일 목록을 기본 탑재하지 않고 사용자가 직접 확장하도록 비워 둔 코딩 에이전트다. 자기 코드를 스스로 고쳐 하네스를 넓히는 방식과 세션 트리·모델 전환 기능을 살펴본다.
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OpenAI 코덱스로 AI 네이티브 전환한 자동차 마켓플레이스 CarsGuide 사례
자동차 거래 플랫폼 CarsGuide가 코덱스를 조직 전반에 도입해 모든 엔지니어의 코딩 방식을 바꾸고, 출시 48시간 만에 만든 사내 에이전트 하나로 연간 약 100만 달러를 아낀 이야기를 소개한다.
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휴먼인더루프 AI 설계 - 듀오링고가 말하는 승인 아닌 판별의 인터페이스
듀오링고 보안 엔지니어가 발표한 휴먼인더루프 AI 이야기. 사람이 AI 판단을 그대로 도장 찍는 '자동화 편향'을 인터페이스 설계만 바꿔 어떻게 줄였는지 실제 실험으로 설명한다.
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kagent - 쿠버네티스 클러스터에 AI 에이전트를 넣어 장애를 진단하는 법
오픈소스 kagent는 쿠버네티스 클러스터 안에 AI 에이전트를 넣어 자연어로 장애 원인을 찾아준다. 서비스 셀렉터 불일치와 리소스 쿼터 문제를 손으로, 또 에이전트로 잡아보는 실습을 정리했다.
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메타 Brain2Qwerty - 수술 없는 비침습 뇌-텍스트 해독 AI의 실체와 한계
메타가 공개한 비침습 뇌-텍스트 해독 AI Brain2Qwerty를 정리했다. 수술 없이 MEG로 타이핑 문장을 61% 단어 정확도로 복원하지만, 아직 실사용과는 거리가 먼 연구 성과다.
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앤트로픽 AI 내부 작업공간 연구 — 클로드가 말하지 않는 생각을 읽는 법
앤트로픽이 언어 모델 내부에 스스로 생겨난 '작업공간'을 발견했다. 클로드가 겉으로 내놓지 않는 진짜 생각이 여기 담기며, 이를 편집하면 답이 바뀐다. AI 정렬 연구에 주는 의미를 정리했다.
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AI 에이전트가 LLM보다 느린 이유 — 도구 실행·GPU 유휴·캐시 오프로딩
LLM은 초당 수백~수천 토큰을 뽑아내지만 에이전트는 훨씬 느리다. 도구 실행 지연이 GPU 유휴, 캐시 처리, 에너지 배분까지 어떻게 파고드는지, 그리고 분리형 추론 같은 대응책을 정리했다.
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AI 에이전트 검색 능력 개선 — 지식 격차와 믹스브레드의 검색 에이전트
LLM 추론은 기하급수적으로 좋아졌지만 검색은 더디게 발전해 '지식 격차'가 생겼다. 벤치마크로 이 격차를 확인하고, 에이전트에게 자연어 검색과 올바른 도구 선택을 가르친 믹스브레드의 접근을 정리했다.
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ChatGPT 투자 리서치 활용: 사모펀드 TPG의 시장 조사·엑셀 자동화 사례
글로벌 투자사 TPG가 조직 전반에 OpenAI 라이선스를 도입해 시장 조사와 기업 분석에 ChatGPT를 매일 활용하는 방식을 소개한다. 비용 절감과 속도 향상 효과를 정리했다.
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신뢰할 수 있는 자율주행·로봇 안전: 스탠퍼드 세미나의 의미론적 이상 탐지와 데이터 개선
스탠퍼드 로보틱스 세미나에서 자율주행·로봇의 안전을 다룬다. 표지판 오인 같은 의미론적 이상을 잡아내는 빠른·느린 이중 추론과, 데이터로 정책을 개선하는 방법을 정리했다.
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파이썬 데이터 분석 입문: 넘파이·판다스·통계·시각화까지 데이터 사이언스 풀코스 정리
데이터 수집·정제부터 넘파이, 판다스, 통계, 시각화, 머신러닝, 데이터 윤리까지 파이썬 기반 데이터 분석 강좌의 핵심을 한국어로 정리했다. AI 시대 데이터 역량의 지도를 그린다.
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딥시크 DSpark 투기적 디코딩: AI 응답 속도 60~85% 향상 원리
딥시크가 공개한 DSpark는 초안 모델과 검증 모델을 짝지어 여러 토큰을 한 번에 처리하는 투기적 디코딩을 개선해, 자체 모델 기준 응답 속도를 60~85% 높였다.
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마이크로소프트 파운드리 AI 에이전트 구축·배포 실전 튜토리얼
로컬에서는 되던 AI 에이전트가 운영 환경에서 무너지는 이유와, 마이크로소프트 파운드리로 문서 검색·도구 연결·배포까지 한 플랫폼에서 처리하는 과정을 정리했다.
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ChatGPT 엑셀 활용법: 표 만들기·데이터 정리·수식·스킬 총정리
엑셀 애드인으로 설치한 ChatGPT로 표를 처음부터 만들고, PDF 데이터 채우기·수식 설명·오류 수정·데이터 정리·차트·나만의 스킬까지 활용하는 방법을 단계별로 정리했다.
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세포라 AI 활용 사례: OpenAI 쇼핑 어시스턴트로 전환율 5% 이상 높인 개인화 전략
글로벌 뷰티 리테일러 세포라가 OpenAI와 함께 만든 AI 쇼핑 어시스턴트와 ChatGPT 앱 연동 사례를 통해 개인화, 전환율 5% 이상 상승, 생성형 AI 콘텐츠, 공급망 수요 예측 등 가치사슬 전반의 AI 활용 전략과 실전 교훈을 정리했습니다.
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TED 대담: 알고리즘 조작과 데이터 주권, AI가 결코 내려선 안 될 결정과 인간다움
AI 윤리학자 젠 골드벡과 다큐멘터리 감독이 TED 게임형 대담에서 알고리즘의 조작, 개인 데이터의 소유권과 잊힐 권리, AI가 결코 내려선 안 될 결정, 감시 기술 생태계의 문제, 그리고 기술을 통제할 인간 고유의 가치를 논했습니다.
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AI 에이전트 완전 입문: 워크플로우와 에이전트의 차이, 멀티에이전트 구성, OpenClaw 보안
freeCodeCamp의 초보자용 AI 에이전트 강의를 정리했습니다. LLM 기초부터 워크플로우와 에이전트의 차이, 에이전트 도입 판별 기준, 멀티에이전트 구성, 그리고 OpenClaw로 살펴본 프롬프트 인젝션 등 에이전트 보안까지 실습 중심으로 다룹니다.
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노트북LM 2.0 완벽 활용법: 추천 노트북·소스 자동수집·스튜디오 출력·코드 실행까지
구글 노트북LM이 대규모 업데이트로 문서·슬라이드·영상·인포그래픽·팟캐스트 제작과 코드 실행 기반 분석까지 지원한다. 검증된 소스 기반 추천 노트북, 대화형 소스 수집, 스튜디오 출력, 제미나이 웹앱 연동 등 핵심 신기능을 정리했다.
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RAG 완벽 이해: 벡터 임베딩·청킹·재순위·쿼리 재작성·에이전틱 RAG의 원리
검색 증강 생성(RAG)의 작동 원리를 실무 관점에서 정리했다. 토큰과 벡터 임베딩, 벡터 DB와 청킹, 재순위와 쿼리 재작성, MCP와의 차이, 그래프·에이전틱 RAG, 환각 대응까지 핵심 개념을 한눈에 살펴본다.
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AMD 라이젠 AI Max+ 395 Halo 박스 vs 엔비디아 DGX 스파크: 로컬 AI 성능 비교
AMD가 스트릭스 헤일로(라이젠 AI Max+ 395) 칩을 담은 4,000달러 미니 AI 박스를 내놨다. DGX 스파크와의 토큰 생성·프리필 속도, 128GB 통합 메모리, x86·NPU 이점, 사전 설치 소프트웨어까지 실측 비교를 정리했다.
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앤트로픽 AI 도입 전문가 프로그램: 지원 자격·연봉·서류 질문 정리
클로드를 만든 앤트로픽이 비영리 단체를 돕는 'AI 도입 전문가' 1,000명을 2년간 양성한다는 프로그램을 Helena Liu 영상이 정리했다. 자격 조건과 지원 서류 질문, 연봉과 훈련 방식을 짚는다.
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노트북LM(NotebookLM) 2.0 업데이트 활용법: 딥 리서치·스튜디오·에이전트
구글 노트북LM의 2026년 6월 업데이트를 정리했다. 딥 리서치로 출처 자동 수집, 스튜디오의 오디오·슬라이드·영상 생성, 빈 노트북에서 자료를 찾아 결과물까지 만드는 에이전트 기능을 다룬다.
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MCP vs 스킬(Skills): AI 에이전트에 맞는 LLM 확장 방법 고르기
LLM에 데이터와 능력을 더하는 두 방법인 MCP와 스킬(Skills)의 차이를 IBM Technology 영상이 정리했다. 실시간 데이터 연결은 MCP, 반복 가능한 작업 방식 학습은 스킬이 적합하다.
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SWE-Marathon 벤치마크: 코딩 에이전트의 장기 프로젝트 수행 능력을 측정하다
버그 수정을 넘어 프로젝트 전체를 맡기는 시대, 코딩 에이전트를 수 시간·수억 토큰 규모로 평가하는 SWE-Marathon 벤치마크와 검증(verification)의 중요성을 정리했다.
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구글 Flow 사용법: 스토리보드부터 캐릭터·편집까지 AI 영상 제작 단계별 안내
구글의 AI 영상 제작 도구 Flow 로 콘셉트 구상, 스토리보드 생성, 시네마틱 클립 제작, 일관된 캐릭터 만들기, 편집, 기존 영상 변환까지 단계별로 따라 하는 방법을 정리했다.
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Claude Fable 5 활용법: 장기 자율 작업에 프리미엄 모델이 필요한 다섯 가지 경우
Opus의 두 배 가격인 Claude Fable 5를 실제 비즈니스 작업에 돌려 본 경험을 바탕으로, 프리미엄 모델이 값어치를 하는 장기 자율 작업 다섯 가지와 평소엔 저렴한 모델로 충분한 이유를 정리했다.
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구글 AI Studio 안드로이드 앱 만들기 — 코딩 없이 프롬프트로 제작하고 폰에 설치하는 법
구글 AI Studio 빌드 탭에서 원하는 앱을 문장으로 설명하면 Gemini 기반 안드로이드 앱이 몇 분 만에 완성된다. 디자인 선택부터 USB로 내 휴대폰에 직접 설치하는 과정까지 코딩 지식 없이 따라 할 수 있다.
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오토매틱 30일 바이브 코딩 실험 — 디자이너가 코드로 제품을 출시하기까지
워드프레스 모회사 오토매틱이 30일간 로드맵을 멈추고 500명을 자율 프로젝트에 투입했다. 디자이너 산야 그르비치가 AI로 세 개의 제품을 만든 과정과, 대기업에서 이 변화를 이끄는 방법을 이야기한다.
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AI 비용 절감 모델 라우팅 — 계획은 최고 모델, 코딩은 저렴한 모델로 나누기
AI 요금을 크게 줄이는 핵심은 '모델 라우팅'이다. 계획에는 최고 성능 모델을, 실제 코드 작성에는 충분히 좋은 저렴한 모델을 쓰는 방식으로, 발표자는 실제 토큰 비용 계산까지 들어 절감 효과를 보여 준다.
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적응형 소프트웨어: 에이전트가 런타임이 될 때 배포 파이프라인이 사라지는 이유
소프트웨어를 만드는 비용이 0에 수렴하면서 '모두에게 하나의 버전'이라는 전제가 무너진다. 사용자마다 다른 버전을 안전하게 운영하는 스템·분기 구조를 다룬 강연 정리.
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RAG(검색증강생성) 완전 정리: 임베딩·벡터DB·유사도 검색으로 보는 동작 원리
ChatGPT가 내 PDF와 사내 문서에서 답하는 비결인 RAG를 임베딩, 벡터 데이터베이스, 코사인 유사도 검색, 관련 청크 추출까지 단계별로 풀어낸 입문 해설.
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Gemini GenMedia 워크숍: Nano Banana·VEO·Lyria·TTS로 책을 멀티미디어로
Google DeepMind Gemini 팀이 공개 도서 한 권을 삽화, 영상, 음악, 낭독으로 바꾸며 Nano Banana·VEO·Omni·Lyria·TTS와 Interactions API 활용법을 시연한 워크숍 요약.
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온디바이스 생성형 AI 에이전트 스킬 만들기 — 구글 AI 엣지와 LiteRT LLM API
구글 AI 엣지 스택으로 기기 안에서 소형 LLM을 실행하고, 에이전트 스킬로 새 기능을 더하는 방법을 구글 I/O Connect 워크숍 발표를 통해 정리했습니다.
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어셈블리AI Universal-3.5 Pro 음성인식 — 다국어 코드 스위칭과 문맥 프롬프트
어셈블리AI가 녹음 파일 전사용 Universal-3.5 Pro를 공개했습니다. 다국어 코드 스위칭과 문맥 프롬프트로 정확도를 높인 음성인식 모델의 특징을 정리했습니다.
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톰슨로이터 CEO 스티브 해스커의 AI 활용 루틴 — 리더가 직접 쓰는 이유
톰슨로이터 CEO 스티브 해스커가 소개한 AI 활용 루틴을 정리했습니다. 리더가 도구를 직접 쓰며 팀과 대화하는 것이 AI 전환의 진정성을 만든다는 이야기입니다.
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앤트로픽 페이블(Fable) 활용법: 클로드의 잠재력을 여는 4가지 원칙
앤트로픽 클로드 코드 개발자가 새 모델 '페이블'을 소개하며, 모델의 숨은 능력을 끌어내는 법, 자신의 '모르는 것'을 찾는 법, 더 야심 차게 일하는 법을 정리했다.
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제미나이 API 에이전트 개발 가이드: AI 스튜디오와 인터랙션 API 총정리
구글 딥마인드 발표자들이 제미나이 API로 앱과 에이전트를 만드는 최신 흐름을 소개한다. AI 스튜디오의 풀스택 앱 생성부터 새로 정식 출시된 인터랙션 API와 관리형 에이전트까지 짚는다.
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면역학자 데리야 우누트마즈: 코덱스로 바꾼 생명과학 연구와 디지털 트윈의 미래
의사이자 면역학 연구자인 데리야 우누트마즈가 오픈AI 코덱스로 직접 만든 세포 분석·시뮬레이션 앱을 소개하며, AI가 바꿀 개인 맞춤 의료와 '디지털 트윈'의 미래를 이야기한다.
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Anthropic 클로드 해석 연구: J-공간으로 본 AI의 내부 사고와 추론
Anthropic이 AI 모델 클로드의 내부를 신경과학의 틀로 분석해, 말로 옮길 수 있는 신경 활동 패턴인 'J-공간'을 찾아낸 연구를 소개한다. 클로드의 단계적 추론과 자기 통제, 그리고 오작동 감지 가능성을 다룬다.
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오토인코더 진화 완전정복: VAE 재매개변수화·VQ-VAE 코드북 설명
이미지 생성 모델 DALL-E의 뿌리인 오토인코더의 발전 과정을 정리했다. 압축용 오토인코더에서 생성이 가능한 VAE, 그리고 이산 표현을 도입한 VQ-VAE까지 개념과 학습 방식을 쉽게 풀어낸다.
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ACL 2025 다국어 LLM·코드 검색 연구 현장 정리 (CoRet, 전문가 뉴런)
세계 최대 자연어처리 학회 ACL 2025 빈에서 소개된 코드 편집 검색(CoRet)과, 다국어 LLM이 사전학습 과정에서 언어 정보를 어떻게 표현하고 일반화하는지에 대한 연구를 정리했다.
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의도 중심 개발과 Claude Code: 오토 모드와 동적 워크플로로 앱 만들기 실전 시연 정리
Anthropic의 리디아 헤일리와 CS Dojo 제작자가 Claude Code의 의도 중심 개발, 권한을 자동 판단하는 오토 모드, 병렬 동적 워크플로, 그리고 검증의 중요성을 실제 3D 게임 제작 시연으로 함께 보여준다.
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Groq 창업자 조너선 로스 인터뷰: 추론 전용 칩 LPU와 끝없는 AI 컴퓨팅 수요 이야기
Groq 창업자 조너선 로스가 구글에서 TPU를 개척한 경험, 추론에 특화된 LPU의 메모리 구조와 GPU와의 하이브리드 협업, 정적 스케줄링, 그리고 제번스 역설이 부르는 끝없는 컴퓨팅 수요를 두루 이야기한다.
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DALL-E 작동 원리 완벽 해설: 텍스트를 이미지로 바꾸는 dVAE와 GPT 두 단계 학습 구조 정리
OpenAI의 텍스트-이미지 모델 DALL-E가 문장을 그림으로 만드는 과정을, 이미지 토큰화를 담당하는 dVAE와 자기회귀 생성을 맡는 GPT의 두 단계 학습, 그리고 검벨 소프트맥스 완화까지 초보자도 따라갈 수 있게 단계별로 풀어 설명한다.
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AI 경쟁 판도 변화 — 메타·오픈AI로 보는 인프라·유통·정치 레이어
지난 2년간 AI 업계를 지배한 '누가 최고 모델을 가졌나' 질문이 흔들린다. 메타의 컴퓨트 판매, 오픈AI의 정부 지분 제안, 낚시성 IPO까지 다섯 사건을 하나로 꿰어 새 경쟁 축을 읽는다.
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노코드 RAG 앱 만들기 — 벡터 임베딩으로 내 데이터에 질문하는 법
코드를 거의 쓰지 않고 노드 기반 노코드 툴로 RAG(검색 증강 생성) 데이터 분석 앱을 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 벡터 임베딩, 시맨틱 검색, 벡터 스토어 저장·질의까지 개념과 실습을 함께 설명한다.
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AI 시대 돈 되는 기술 순위 — 진입장벽·방어력·수익성 3기준 분석
AI가 일자리 지형을 바꾸는 지금, 소셜미디어부터 세일즈·사이버보안·소프트웨어 개발까지 19가지 기술을 진입장벽·AI 방어력·수익성 세 기준으로 평가한 순위를 정리했다.
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트랜스포머 vs YOLO 객체 탐지: DETR, RT-DETR, YOLOv10까지 정리
R-CNN에서 YOLO, 그리고 트랜스포머 기반 DETR와 RT-DETR까지. 실시간 객체 탐지 아키텍처가 서로 아이디어를 빌리며 어떻게 발전해왔는지 쉽게 풀어 설명한다.
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AI 코딩 시대 개발자 필수 개념 12가지: 제어·데이터·에러 흐름부터 동시성까지
AI가 코드를 대신 짜는 시대에도 개발자가 이해해야 할 12가지 핵심 개념을 정리했다. 제어·데이터·에러 흐름, 추상화, 아키텍처, 부작용, 동시성 등을 AI 코딩 관점에서 짚는다.
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실시간 음성 AI 원리: 스트리밍 STT·TTS와 오디오 토큰화 총정리
미스트랄의 Voxtral을 예로 실시간 음성 모델의 작동 원리를 해부한다. 모듈형 파이프라인, 지연 스트림 모델링, 오디오 토큰화와 코덱까지 핵심 개념을 정리했다.
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클로드 코드 플러그인·MCP 서버, 정말 필요한 것만 고르는 법
도구가 약 50개를 넘으면 Claude가 잘못된 도구를 고르기 시작한다. 플러그인과 MCP 서버의 차이, 마켓플레이스 주의점, 그리고 실제로 설치할 만한 도구들을 정리한다.
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VS Code 업데이트: 통합 브라우저·기기 에뮬레이션·Mermaid 다이어그램 정리
최근 몇 주간의 VS Code 릴리스를 정리한다. 통합 브라우저의 방문 기록·즐겨찾기·화면 캡처, Playwright 기반 기기 에뮬레이션, 내장 머메이드 다이어그램, 개선된 이슈 리포팅과 에이전트 강좌까지 살펴본다.
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AI 코드 리팩터링 완벽 이해: 인라인 vs 에이전틱, 안전장치가 되는 루프 구조
확률적 추측 기계인 LLM이 실서비스 코드를 고쳐도 안전할까. IBM이 AI 코드 리팩터링의 인라인·에이전틱 방식과 계획·검증 루프, 결정적 기법을 설명한다.
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구글 딥마인드 알파이볼브(AlphaEvolve) 원리: 진화 루프로 새 알고리즘 발견하기
구글 딥마인드의 알파이볼브는 LLM이 코드에 작은 수정을 제안하고 평가·선별하는 진화 루프로 새 알고리즘을 찾는다. 행렬 곱셈 개선 등 성과와 한계를 정리했다.
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확산 모델 쉽게 이해하기: 순방향 노이즈 주입과 역방향 생성 과정의 원리
확산 모델을 확률적 생성 모델의 관점에서 설명합니다. 데이터에 노이즈를 점진적으로 더하는 순방향 과정과, 신경망이 이를 되돌리는 역방향 생성 과정을 정리했습니다.
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플로우 매칭이란? 확산 모델과 다른 이미지·영상 생성 원리와 정류 플로우 정리
플럭스·스테이블 디퓨전 3 등이 채택한 플로우 매칭을 물리의 연속 방정식과 최적수송으로 풀어 설명합니다. 조건부·주변 속도장과 정류 플로우까지 정리했습니다.
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에너지 기반 트랜스포머(EBT)란? 어려운 토큰에 더 오래 생각하는 AI 모델 원리
에너지 기반 모델과 트랜스포머를 결합한 EBT는 토큰마다 계산량을 조절하고, 스스로 답의 확신도를 판단합니다. 학습·추론 방식과 한계를 정리했습니다.
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VS Code 에이전트 호스트 프로토콜 정리: 세션 지속·다중 클라이언트 동기화
VS Code 팀이 만든 에이전트 호스트 프로토콜은 AI 코딩 에이전트 세션을 창이나 버전에 묶이지 않게 하고 여러 기기에서 상태를 동기화한다. 배경과 구조, 향후 방향을 정리했다.
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볼트젬마와 차등 정보보호: LLM이 학습 데이터를 외우지 못하게 하는 원리
구글의 볼트젬마는 사전학습 단계에 차등 정보보호를 적용해 학습 데이터 암기를 0으로 줄인 언어 모델이다. 그래디언트 클리핑과 노이즈로 개인정보 유출을 막는 원리를 정리했다.
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LLM 양자화 기초 정리: 실수를 정수로 바꿔 모델을 압축하는 방법
양자화는 모델 가중치를 실수에서 정수로 바꿔 크기를 줄이고 추론을 빠르게 한다. 왜·언제·어떻게 하는지, PTQ와 QAT, 보정과 스케일 계산까지 기초를 정리했다.
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ComfyUI 무료 AI 영상 생성 가이드 — 설치·텍스트→영상·이미지→영상
API 키나 구독 없이 내 PC에서 무료로 AI 영상을 만드는 방법을 ComfyUI 설치부터 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오까지 단계별로 안내한다.
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컴퓨터 비전 역사 총정리 — CNN부터 ViT·확산모델까지 한눈에
1950년대 뇌 시각 연구부터 LeNet·AlexNet·ResNet 같은 CNN, 그리고 ViT·CLIP·확산모델에 이르는 컴퓨터 비전 발전사를 문제 유형별로 정리했다.
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젬마 병렬 에이전트 데모 — 로컬 멀티 에이전트로 동시 작업 처리
구글 개발자 채널이 젬마 모델을 로컬에서 실행해 오케스트레이터가 10개 하위 에이전트를 병렬로 돌려 SVG를 동시 생성하는 병렬 에이전트 데모를 공개했다.
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플로 매칭 vs 확산 모델: 이미지 생성 AI의 세대교체 원리 정리
Stable Diffusion으로 대표되던 확산 모델과 Flux·SD3가 채택한 플로 매칭 모델의 학습·생성 방식 차이를, 잡음 예측과 속도장 학습 관점에서 나란히 비교해 정리했습니다.
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전문가 혼합(MoE) 구조 완벽 정리: 거대 언어모델을 효율적으로 돌리는 법
수천억 개 파라미터의 언어모델을 통째로 돌리지 않고, 입력마다 일부 전문가 신경망만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조의 원리와 장단점을 IBM 해설로 정리했습니다.
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RLHF 쉽게 이해하기: 인간 피드백 강화학습과 ChatGPT 학습 원리
강화학습에 사람의 피드백을 더하는 RLHF의 개념을 격자 세계 예시로 풀고, ChatGPT가 보상 모델과 PPO로 어떻게 미세조정되는지 단계별로 정리했습니다.
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선형계획법·심플렉스 알고리즘 쉽게 이해하기: 최적화의 기본 원리
쿠키·도넛 반죽 예시로 선형계획법과 심플렉스 알고리즘의 핵심 아이디어를 설명한다. 제약 조건 안에서 이익을 최대화하는 꼭짓점 탐색 원리를 쉽게 풀어낸다.
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UBTech UWorld U1 공개: 감정 인식·인물 복제 휴머노이드 로봇 논란
UBTech가 대량 생산형 휴머노이드 UWorld U1을 공개했다. 감정 인식과 특정 인물의 얼굴·목소리 복제까지 내세우며 돌봄·정서적 동반자 시장을 겨냥한다는 영상 내용을 정리했다.
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Fable 5 재출시 논란: 높은 가격·자동 강등·숨은 라우팅 정리
영상은 Fable 5가 수출 규제 해제 후 재출시됐지만 높은 가격, 코딩 요청의 자동 강등, 숨겨진 라우팅 논란으로 개발자 불만이 커지고 있다고 전한다. 주장 중심으로 정리했다.
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허깅페이스 Tau 공개: 코딩 에이전트의 작동 원리를 직접 만들며 배우는 미니멀 오픈소스 도구
허깅페이스가 코딩 에이전트의 작동 원리를 직접 배우도록 설계한 미니멀 오픈소스 프로젝트 'Tau'를 공개했다. 세 계층 구조와 설치·모델 선택·세션 사용법, 그리고 앞으로 이어질 튜토리얼 계획까지 정리했다.
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거대언어모델(LLM)이란 무엇인가: AI가 사람처럼 말하고 글을 쓰는 원리 쉽게 알아보기
거대언어모델(LLM)이 방대한 텍스트에서 단어의 패턴을 배워 사람처럼 말하고 글을 쓰는 원리를, 아이도 이해할 수 있도록 대화·숙제·번역 같은 일상 속 활용 예와 함께 쉽고 친근하게 하나씩 풀어 설명했다.
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트랜스포머 LLM 작동 원리: ChatGPT를 움직이는 어텐션과 임베딩 구조 쉽게 해설
ChatGPT 같은 모델을 떠받치는 트랜스포머 구조를 깊이 있게 다루는 강의를 소개한다. GPT라는 이름의 어원부터 어텐션과 KV 캐시, 토큰화와 임베딩까지 핵심 개념을 코드 예제와 함께 차근차근 정리했다.
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AI 팀 구성 가이드: 내재화 vs 아웃소싱 10기준과 핵심 역할
AI 과제를 실행할 팀을 어떻게 마련할까. 내부 팀 구축과 아웃소싱을 가르는 10가지 판단 기준, 데이터과학자·데이터엔지니어·MLOps 등 AI 팀의 핵심·선택·지원 역할을 정리했다.
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AI PoC(개념검증) 방법: 10가지 계획 요소와 양산 전 5대 질문
AI 아이디어의 불확실성을 큰 투자 전에 줄이는 개념검증(PoC). 왜 필요한지, 계획에 담아야 할 10가지 요소, 그리고 PoC 이후 양산을 결정할 5가지 핵심 질문을 정리했다.
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AI 프로젝트 선정 방법: ISP 발상법과 AI 아이디어 평가 4대 기준
성공하는 AI 과제를 어떻게 찾고 고를까. 발상·공유·평가·선택의 ISP 방법론, AI 아이디어 캔버스, 그리고 데이터·사업임팩트·실현가능성·수용성 4대 평가 기준을 정리했다.
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파이썬 머신러닝 입문 강의 정리: 회귀·릿지·라쏘 핵심 개념
파이썬 머신러닝 풀코스가 다루는 학습 로드맵과 핵심 개념을 정리했다. 데이터에서 의사결정으로, 특성(차원) 축소의 직관, 선형·다중 선형 회귀와 계수의 의미, 그리고 릿지와 라쏘의 차이를 통한 특성 선택까지 살펴본다.
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안드로이드 17 온디바이스 AI와 지능형 시스템 전환 총정리
구글 안드로이드 책임자 사미르 사마트가 밝힌 안드로이드 17의 방향을 정리했다. "AI"라는 말 대신 이익을 앞세우는 전략, 온디바이스 사기 탐지, 앱 자동화, 슈퍼필과 램블러, 제미나이 지능, 그리고 자동차 속 제미나이까지 살펴본다.
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Kong Konnect 통합 카탈로그로 보는 API·서비스 관리 전략
Kong이 Konnect에서 API와 서비스를 하나의 카탈로그로 통합했다. API와 서비스가 왜 다른지, 데브포털과 카탈로그의 역할 분담, 무료 카탈로그와 유료 게시·거버넌스, 스코어카드 기반 성숙도 관리까지 핵심을 정리했다.
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AI 창작 도구와 사람의 창의성: 구글 크리에이티브 랩의 실전 이야기
구글 I/O 빌더 무대에서 크리에이티브 랩 창작자들이 Flow·Flow Music·Project Genie 등 AI 도구로 작업하는 과정을 공개하며, 도구보다 기본기와 반복 과정, 사람의 협업이 핵심이라고 강조했다.
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Gemma 온디바이스 AI로 움직이는 오픈소스 로봇 Reachy Mini 시연
구글이 오픈소스 로봇 Reachy Mini에서 온디바이스 Gemma 모델을 구동하는 시연을 공개했다. 로컬 실행의 프라이버시·속도 이점과 로봇·IoT 활용 가능성을 보여줬다.
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Gemini 3.5 라이브 번역·Gemma 4 12B·Xcode 젬미니: 구글 개발자 뉴스
구글이 70개 이상 언어를 실시간 음성으로 통역하는 Gemini 3.5 라이브 번역, 기기에서 도는 Gemma 4 12B, Xcode용 젬미니를 공개했다. 세 발표를 한눈에 정리했다.
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2026 AI 앱 만들기: 노코드 빌더와 프롬프트로 초보자가 앱 완성하는 법
2026년에는 코딩 경험이 없어도 AI로 실제 앱을 만들 수 있다. 텍스트·이미지·코드·노코드 AI의 차이와, 명확한 프롬프트로 앱을 만들고 다듬는 과정을 정리했다.
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사고사슬(CoT) 모니터링: AI 오정렬 위험을 줄이는 감시 기법과 그 한계
추론 모델이 자연어로 남기는 '생각의 사슬'을 읽어 보상 해킹·사보타주 같은 위험을 잡아내는 사고사슬 모니터링. 왜 가능하고, 왜 언제든 사라질 수 있는지 정리했다.
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AI 정렬과 확장 가능한 감독: 샌드위칭으로 초인간 AI 감독을 미리 검증하기
AI가 모든 분야에서 인간을 능가하면 인간은 어떻게 감독할까. RLHF의 한계, 토론·재귀적 요약 같은 감독 기법, 그리고 이를 미리 검증하는 '샌드위칭' 실험을 정리했다.
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MAI Code 1 Flash: VS Code용 소형·고속 코딩 AI 모델과 실전 활용법
마이크로소프트가 VS Code에 공개한 소형 코딩 모델 MAI Code 1 Flash의 특징과, 실제 대시보드 기능을 몇 분·몇 센트에 완성하는 과정을 정리했다.
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AI 에이전트 과금 설정: LangChain·Kong으로 토큰 사용량 미터링·빌링
에이전트 코드를 바꾸지 않고 LangChain 콜백으로 입·출력 토큰을 집계해 Kong으로 보내고, 고객별 사용량 기반 청구서를 만드는 과정을 단계별로 정리했다.
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Kong 게이트웨이로 REST API를 MCP로 변환하기: 엔터프라이즈 MCP 전략
에이전트의 '손발' 역할을 하는 MCP를 기업이 안전하게 도입하는 법. Kong 게이트웨이가 기존 REST API를 MCP로 변환하고 보안·관측성을 더하는 방식을 정리했다.
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중소기업 AI 도입 전략과 안전: AWS 전문가가 말하는 모델 선택·에이전트·비용 관리
AWS의 SMB AI 담당자가 설명하는 중소기업 AI 도입의 현실. 문제 정의부터 시작해 적정 모델을 고르고, 에이전트에 가드레일을 씌워 비용과 위험을 함께 관리하는 방법을 정리했다.
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리퀴드도네이트 역물류와 AI: 반품을 기부로 바꾸는 순환경제 소프트웨어
반품·재고 상품의 80%가 매립되는 현실에서, 리퀴드도네이트는 API로 이커머스·물류 시스템에 끼어들어 반품을 비영리단체 기부로 연결한다. AI가 상태 판별과 매칭을 돕는 방식과 개발자에게 주는 조언을 정리했다.
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블록 Builderbot과 Goose: 대규모 코드베이스를 다루는 AI 에이전트·루프 엔지니어링
스퀘어·캐시앱의 모기업 블록이 만든 Builderbot은 수억 줄 코드를 넘나드는 AI 에이전트 오케스트레이션 계층이다. 에이전틱 검색, 루프 엔지니어링, MCP 기반 도구 계층, 사람 검토 유지 원칙을 정리했다.
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구글 젬마 4(Gemma 4) 온디바이스 오픈 AI — 오프라인·다국어·에이전트 기능 정리
구글이 공개한 오픈 모델 젬마 4는 인터넷 연결 없이 스마트폰 등 기기에서 직접 실행되며, 다국어 미세조정과 에이전트 기능으로 AI 접근성을 넓힌다.
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성과 기반 AI 요금제(Outcomes-Based Pricing) — 세일즈포스·젠데스크 사례와 쟁점 정리
세일즈포스가 고객서비스 챗봇에 성과 기반 요금제를 도입했다. 토큰 소비형과 무엇이 다른지, "해결된 상담"의 정의와 논쟁, 벤더와 고객의 힘겨루기를 짚는다.
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AI 팀 내재화 vs 외주(Outsourcing) — 자체 팀과 아웃소싱을 가르는 판단 기준
AI 역량을 자체 팀으로 키울지 외주로 맡길지는 쉬운 결정이 아니다. 각 방식의 장단점과, 초기 개념검증·핵심 역량 여부를 중심으로 판단 기준을 정리한다.
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AI 안전 연구 커리어 가이드: 기술 연구 유형·필요 역량·마음가짐
로버트 마일스가 설명하는 기술적 AI 안전 연구의 종류, 이론과 실증 연구의 차이, 필요한 기술과 마음가짐, 그리고 "안전"이라는 이름만으로 좋은 연구가 아닌 이유를 정리했다.
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Ollama 로컬 LLM 실행 가이드: 데이터 프라이버시와 개발자 활용법
클라우드 없이 노트북에서 대형 언어모델을 실행하는 오픈소스 도구 Ollama의 설치·사용법과, 로컬 모델을 애플리케이션에 연동하는 방법을 IBM 기술 영상 내용을 바탕으로 정리했다.
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생성형 AI 비즈니스 활용: 생산성·고객경험·비용절감·의사결정 혁신
생성형 AI가 기업의 생산성, 고객 참여, 비용 구조, 창의성, 의사결정을 어떻게 바꾸는지와 윤리·편향·저작권 과제까지, 비즈니스 운영 관점에서 그 영향을 정리했다.
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AMD 스트릭스 헤일로 vs 엔비디아 DGX 스파크: 로컬 LLM 미니 PC 비교와 구매 가이드
1,500달러 AMD 라이젠 AI 맥스+ 미니 PC가 4,700달러 엔비디아 DGX 스파크가 아예 못 올리는 1,200억 파라미터 모델을 구동한다. 통합 메모리·대역폭·소프트웨어 성숙도까지 냉정하게 따져 본 2026년 로컬 AI 머신 선택 기준.
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AI 시대 일자리 전망: BBC AI 디코디드가 말하는 생성·에이전트·물리 AI와 인간의 역할
BBC AI 디코디드에서 버나드 마, 엘라 하퍼말츠, 프리야 라카니가 논한 AI와 일의 미래. AI는 직업을 통째로 없애기보다 반복 업무부터 파내며, 인간에게 남는 것은 판단·창의·관계라는 진단.
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AI 시대 일자리 생존 전략 2026: 대체되는 직무와 AI 프루프 커리어 만드는 법
올해 10만 명 넘는 테크 인력이 해고되고 신입 채용이 급감하는 가운데, 실리콘밸리 창업자·CEO들이 말하는 AI 시대 커리어 전략. AI는 직업이 아니라 얕은 직무를 없애며, AI 활용력·폴리매스·퍼스널 브랜드가 답이라는 진단.
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저코드 AI 에이전트 만들기: VS Code Foundry 에이전트 빌더와 MCP 활용
VS Code Foundry 툴킷의 에이전트 빌더로 코드 없이 소셜 콘텐츠 도우미 에이전트를 만드는 과정을 정리했습니다. 시스템 프롬프트 설계, MCP 도구 연결, 합성 데이터 기반 평가까지 다룹니다.
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AI 모델 선택 가이드: VS Code Foundry 툴킷으로 모델 비교·배포하기
AI 앱을 만들 때 가장 어려운 건 구현이 아니라 모델 선택입니다. VS Code의 Foundry 툴킷으로 모델을 추천받고, 카탈로그에서 탐색하며, 플레이그라운드에서 나란히 비교하는 흐름을 정리했습니다.
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VS Code Foundry 툴킷 시작하기: 모델·플레이그라운드·에이전트·배포 통합
Microsoft Foundry 툴킷 확장으로 모델 탐색, 프롬프트 실험, 에이전트 개발, 평가, 배포를 VS Code 한 곳에서 처리하는 방법을 정리했습니다. 확장 구조와 Copilot 연동, 프로젝트 생성까지 다룹니다.
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딥시크 DSpark 공개: 추론 속도 최대 85% 개선한 스페큘러티브 디코딩 최적화
딥시크가 V4에 적용한 DSpark는 모델을 더 똑똑하게 만들지 않고 응답을 더 빠르고 저렴하게 만든다. 스페큘러티브 디코딩과 신뢰도 기반 검증으로 사용자당 속도를 최대 85% 끌어올린 기술을 정리했다.
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생성형 AI 비즈니스 활용 사례 30가지: Office 코파일럿, RAG, 자율 AI 에이전트 총정리
챗GPT 이후 폭발한 생성형 AI를 실무에 적용하는 30여 가지 사례를 정리했다. Office 365 코파일럿, RAG 기반 사내 챗봇, 듀오링고·인스타카트 사례, 그리고 오토GPT·메타GPT 같은 자율 에이전트까지 다룬다.
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생성형 AI 비즈니스 활용 가이드: 챗GPT부터 트랜스포머, 산업별 사례와 리스크까지
챗GPT로 대중화된 생성형 AI의 등장 배경과 트랜스포머 원리, 산업별 활용 사례, 그리고 저작권·편향·환각 같은 위험과 도입 시 지켜야 할 원칙을 한눈에 정리했다.
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구글 I/O 에이전트 AI 시대: 제미나이 3.5와 스파크, 검색 혁신
구글 I/O 패널에서 딥마인드·제미나이·검색 리더들이 밝힌 에이전트 AI 전략. 제미나이 3.5, 상시 에이전트 스파크, TPU 기반 풀스택 접근, 지연 시간과 가치의 균형을 정리했다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 쉽게 이해하기: 구조와 활용, 한계
Anthropic이 2024년 말 공개한 MCP가 무엇인지, 레스토랑 메뉴 비유로 개념을 설명하고 호스트·클라이언트·서버 구조와 실제 활용처, 기업 환경에서 필요한 보완점을 정리했다.
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VS Code 에이전트 모드 활용법: 자율 코딩과 MCP 서버로 앱 만들기
VS Code에 추가된 에이전트 모드, MCP 서버, 다음 편집 제안, 모델 키 직접 연결 기능을 실제 앱 제작 과정으로 살펴보고, AI에게 문서 컨텍스트를 제대로 주는 방법을 정리했다.
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값싼 AI 모델이 비싼 모델을 따라잡는 지금, 진짜 가치는 실행이 아니라 상상력으로 이동한다
AI가 실행을 값싸게 만들면서 결과물이 서로 비슷해지고 있다. 나테 B 존스는 해시모토의 40달러 실험을 근거로, 진짜 경쟁력이 실행이 아니라 '무엇을 물을지 상상하는 힘'으로 옮겨갔다고 설명한다.
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바이브 코딩 회의론자였던 트래버시가 생각을 바꾼 이유와 초보 개발자가 지켜야 할 조건
오랫동안 바이브 코딩에 비판적이던 트래버시 미디어가 최신 AI 모델의 발전으로 태도를 바꿨다. 다만 소프트웨어 기반 없이 코드를 거의 보지 않는 방식에는 여전히 반대하며, 초보자를 위한 조건을 제시한다.
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AI 에이전트란 무엇인가, 앤트로픽의 정의로 살펴보는 에이전틱 AI의 핵심 요소 자율성
AI 에이전트에는 업계 공통의 합의된 정의가 없다. 존 크론은 앤트로픽의 정의를 빌려 'LLM 출력이 워크플로를 제어하는 프로그램'으로 설명하고, 여러 LLM 호출과 도구 사용을 넘어 에이전트를 규정하는 핵심 요소로 자율성을 꼽는다.
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생성형 AI 비즈니스 전략, MIT 웨스터먼 교수의 4가지 AI 분류와 도입 원칙
MIT 슬론의 조지 웨스터먼 교수가 경영자 눈높이로 생성형 AI 전략을 정리한다. AI의 4가지 유형과 알맞은 기법 선택, 기술이 아닌 조직 전환이 진짜 문제인 이유, 거버넌스와 인재·문화 준비까지 실무 질문으로 풀어낸다.
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생성형 AI와 비즈니스 인텔리전스(BI): 7년째 정체된 데이터 활용률 35%의 벽을 넘는 법
IBM이 설명하는 생성형 AI와 BI의 결합. 데이터 엔지니어·BI 분석가·현업 사용자 세 역할이 어떻게 달라지는지, 7년째 35%에 머문 데이터 활용률을 50% 이상으로 끌어올릴 돌파구가 무엇인지 짚는다.
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신경망 쉽게 이해하기: 코알라 판별 비유로 배우는 딥러닝의 층 구조와 역전파 학습 원리
codebasics가 무거운 수학 없이 신경망을 설명한다. 학생들이 코알라의 눈·코·귀를 나눠 판별하는 비유로 뉴런과 은닉층, 역전파 학습, 그리고 신경망이 스스로 특징을 찾아내는 원리를 풀어낸다.
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AI 에이전트 도구 비교 2026: n8n·Claude Code·Base 44 초보자 실사용 테스트
동일한 AI 할 일 관리 앱을 n8n, 클로드 코드, Base 44 Super Agents로 프롬프트만 써서 만들어 초보자 사용성과 가격을 비교한 영상 정리. 각 도구의 강점과 한계를 짚는다.
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로컬 AI 완벽 가이드: 미니 PC 하드웨어, 양자화 모델, Llama.cpp 설정과 비용
미니 PC에서 LLM을 직접 구동하는 로컬 AI 가이드 정리. 추론과 VRAM, 양자화, GPU와 통합 메모리 하드웨어 선택, Ollama·Llama.cpp 설정, 그리고 클라우드 구독 대체 가능성을 짚는다.
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AI 안전 입문: 범용 인공지능이 기본적으로 위험한 이유와 정렬 문제
로버트 마일스의 AI 안전 강연 정리. 에이전트·목표 설정의 어려움, 수렴적 도구적 목표, 왜 범용 인공지능이 기본값으로 위험한지와 안전한 AGI의 가능성을 살펴본다.
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Claude 프로젝트·스킬·아티팩트 차이와 올바른 사용법 총정리
Claude의 세 가지 핵심 기능인 프로젝트, 스킬, 아티팩트를 '방·플레이북·결과물'로 구분해 각각의 역할과 언제 무엇을 쓰는지, 흔한 실수 세 가지까지 정리했다.
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머신러닝 vs 딥러닝 차이 — 신경망 계층과 데이터 라벨링으로 구분하기
IBM의 강의가 피자 주문 결정 모델을 예로 들어 머신러닝과 딥러닝의 관계를 설명하고, 신경망 계층 수와 사람의 데이터 라벨링 개입 여부라는 두 가지 핵심 차이를 짚는다.
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머신러닝이란 무엇인가 — 데이터로 질문에 답하는 학습과 예측의 원리
구글 클라우드의 입문 강의가 머신러닝을 '데이터를 사용해 질문에 답하기'라는 다섯 단어로 정의하고, 학습과 예측이라는 두 축, 그리고 일상 속 활용 사례를 쉽게 풀어낸다.
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ChatGPT 고급 활용법 10가지 – 이미지 분석·파일 요약·프로젝트·딥리서치
이미지와 파일 분석, 프로젝트 정리, 음성 비서, 이미지 생성, 맞춤 GPT, 딥리서치까지. 초보를 벗어나 ChatGPT를 제대로 쓰는 고급 기능 10가지를 정리했다.
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ChatGPT ADHD 활용법 10가지 – 정보 과부하·결정 피로 줄이는 실전 팁
ADHD 코치가 소개하는 ChatGPT 활용 10가지. 연구 삼천포 방지, 정보 사전 필터링, 결정 피로 극복, 감정 탐색과 학습까지 ADHD 친화적으로 쓰는 법.
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ChatGPT 자기계발 활용법 – 맥락·구체화·확장·사실 4단계 프롬프트 정리
ChatGPT를 멘토·비서·치료사처럼 쓰는 방법. 좋은 답을 얻는 4가지 기본 원칙과 목표 설정, 감정 정리, 생산성까지 자기계발 활용법을 정리했다.
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스마트폰 칩 발열 해결법, 삼성 엑시노스와 화웨이 로직 폴딩 비교
삼성 엑시노스는 AP 위 메모리를 떼어 열 길을 넓히고, 화웨이는 회로를 위아래로 접어 배선을 줄인다. 스마트폰 칩 발열과 성능 유지의 진짜 쟁점을 정리했다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기, 초보자를 위한 인공지능 기초 설명
AI는 데이터에서 패턴을 배워 가장 가능성 높은 답을 고르는 도구다. 고양이 사진 예시부터 3단계 작동 방식, AI가 할 수 있는 일과 없는 일까지 초보자 눈높이로 정리했다.
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초소형 LLM 만들기, 양자화로 AI 모델 압축하는 원리와 한계
FP16을 4비트, 1비트까지 줄이는 양자화로 63.66MB짜리 LLM을 CPU에서 78토큰/초로 돌린 실험. 모델 경량화가 왜 필요하고 어디까지 무너지는지 유쾌하게 짚었다.
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AI 일자리 전망: 피라미드에서 다이아몬드로, AI가 당신을 승진시키는 이유
IBM 기술 전문가가 설명하는 AI 시대의 일자리 변화. 단순 잡무는 AI에게 넘기고 사람은 더 높은 판단·설계 업무로 '승진'한다는 관점과 제번스 역설, 필요한 역량을 정리했다.
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AI 활용법: 시간 절약부터 구직까지, 삶에 AI를 들이는 실전 가이드
멜 로빈스 팟캐스트에서 AI 전문가 앨리 밀러가 말하는 일상 속 AI 활용법. 여성의 낮은 도입률 문제부터 구직·이력서·스트레스 관리까지 AI를 주체성의 도구로 쓰는 방법을 정리했다.
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AI 라이프 코치 활용법: 음성·손글씨·페르소나로 나를 코칭하는 워크플로
알리 압달이 18개월간 AI를 개인 라이프 코치로 쓰며 정리한 방법. 음성·손글씨·줌 전사 같은 다양한 입력과 명료화 질문, 90세 자아·드릴 서전트 페르소나 등 실전 워크플로를 소개한다.
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AI로 비즈니스 자동화하는 3단계 방법: 성공하는 5%의 프로세스 우선 전략 정리
Morningside AI의 리엄 오틀리가 기업의 AI 도입에서 성공하는 5%와 실패하는 95%의 차이를 설명한다. 교육·정렬, 기회 식별, 개발로 이어지는 3단계 방법과 '빠른 성과'부터 노리는 전략을 정리했다.
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LangGraph로 직접 만드는 AI 에이전트와 워크플로우 5가지 핵심 패턴 완전 정리
LangChain의 Lance가 Anthropic의 '효과적인 에이전트 만들기' 글을 바탕으로 워크플로우와 에이전트의 차이, 그리고 프롬프트 체이닝·병렬화·라우팅 등 핵심 패턴을 LangGraph로 직접 구현해 설명했다.
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스튜어트 러셀 AI 윤리 강연 정리: AGI 통제와 인간 선호 기반 안전한 AI 만들기
UC버클리 스튜어트 러셀 교수가 AGI의 위험과 통제 문제를 강연했다. 현재 AI가 왜 '거대한 블랙박스'인지, 그리고 인간의 선호를 따르는 증명 가능한 안전 AI를 설계하는 두 가지 원칙을 사례와 함께 정리했다.
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Caveman 스킬로 Fable 5 코딩 비용 65~75% 절감하는 법
고성능 코딩 모델은 답변이 장황해 출력 토큰 비용이 큽니다. Caveman 스킬로 AI가 핵심만 답하게 만들어 정확도는 유지하면서 비용을 크게 줄이는 원리를 정리했습니다.
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클로드(Claude) 왕초보 사용법: 세팅부터 자동화까지 단계별 정리
클로드를 검색창처럼 쓰고 있다면 성능의 10%도 못 쓰는 것입니다. 초기 세팅, 질문하는 법, 프로젝트, 시각화, 스킬과 자동화까지 초보자가 단계별로 실력을 올리는 방법을 정리했습니다.
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클로드 Skills 작동 원리: 점진적 공개와 커스텀 스킬 만들기
클로드가 문서를 알아서 잘 만드는 배경에는 Skills 시스템이 있습니다. 점진적 공개 원리, 스킬의 종류, 플러그인과의 차이, 그리고 직접 만드는 법까지 한 번에 정리했습니다.
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OCR·제미나이 문서 자동화: 영수증 이미지를 구조화 JSON으로 바꾸는 GenAI 프로젝트
OCR로 영수증 이미지의 텍스트를 뽑고 제미나이로 구조화된 JSON을 만드는 초보자용 생성형 AI 프로젝트를 정리한다. 파이프라인과 이미지 전처리 개념까지 담았다.
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오픈소스 LLM 아키텍처 비교: GPT-OSS·Qwen 3·딥시크 V3의 설계 전략
OpenAI의 GPT-OSS, 알리바바 Qwen 3, 딥시크 V3를 아키텍처 관점에서 비교한다. MoE 구조, 어텐션 방식, 긴 문맥 확장 기법의 차이를 정리했다.
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멀티모달 융합 완전정리: MIT 강의로 보는 상호작용·저랭크·게이트 융합
MIT 멀티모달 강의를 바탕으로 여러 모달리티를 합치는 융합 기법을 정리한다. 중복·고유·시너지 상호작용부터 곱셈 융합, 저랭크 근사, 게이트 융합까지 다룬다.
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챗GPT vs 제미나이 vs 클로드 vs 그록: 2026 AI 도구 비교와 선택 가이드
김덕진 소장이 '책과사람'에서 정리한 2026년 AI 도구 지형도. 구글 제미나이의 부상, 챗GPT 독점 종말, 클로드·그록·퍼플렉시티의 특징, 아첨과 정확성 문제까지 짚었다.
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챗GPT 활용법: 증폭기·음성·카메라·태스크로 일상을 바꾸는 5가지 원칙
김덕진 교수가 지식인초대석에서 소개한 챗GPT 실전 활용법. AI를 역량 증폭기로 쓰는 법, 음성·카메라 대화, 태스크 예약, 프롬프트 5원칙과 에이전트 AI 흐름까지 정리했다.
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IBM watsonx 기업용 생성형 AI: 파운데이션 모델·데이터 모델 팩토리·거버넌스
IBM Think 2023에서 다리오 길이 소개한 watsonx의 청사진. AI 사용자와 가치 창출자의 차이, 데이터·모델 팩토리, AI 거버넌스, 허깅페이스 파트너십까지 기업용 AI 전략을 정리했다.
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딥러닝이란? 신경망 층 구조와 학습 원리, 머신러닝과의 차이까지
딥러닝은 다층 신경망으로 원시 데이터에서 스스로 특징을 배우는 머신러닝의 한 갈래입니다. 뉴런과 가중치, 층 구조, 순전파·역전파 학습, 활성화 함수와 비선형성을 쉽게 풀었습니다.
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머신러닝이란? 지도·비지도·강화학습과 신경망까지 한 번에 이해하기
일일이 규칙을 코딩하는 전통 프로그래밍과 달리, 머신러닝은 예시 데이터에서 스스로 패턴을 찾아냅니다. 세 가지 학습 방식과 신경망, 의료·기후 활용과 한계까지 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링이란? 좋은 지시문의 4가지 구성 요소와 실전 팁
프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과 효과적으로 소통하기 위해 입력을 설계하는 기술입니다. 좋은 프롬프트의 구성 요소, 실전 팁, 흔한 실수와 여섯 가지 활용 예시를 정리했습니다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측, 트랜스포머 어텐션, RLHF까지 쉽게 이해하기
ChatGPT·Claude·Gemini 같은 AI는 사실 '생각'하는 것이 아니라 방대한 데이터로 학습한 패턴을 바탕으로 다음에 올 단어를 확률적으로 예측한다. 트랜스포머와 어텐션, 파라미터, RLHF의 개념을 초보자 눈높이로 풀어낸다.
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2026 인공지능 입문 총정리: AI·머신러닝·생성형AI·AI 에이전트와 프롬프트 기초
2026년 AI는 이미 일상 곳곳에 스며들었다. Simplilearn 입문 강의를 바탕으로 AI와 머신러닝·딥러닝의 차이, 생성형 AI와 LLM, AI 에이전트, 주요 도구와 프롬프트 기초, 그리고 초보자가 피해야 할 실수까지 정리한다.
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프롬프트 엔지니어링 완전 정리: 프롬프트 유형과 제로샷·원샷·퓨샷 기법까지 쉽게 이해하기
프롬프트 엔지니어링은 모델을 재학습하지 않고도 입력 프롬프트를 정교하게 설계해 원하는 답을 끌어내는 기술이다. KodeKloud 강의를 바탕으로 명시적·문맥·편향완화 등 프롬프트 유형과 제로샷·원샷·퓨샷 기법을 정리한다.
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Claude 완전 활용 가이드: 프롬프트 프레임워크·프로젝트·스킬·커넥터로 AI 운영체제 만들기
Claude의 요금제와 프롬프트 작성법(GCAO)부터 웹 검색·비전·아티팩트, 그리고 커스텀 지시·프로젝트·스킬·커넥터까지, 기본기부터 자동화까지 한 번에 정리했습니다.
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ChatGPT 생산성 팁 11가지: 임시 채팅·자동화·커스텀 지시·캔버스·프로젝트 활용법
임시 채팅, Zapier 자동화, 커스텀 지시, 음성 대화, 파일 연결, 웹 검색과 딥 리서치, 캔버스, 프로젝트까지 ChatGPT를 제대로 쓰는 숨은 기능을 정리했습니다.
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신경망 구조 이해하기: 뉴런·활성화 함수·CNN·RNN·오토인코더 딥러닝 기초
뉴런이라는 기본 단위에서 시작해 활성화 함수, 층을 쌓아 만드는 심층 신경망, 그리고 CNN·RNN·오토인코더까지 신경망 구조의 큰 그림을 쉽게 정리했습니다.
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AI 제품 스토리텔링 3단계 — 고충·각인·변화로 설득하는 법
복잡한 AI 제품을 누구나 이해하는 이야기로 바꾸는 3단계. 고객의 고충 보여주기, 17세도 이해할 각인 만들기, 사용 전후 변화 증명하기를 실전 예시로 정리했다.
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이번 주 AI 뉴스 정리 — 롱캣 2.0·페이블 5 재출시·생각 타이핑
엔비디아 GPU 없이 훈련한 롱캣 2.0, 더 제한된 채 돌아온 클로드 페이블 5, 수술 없이 생각을 글로 바꾸는 메타의 프로젝트 등 이번 주 공개된 AI 모델과 도구를 한 번에 정리했다.
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클로드 사용법 완전 가이드 — ICC 프롬프트·프로젝트·스킬 활용
클로드를 제대로 쓰는 법을 초급부터 정리했다. ICC 프롬프트 공식과 맥락 인터뷰, 아티팩트와 리서치, 그리고 프로젝트·스킬·커넥터로 나만의 업무 시스템을 만드는 방법을 담았다.
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MCP 앱 완벽 이해: 대화형 UI 위젯과 앱 스토어로 배포하는 법
MCP 서버가 JSON을 넘어 대화창 안에 상호작용형 UI 위젯을 반환하는 'MCP 앱'의 원리와, ChatGPT·Claude·Cursor 스토어를 통한 원클릭 배포·발견 구조를 정리했다.
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AI 에이전트 지속 학습(VCL): 실패 로그를 재현 가능한 개선으로
AI 에이전트가 실패 경험에서 배우되 기존 성능을 망가뜨리지 않는 '검증 가능한 지속 학습'의 개념과, 재현성·전체성·평생성·효율성 네 원칙을 RELAI 사례로 정리했다.
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AI 에이전트 운영: 출시 후 로그 모니터링과 자동 개선 루프 만들기
데모에서 잘 도는 에이전트도 출시 후가 진짜 시작이다. 로그 모니터링·세션 분석·컴퓨터 유즈로 피드백 루프를 닫는 Wandero의 '메타 하네스' 운영 전략을 정리했다.
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클로드 무료 플랜 초보자 가이드: 맞춤 설정·소크라테스 모드·웹검색·연구 기능
클로드 무료 플랜으로 쓸 수 있는 핵심 기능을 초보자 눈높이로 정리했습니다. 개인 맞춤 설정, 소크라테스 모드, 웹 검색·확장 사고·연구의 차이를 짚어 봅니다.
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GPT-5.3 코덱스·클로드 오퍼스 4.6 총정리와 AI의 B2B SaaS 위협 논쟁
오픈AI GPT-5.3 코덱스와 클로드 오퍼스 4.6의 핵심 변화, 2.5배 빠른 패스트 모드, 그리고 'AI가 B2B SaaS를 죽인다'는 논쟁까지 짚어 봅니다.
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챗GPT 입문 8분 사용법: 접속·영어 질문 속도·답변 생성 원리까지
챗GPT를 처음 쓰는 사람을 위해 접속과 로그인, 영어 질문이 빠른 이유, 단어를 하나씩 생성하는 답변 원리와 학습 데이터 한계를 8분에 정리했습니다.
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챗GPT 초보자 가이드 2026: 인스턴트·띵킹 모드, 이미지 생성, 캔버스, GPT 만들기
1인 사업자 예시로 챗GPT를 처음부터 익히는 가이드. 인스턴트·띵킹 모드, 한국어가 안 깨지는 이미지 생성, 심층 리서치, 캔버스, 프로젝트, 나만의 GPT, 개인 맞춤 설정까지 핵심 기능을 정리한다.
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사업 ChatGPT 활용법 5가지: 데이터 학습·사전부검·에이전트·광고·시스템화
AI를 검색창처럼 쓰면 뒤처진다. 영상은 회사 데이터로 AI를 훈련하고, 비판자·자동 직원·광고팀으로 쓰며, 한 번의 프롬프트가 아니라 반복되는 시스템으로 만드는 다섯 가지 업무 흐름을 제시한다.
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챗GPT 클로드 제미나이 활용법 3가지: 반대시키기·이해 학습·생각 정리
대부분은 AI에게 답만 빨리 얻고 끝낸다. 영상은 AI를 반대자·학습 코치·생각 정리 도구로 쓰는 세 가지 전략과, 의존이라는 함정을 피하는 선 긋기까지 정리한다.
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클로드 Fable 5 활용 사례 정리 — 게임·3D 월드·프론트엔드 코딩
클로드 Fable 5로 사람들이 만든 사례를 모았다. 브라우저 게임, 3D 월드, 프론트엔드 디자인, 체스 게임까지 한 번의 프롬프트로 완성되는 모습을 정리한다.
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바이브 코딩이란? AI 에이전트로 앱을 만드는 개발 방식 정리
안드레이 카파시가 이름 붙인 바이브 코딩의 뜻을 쉽게 설명한다. AI 에이전트가 코드를 쓰고 사람은 방향을 잡는 개발 방식과, 여전히 남는 과제들을 정리한다.
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LLM(대규모 언어모델)이란? 학습 방식과 활용, 한계 정리
대규모 언어모델(LLM)의 정의와 학습 과정, 트랜스포머와 자기어텐션의 역할, 그리고 편향과 환각 같은 한계까지 기본 개념을 정리한다.
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2026년 코딩 배울 가치 있나 — AI 시대 개발자 채용 데이터로 본 진실
AI가 코드를 대부분 작성하는 시대, 아마존 응용과학자가 채용 데이터로 답한다. 프로그래머 직군은 줄지만 소프트웨어 개발자 수요는 성장하며, 핵심은 '타이핑'이 아니라 시스템을 이해하는 능력이다.
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AI 자동화 4가지 — 아웃바운드·리드 검증·온보딩·재무 업무 자동화 전략
여러 회사를 운영하는 창업가가 직원을 늘리지 않고 매출을 키운 4가지 AI 자동화를 소개한다. 개인화된 아웃바운드, 리드 검증, 전달·지원, 재무 시스템까지 실제 적용 방식을 정리했다.
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딥 신경망 작동 원리 쉽게 이해하기 — 가중치·시그모이드·역전파까지
4픽셀 흑백 이미지 예시로 신경망이 패턴을 학습하는 과정을 풀어낸다. 입력 뉴런과 가중치, 시그모이드·ReLU 스쿼싱, 그리고 역전파와 경사하강 학습까지 핵심을 담았다.
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AI 챗봇 위험성 총정리: 아첨, AI 망상, 미성년자 노출, 안전장치 부재
주간 8억 명이 쓰는 AI 챗봇의 이면을 짚는다. 참여 극대화를 노린 아첨 설계, 취약한 안전장치, 미성년자 성적 대화, 'AI 정신증'과 자살 방조 사례까지 실제 보도를 정리했다.
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신경망 작동 원리 완전정복: 가중치, 편향, 활성화 함수, 역전파
신경망을 함수 근사기로 이해하는 단계별 설명. 가중치와 편향, ReLU·시그모이드 같은 활성화 함수, 비용 함수와 경사하강, 그리고 학습을 빠르게 하는 역전파의 개념을 정리했다.
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인공신경망 쉬운 설명: 로지스틱 회귀, 은닉층, 경사하강으로 이해하기
전립선암 예측 예제로 인공신경망을 단계별로 풀어낸다. 은닉층 없는 단순 신경망이 로지스틱 회귀와 같아지는 이유, 최소제곱과 경사하강, 그리고 은닉층이 비선형 데이터를 분류하는 원리를 통계 관점에서 설명한다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 스스로 계획하고 실행하는 자율 AI의 부상과 한계
질문에 답만 하던 챗봇을 넘어, 스스로 목표를 나눠 계획하고 도구를 써서 업무를 끝내는 AI 에이전트가 은행·병원·기업 현장에 들어오고 있다. 그 가능성과 위험을 정리했다.
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GPT-5.2 프롬프트 가이드 — 라우터 힌트·XML 구조·이미지 6요소 공식 총정리
GPT-5.2는 지시를 문자 그대로 따르도록 바뀌어 모호한 프롬프트에서 오히려 결과가 나빠진다. OpenAI 공식 가이드 기반의 프롬프트 30가지를 핵심만 정리했다.
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컴퓨터 비전이 어려운 이유 — 데이터, 자기지도학습, 그리고 일반화의 벽
인간에겐 너무 자연스러운 '보기'가 컴퓨터에겐 왜 난제인가. 데이터의 중요성, 지도학습과 자기지도학습, 그리고 새로운 상황에 적응하는 문제까지 정리했다.
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AI 음악 유튜브 수익화 사례 — 수익 구조와 저작권·비수익화 리스크 총정리
AI 생성 음악으로 유튜브 채널을 운영한 크리에이터의 실제 사례 연구. 수동적 수익 규모, 저작권 클레임과 애니메이션 채널 비수익화 리스크, 스포티파이 배급 다각화까지 현실적인 조언을 담았다.
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AI 시장 서사 3가지 반전 — 잉여 컴퓨트, 고용 증가, 오픈 모델의 부상
CNBC 라이브가 정리한 AI 투자 서사의 세 가지 반전. 메타의 잉여 컴퓨트 판매, AI 고강도 도입 기업의 고용 증가, 오픈 모델의 성능·비용 경쟁력을 업계 인사들의 발언으로 짚는다.
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AI 엔지니어 파이썬 학습법 2026 — 꼭 필요한 4가지 기초와 프로젝트 로드맵
AI/ML 커리어 코치가 말하는 2026년 AI 엔지니어용 파이썬 학습법. 표준 강좌 대신 자료구조·API·파일·환경관리 4가지 기초에 집중하고 LLM 호출부터 에이전트까지 프로젝트를 쌓아 올리는 방법을 정리했다.
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Claude 사용법 4단계 가이드 — 웹·데스크톱 앱·코워크·Claude Code
브라우저로만 쓰던 Claude의 나머지 90%를 여는 법. 웹, 데스크톱 앱, 코워크, Claude Code 네 단계의 기능과 차이를 하나씩 정리하고, 내 작업에 실제로 맞는 버전을 고르는 기준까지 실용적으로 짚었다.
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프롬프트 엔지니어링 완전 강의 — 맥락·반복·중립 질문으로 AI 답변 품질 바꾸기
AI가 지식을 얻는 방식부터 웹검색·딥리서치, 맥락 제공, 브레인스토밍, 아첨(sycophancy) 대응, 글쓰기·이미지·코드까지. 평범한 답을 벗어나 원하는 결과를 얻는 프롬프트 습관을 정리했다.
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AI 뉴스 정리: PS1 바이브 코딩·AI 직원 실험·규칙 허점 리워드 해킹
한 유튜브 크리에이터가 전한 이번 주 AI 화제들. 클로드로 만든 플레이스테이션1 개발환경, 'AI 직원'이라 부를 때 벌어지는 일, 규칙의 허점을 파고드는 리워드 해킹 연구를 짚었다.
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Claude Code 입문 가이드: 코딩 없이 AI로 업무 자동화 도구 만드는 법
터미널이 두려운 비개발자를 위한 Claude Code 입문. AI에게 무엇을 만들지 물어보고, 만드는 과정에서 배우는 'AI 플라이휠'과 실제 업무 자동화 사례를 정리했다.
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파이썬 머신러닝 입문: scikit-learn 결정 트리로 음악 추천 모델 만들기
전통적 프로그래밍으로는 풀기 힘든 문제를 머신러닝으로 접근하는 법. 파이썬과 주피터, scikit-learn으로 나이·성별에 맞는 음악 장르를 예측하는 모델을 단계별로 만든다.
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초소형 AI 워크스테이션 자작 — RTX Pro 4000 SFF로 맥 스튜디오와 성능 비교
버스 전원 RTX Pro 4000 SFF와 ITX 부품으로 백팩에 들어가는 초소형 AI 추론 머신을 Velka 3 케이스에 조립하고, 맥 스튜디오 M3 Ultra와 프리필·디코드 토큰 생성 속도를 실측 비교한 과정을 정리했다.
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AI 에이전트 보안 위협 Top 10 — OWASP가 정리한 에이전트 하이재킹 위험과 대응
에이전트는 모델이 도구를 자율 루프에서 사용하는 것이다. IBM 테크놀로지가 OWASP의 에이전트 상위 10대 취약점을 짚으며 목표 하이재킹, 도구 오용, 권한 남용, 연쇄 실패 등 위험과 대응 방향을 설명했다.
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AI 양자화 완전정리 — Q2·Q4·Q8과 컨텍스트 양자화로 노트북에서 대형 모델 돌리기
양자화는 모델 가중치의 저장 정밀도를 낮춰 큰 모델을 일반 노트북이나 저사양 하드웨어에서 돌리게 한다. Q2·Q4·Q8과 K-양자화, 컨텍스트(KV 캐시) 양자화의 원리와 메모리 절감 효과를 실측과 함께 정리했다.
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Fable 5 활용법: 무료 토큰으로 코딩·프런트엔드·비즈니스 문제 공략하기
AI 뉴스 분석가 Nate B Jones가 Fable 5를 직접 써보며 찾은 세 가지 활용 포인트를 소개한다. 목표 설계, 프런트엔드 디자인, 어려운 비즈니스 문제 해결에 초점을 맞춘다.
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Claude 스킬 완전정리: 만드는 법·활용·보안까지 한 번에
Claude의 스킬은 반복 지시를 한 번만 작성해 두면 자동으로 실행되는 워크플로 카드다. 내장 스킬 활용, 직접 제작·개선, 외부 스킬 보안 주의점을 정리했다.
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아이폰18 애플 C2 vs 퀄컴 모뎀, 밀리미터파가 가른 미국판·글로벌판의 차이
타타 일렉트로닉스 유출 문서로 불거진 아이폰18 모뎀 이원화설을 계기로, 모뎀의 작동 원리와 애플이 아직 넘지 못한 밀리미터파(28GHz) 기술을 정리했습니다.
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남극 빙저호의 비밀: 보스토크호와 1,500만 년 갇힌 생명, 빙하 코어가 담은 기후 기록
텅 빈 듯 보이는 남극 얼음 아래에 숨은 거대한 빙저호와 생명, 빙하 코어에 새겨진 기후의 역사, 그리고 유로파 탐사로 이어지는 과학 이야기를 정리했습니다.
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LLM-D 분산 추론 완벽 정리: 쿠버네티스로 LLM을 빠르고 싸게 서빙하기
오픈소스 프로젝트 LLM-D가 추론 게이트웨이와 프리필·디코드 분리로 LLM 추론을 어떻게 가속하는지, IBM이 공개한 지연·비용 개선 수치와 함께 정리했습니다.
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2026 머신러닝 엔지니어 로드맵: 수학보다 빌드가 먼저, 파이썬부터 MLOps까지 4단계 학습 경로
구글 출신 엔지니어가 제시하는 2026년 ML 엔지니어 로드맵. 수개월간 수학만 파는 옛 방식 대신, 파이썬 기초부터 딥러닝·LLM·MLOps까지 만들면서 배우는 4단계 실전 경로를 정리했다.
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신경망·딥러닝 입문 정리: AI 역사부터 뉴런·가중치·ReLU 활성화 함수까지 MIT 강의로 이해하기
MIT 딥러닝 강의 1강 정리. 규칙 기반 AI에서 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI로 이어진 세 번의 도약과, 로지스틱 회귀에서 출발해 신경망·가중치·활성화 함수(ReLU)를 이해하는 원리를 담았다.
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AI 자동화 입문 가이드: 개념과 3가지 유형, 트리거부터 지능계층까지 5단계 구조 이해하기
코딩 경험 없이 AI 자동화를 배우는 입문 가이드. 기존 자동화와 AI 자동화의 차이, 대화형 AI·AI 도구·워크플로 자동화라는 세 유형, 그리고 트리거부터 지능 계층까지 다섯 단계 구조를 쉽게 정리했다.
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AI 자동화 워크플로 입문: 이메일 요약·경쟁사 분석·리드 발굴 3가지 예제
AI를 단순 검색이 아닌 자동화 도구로 쓰는 법을 다룬다. 결정형과 비결정형 자동화의 차이, 트리거·작업·LLM·도구라는 4가지 구성요소, 그리고 코딩 없이 만드는 실전 워크플로 3가지를 소개한다.
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데이터 사이언스 취업 실수 5가지: 도구 집착·기본 포트폴리오·온라인 부재·MLOps·니치 전략
수백 명의 데이터 사이언티스트 구직자와 대화한 경험을 바탕으로, 취업을 어렵게 만드는 5가지 흔한 실수를 짚는다. 문제 해결 중심 사고, 배포까지 하는 포트폴리오, 온라인 존재감, MLOps, 니치 집중이라는 해법을 제시한다.
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주간 AI 뉴스: Fable 5 복귀·Claude Sonnet 5·NotebookLM 쇼츠·나노 바나나 2 라이트
한 주간의 주요 AI 소식을 일반 사용자 관점에서 정리한다. 가드레일이 강화돼 돌아온 Fable 5, 일상 업무에 강한 Claude Sonnet 5, 구글의 NotebookLM 쇼츠·나노 바나나 2 라이트·제미나이 맥 앱 업데이트, 그리고 OpenAI의 신규 모델까지 다룬다.
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클로드 코드(Claude Code)란? 코드베이스를 이해하고 파일을 직접 수정하는 AI 코딩 에이전트
클로드 코드는 코드베이스를 이해하고 파일을 편집하며 명령을 실행하는 에이전트형 코딩 도구다. 일반 챗봇과의 차이, 작동 원리, 컨텍스트 창과 권한 개념을 정리했다.
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랭그래프(LangGraph) 기초: 상태·노드·엣지로 AI 에이전트 워크플로 설계하기
파이썬 라이브러리 랭그래프의 기초를 정리했다. 타입 힌트부터 상태·노드·엣지·조건부 엣지·도구·스테이트그래프까지 그래프 기반 AI 에이전트 설계의 핵심 요소를 다룬다.
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머신러닝 기초 총정리: 데이터 사이언스, 지도·비지도·강화학습, 과적합과 편향-분산
입문자를 위한 머신러닝·데이터 사이언스 기초 강의를 정리했다. 빅데이터의 4V, AI·ML·DL의 관계, 세 가지 학습 유형, 과적합과 편향-분산 트레이드오프까지 핵심 개념을 다룬다.
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머신러닝 모델 배포 가이드 — 클라우드 vs 엣지, 서빙과 모니터링 실무
머신러닝 모델을 프로덕션에 올리는 과정을 배포·서빙·모니터링 세 단계로 나누어 정리했다. A/B 테스트와 카나리 배포, 클라우드와 엣지의 트레이드오프, 드리프트 모니터링까지 핵심 결정 지점을 짚는다.
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MLOps란 무엇인가 — 데이터 수집부터 배포까지 ML 운영 실무 가이드
MLOps는 데브옵스 원칙을 머신러닝에 적용한 실무 분야다. 모델 학습은 전체의 20%에 불과하며, 데이터 파이프라인·배포·모니터링 같은 엔지니어링이 성패를 가른다는 점을 프로젝트 관점에서 정리했다.
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머신러닝 드리프트란 — 개념·데이터·라벨·특징 드리프트 탐지와 대응
학습 데이터와 현실이 어긋나면서 모델 정확도가 떨어지는 드리프트를 개념·데이터·라벨·특징 유형으로 나누어 설명하고, 라벨 유무에 따른 탐지 방법과 근본 원인 분석·대응 절차를 정리했다.
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Agents A1: 3B만 도는 35B 로컬 오픈소스 에이전트 AI 모델 완전 정리
상하이 AI 연구소가 공개한 Agents A1은 35B 중 3B만 활성화되는 로컬 에이전트 모델로, 검색·지시이행 벤치마크에서 거대 모델까지 앞선다. 구조와 학습 방식, 설치·활용법을 자세히 정리했다.
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Claude AI로 비즈니스 자동화하는 3시간 무료 강의 핵심 원칙과 실전까지 정리
Claude AI로 실제 사업을 자동화한 5개월 경험을 담은 3시간 무료 강의를 정리했다. AI 작동 원리부터 컨텍스트 설계(CLAUDE.md), 유튜브 리서치 자동화까지 실전 방법을 단계별로 다룬다.
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2026 무료 AI 에이전트 도구 비교: n8n·ChatGPT·Claude·Base44
동일한 전기차 리서치·PDF·이메일 발송 과제를 n8n, ChatGPT, Claude, Base44 슈퍼 에이전트에 시켜 셋업·속도·품질·사용성을 나란히 비교했다. 각 도구의 강점과 한계를 하나씩 정리했다.
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코딩용 AI 도구 비교 2026 — 깃허브 코파일럿 vs 커서 vs 윈드서프, 언제 무엇을 쓸까
코딩에 쓰는 대표 AI 도구 세 가지의 강점과 차이를 정리했다. 빠른 자동완성, 코드베이스 전체 이해, 에이전트형 개발 중 무엇이 필요한지에 따라 도구를 고르는 법과 결과를 검토하며 안전하게 쓰는 원칙을 소개한다.
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직장인이 일하면서 AI·머신러닝을 배우는 법 — 멘토와 구조화된 학습, 지원 체계의 힘
AI·머신러닝 과정을 수료한 한 실무자가 학습 경험을 돌아본다. 기술·비즈니스·데이터 중심 기업이라는 흐름과 신경망에 대한 흥미, 그리고 멘토와 지원 체계가 바쁜 일상 속 학습에 준 도움을 하나씩 이야기한다.
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AI 코딩 도구 순위 2026 — ChatGPT·커서·클로드 코드·Base44 비교
한 크리에이터가 3개월간 AI 코딩 도구 5종으로 실제 앱을 만들며 완성 속도·품질·가성비 등 5가지 기준으로 점수를 매겼다. ChatGPT부터 커서와 클로드 코드, 1위 Base44까지 강점과 한계를 정리했다.
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AI 엔지니어 되는 법 2026: 파이썬 기초부터 RAG·에이전트까지 4단계 실전 로드맵
많은 사람이 잘못된 기술을 잘못된 순서로 배우다 시간을 낭비한다. AI 엔지니어가 실제로 하는 일과 파이썬 기초부터 LLM 통합, RAG와 에이전트, 취업까지 이어지는 4단계 학습 로드맵을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 실전 가이드: 허깅페이스·파이토치·LoRA로 라마 3.2 튜닝하기
허깅페이스와 파이토치로 라마 3.2 1B 모델을 논문 분류 작업에 파인튜닝하는 전 과정을 정리했다. 토크나이저와 채팅 템플릿, 손실 계산과 마스킹, 그리고 LoRA로 소수 파라미터만 학습하는 방법까지 단계별로 짚는다.
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트랜스포머가 AI 최고의 아이디어인 이유: 카파시가 말하는 범용 미분 컴퓨터 아키텍처
안드레이 카파시가 렉스 프리드먼과의 대화에서 트랜스포머를 표현력과 최적화, 하드웨어 효율을 동시에 갖춘 범용 미분 컴퓨터라 부른 이유와, 잔차 연결이 학습에 주는 이점, 놀랍도록 견고한 구조를 정리했다.
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신경망 작동 원리 쉽게 이해하기 — 뉴런·가중치·레이어와 추천 시스템의 학습 방법
인공 뉴런이 여러 입력 신호를 어떻게 합치는지부터, 사용자의 평점을 피드백 삼아 가중치를 조정하며 학습하는 과정을 영화 추천 시스템 예시로 쉽게 풀어내고, 입력·은닉·출력 레이어로 쌓인 신경망이 실제로 어디에 쓰이는지까지 정리했습니다.
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인공지능(AI)이란 무엇인가 — 약한 AI·강한 AI와 머신러닝·딥러닝의 차이 쉽게 이해하기
인공지능이란 무엇인지 정의부터 시작해, 적응·추론·문제 해결이라는 핵심 능력과 알파고·알렉사로 살펴보는 약한 AI와 강한 AI의 구분, 그리고 머신러닝·딥러닝이 AI와 어떤 포함 관계인지까지 일상 사례와 함께 한 번에 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링 완벽 이해: AI 엔지니어를 위한 시스템 프롬프트 설계법 (2026)
한때 연봉 6자리 직군이던 프롬프트 엔지니어는 2026년 AI 엔지니어의 필수 역량이 됐다. 확률적 LLM을 예측 가능한 시스템으로 만드는 계약·제어 루프·관측성 3요소를 정리했다.
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AI 코딩 비서 3종 비교: 코드 자동완성·설명·디버깅·번역 (CodeGeeX·Copilot·Codeium)
반복 코딩과 디버깅에 지친 개발자를 위한 AI 코딩 비서 3종을 정리했다. VS Code에서 코드 자동완성, 설명·주석 생성, 버그 수정, 챗봇, 코드 번역까지 세 도구의 기능과 무료 여부를 비교한다.
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AI 코딩 도우미 톱5 비교: GitHub Copilot·CodeWhisperer·Tabnine·Ghostwriter·Cody
코드 작성 생산성을 높이는 AI 코딩 도우미 5종을 정리했다. GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Replit Ghostwriter, Sourcegraph Cody의 특징과 가격, 지원 환경을 비교하고 1위 도구를 짚는다.
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AI 에이전트 지속 메모리 구현: DB 세션과 사용자 프로필 저장소
인메모리 세션은 앱이 재시작되면 사라진다. 데이터베이스 세션 서비스와 사용자 프로필 저장소로 AI 에이전트가 대화와 사용자 취향을 오래 기억하게 만드는 방법을 정리했다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 쉽게 이해하기: AI와 도구를 잇는 표준
MCP는 ChatGPT·Gemini·Claude 같은 AI 모델이 외부 도구와 소통하게 해 주는 방법이다. 지식에 머물던 LLM을 실제 '행동'으로 확장하는 이 공통 표준의 개념을 2분 설명 영상을 바탕으로 정리했다.
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LLM 벤치마크 완전 이해: 평가 3단계와 지표, 그리고 한계
여러 LLM 중 작업에 가장 맞는 모델을 어떻게 고를까? 표준화된 평가 틀인 LLM 벤치마크의 3단계 실행 과정과 정확도·재현율·혼란도 같은 지표, 그리고 명확한 한계를 정리했다.
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AI 에이전트 입문 가이드: 챗봇과의 차이, 디지털 워커 개념과 2026년 일자리 전망
지시를 이해하고 실제 행동으로 작업을 완수하는 AI 에이전트의 개념을, 정보만 되돌려 주던 챗봇과의 차이와 예약 자동화 예시, 그리고 자동화와 일자리에 관한 주요 보고서의 수치까지 곁들여 풀어낸 입문 해설입니다.
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에이전틱 AI 완전정복: 개념·진화 3단계·LangChain 등 대표 프레임워크 총정리
질문에 답만 하던 AI를 넘어, 스스로 계획하고 도구를 써서 작업을 완수하는 에이전틱 AI의 개념과 진화 단계, LangChain·AutoGen·CrewAI 같은 대표 프레임워크의 구조를 정리한 입문 해설입니다.
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머신러닝과 AI 기초 완벽 정리: 분류·의사결정 경계·인공신경망·딥러닝까지 쉽게 이해하기
컴퓨터가 데이터로 학습해 예측하고 판단하는 머신러닝의 원리를, 나방 분류 예시와 의사결정 경계, 결정 트리, 인공신경망, 딥러닝, 그리고 약한 AI와 강한 AI 개념까지 차근차근 풀어낸 컴퓨터 과학 입문 해설입니다.
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경사 하강법 vs 진화 알고리즘 — 신경망 학습(최적화)의 원리와 차원의 저주
신경망 학습은 결국 손실 지형에서 가장 낮은 곳을 찾는 탐색이다. 진화(무작위 탐색)와 경사 하강법을 비교하며, 왜 경사 하강법이 대규모 신경망의 표준이 됐는지 설명한다.
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신경망은 만능 함수 근사기 — 곡선 맞춤, 푸리에 특징, 차원의 저주까지
신경망이 함수를 짓는 기계라는 관점에서 이미지·구면·조개껍데기·만델브로 집합을 근사한다. 테일러·푸리에 특징을 더한 실험으로 저차원의 성공과 고차원의 한계를 보여준다.
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신경망 개념 학습 원리 — 지각 공간·뉴런 분할·계층 구조로 쉽게 이해하기
신경망은 왜 마법이 아닌가. 입력을 지각 공간의 점으로 보고, 뉴런이 공간을 나누며, 계층이 접기처럼 공간을 재배열해 개념을 분리하는 원리를 그림처럼 설명한다.
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바이브 코딩 창업 실전 — 코드 없이 ARR 23만 달러 만든 라이브 기록
AI 에이전트만으로 SaaS를 만들어 연환산 매출(ARR) 23만 달러에 도달한 개발자의 라이브 스트림. 여러 AI 구독 계정 전환, UI 리팩터링, 매일 배포하는 바이브 코딩 창업의 실제 작업 흐름을 담았다.
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바이브 코딩 도구 비교 2026 — Base44·Replit·Bolt·Lovable 실전 테스트
Base44, Replit, Bolt, Lovable 네 가지 바이브 코딩 도구로 8개 앱을 만들어 속도·오류처리·기능·창의성으로 채점한 실전 비교. Base44가 94점으로 압도적 1위를 차지했다.
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바이브 코딩의 함정 — 시니어 개발자가 말하는 AI 코딩의 숨은 비용
AI가 대신 짠 코드로 빠르게 기능을 출시하는 '바이브 코딩'의 위험을 다룬다. 이해 없이 쌓은 속도는 가짜이며, 디버깅 능력과 멘탈 모델을 잃게 만든다는 시니어 개발자의 경고를 정리했다.
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게임 물리 시뮬레이션 170배 가속: 변형 물체를 실시간으로 계산하는 새 기법
천·젤리·나뭇가지처럼 변형되는 물체의 시뮬레이션을 기존 방식보다 최대 170배 빠르게, 일부는 실시간으로 계산하는 새 컴퓨터 그래픽스 기법을 정리했다.
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LLM 활용 가이드 2026: 작동 원리부터 파인튜닝·RAG까지 한눈에
거대 언어모델이 어떻게 작동하고 무엇에 쓸모가 있는지, 토큰화·어텐션부터 파인튜닝과 지식그래프·RAG까지 2026년 관점에서 정리한 입문 안내다.
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AI 코딩 어시스턴트 버던트 리뷰: 에이전트 모드와 병렬 작업으로 집중 유지
평범한 언어로 버그를 설명하면 계획·실행·요약까지 처리하는 AI 코딩 도구 버던트의 에이전트 모드, 플랜 모드, 병렬 작업 기능을 영상 리뷰를 바탕으로 정리했다.
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구글 AI 스튜디오 3.0 완벽 정리: 워크스페이스 연동·안드로이드 빌드·Gemini 3.5 Flash
구글 I/O에서 공개된 AI 스튜디오 3.0의 커스텀 에셋 생성, 편집 모드, 구글 워크스페이스 연동, 안드로이드 앱 빌드, 배포까지 핵심 변화를 한국어로 정리했습니다.
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벡터 검색과 RAG 원리 완벽 이해: 임베딩과 코사인 유사도로 관련 문서를 찾아 답변 만들기
언어 모델은 수많은 문서 중 질문과 관련된 부분을 어떻게 찾을까? 컴퓨터파일 영상이 문장을 임베딩해 벡터 공간에 배치하고 코사인 유사도로 의미가 가까운 문서를 검색해 RAG로 답변을 만드는 과정을 예제로 설명한다.
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엔드투엔드 머신러닝 프로젝트 만들기: 프로핏 예측·CI/CD·수파베이스·스트림릿으로 배포까지
주가를 예측해 포트폴리오를 최적화하는 엔드투엔드 머신러닝 프로젝트를 따라간다. 프로핏 예측, 포이트리·파이엔브 관리, 서클CI와 깃허브 액션, 수파베이스, 스트림릿, VPS 배포까지 실무 방식을 그대로 보여준다.
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머신러닝 시스템 설계와 프로덕션 준비: 칩 후옌이 말하는 모델 운영·반복·실시간 ML의 원칙
칩 후옌이 슈퍼 데이터 사이언스 팟캐스트에서 머신러닝 시스템 설계를 이야기한다. 왜 모델이 프로덕션에 가지 못하는지, 모델 노후화와 실시간 ML, 데이터·피처 설계, 비즈니스 정렬까지 실전 원칙을 정리했다.
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AI 코딩 도구의 기술 부채 함정, MIT 슬론이 경고하는 생산성의 이면
GitHub 코파일럿으로 개발 속도가 55% 빨라졌지만, MIT 슬론 연구진은 AI 생성 코드가 유례없는 규모의 기술 부채를 만든다고 경고한다. 그린필드와 브라운필드의 차이, 그리고 대응 전략을 정리했다.
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AI 코딩 생산성의 진실, 여러 연구가 말하는 10~30% 향상의 실체
AI 코딩 도구가 정말 생산성을 10배 높일까? 개발자 요 반 아이크가 DORA·METR·스탠퍼드·GitHub 등 여러 연구를 검토한 결과, 대부분은 10~30% 향상에 그쳤다. 체감과 실제의 괴리, 그리고 진짜 가치가 어디 있는지 정리했다.
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생성형 AI 코딩 활용 10가지, IBM이 설명하는 개발자 생산성 향상법
맥킨지는 생성형 AI로 코딩 작업 속도가 최대 2배 빨라진다고 밝혔다. IBM 테크놀로지가 반복 작업 제거부터 코드 번역·테스트·문서화까지, AI가 개발 워크플로를 개선하는 구체적 방법과 원리를 정리했다.
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얀 르쿤이 지목한 xAI 실패 이유: 인재 이탈과 AI 버블 경고
튜링상 수상자 얀 르쿤이 CNBC 인터뷰에서 머스크의 xAI를 "사실상 실패"라고 진단한 배경과, 창업팀 전원 이탈·콜로서스 임대·AI 버블 우려를 정리했습니다.
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Claude Opus 4.6 핵심 정리: 100만 토큰·에이전트 팀·요금·벤치마크
Claude Opus 4.6의 100만 토큰 컨텍스트, 새로운 에이전트 팀 기능, 요금 체계와 벤치마크, 병렬 에이전트로 C 컴파일러를 만든 사례까지 핵심만 정리했습니다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 크래시 코스: 서버·클라이언트 직접 구축
MCP가 무엇인지, 서버를 이루는 도구·리소스·프롬프트·샘플링 네 요소와 전송 방식, 그리고 TypeScript SDK로 MCP 서버와 클라이언트를 직접 만드는 과정을 정리했습니다.
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바이브 코딩으로 만든 공급망 계획 시스템: S&OP 앱 사례와 배포의 현실
비개발자 공급망 전문가들이 Claude Code로 코드를 직접 쓰지 않고 S&OP·IBP 계획 앱을 만든 웨비나. 챗봇과 AI 에이전트의 차이, 배포에서 부딪히는 한계, 그리고 APS 대비 전략적 선택을 정리했다.
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Google AI Studio 바이브 코딩: 말로 만드는 실시간 대화형 AI 에이전트
구글 AI Studio에서 코드를 직접 쓰지 않고 음성이나 문장으로 지시해 실시간 다국어 대화형 에이전트를 만들고, 공유·배포·리믹스하는 과정을 정리했다.
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CrewAI 튜토리얼: 역할·목표·도구로 만드는 자율 AI 에이전트 크루
챗봇의 질문-응답 방식을 넘어, CrewAI로 역할·목표·배경과 도구를 부여해 스스로 시장 조사를 수행하는 자율 AI 에이전트와 여러 에이전트가 협업하는 크루를 만드는 과정을 정리했다.
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AI 코딩 자동화 5단계 완벽 정리: 스파이시 자동완성부터 다크 팩토리까지, 지금 나는 어디
AI 코딩 도구를 쓰는 방식을 자율주행 5단계에 빗대 정리한다. 코드를 참고만 하는 스파이시 자동완성부터 명세서를 넣으면 코드가 자동 배포되는 다크 팩토리까지, 각 레벨의 특징과 지금 머물러야 할 지점, 이를 뒷받침하는 시스템을 짚는다.
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n8n과 개인 AI 비서 비교: 같은 프롬프트로 만든 자동화가 왜 전혀 다른 결과를 낳을까
같은 프롬프트로 X 계정 추적 텔레그램 봇을 개인 AI 비서 Hermes와 자동화 플랫폼 n8n에 각각 만들어 비교한다. 추상화의 편리함이 유지보수성과 비용 관측에서 어떤 대가를 치르는지, 두 방식이 어떻게 서로 보완되는지 짚는다.
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루프 엔지니어링이란? 프롬프트·컨텍스트·하니스를 넘어선 AI 엔지니어링의 다음 단계 정리
AI 엔지니어링이 프롬프트에서 컨텍스트, 하니스로 쌓여온 흐름을 짚고, 에이전트가 스스로를 프롬프트하는 루프 엔지니어링 개념을 월드컵 사이트 예시로 풀어낸다. 버즈워드라는 비판과 다음 진화 가능성까지 균형 있게 다룬다.
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MCP 서버란 무엇인가? LLM과 외부 앱·데이터를 잇는 연결 계층 쉽게 이해하기
MCP 서버를 개발자 용어 없이 쉬운 말로 설명한다. LLM이 외부 앱의 API와 데이터베이스에 접근하도록 돕는 '중간 계층'이라는 핵심 개념부터, Zapier로 대화만으로 메일을 보내는 예시, 그리고 과장된 열풍의 실체까지 짚는다.
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지식 그래프(Knowledge Graph)란? 노드와 엣지로 데이터 관계를 잇는 개념 쉽게 이해하기
IBM이 설명하는 지식 그래프의 기본 개념. 노드와 엣지로 개체 간 관계를 표현하는 원리부터, 여러 데이터 출처를 묶어 누락된 사실을 추론하는 방법, 검색·추천·보험 등 실제 활용 사례까지 쉽게 정리한다.
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역전파(Backpropagation)란? 신경망 학습의 핵심 알고리즘 직관으로 이해하기
3Blue1Brown이 수식 없이 직관만으로 역전파를 설명한다. 손글씨 숫자 인식 예시로 신경망이 가중치와 편향을 어떻게 조정하는지, 음의 기울기부터 미니배치와 확률적 경사 하강(SGD)까지의 흐름을 쉽게 풀어낸다.
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MoE란? 거대 LLM을 효율적으로 키우는 전문가 혼합 아키텍처 정리
여러 전문가 모델과 게이팅으로 입력마다 필요한 부분만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처의 원리와 희소성의 이점, 믹스트랄·딥시크 등 실제 모델까지 자막을 근거로 정리했습니다.
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AI 에이전트 메모리 이해하기: 단기·장기 기억과 핫패스·백그라운드
랭체인이 설명하는 AI 에이전트 메모리 개념 정리입니다. 대화 범위의 단기 기억과 스레드를 넘는 장기 기억, 핫패스와 백그라운드 갱신, 지시·프로필·목록이라는 기억의 형태를 자막을 근거로 살펴봅니다.
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RLHF란? ChatGPT 정렬의 핵심 인간 피드백 강화학습과 RLAIF 정리
ChatGPT가 사람처럼 답하게 만든 핵심 기법 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)의 단계별 원리와, 사람 대신 AI가 피드백을 주는 앤트로픽의 대안 RLAIF까지 자막에 담긴 내용을 정리했습니다.
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AI 프롬프트 6단계 프레임워크 — 페르소나·작업·맥락·형식으로 챗봇 답변 품질 높이기
ChatGPT·Claude·Gemini에서 뻔한 답변만 나온다면 프롬프트 구조가 문제다. 페르소나·작업·맥락·형식·반복 개선까지 6단계 프레임워크로 첫 시도부터 원하는 결과를 얻는 방법을 코딩 지식 없이 정리했다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 프롬프트·데이터·도구·메모리 네 요소로 이해하는 구조
정의만으로는 감이 안 오는 AI 에이전트를, 이메일을 스스로 읽고 답장하는 시스템을 단계별로 만들며 설명한다. 프롬프트·데이터(RAG)·도구·메모리라는 네 요소로 에이전트의 정체를 쉽고 명확하게 풀어낸다.
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CLI란 무엇인가 — AI 에이전트가 명령줄 인터페이스로 컴퓨터·클라우드와 연결되는 원리
요즘 AI 도구마다 등장하는 CLI(명령줄 인터페이스)가 무엇인지, 그리고 자율적으로 움직이는 AI 에이전트가 왜 CLI를 통해 내 컴퓨터와 클라우드에서 작업을 수행하는지 초보자 눈높이로 설명한다.
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AI 코딩 도구 제대로 쓰는 법: 맥락·오케스트레이션·리뷰·문서·배포 5단계 워크플로우 정리
대다수 개발자는 AI 코딩 도구를 검색창처럼 단발성으로 쓴다. 이 영상은 맥락 관리, 워크플로우 연결, 자동 코드 리뷰, 문서 자동화, 배포 자동화까지 앱을 통째로 짓는 5가지 워크플로우를 정리한다.
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AI 에이전트 작동 원리 완벽 해부: 감지·사고·행동 3단계와 지식베이스·RAG·피드백 루프
AI 에이전트가 정보를 받아들여 판단하고 행동으로 옮기는 과정을 감지·사고·행동 세 단계로 나눠 해부한다. 지식베이스와 RAG, 정책, 강화학습, 피드백 루프까지 여행 예약 사례로 쉽게 풀어 설명한다.
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AI 시대의 소프트웨어 공학: 개발자의 역할과 학습 방향을 짚은 TEDx 강연 정리
AI가 자연어 프롬프트로 코드를 짜는 시대, 소프트웨어 공학을 배울 가치가 있을까. TEDx 강연은 AI의 능력과 한계를 짚고 개발자가 코드 작성을 넘어 비전을 세우는 오케스트레이터로 진화해야 한다고 말한다.
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AI 코딩 도구 비교: Claude Code·Cursor·Copilot·로컬 모델 선택 가이드
Claude Code, Codex, Cursor, Copilot 등 넘쳐나는 AI 코딩 도구를 네 가지 유형으로 나눠 장단점과 비용, 선택 기준을 실무자 관점에서 정리했습니다.
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LLM 파인튜닝 가이드: 학습 vs 미세조정 선택과 8단계 실전 절차
니치한 업무에 LLM 결과가 어긋난다면? 처음부터 학습할지 파인튜닝할지 판단하는 기준과 데이터 품질, 인프라, 목표 설정부터 배포까지 8단계 절차를 정리했습니다.
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ChatGPT 학습 원리 3단계: 사전학습·지도 미세조정·RLHF 쉽게 이해하기
대규모 언어모델 ChatGPT가 인터넷 데이터 사전학습, 지도 미세조정(SFT), 인간 피드백 강화학습(RLHF)의 3단계로 완성되는 과정을 예시와 함께 풀어 설명합니다.
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n8n·AI 자동화 학습 로드맵 — 워크플로우 기초부터 수익화까지
AI 에이전트부터 만들려다 실패하지 않으려면 워크플로우 기초가 먼저다. n8n을 처음부터 다시 배운다면 밟을 단계별 학습 순서와 실전 원칙을 정리했습니다.
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올라마 Ollama 사용법 — 로컬에서 무료로 LLM 실행하고 API로 연동하기
유료 챗봇 대신 내 PC에서 직접 LLM을 돌리는 오픈소스 도구 올라마의 설치, 모델 실행, HTTP API 연동, 커스텀 모델 제작까지 단계별로 정리했습니다.
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프롬프트 기법 총정리 — 제로샷·퓨샷·생각의 사슬로 LLM 답변 개선하기
올라마 창립 메인테이너가 설명하는 핵심 프롬프트 기법. 제로샷·퓨샷·생각의 사슬 등으로 모델에서 더 나은 답을 끌어내는 원리를 정리했습니다.
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어도비 에이전틱 AI와 MCP 커넥터로 바뀌는 크리에이티브 클라우드 창작 워크플로우 총정리
어도비 크리에이티브 클라우드에 들어온 새 에이전틱 AI, MCP 커넥터로 이메일과 회의록을 연결하는 방법, AI 데이터센터가 부른 하드웨어 가격 상승, 강력한 모델의 안전장치까지 케빈 스트랫버트 테크 팟캐스트가 짚은 핵심을 정리했다.
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앤드루 응의 스탠퍼드 CS230 딥러닝 1강 정리: 스케일링 법칙과 AI 시대 커리어 조언
앤드루 응의 스탠퍼드 CS230 딥러닝 첫 강의를 정리했다. 딥러닝이 데이터로 성능을 끌어올리는 스케일링 원리와 스케일링 법칙, 다섯 개 학습 모듈, 그리고 AI 시대에 코딩과 CS 기초가 왜 여전히 중요한지를 두루 담았다.
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앤드루 응의 스탠퍼드 CS229 머신러닝 1강 정리: 지도학습과 비지도학습 핵심 기초 개념
앤드루 응이 진행한 스탠퍼드 CS229 머신러닝 첫 강의를 정리했다. AI는 새로운 전기라는 비유부터 머신러닝의 두 가지 정의, 지도학습의 회귀와 분류, 비지도학습, 그리고 체계적인 학습 전략까지 핵심 개념을 두루 담았다.
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Fable 5 재배포·GPT 5.6·클로드 소넷 5까지, 이번 주 AI 뉴스 총정리
Matt Wolfe가 Fable 5 재배포와 안전장치 강화 논란, GPT 5.6·클로드 소넷 5·구글 나노 바나나 등 한 주간 쏟아진 AI 소식을 한 번에 정리했다.
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AWS US-East-1 대규모 장애 15년사, 6번의 붕괴가 남긴 교훈
오타 하나부터 자동화 경합까지, AWS 북버지니아 US-East-1 지역에서 15년간 반복된 6번의 대형 장애와 인터넷 집중 의존의 위험을 짚어본다.
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AI 에이전트란? 전통 챗봇과의 차이를 웨이터 비유로 쉽게 이해하기
두 웨이터 비유로 전통 AI 챗봇과 AI 에이전트의 차이를 설명한다. 도구 활용과 자율성이 왜 핵심인지, 통제 범위 안의 자율은 무엇인지 짚는다.
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AI 에이전트, 이메일 자동화를 넘어 보험·세금 서류 정리까지 확장하는 설계 원칙
대부분의 AI 에이전트 데모는 이메일과 일정에서 멈춘다. 이 영상은 같은 뼈대를 보험 이의신청과 세금 서류 같은 고신뢰 업무로 확장하는 방법과, 제출·서명은 사람이 맡는 게이트 원칙, 그리고 재사용으로 빌드가 싸지는 플라이휠을 설명한다.
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Julius AI 데이터 분석 튜토리얼: 자연어 질문으로 엑셀 요약하고 차트 만드는 법
Julius AI는 스프레드시트를 올리고 자연어로 질문해 데이터를 요약·시각화하는 도구다. 이 튜토리얼은 파일 업로드부터 총매출·지역별 비교·추세 차트, 인사이트 리포트 작성까지 실습 흐름과 주의할 점을 정리한다.
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Base44 노코드 앱 제대로 쓰는 법: 데이터·보안·통합을 먼저 설계하는 시스템 사고
많은 사람이 Base44에서 계획 없이 곧장 만들다 앱이 취약해진다. 이 영상은 기능이 아니라 시스템으로 접근해 데이터 구조·보안·통합을 먼저 설계하고, 크레딧을 자원처럼 관리하며 자동화 흐름을 잇는 방법을 정리한다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란: AI 에이전트를 외부 도구에 연결하는 개방형 표준
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 AI 모델을 이메일·일정·데이터베이스 같은 외부 도구에 안전하게 연결하는 개방형 표준이다. 'AI를 위한 USB 포트' 비유와 은행 사기탐지 사례로 개념을 정리한다.
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프롬프트 엔지니어링 33가지 기법 총정리: 토큰 절감·정확도 향상·AI 워크플로 만들기
ChatGPT·Claude·Gemini에 통하는 프롬프트 엔지니어링 33가지 기법을 한 편으로 정리한다. 압축·구조화 출력·단계적 추론·자기교정·역할 부여·프롬프트 체이닝 등 실무 기법의 핵심을 짚는다.
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Claude Cowork 사용법 가이드: 컨텍스트 파일·프로젝트·스킬·예약 작업으로 업무 자동화
Claude 데스크톱의 Cowork 모드로 채팅을 넘어 실제 엑셀·워드·PPT 파일을 완성하는 법을 정리한다. 작업 폴더 구성, 컨텍스트 마크다운, 프로젝트 메모리, 스킬, 예약 작업까지 워크플로 설정 요령을 다룬다.
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AI 앱 빌더 비교: Lovable 대안 Softr가 프로토타입을 실서비스로 잇는 방식
AI 앱 빌더는 몇 분 만에 앱을 만들지만 실제 사용자·데이터가 들어오면 문제가 드러난다. Lovable 대안으로 주목받는 Softr가 생성·데이터베이스·보안·시각 편집을 한 시스템에 묶는 접근을 정리했다.
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AI 부업 가이드: 단일 목적 유틸리티 사이트를 AI로 만들어 트래픽 수익 내기
이름 뽑기 도구처럼 한 가지 기능만 하는 유틸리티 사이트가 매달 큰 트래픽으로 수익을 낸다. AI 도구로 코딩 없이 주말에 만드는 초보자용 부수입 모델을 영상 내용대로 정리했다.
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NVIDIA GTC 2026 버추얼 시청 가이드: 세션 등록·인증과 RTX 5090 경품 응모 방법
3월 16~19일 열리는 NVIDIA GTC 2026을 버추얼로 무료 시청하는 방법과, 세션 시청 인증으로 RTX 5090 파운더스 에디션 경품에 응모하는 절차를 단계별로 정리했다.
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RAG 챗봇 만들기: Gemini·LangChain·ChromaDB로 PDF 문서 질의응답 구축하기
500쪽 사내 문서를 업로드하면 질문에 답하는 RAG 챗봇을, 라이브러리에 의존하지 않고 청킹·임베딩·ChromaDB·Gemini 파이프라인으로 한 줄씩 직접 구현하는 방법을 정리했다.
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AI 게임 빌더 비교 2026: Base44·Rosebud·Replit·Lovable 4종 실전 테스트
같은 프롬프트로 보드게임·플랫포머·3D 슈터·플래피버드를 만들게 해 Rosebud, Replit, Lovable, Base44를 비교했다. 겉모습이 아니라 실제로 플레이되는지가 승패를 갈랐다.
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무료 AI 앱 빌더 비교 2026: Base44·Lovable·Bolt·Replit·Rocket·Google AI Studio
로그인·AI 챗봇·음식 사진 스캔까지 담은 칼로리 추적 앱을 7단계 프롬프트로 6개 무료 AI 앱 빌더에 만들게 해, 네이티브 AI 지원 여부가 성패를 갈랐음을 보여준다.
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메타 클라우드 사업 진출과 GPU 과잉 논란의 진짜 의미
메타가 자체 GPU와 AI 모델을 파는 클라우드 사업을 준비한다는 보도가 나왔다. GPU가 남는다는 신호일까, 아니면 마지막 빈자리를 채우는 전략일까. 컴퓨팅 부족과 여유가 동시에 존재하는 이유를 짚었다.
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AI 에이전트 제대로 만드는 5원칙: 코드 대신 결과에서 시작하기
많은 사람이 코드부터 파고들다 AI 에이전트 구축에 지친다. 결과에서 출발하기, 실사용 대비, 통합 부채 줄이기 등 노코드 플랫폼 관점에서 정리한 다섯 가지 원칙과 흔한 실수를 짚었다.
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Zapier AI 자동화 입문: 구글 폼과 지메일로 만드는 첫 워크플로
7000개가 넘는 앱을 코딩 없이 연결하는 Zapier로 첫 자동화를 만드는 법. 구글 폼 응답에 AI가 자동으로 답장하는 워크플로를 단계별로 따라가며 동적 값, 포맷터, AI 단계 활용법까지 정리했다.
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OpenAI GPT-5.6 안전 다층화와 월가 AI 불안, 월드컵 AI까지 IBM 전문가 분석
IBM Mixture of Experts 패널이 OpenAI 신모델의 다층 안전장치와 단계적 배포, 메모리 부족발 월가 불안, FIFA의 자체 AI 도입, LLM 의인화 논쟁을 짚었다.
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클로드 코드 울트라 코드와 동적 워크플로우 완벽 정리—맞춤 하니스로 복잡한 작업 자동화
클로드 코드의 새 기능 '울트라 코드'와 동적 워크플로우가 작업마다 맞춤 하니스를 만들어 수백 개 에이전트로 복잡한 과제를 처리하는 원리와 사용법, 토큰 비용을 정리했다.
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무료 AI 도구 7선 조합—노트북LM·위스퍼플로·감마로 생산성 극대화하는 워크플로우
리서치부터 발표자료·마케팅·팩트체크까지, 무료 AI 도구 7개를 순서대로 연결해 하나의 생산 라인으로 만드는 실전 워크플로우를 정리했다.
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Tracer 데스크톱 앱: Claude Code·Codex·Cursor를 함께 쓰는 오픈소스 AI 코딩 워크스페이스
Claude Code, Codex, Cursor를 각각 따로 쓰던 개발자를 위해 나온 무료 오픈소스 앱 Tracer. 에이전트끼리 계획·구현·검토를 주고받는 A2A 워크플로와 실제 사용법, 요금제를 정리했다.
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생성형 AI 비즈니스 활용 5가지: 콘텐츠 제작부터 고객 서비스, 소프트웨어 개발까지 실전 사례 정리
GPT와 미드저니로 대표되는 생성형 AI가 실제 업무에 쓰이는 5가지 영역—콘텐츠 제작, 콘셉트 아트, 고객 서비스, 소프트웨어 개발, 운영 자동화—을 사례로 소개하고, GAN·트랜스포머 원리와 저작권·신뢰성 과제까지 정리했다.
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파인튜닝 쉽게 이해하기: 전이학습으로 이미 학습된 신경망을 새로운 작업에 재사용하는 원리와 구현 방법
이미 학습된 신경망을 비슷한 새 문제에 다시 활용하는 파인튜닝의 개념을, 자동차 인식 모델을 트럭 인식에 적용하는 예로 쉽게 설명한다. 전이학습과의 관계부터 마지막 층 제거·추가, 가중치 동결 과정까지 단계별로 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링: 프롬프트 엔지니어링을 대체하는 AI 설계법
제한된 컨텍스트 창에 무엇을 넣을지 정교하게 설계하는 컨텍스트 엔지니어링을 컨플루언트 개발자가 6가지 구성요소와 4가지 도구로 설명한다.
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n8n 자동화 입문 가이드: 날씨 알림부터 AI 개인비서까지
노드 기반 자동화 도구 n8n의 핵심을 날씨 알림, 폼 기반 문의 처리, AI 개인비서 세 가지 실전 워크플로로 배우는 입문 정리다.
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클로드 코드(Claude Code) 실전 활용법과 생산성 팁 총정리
커서 대신 클로드 코드를 쓰기 시작한 개발자가 권한 건너뛰기, /clear, 메시지 큐잉, 커스텀 명령·훅, 대형 코드베이스 처리까지 실전 팁을 정리했다.
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Claude Skills 무료 AI 에이전트 3종 설치법과 활용 사례 정리
GitHub에 공개된 무료 Claude Skills 세 가지를 Claude 데스크톱에 설치해 전략 회의·시장 여론조사·개발팀 역할을 자동화하는 방법을 정리했다.
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Claude 4.5 Sonnet Opus Haiku 모델 선택 가이드와 Gemini 비교 정리
Claude 4.5 세 모델의 특징·가격·벤치마크와 확장 사고·아티팩트·프로젝트 기능, 그리고 Gemini 3 Pro와의 비교를 초보자 눈높이로 정리했다.
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프롬프트 관리 5단계와 Jinja 템플릿 활용 LLM 앱 실전 가이드
흩어진 프롬프트·버전관리 부재 같은 흔한 실수부터 인라인→중앙화→구조화→외부도구→커스텀DB 5단계 관리법과 Jinja 템플릿 활용까지 정리했다.
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GLM-5.2: 중국 오픈소스 AI 모델의 부상과 미·중 AI 경쟁, 전문가 진단
중국 ZAI의 GLM-5.2가 낮은 비용으로 미국 독점 모델에 근접했다는 전문가 인터뷰. 보안 우려와 한국의 대규모 AI 투자까지 미·중 AI 경쟁 구도를 짚었다.
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채팅형 AI 영상 생성 에이전트: 노드 없이 문장으로 만드는 숏폼·광고 워크플로우
복잡한 노드 편집 없이 문장 몇 줄로 단편 드라마와 광고 영상을 만드는 멀티 에이전트 플랫폼을 시연하며, 채팅 기반 AI 영상 제작의 가능성과 한계를 짚었다.
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클로드 코드 사용법: 계획 모드·CLAUDE.md·MCP·배포까지 자연어 앱 개발 입문
터미널이 낯선 초보자도 자연어 설명만으로 앱을 설계·수정·배포할 수 있는 클로드 코드의 핵심 기능을, 프로젝트 관리 앱을 함께 만드는 과정으로 정리했다.
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AI 보조 코딩 잘하는 법 — 컨텍스트 관리·스킬·훅·서브에이전트 실전 팁
"이제 클로드가 내 코드를 다 짠다"는 개발자가 전하는 AI 코딩 전략. 컨텍스트 관리, 규칙·스킬, 계획 우선, 훅과 서브에이전트, 병렬 작업과 루프 엔지니어링까지 핵심 원칙을 정리했다.
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챗GPT 200% 활용 5가지 전략 — 클론·스웜·악마의 변호인·뉴럴링크·코치
챗GPT를 인턴이 아니라 다섯 명의 참모처럼 쓰는 법. 맥락을 심는 클론(ESP), 병렬 처리 스웜, 반박시키는 악마의 변호인, 빠르게 배우는 뉴럴 링크, 그리고 임원 코치 전략을 정리했다.
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챗GPT 숨은 기능 24가지 총정리 — 페르소나·메모리·에이전트·딥리서치 활용법
대부분이 챗GPT의 10%만 쓴다. 페르소나 설정, 메모리, 프로젝트, 캔버스, 음성·카메라 모드, 딥리서치, 에이전트 모드, 앱 연동까지 실전 기능 24가지와 보너스 3가지를 정리했다.
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Claude(클로드) 활용법 16가지 — 모델 선택·커넥터·아티팩트·Cowork까지 실전 정리
Dan Martell이 소개하는 Claude 실전 활용 16가지. 지메일·캘린더 커넥터, 모델 선택, 아티팩트, 프로젝트, Cowork, 클로드 코드 등으로 업무 생산성을 끌어올리는 방법을 정리했습니다.
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바이브 코딩(Vibe Coding) 입문 가이드 — Base44로 로그인·결제까지 진짜 앱 만들기
코딩 지식이 전혀 없어도 말로 설명해 진짜 앱을 만드는 바이브 코딩 입문 가이드. 개념과 도구 분류부터 Base44로 기획·로그인·결제 연동·공개 배포·깃허브 동기화까지, 실제 앱을 처음부터 완성하는 과정을 차근차근 정리했습니다.
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챗GPT 활용법 30가지 총정리 — 커스텀 지시·캔버스·모델 선택으로 프로처럼 쓰는 2026년 가이드
복잡한 프롬프트 쪼개기, 역할 부여, 커스텀 지시, 임시 채팅, 메모리 정리, 캔버스, 모델 선택, 이미지 분석까지 — 챗GPT를 더 정확하고 강력하게 쓰는 30가지 실전 팁을 초보자도 따라 하기 쉽게 한눈에 정리했습니다.
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컨덕터 CEO의 AI 코딩 셋업: 여러 코딩 에이전트를 오케스트레이션하는 법
Y컴비네이터가 소개한 컨덕터 CEO 찰리 홀츠의 AI 코딩 셋업. 음성으로 여러 코딩 에이전트를 동시에 지휘하고, 코드는 직접 짜지 않으며 “지휘자”처럼 일하는 워크플로를 공개한다.
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노코드 AI 에이전트 입문: 툴하우스로 리서치·이메일 자동화 봇 만들기
WorldofAI가 소개한 초보용 AI 에이전트 제작 튜토리얼. 노코드 플랫폼 툴하우스에서 음성·대시보드·CLI로 매일 LLM 리서치 후 이메일을 보내는 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리한다.
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바이브 코딩 프로덕션 적용: 앤트로픽이 밝힌 책임 있는 실전 원칙
앤트로픽 연구원 에릭이 “Code w/ Claude”에서 발표한 바이브 코딩 실전론. 잎 노드에 집중하고 클로드의 PM이 되며, 코드 대신 검증 가능성으로 신뢰를 쌓아 2만 2천 줄 변경을 안전하게 병합한 사례를 공개한다.
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딥시크 DSpark: 추측 디코딩 개선으로 AI 추론 속도 최대 85% 향상
자원이 부족한 중국 AI 연구소 딥시크가 마르코프 헤드와 신뢰도 헤드로 추측 디코딩의 한계를 넘어, 품질 손실 없이 생성 속도를 60~85% 높인 DSpark 시스템을 공개했다.
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페이블 5와 클로드 코드: 계획은 페이블, 추론은 오퍼스, 실행은 소넷
영상은 페이블 5의 복귀를 계기로, 모델의 지능 수준에 따라 계획·추론·실행 작업을 나눠 클로드 코드에서 비용과 속도를 최적화하는 계층적 에이전트 위임 전략을 소개한다.
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바이브 코딩 다시 보기: 베테랑 개발자가 말하는 AI 코딩 도구의 현실
오랜 코딩 강사 트래버시가 바이브 코딩에 대한 자신의 달라진 견해를 밝힌다. 초보에겐 위험하지만 개인 도구엔 유용하다는 것, 그리고 자신의 AI 에이전트 워크플로를 소개한다.
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AI 코딩 워크플로우 변화: 하니스·원격 코딩·에이전트 MD 활용법
개발자 테오가 클라우드 프레임워크를 직접 만들며 겪은 AI 코딩 방식의 대전환을 공개한다. 하니스 선택, 원격 코딩, 컨텍스트 관리와 에이전트 MD 활용법을 짚는다.
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AI 코딩 워크플로우: 클로드 코드·커서·MCP로 앱 개발 자동화하기
생산성 앱 개발자가 클로드 코드와 커서를 병행하며 iOS·웹 테스트 자동화, MCP·CLI 디버깅, AI 코드 리뷰, 원격 제어까지 실제 워크플로우를 공개한다.
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AI 코딩 3단계 워크플로우: PRD·태스크 목록으로 커서 제대로 쓰기
다섯 번 창업한 라이언 카슨이 커서에서 PRD와 태스크 목록, 규칙 파일로 즉흥 코딩을 체계화하는 3단계 워크플로우와 MCP·컨텍스트 관리 기법을 시연한다.
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클로드 코드(Claude Code) 입문 가이드 — 설치·모드·CLAUDE.md·MCP·스킬 총정리
터미널에서 프롬프트로 코딩하는 앤트로픽 클로드 코드의 설치, 깃·깃허브 연동, 플랜/코드 모드, 모델 선택, CLAUDE.md 영구 메모리, 태스크·에이전트·MCP·스킬을 초보자용으로 정리했다.
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AI 워크플로우 자동화 입문 — 노코드 도구 Zapier·Make·챗GPT·노션 AI 활용법
코딩 없이 AI로 업무를 자동화하는 방법을 정리했다. 전통 자동화와 AI 자동화의 차이, Zapier·Make·챗GPT·노션 AI·Pabbly 비교, 리드 관리 워크플로우 실습까지 다룬다.
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신경망과 AI 이해하기 — 인공지능·머신러닝·딥러닝·신경망 계층 구조 정리
IBM 기술 채널이 설명하는 AI의 계층 구조를 정리했다. 인공지능·머신러닝·딥러닝·신경망의 관계, 뇌 뉴런을 본뜬 구조, 세 가지 기본 신경망 유형과 대표 활용 사례를 다룬다.
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LLM 뜻과 작동 원리 완전정복: 언어·모델·GPT·트랜스포머까지 한 번에 이해하기
LLM을 '강화된 자동완성'으로 풀어낸 초보자 강의를 정리했다. 언어·모델·파라미터·데이터셋·컴퓨트의 개념부터 GPT와 트랜스포머의 어텐션 메커니즘까지, 대규모 언어모델을 마법이 아닌 원리로 하나씩 쉽게 설명한다.
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에이전트 워크플로란 무엇인가? 단일 프롬프트가 막힐 때 문제를 여러 단계로 나누는 법
가장 크고 강력한 LLM에 프롬프트 하나로도 풀리지 않던 문제를, 추출·사유 판별·비교·생성이라는 네 단계의 에이전트 워크플로로 나눠 해결한 IBM 테크놀로지의 실제 사례를 단계별로 차근차근 정리했다.
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신경망과 딥러닝의 작동 원리: 퍼셉트론·은닉층·이미지넷·알렉스넷으로 배우는 AI 입문
퍼셉트론에서 은닉층까지, 신경망이 개와 고양이 이미지를 인식하는 원리를 크래시코스 AI 강의로 정리했다. 이미지넷과 알렉스넷의 등장, 가중치 계산과 딥러닝의 성능·설명가능성 한계까지 두루 살펴본다.
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Azure DevOps 파이프라인으로 SQL 데이터베이스 배포 자동화하기 — SSMS·SqlPackage 실전 가이드
SSMS의 SQL 프로젝트를 Azure DevOps 파이프라인과 연결해 빌드 검증, 코드 분석, 안전한 자동 배포까지 구현하는 데이터베이스 DevOps 입문 가이드입니다.
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투자로 부를 쌓는 4단계 — 시간 투자부터 지분 소유까지, 댄 마텔의 원칙
부자는 주식이 아니라 두 단계 앞에서 시작한다. 시간 투자, 시간 되사기, 자본 배분, 지분 소유로 이어지는 부의 4단계 원칙을 정리했습니다.
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업워크(Upwork) 프리랜서 입문 가이드 — 제안서, 프로필 최적화, 배지와 수수료 총정리
18개월간 8만 달러 이상을 번 데이터 사이언티스트가 업워크의 일자리 유형, 커넥트, 필터, 제안서, 프로필, 배지, 수수료와 결제 보호까지 핵심을 정리했습니다.
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Fable 5 vs GPT 5.6 소울 비교 — 가격 절반, 성능은? 미 정부 규제까지 총정리
Fable 5가 다시 열리고 GPT 5.6 소울이 절반 가격으로 등장했다. 벤치마크 역산 비교, 미 정부의 단계적 출시 요구, 지분 제안까지 프런티어 AI의 며칠을 정리한다.
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AI 부의 창출 12개월 골든타임 — IPO·에이전트·바이브 코딩 5대 변화 정리
SpaceX·Anthropic·OpenAI가 두 달 새 IPO를 신청했다. 왜 지금이 보조금으로 저렴해진 인프라를 올라탈 창이며, 무엇이 바뀌는지 다섯 가지 변화로 정리한다.
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구글 AI 스튜디오 안드로이드 앱 생성·디자인 변형 기능 — 무료 바이브 코딩 활용법
구글 AI 스튜디오가 브라우저에서 코틀린·젯팩 컴포즈 안드로이드 앱을 생성하고, 디자인 변형으로 UI를 골라 쓰게 됐다. 초보자·개발자에게 무엇이 달라지는지 정리한다.
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프롬프트 엔지니어링 기초 4원칙과 프롬프트 체이닝으로 AI 답변 품질 높이기
AI가 좋은 답과 쓸모없는 답을 오가는 이유는 대개 AI가 아니라 프롬프트에 있습니다. 구체성·맥락·출력 형식·역할 부여라는 4가지 원칙과 프롬프트 체이닝으로 결과를 끌어올리는 방법을 정리했습니다.
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알리 압달의 창업가 AI 워크플로우: 입력·처리·출력과 Claude 프로토타이핑 활용
유튜버이자 창업가 알리 압달이 모든 업무를 입력·처리·출력으로 나눠 AI 도구를 배치하는 방식을 정리했습니다. 음성 입력, Claude 프로토타이핑, 콘텐츠 훅 생성까지 실제 워크플로우를 담았습니다.
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Claude 활용법 총정리: 아티팩트, 프로젝트 기능, 데이터 시각화로 업무 자동화하기
유튜버 제프 수가 1년 만에 AI 업무의 절반 이상을 Claude로 옮긴 과정을 정리했습니다. 초기 설정부터 아티팩트, 프로젝트 기능, 비정형 데이터 시각화까지 실제 업무 사례로 짚습니다.
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유비테크 UWorld U1 휴머노이드 로봇 공개: 감정 인식·88관절·1760만원부터
중국 유비테크가 선전에서 공개한 양산형 휴머노이드 U1. 20가지 이상 감정을 인식하는 AI, 실리콘 피부, 로컬 처리 기반 프라이버시, 그리고 중국의 로봇 공급망 장악까지 정리했다.
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제미나이+오퍼스 혼합 AI 코딩 워크플로: 아름다운 풀스택 앱 한 번에 만들기
제미나이 3.5 플래시로 UI를 디자인하고 오퍼스 4.8로 기획·통합을 맡기는 멀티 프로바이더 코딩 워크플로. 각 단계를 분리된 에이전트 세션과 핸드오프 문서로 연결하는 방법을 정리했다.
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AI 시대 개발자 생존 전략: AI-enabled에서 AI-native로 가는 회사를 돕는 법
AI-enabled, AI-first, AI-native라는 세 단계로 기업의 AI 성숙도를 설명하고, 개발자가 워크플로를 자동화하고 프로세스를 식별하는 능력으로 살아남는 방법을 제시한다.
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컴피UI(ComfyUI)로 이해하는 AI 이미지 생성 원리와 노드 워크플로 총정리
팟캐스트 Denoised가 컴피UI(ComfyUI) 노드 워크플로로 AI 이미지 생성을 단계별로 해부합니다. 확산 학습과 잠재 공간부터 체크포인트, CLIP, K샘플러, VAE, 로라, API 노드까지 실전으로 설명합니다.
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텍스트-투-이미지 생성 원리 완전정리: 확산 모델과 구글 파티(Parti)로 쉽게 이해하기
구글 리서치의 영상 시리즈 '히든 레이어스'가 텍스트만으로 이미지를 만드는 AI의 작동 방식을 일반 독자도 이해하도록 쉽게 설명합니다. 노이즈를 걷어내는 확산 모델과, 번역식 접근인 파티(Parti)의 원리를 나눠서 풀어냅니다.
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AI 그림은 어떻게 만들어지나: 잠재 공간과 확산 원리, 저작권·편향 논쟁까지 완전정리
Vox가 텍스트로 그림을 만드는 AI의 원리를 알기 쉽게 짚습니다. 방대한 이미지-설명 데이터로 학습한 500차원 이상의 잠재 공간과 확산 생성 과정, 그리고 저작권과 편향이라는 미해결 문제까지 두루 설명합니다.
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AI가 대체하지 못하는 미래 고소득 기술 직업 12가지와 사라질 위험이 큰 직업 3가지 총정리
2030년까지 AI로 약 9,200만 개 일자리가 사라지지만 1억 7,000만 개가 새로 생긴다. AI 엔지니어부터 로보틱스·LLM옵스까지 AI가 대체하기 어려운 고소득 기술 직업 12가지와, 반대로 위험이 큰 직업 3가지를 정리했다.
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2026년 LLM 아키텍처 변화: 하이브리드 모델, KV 캐시, 추론과 에이전트 시대 핵심 정리
AI 연구자 세바스찬 라시카가 2026년 LLM의 변화를 짚는다. 트랜스포머와 맘바를 결합한 하이브리드 구조, KV 캐시 절약, RLVR 기반 추론, 추론 시점 스케일링, 그리고 에이전트를 감독하는 개발자의 인지 부담까지 폭넓게 다룬다.
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SLM vs LLM vs 프런티어 모델 비교: '클수록 좋다' 통념과 2026 AI 모델 선택 전략
AI 모델은 클수록 좋을까? SLM 5종과 LLM 3종을 같은 과제로 겨룬 연구에서 성능 차이는 단 2%에 그쳤다. SLM·LLM·프런티어 모델의 차이와 비용·지연·복잡도로 올바른 모델을 고르는 방법을 정리했다.
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구글 생성형 AI 리더 자격증 핵심 정리 — 프롬프트 기법·토큰·그라운딩·RAG·Gemma까지 시험 대비 요약
구글 클라우드 생성형 AI 리더(Generative AI Leader) 자격증 대비 강의의 핵심을 정리했습니다. 프롬프트 기법, 토큰과 연산 비용, 그라운딩과 RAG, Gemma와 Gemini의 차이, 에이전트 활용까지 시험에 나오는 개념을 짚습니다.
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인공지능이란 무엇인가 — AI의 3단계 ANI·AGI·ASI와 머신러닝·딥러닝·NLP 관계 쉽게 이해하기
넷플릭스 추천, 시리, 테슬라까지 이미 우리 곁에 있는 인공지능. AI의 정의와 1956년의 역사, ANI·AGI·ASI 세 단계, 그리고 머신러닝·딥러닝·NLP의 관계와 의료·교육·금융 등 산업별 활용까지 한눈에 정리했습니다.
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머신러닝 학습 방식 3가지 총정리 — 비지도학습·지도학습·강화학습의 차이와 결합 원리 쉽게 이해하기
의료 데이터 예시로 풀어 보는 인공지능의 학습 원리. 비지도·지도·강화학습이 각각 어떻게 다르고, 이 세 방식을 결합하면 왜 더 강력해지는지, 그리고 스스로 배우는 AI가 낳는 블랙박스와 윤리 문제까지 함께 짚어 봅니다.
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Power Apps MCP로 M365 코파일럿에 사내 데이터 노출하고 커스텀 도구 만들기
파워 앱의 새 MCP 도구로 사내 데이터를 아웃룩·엑셀·워드·팀즈·코파일럿에서 안전하게 보여주는 방법과, VS 코드·클로드로 커스텀 도구를 만들어 M365에 배포하는 과정을 장비 유지보수 앱 사례로 시연한다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — LLM·MCP·스킬·워크플로우로 이메일 업무 자동화하기
챗봇에 질문만 하는 단계를 넘어 LLM·도구·MCP·스킬·에이전트·서브에이전트 같은 AI 용어를, 매일 반복하는 이메일 스폰서 검토 업무를 자동화하는 실제 사례를 따라가며 단계별로 풀어낸 초보자용 안내다.
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벡터 데이터베이스 입문 — 임베딩·내적·유클리드 거리로 유사도 검색하는 원리 이해하기
전통적인 SQL 테이블에 벡터 열을 더하는 방법부터 내적 기반 유사도와 유클리드 거리의 정렬 방향 차이, 단어·문장 임베딩, 근사 최근접 이웃 검색까지 벡터 데이터베이스의 작동 원리를 손으로 그리며 쉽게 설명한다.
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AI 해고 논란 분석 — 블록·스냅·클라우드플레어 사례로 본 진짜 이유
빅테크들이 대량 해고의 이유로 'AI 효율화'를 내세운다. 블록·스냅·클라우드플레어의 재무와 정황을 뜯어보며, AI가 핑계인지 실제 원인인지 따져본다.
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AI 생산성 활용법 3가지 — 노트북LM 강의·퍼플렉시티 리포트·딥리서치
퍼플렉시티·노트북LM·제미나이·챗GPT를 엮어 원하는 주제의 강의를 만들고, 리포트를 대시보드로 시각화하고, 딥리서치로 AI를 전문가로 만드는 실전 3가지 방법을 소개한다.
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MCP A2A 멀티 에이전트 아키텍처 — 엔터프라이즈 보안 설계 가이드
MCP와 A2A로 기업용 멀티 에이전트를 설계할 때 마주치는 내부 데이터 유출, 프롬프트 인젝션, 확장성 문제를 가드레일·에이전트 카드·도커라이징 관점에서 정리한다.
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프롬프트=펀치카드론: AI 인터페이스가 정체된 이유와 대화형 전환
AI 엔지니어 컨퍼런스에서 테드 존슨은 채널·표현·프로토콜 세 개념으로, 모델 성능은 폭발했지만 프롬프트라는 '배치 프로토콜'은 펀치카드 시절 그대로라고 짚는다.
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Sonnet 5 리뷰 논란: 가격·성능 GLM 5.2 비교와 혹평 정리
AICodeKing이 Sonnet 5를 직접 테스트하고 내린 혹평. 소개가 대비 성능·가격이 애매하고, 자신의 벤치마크에선 GLM 5.2보다 결과가 나빴다는 주장을 정리한다.
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GLM 5.2 + Z-Code 세팅 가이드: 킹 모드·검증 워크플로우·MCP 구성
AICodeKing이 소개하는 GLM 5.2 실전 세팅. 모델만이 아니라 하네스·시스템 프롬프트·스킬·MCP·검증 루프를 결합해 앱 개발 실무 성능을 끌어올리는 방법을 정리한다.
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메이투안 LongCat 2.0: 1.6조 파라미터 오픈 AI 모델 공개와 실제 성능 검증
중국 메이투안이 1.6조 파라미터 규모의 초거대 오픈 모델 LongCat 2.0을 공개했다. 희소 어텐션과 비엔비디아 ASIC 학습이 주목받지만, 무료 채팅 환경 실사용 평가에서는 코딩 성능이 기대에 못 미쳤다.
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AI 에이전트 입문: 챗봇과의 차이와 이메일·리드·리포트 반복 업무 자동화 만들기
챗봇은 답을 주지만 AI 에이전트는 직접 행동한다. 코드 없이 이메일 정리, 리드 후속 대응, 주간 리포트 같은 반복 업무를 백그라운드에서 처리하는 AI 에이전트의 개념과 만드는 원리, 메모리·조건 로직까지 정리했다.
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AI 자동화 입문: Zapier 트리거·액션과 MCP로 업무 워크플로 자동화하는 방법
반복 업무를 줄이는 AI 자동화의 기본 개념을 정리했다. Zapier의 트리거·액션·Zap 구성부터 멀티스텝 워크플로, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 연동, 영업·고객지원 자동화 사례까지 단계별로 살펴본다.
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AI 토큰 비용의 진실 — 에이전트 코딩이 돈을 잡아먹는 이유
토큰이 무엇인지부터 코딩 에이전트가 파일을 반복해 읽으며 토큰을 폭증시키는 구조, 캐싱과 구독료 개편까지 AI 비용의 실체를 풀어봅니다.
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AI 영상 제작 — 일관된 캐릭터를 유지하는 캔버스 스토리보드 방식
장면마다 얼굴과 스타일이 바뀌는 AI 영상의 고질병을, 스토리·스타일·캐릭터를 한 캔버스에 모아 스토리보드부터 검토하는 워크플로로 해결하는 방법을 소개합니다.
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AWS 서버리스 파일 저장소 — S3·DynamoDB·SQS·Lambda로 확장하는 구조
서버 디스크에 파일을 쌓는 방식의 한계를 넘어, S3·DynamoDB·SQS·Lambda·API Gateway를 엮어 수백만 파일까지 스스로 확장하는 서버리스 저장소 아키텍처를 단계별로 설명합니다.
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AI 모델 선택 5원칙: 데일리 드라이버와 저비용 모델을 구분하는 법
모델 이름이 아니라 눈앞의 '일'에서 출발하라. 데일리 드라이버와 저비용 모델을 구분하고, 하니스와 난이도를 따져 나에게 맞는 AI 모델을 고르는 다섯 가지 원칙을 정리했다.
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AI가 비즈니스를 못 키우는 진짜 이유: 프롬프트보다 '생각'이 먼저다
모델은 똑똑해지는데 성과는 그대로인 이유는 프롬프트나 다음 모델이 아니다. AI는 예측 기계일 뿐, 사고는 당신 몫이다. 프롬프트 전 던져야 할 세 가지 질문을 정리했다.
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AI 에이전트 프레임워크 비교: 오픈클로와 헤르메스 에이전트, 무엇을 선택해야 할까
오픈클로는 5,400여 개 스킬 마켓플레이스를, 헤르메스 에이전트는 스스로 스킬을 만드는 자가 학습 루프를 앞세운다. 두 오픈소스 AI 에이전트의 구조와 보안, 메모리 차이를 실전 배포로 비교했다.
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AI를 1만 시간 써보고 얻은 실전 활용 40가지 교훈: 생산성을 높이는 진짜 방법
직원 77%가 AI로 오히려 생산성이 떨어졌다고 답한다. 1만 시간을 AI에 쏟아 기업 가치 2억 5천만 달러 회사를 키운 창업가가 정리한 프롬프트, 검토, 자동화, 팀 운영의 실전 교훈을 한국 독자를 위해 간추렸다.
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특정 회사에 묶이지 않는 AI 코딩 워크플로: 설계부터 배포까지 단계로 나누는 방법
하나의 채팅창에 전부 맡기지 말고 설계, 프런트엔드, 백엔드, 테스트, 배포를 단계로 나눠라. 모델 라우팅과 폴백을 활용해 특정 AI 회사 한 곳에 묶이지 않는 코딩 워크플로 구성법을 실전 순서대로 정리했다.
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메타 CXL 메모리 확장 칩 비스타라와 DDR4 재활용, HBM과 CXL의 결정적 차이는 무엇인가
메타가 ISCA 2026에서 공개한 CXL 메모리 확장 칩 비스타라로 구형 DDR4를 재활용한 사례를 정리했습니다. HBM과 CXL이 푸는 문제가 왜 다른지, 국내 메모리 기업에는 어떤 의미인지 함께 살펴봅니다.
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2026 AI 코딩 워크플로 완전정리: 코딩 에이전트 3종과 자동 코드리뷰 파이프라인 구성법
AI로 코드를 거의 다 짜고 사람은 검토만 하는 2026년식 개발 워크플로를 정리했습니다. 페어 프로그래밍부터 작업 위임, PR 관리, 자동 코드리뷰까지 실제로 매일 쓰는 도구 조합과 선택 이유를 소개합니다.
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RAG 검색증강생성 실습 가이드: 임베딩과 프롬프트 앞의 프롬프트로 병원 챗봇 만드는 3단계
검색증강생성(RAG)이 실제로 어떻게 동작하는지 코드 예시로 풀어봅니다. 패스스루 프롬프트, 지시 추가, 임베딩 기반 문서 검색까지 3단계로 병원 챗봇을 만드는 과정을 예제와 함께 차근차근 정리했습니다.
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AI 경제 규모 연 1,750억 달러 런레이트, 거품 논쟁 다시 보기
AI 데일리 브리프가 소개한 Exponential View 보고서를 바탕으로, 실현 매출로 검증된 AI 경제의 실제 크기와 컴퓨트 슈퍼사이클, 토큰 경제의 변화를 정리했다.
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바이브 코딩은 끝났다: 숨은 토큰 비용과 배포의 현실
디자이너 Malewicz가 바이브 코딩의 두 가지 결말과 보조금에 가려진 실제 토큰 비용을 짚으며, 왜 지금의 바이브 코딩이 지속 불가능하다고 보는지 정리했다.
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ThePrimeagen AI 코딩 워크플로: 6단계 계획과 JSON 모드 테스트
ThePrimeagen이 여행 중에도 직접 설계하듯 코딩하기 위해 만든 6~7단계 LLM 워크플로와, 게임을 헤드리스로 구동하는 JSON 모드 테스트 방식을 정리했다.
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API란 무엇인가 — 종류와 활용, AI 통합까지 쉽게 이해하기
날씨 앱부터 AI까지, API는 서로 다른 소프트웨어를 잇는 표준 규칙이다. 웹·데이터베이스·OS API의 종류와 보안 원칙, 그리고 AI가 API로 실제 행동하는 방식을 IBM 설명으로 정리했다.
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클로드 코드 입문 가이드 — 폴더 운영체제, 스킬 자동화, 사이트 배포
클로드 코드의 기본기부터 폴더 기반 작업, @태그와 슬래시 명령, 서브 에이전트 병렬 처리, CLAUDE.md 폴더 운영체제, 스킬·루틴 자동화, 넷리파이 사이트 배포까지 비개발자 관점에서 정리했다.
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클로드 오퍼스 4.6 쉬운 설명 — 에이전트 팀과 바이브 워킹의 의미
클로드 오퍼스 4.6의 핵심 신기능인 병렬 에이전트 팀, 100만 토큰 컨텍스트, 적응형 추론, 컨텍스트 압축을 정리하고, 코딩을 넘어 프로젝트를 지휘하는 "바이브 워킹"이 왜 판을 바꾸는지 짚었다.
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AI 에이전트 창업 플레이북: 에이전트는 새로운 SaaS다
그렉 아이젠버그가 제시하는 에이전트 창업 7단계. 제품은 곧 업무, 급여가 붙은 워크플로 선택, 최소 유용 에이전트, 파일럿을 노동처럼 판매하는 법까지 정리했다.
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AI 음성 딥페이크 사기 급증과 3층 방어 체계 정리
2025년 AI 기반 사기가 1,210% 폭증했다. 음성 생존성 탐지·분산 생체인증·에이전트 오케스트레이션으로 이어지는 3층 방어 구조를 쉽게 풀어 설명한다.
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AI 에이전트 과장과 현실: AI 2027 전망과 실제 도입 사례
AI 에이전트를 둘러싼 초지능 경쟁 서사와 현실의 업무 자동화 이야기를 비교한다. AI 2027 전망, 인간 개입 원칙, 간접 프롬프트 인젝션 위험까지 정리했다.
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AI 코딩 5가지 원칙: 구글 출신 시니어 개발자가 말하는 더 빠르고 안전하게 개발하는 법
구글·아마존을 거친 시니어 개발자 Maddy Zhang이 AI 코딩에서 진짜 성과를 내는 다섯 가지 원칙 — 명확한 사고, 컨텍스트, 작업 범위 축소, 피드백 루프, 아키텍처 판단 —을 한국어로 정리했다.
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터미널 AI 활용법: Gemini CLI와 Claude Code로 브라우저보다 빠르게 일하기
브라우저 챗봇 대신 터미널에서 Gemini CLI와 Claude Code를 쓰면 왜 더 빠른지, 컨텍스트 파일과 서브 에이전트로 프로젝트를 관리하는 NetworkChuck의 실전 워크플로우를 한국어로 정리했다.
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벡터 임베딩이란? AI가 단어를 숫자 벡터로 바꿔 단어 사이의 의미 관계를 학습하는 원리 정리
숫자만 이해하는 컴퓨터가 'king'과 'queen'이 가깝다는 것을 어떻게 알까? 원-핫 인코딩의 한계부터 임베딩 행렬과 학습을 통한 의미 획득까지, 벡터 임베딩의 원리를 한국어로 쉽게 정리했다.
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Claude Code로 프로덕션 앱 개발: AI 지원 티켓 시스템을 이틀 만에
Mosh가 예고한 새 강의. Claude Code로 인증·권한, AI 요약·자동 응답을 갖춘 실제 배포용 지원 티켓 시스템을 코드 리뷰와 테스트까지 거쳐 만드는 과정을 소개한다.
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AI 에이전트 메모리와 학습·적응: 단기/장기 기억과 PPO·DPO 완전 정리
미시간주립대 강의로 보는 AI 에이전트의 두 축. 단기·장기 메모리와 시맨틱·에피소드·절차 기억, 그리고 PPO와 DPO로 모델을 적응시키는 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 메모리와 세션 설계: 단기·장기 기억으로 개인화하는 법
구글 클라우드 테크가 반려동물 쇼핑 에이전트 예제로 설명하는 메모리·세션 활용법. 단기·장기 기억, 새 정보 갱신, 사용자 데이터 통제, MCP 활용까지 정리했다.
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LM Studio 원격 실행으로 노트북에서 초대형 로컬 LLM 사용하기
16GB 맥북에어에서 480B급 초대형 언어 모델을 돌리는 방법. LM Studio가 Tailscale로 자동 연결해 강력한 원격 PC의 로컬 모델을 어디서나 쓰게 해준다.
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2026 LLM 공부 순서 가이드: 기초부터 AI 에이전트까지 4단계
구글·마이크로소프트 출신 AI 리더가 제안하는 대규모 언어 모델 학습 로드맵. 기초 머신러닝부터 트랜스포머, 파인튜닝·RAG, AI 에이전트까지 순서대로 정리했다.
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파이썬으로 대규모 언어 모델(LLM) 처음부터 직접 구현하기
미적분·선형대수 지식 없이도 파이썬만으로 대규모 언어 모델을 밑바닥부터 만드는 freeCodeCamp 강좌. 데이터 처리, 트랜스포머 구조, 어텐션까지 로컬에서 직접 구현한다.
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UiPath AI 에이전트 만드는 법: CLI부터 Studio Web까지 단계별 튜토리얼
정해진 규칙만으로 처리하기 어려운 판단 업무를 자동화하기 위해 UiPath에서 AI 에이전트를 만드는 과정을 정리했습니다. CLI 설치와 인증, 솔루션 생성, agent.json 설정, 검증과 업로드, Studio Web 비주얼 빌더에서의 디버그까지 단계별로 따라갑니다.
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머신러닝 완전 입문 가이드: 지도·비지도·강화학습과 데이터 중심 파이프라인까지 쉽게 이해하기
머신러닝을 처음 접하는 사람을 위해 규칙 기반 프로그래밍과의 차이부터 지도·비지도·강화학습의 세 가지 유형, 데이터에서 시작하는 파이프라인, 그리고 수학과 파이썬으로 이어지는 학습 로드맵까지 쉬운 비유로 풀어냈습니다.
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Axolotl 로컬 LLM 파인튜닝 입문: 데이터셋 제작부터 추론까지 파이썬 실습
오픈소스 프레임워크 Axolotl로 내 컴퓨터에서 소형 LLM을 파인튜닝하는 기초 예제를 다룹니다. UV로 환경을 구성하고 직접 만든 JSONL 데이터셋을 준비한 뒤, LoRA 설정과 학습을 거쳐 CLI와 파이썬으로 추론하는 전 과정을 초보자 눈높이로 따라갑니다.
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루프 엔지니어링 완벽 정리 — 클로드 코드 자율 코딩 에이전트의 장단점과 해결책
클로드 코드·코덱스의 루프 기능으로 코딩 에이전트를 자율 반복시키는 '루프 엔지니어링'의 개념과 비용·신뢰성 문제, 오케스트레이터-워커 하네스로 해결하는 방법을 정리했다.
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바이브 코딩(Vibe Coding) 초보자 가이드 — 자연어로 앱 로직까지 만드는 법
코드를 쓰지 않고 자연어 대화만으로 앱의 구조·데이터·로직을 만드는 바이브 코딩의 개념과 장점, Base 44를 활용한 실습 예시와 한계를 초보자 눈높이로 정리했다.
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제미나이 3 프로(Gemini 3 Pro) 벤치마크 총정리 — 구글이 앞서나간 근거와 한계
구글 제미나이 3 프로가 인류 최후의 시험·GPQA·ARC-AGI 등 20여 개 벤치마크에서 세운 기록과, 자체 TPU·사전학습 확장이라는 배경, 코딩·환각·안전성의 한계까지 짚었다.
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구글 OKF(오픈 지식 포맷): LLM 위키를 표준화한 개인 AI 지식베이스
안드레이 카르파티가 제안한 LLM 위키를 구글이 ‘오픈 지식 포맷(OKF)’으로 표준화했다. 지식베이스를 서로 공유하고 에이전트가 똑같이 탐색하게 만드는 최소 규격을 정리했다.
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옴니전트(Omnigent): 여러 코딩 에이전트를 오케스트레이션하는 메타 하니스
데이터브릭스가 오픈소스로 공개한 옴니전트는 클로드 코드·코덱스·파이 등 여러 AI 코딩 에이전트를 한 세션에서 조율하는 ‘메타 하니스’다. 구현과 리뷰를 다른 에이전트로 나누는 워크플로를 쉽게 만든다.
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구글 에이전트 CLI와 ADK: 스킬로 AI 에이전트를 프로덕션까지 배포하기
구글의 오픈소스 에이전트 CLI와 ADK, 그리고 스킬을 결합하면 코딩 어시스턴트가 에이전트를 만들고 평가·배포까지 자연어로 안내한다. 명령을 직접 치지 않고 프로덕션에 올리는 과정을 정리했다.
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RAG 전략 11가지 완전정리 — 리랭킹·에이전틱·지식그래프·청킹까지
RAG를 최적화할 때 쓸 수 있는 11가지 전략(리랭킹, 에이전틱 RAG, 지식그래프, 문맥 검색, 청킹 등)의 원리와 장단점, 그리고 3~5개를 조합하는 실전 팁을 정리했습니다.
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AI 앱 아이디어 101가지 — 바이브 코딩 5단계 프레임워크와 7대 분야
코딩 없이도 만들 수 있는 AI 앱 아이디어 101가지를, 메타 프롬프트부터 배포까지 5단계 프레임워크와 데이터·하드웨어·대시보드·챗봇·코치·멀티모달·자동화 7개 카테고리로 정리했습니다.
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n8n 입문 가이드 — 무료 오픈소스로 AI 자동화 워크플로 구축하기
오픈소스 자동화 도구 n8n으로 AI 워크플로를 만드는 초보자 가이드. 셀프호스팅으로 비용을 아끼는 법부터 폼 제출→구글 시트→필터→스위치→Gmail로 이어지는 실습 워크플로까지 단계별로 정리했습니다.
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클로드 프로젝트(Claude Projects) 사용법: 파일·지침·대화 정리 단계별 튜토리얼
클로드 프로젝트로 파일·지침·관련 대화를 한곳에 모으는 맞춤형 AI 작업 공간을 만드는 법. 프로젝트 생성부터 지침 추가, 파일 업로드, 대화 정리, 즐겨찾기와 보관까지 초보자를 위해 단계별로 정리했다.
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업무 시간 아끼는 AI 도구 8선: 바이브 코딩·자동화·이미지·회의 비서·음성 입력
한 유튜버가 실제로 쓰며 시간을 절약하는 AI 도구 8가지. 바이브 코딩, 재피어 자동화, 나노 바나나 이미지, 회의 비서 그래놀라, 음성 입력 위스퍼 플로우, 노트북 LM, 로컬 실행 피노키오까지 자막을 근거로 정리했다.
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클로드(Claude) 초보자 활용 가이드: 아티팩트·프로젝트·확장 사고·프롬프트 기법 총정리
초보자를 위한 클로드 활용 가이드. 아티팩트로 코드와 차트를 즉시 실행하고, 프로젝트로 맥락을 저장하며, 확장 사고와 프롬프트·스타일 기능, 데이터 분석까지 결과물의 질을 높이는 법을 자막을 근거로 정리했다.
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Claude Code 창시자의 6가지 원칙: 플랜 모드부터 “모델에 절대 베팅하지 마라”까지
Claude Code를 만든 보리스 체니가 공개적으로 밝힌 작업 방식을 6가지 원칙으로 정리했다. 플랜 모드, 간결한 CLAUDE.md, 검증 루프, 병렬 세션, 이너 루프 자동화, 미래를 위한 설계까지 누구나 적용할 수 있다.
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Claude Code 실전 팁: 요금제, Opus·Sonnet·Haiku 모델 선택, 서브에이전트, 스킬 활용
6개월간 매일 Claude Code를 쓴 개발자가 요금제 선택, Opus·Sonnet·Haiku 역할 분담, 플랜 모드, 계획 파일 관리, 병렬 서브에이전트, MCP 대신 스킬 사용 등 실전 노하우를 정리했다.
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Claude Code 다단계 계획 워크플로: 대규모 기능을 컨텍스트 한도 안에서 개발하기
Claude Code의 플랜 모드로 코드베이스를 먼저 탐색하고, 계획을 여러 단계로 나눠 컨텍스트 창을 넘기며 대규모 기능을 안정적으로 구현하는 실전 워크플로를 정리했다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측부터 신경망·트랜스포머·파인튜닝까지 한눈에
대규모 언어 모델(LLM)이 정확히 무엇이고 어떻게 학습하고 추론하는지, 다음 단어 예측이라는 핵심 원리부터 신경망과 역전파, 트랜스포머와 어텐션, 사전학습과 파인튜닝까지 입문자 눈높이로 차근차근 정리했습니다.
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Cursor AI 코딩 입문: 자연어 프롬프트로 앱 만들고 터미널에서 로컬 실행까지 따라하기
AI 코드 에디터 Cursor로 코딩 지식 없이 앱을 만드는 과정을 처음부터 따라갑니다. 자연어 프롬프트로 웹 페이지를 생성하고 터미널에서 로컬 서버를 실행하며, 이미지 프롬프트 활용까지 초보자 관점에서 정리했습니다.
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트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: 셀프 어텐션과 인코더·디코더, 위치 인코딩 핵심 정리
2017년 'Attention Is All You Need'로 등장한 트랜스포머의 핵심을 인코더·디코더 구조와 셀프 어텐션의 쿼리·키·값, 위치 인코딩, 마스킹과 교차 어텐션까지 그림 없이도 이해되도록 정리했습니다.
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자바스크립트 날짜와 시간 완전정복: 타임스탬프·UTC·시간대 기초
프로덕션에서 하루 혹은 몇 시간씩 어긋나는 날짜 버그의 원인을 근본부터 짚는다. 에폭 시간, 타임스탬프와 시간대의 차이, UTC의 의미까지 자바스크립트 날짜 처리의 기초를 정리했다.
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인터넷의 역사 8분 정리: 패킷 교환, ARPANET, 월드와이드웹, 닷컴버블
자기 테이프를 차에 싣고 옮기던 스니커넷부터 패킷 교환, ARPANET, TCP/IP, 월드와이드웹, 닷컴 버블, 스마트폰, 그리고 AI 시대까지. 오늘날 인터넷이 만들어지기까지의 결정적 순간들을 짚는다.
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시스템 디자인 기초 완전정복: 확장성·데이터베이스·CAP 정리까지
코드가 동작하는 것과 1000만 명이 동시에 써도 버티는 것은 다르다. 시스템 디자인의 핵심 개념인 통신, 데이터 저장, 확장, 안정성을 은행 비유로 쉽게 풀어낸 강의 정리.
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AI 과학 발견 15선: 크리스퍼·알파폴드3·신약 설계·기후 예측까지 정리
AI가 최근 이룬 15가지 과학적 성과를 정리했다. 유전자 편집 오류 감소, 단백질 결합 예측 가속, 신약과 항생제 설계, 기후 예측 등 분야별 구체적 수치를 담았다.
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AI 일자리 영향 BBC 토론: 신입 채용 감소, 서비스업 위험, 그리고 재교육 논쟁
BBC 토론에서 전문가와 청중이 AI의 일자리 영향을 놓고 맞섰다. 신입 채용 급감과 서비스업 위험을 경고하는 목소리와 새로운 일자리 창출을 기대하는 낙관이 엇갈렸다.
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노트북LM 제미나이 3.5 통합, 코드 실행·데이터 분석까지 되는 AI 리서치 워크스페이스
구글이 노트북LM과 제미나이 3.5를 하나로 합쳐 코드 실행, 데이터 분석, 출처 인용 요약, 학습 가이드 생성까지 자동화하는 리서치 워크스페이스를 선보였다.
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n8n 보안 자동화: 피싱 이메일 링크 자동 검사와 네트워크 침입 차단 워크플로우
사이버 보안 전문가가 n8n으로 만든 두 가지 무료 워크플로우를 소개한다. 지메일 속 의심 링크를 VirusTotal로 자동 검사하고, 가정·사무실 네트워크로 들어오는 악성 접속을 탐지·차단하는 방법을 정리했다.
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OpenAI Codex 활용법 — 솔루션 엔지니어의 고객 리뷰 분석과 웹사이트 시연
OpenAI 솔루션 엔지니어가 Codex로 고객 리뷰를 분석하고 웹사이트 시안을 즉석에서 만들어 설득하며, 잘 된 작업을 Skills로 굳혀 재사용하는 실제 업무 방식을 소개한다.
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Fable 5 복귀와 제약 총정리 — 사용량 50% 한도와 앤트로픽 안전장치 강화
Claude에 다시 열린 Fable 5는 주간 사용량 50% 한도와 7월 7일 기한, 이후 크레딧 과금이 붙었다. 앤트로픽의 분류기 안전장치 강화와 실제 사용 후기를 정리한다.
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구글 안티그래비티 2.0 정리: 제미나이 CLI 대체와 IDE·CLI·데스크톱 앱 비교
구글이 제미나이 CLI를 접고 내놓은 안티그래비티 2.0·CLI·IDE 세 가지 개발 도구를 퀴즈 앱 제작 실습으로 비교했습니다. 각 도구를 누가 어떻게 써야 하는지, 그리고 새로 나온 제미나이 3.5 플래시의 속도 강점과 서브 에이전트 활용까지 짚어 봅니다.
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클로드 스킬 활용법 정리: 100개 넘게 써보고 남긴 매일 쓰는 7가지 업무 자동화 스킬
클로드 스킬 100개 이상을 시험한 뒤 실제로 매일 쓰는 7가지만 남긴 경험담입니다. 스킬 생성기부터 하루 일정 브리핑, 영상 시청·요약, AI 뉴스 다이제스트, 뉴스레터 주제 발굴, 콘텐츠 최적화, 의사결정까지 구체적인 활용법을 정리했습니다.
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AI 웹 개발 완전 가이드: 풀스택 전환과 직무·연봉, 저코드 노코드 도구까지 총정리
AI가 웹 개발을 어떻게 바꾸는지 초보자 눈높이로 정리했습니다. 제로샷·원샷·퓨샷 프롬프트 활용, 백엔드에서 풀스택으로의 전환, 산업별 적용과 주요 직무·연봉 흐름, 그리고 저코드 노코드 도구와 웹 3.0 같은 신흥 트렌드까지 폭넓게 다룹니다.
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어셈블리AI 유니버설 3.5 프로: 맥락 인식으로 정확해진 음성인식(STT) 데모
어셈블리AI의 새 음성인식 모델 유니버설 3.5 프로가 프롬프트와 대화 맥락으로 정확도를 높이는 방식을 데모로 소개한다. 도메인 프롬프트, 키워드 맥락 적용, 음성 에이전트용 대화 맥락 기능을 정리했다.
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웹 스크래핑 AI 에이전트 구축: 브라이트 데이터와 익스팬더 AI로 노코드 데이터 분석
브라이트 데이터로 웹 데이터를 모으고 익스팬더 AI로 분석하는 노코드 에이전트를 라이브 데모로 살펴본다. 인스타그램 데이터셋에서 참여도·해시태그·비즈니스 인사이트를 자동으로 뽑아내는 전 과정을 정리했다.
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AI 에이전트 메모리를 SQL 하나로 구축하기: TiDB로 벡터·키워드·트랜잭션 통합
AI 에이전트의 지속형 기억을 데이터베이스 세 개 대신 TiDB 하나로 구현하는 방법을 다룬다. 자동 임베딩, 벡터·전문 검색, 하이브리드 검색, 분산 트랜잭션을 SQL로 처리하는 데모를 정리했다.
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GLM-5.2 리뷰: 오픈웨이트 중국 AI 모델의 코딩·에이전트 성능을 직접 실험
중국 Z.ai가 공개한 오픈웨이트 모델 GLM-5.2를 웹사이트·API·에이전트 하니스에서 직접 테스트한 결과를 정리했다. 값싼 비용과 100만 토큰 컨텍스트, 코딩·에이전트 성능이 왜 주목받는지 실제 활용 사례와 함께 살펴본다.
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클로드 코드 완전 정복 강의: 로컬 모델·슬래시 명령·스펙 기반 개발·MCP 서버까지
텔러스코의 장편 클로드 코드 강의를 요약했다. 로컬 모델 연결, CLAUDE.md 메모리, 슬래시 명령, 스펙 기반 개발, 프런트·백엔드 연결과 깃 워크플로, 보안과 MCP 서버까지 핵심 흐름을 정리한다.
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클로드 코드를 로컬 오픈소스 모델로 무료로 쓰기: Ollama 연동 방법과 GPU·속도 한계
유료 클로드 모델 대신 Ollama로 로컬 오픈소스 모델을 돌려 클로드 코드에 무료로 연결하는 방법을 정리했다. GPU 요구 사항, 지원 모델 선택, 실제 코드 생성 시연과 속도·품질의 한계까지 짚는다.
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AI 에이전트 보안: 스노우플레이크 CSO가 말하는 모델·권한·데이터 3계층 방어
AI로 AI를 만들고 지키는 시대, 에이전트를 안전하게 운영하는 방법을 스노우플레이크 최고보안책임자가 모델·권한·데이터 3계층과 스킬 활용으로 설명합니다.
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구글 제미나이 옴니 플래시: 대화형 편집·네이티브 오디오 영상 생성 AI 데모
생성한 영상을 재업로드 없이 대화로 편집하는 구글 제미나이 옴니 플래시. 텍스트·이미지→영상, 종횡비·길이 조정, 멀티턴 재편집까지 개발자 데모로 정리했습니다.
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클로드 코드 /loop 명령으로 CI 빌드·PR 자동 확인하고 VPS로 24시간 돌리기
빌드를 수동으로 지켜보는 대신 클로드 코드의 /loop로 자동 확인하고, 노트북을 꺼도 VPS에서 세션을 24시간 유지하는 방법을 데모로 정리했습니다.
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엔비디아 가정용 AI 데이터센터·조류 배기 필터·종이 배터리까지, 이번 주 놀라운 테크 뉴스 총정리
엔비디아 칩을 집 벽에 붙이는 분산형 AI 데이터센터, 배기가스를 먹는 조류 필터, 불에 타지 않는 종이 배터리, 그리고 가짜 배달 앱까지 이번 주 화제의 AI·테크 소식을 정리했다.
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구글 노트북LM 숏폼 영상 개요 기능 사용법과 장단점 정리 (무료 플랜 포함)
구글 노트북LM의 새 기능 '짧은 영상 개요'는 클릭 한 번으로 1분 남짓의 교육용 숏폼을 만든다. 무료 플랜 지원, 생성 방법, 뛰어난 애니메이션과 스타일·길이 제어의 한계까지 실사용 후기를 정리했다.
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Azure SQL 데이터베이스로 비용과 성능 균형 잡는 법: 하이퍼스케일·서버리스·탄력적 풀
솔루션을 만들 때 비용과 성능을 어떻게 균형 잡을까. Azure SQL 무료 오퍼로 시작해 하이퍼스케일, 서버리스, 예약, 탄력적 풀로 확장하는 마이크로소프트의 권장 전략을 정리했다.
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스탠퍼드 생성형 AI 기술 기초 강의 개요 — 파운데이션 모델부터 에이전트 AI까지
스탠퍼드 온라인이 공개한 '생성형 AI 기술 기초' 강의 소개 영상. 비전공자를 위해 파운데이션 모델, 에이전트 AI 구축, 문제에 맞는 모델 선택 같은 핵심 개념을 스탠퍼드 교수진이 직접 짚어준다.
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개발자를 위한 실전 AI 앱 개발 강의 예고 — LLM 기초부터 챗봇·로컬 모델까지
인기 개발 강사 모쉬가 개발자를 위한 새 AI 강의를 예고했다. LLM 작동 원리부터 챗봇과 고객 피드백 분석 도구 제작, 오픈소스 모델 로컬 실행까지 직접 코딩하며 배우는 실전형 커리큘럼을 소개한다.
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AI 에이전트 성능 최적화: 오픈텔레메트리·클라우드 트레이스로 응답 시간 80% 단축
구글 클라우드의 라이브 진단 쇼에서 느린 축구 AI 앱을 코드가 아닌 관측성으로 분석한다. 오픈텔레메트리 계측과 클라우드 트레이스로 병목을 찾아 음성 합성을 병렬화해 응답을 80% 줄인 과정을 정리했다.
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포스트양자암호와 Q-데이: 미국 행정명령이 앞당긴 양자 안전 전환의 모든 것과 대비 전략
양자컴퓨터가 공개키 암호를 깨는 'Q-데이'에 대비해 미국이 포스트양자암호 전환을 가속하는 행정명령을 냈다. IBM 보안 전문가들이 Q-데이의 실제 의미와 기업이 지금 당장 시작해야 할 이유를 짚는다.
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벡터 임베딩과 토큰 쉽게 이해하기: LLM이 문장을 숫자로 바꾸는 원리와 토큰 비용까지
LLM은 문장을 토큰으로 쪼갠 뒤 벡터 임베딩이라는 숫자로 바꿔 이해한다. cat과 kitty를 같은 뜻으로 인식하는 원리부터 차원·토큰 비용·임베딩 API 사용법까지 기초 개념을 초보자 눈높이로 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성) 완벽 가이드: 원리와 아키텍처, 실무 10가지 패턴 총정리
대규모 언어모델에 회사 문서와 데이터를 연결하는 RAG(검색 증강 생성)의 작동 원리를 처음부터 짚고, 청킹·임베딩·벡터DB 구성과 현업에서 실제 쓰이는 10가지 RAG 아키텍처 패턴을 한눈에 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 워크플로우: 브레인스토밍·스펙·계획·실행을 강제하는 Superpowers 플러그인
모호한 지시에 엉뚱한 코드부터 쏟아내는 AI 코딩 에이전트에, 브레인스토밍·스펙·계획·실행이라는 구조화된 워크플로우를 입히는 Superpowers 플러그인의 작동 방식과 서브에이전트 기반 개발 흐름을 정리했다.
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마이크로소프트 '코지 AI 키친' 종영: 임베딩·토큰·에이전트를 부엌 비유로 쉽게 풀다
마이크로소프트의 AI 교육 쇼 '코지 AI 키친'이 마지막 회를 맞았다. 두렵게만 느껴지던 AI를 부엌 비유로 풀어온 이 시리즈가 임베딩·토큰·에이전트·플러그인 같은 핵심 개념을 어떻게 쉽게 설명해 왔는지 돌아본다.
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구글 노트북LM 쇼츠 기능 총정리: 무료 사용자도 쓰는 세로형 AI 영상 요약과 나노 바나나 2 라이트
구글이 노트북LM에 세로형 짧은 영상 요약 '쇼츠'를 전 사용자에게 무료로 열었다. 새 이미지 모델 나노 바나나 2 라이트가 60초 세로 영상을 저렴하고 빠르게 만들어 주는 원리와 활용법을 정리했다.
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AI 코딩 에이전트 보안 가이드: OWASP 스킬과 훅으로 처음부터 방어적 코드를 쓰게 만드는 방법
AI 코딩 에이전트는 왜 취약한 코드를 만들까? NDC 콘퍼런스의 OWASP 발표에서 제시된, 사후 수정 대신 계획 단계에서 보안 지침을 스킬과 훅으로 주입해 방어적 코드를 처음부터 쓰게 하는 접근법을 자세히 정리했다.
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n8n AI 자동화 입문 가이드: 구글 시트 한 줄로 소셜 게시글과 이미지를 자동 생성하는 워크플로우
AI 에이전트로 곧장 건너뛰기 전에 기본 AI 자동화부터 익히자. n8n과 구글 시트 한 줄 입력만으로 소셜 게시글과 이미지, 문서를 자동 생성하는 워크플로우를 트리거·조건·AI·출력 단계로 나눠 자세히 정리했다.
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AI 에이전트 하네스란? 컨텍스트 관리를 넘어선 하네스 엔지니어링과 루프 구조 정리
AI 에이전트 하네스는 모델과 외부 세계 사이의 환경 전체를 뜻한다. Claude Code·Codex에 내장된 이 개념과 컨텍스트 관리를 넘어선 하네스 엔지니어링, 장기 작업을 가능케 하는 루프 구조를 정리했다.
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AI를 위한 파이썬 크래시코스: 인기 이유부터 필수 문법과 실전 프로젝트까지 정리
AI 개발에 꼭 필요한 파이썬 문법만 골라 배우는 크래시코스. 파이썬이 AI에서 인기 있는 이유부터 f-스트링·리스트·딕셔너리·예외 처리, Streamlit·FastAPI·Gemini로 만드는 고객 피드백 분석 프로젝트까지 정리했다.
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AI 지능은 빌리고 기억은 소유하라: 내 손으로 만드는 개인 에이전트 스택 구축 전략
최고의 모델도 언제든 막힐 수 있다. 지능은 빌리고 기억·스킬은 소유하라는 개인 에이전트 전략, 보험사 사례가 남긴 교훈, 이제 말로 스택의 80%를 만들 수 있게 된 변화와 통제권 확보법까지 정리했다.
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MCP란 무엇인가? API와의 차이와 AI 에이전트가 도구에 연결되는 방식을 쉽게 정리
구글 클라우드가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 API의 차이를 설명한다. MCP는 API를 대체하지 않고 그 위에 얹혀, 모델이 도구를 스스로 발견하고 사용하도록 표준화하는 계층이라는 점을 정리한다.
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데이터 사이언티스트에서 AI 엔지니어 되기: LLM·RAG·에이전트 6개월 학습 로드맵 정리
컨설턴트 데이터 사이언티스트 Anas Riad가 자신이 실제 진행 중인 6개월 전환 로드맵을 공유한다. LLM 기초에서 RAG, 에이전트, 배포·모니터링까지 이어지는 월별 학습 주제와 실습 프로젝트 순서를 정리한다.
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경사 하강법이란 무엇인가? 신경망이 스스로 학습하는 딥러닝의 핵심 원리를 쉽게 이해하기
3Blue1Brown 한국어가 손글씨 숫자 인식 신경망을 예로 들어 경사 하강법을 설명한다. 비용 함수를 최소화하도록 가중치와 바이어스를 조금씩 조정하며 학습이 이뤄지는 딥러닝의 핵심 원리와 그 한계까지 풀어낸다.
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생산성 높이는 AI 도구 5가지: 챗GPT·노션AI·그래머리·모션·오터AI 활용법
챗GPT, 노션 AI, 그래머리, 모션(투두이스트 AI), 오터AI까지 집중력과 생산성을 높여주는 AI 도구 5가지를 소개하고, 계획 수립·글쓰기·일정 관리·회의 기록에 실제로 활용하는 구체적인 방법을 정리했습니다.
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돈 되는 AI 실무 스킬 9가지 총정리: 프롬프트 설계부터 노코드 자동화와 AI 에이전트 개발까지
프롬프트 설계, AI 보조 코딩과 디자인, 영상 편집, 콘텐츠 마케팅, 노코드 자동화, 데이터 분석, AI 에이전트 개발까지—지금 익히면 수익으로 이어지는 AI 실무 스킬 9가지를 시간당 소득 잠재력과 함께 단계별로 정리했습니다.
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코딩 없이 첫 AI 에이전트 만드는 법: 문제를 한 번 풀고 영구 자동화하는 패턴
챗봇과 에이전트의 차이부터 도구 연결, 문제를 한 번 풀고 정기 실행으로 영구화하기, 스킬과 메모리, 여러 에이전트를 잇는 파이프라인까지. 코드 없이 첫 AI 에이전트를 만드는 핵심 패턴을 단계별로 정리했다.
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AI 엔지니어 필수 5대 역량: 평가·컨텍스트 엔지니어링·프로덕션 에이전트·LLMOps·적응력
프롬프트 엔지니어링과 RAG만으로는 부족하다. 200명 이상을 AI 직군에 코칭한 강사가 꼽은, 고연봉 AI 엔지니어를 가르는 평가, 컨텍스트 엔지니어링, 프로덕션 에이전트, LLMOps, 적응력 다섯 가지 실무 역량을 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 입문 총정리: 토큰·환각·프롬프트 구성 요소와 제로/원/퓨샷 기법
생성형 AI의 발전사와 파라미터부터 토큰과 비용, 프롬프트의 네 가지 구성 요소, 환각, 제로·원·퓨샷과 생각의 사슬, 멀티모달 활용 사례까지. 초보자를 위한 프롬프트 엔지니어링 입문 강의를 한국어로 정리했다.
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AI 데이터센터 전력 병목 정리: GPU를 확보해도 전기를 제때 못 꽂으면 개장이 밀리는 이유
세미애널리시스 분석을 바탕으로, AI 데이터센터가 GPU가 아닌 전력망 한계에 막히는 이유와 자체 발전(BTM), 변압기 납기 병목, 그리고 LS일렉트릭 등 한국 전력기기 기업의 기회를 정리했습니다.
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AI 영상 모델 양자화 실험: FP16부터 2비트까지 낮춰보니 FP8보다 Q8이 낫고 Q4가 최적점이었다
WaN 2.2와 LTX 2.3 영상 생성 모델을 FP16부터 2비트까지 단계별로 낮춰 비교한 실험. FP8이 같은 비트의 Q8보다 품질이 떨어지고 오디오가 영상보다 먼저 무너지며, 비트 수보다 형식이 중요하다는 결론을 정리했습니다.
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아이폰 통화 녹음 방법: 애플 제약을 무료 블루닷 브라우저 확장으로 우회하고 AI 요약까지 받기
애플이 막아 둔 아이폰 통화 녹음을 무료 블루닷 브라우저 확장으로 우회하는 방법과, 시스템 오디오 공유 설정부터 자동 전사·화자 구분·AI 요약·요약 템플릿 변경까지 받는 과정을 단계별로 정리했습니다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 토큰 예측·환각과 ChatGPT 같은 AI의 기본
ChatGPT는 사람처럼 생각하지 않는다. 프롬프트를 토큰으로 쪼개 다음 토큰을 하나씩 예측하며 답을 만든다. LLM이 똑똑해 보이는 이유와 때때로 자신 있게 틀리는 환각 현상을 초보자 눈높이로 정리했다.
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로컬 LLM 속도 최적화: Ollama·llama.cpp 동시성과 다중 인스턴스로 처리량 높이기
혼자 대화할 땐 초당 100~120토큰이지만 코드 에이전트처럼 동시 요청이 몰리면 이야기가 달라진다. Ollama와 llama.cpp의 차이, 동시성·병렬·다중 인스턴스로 로컬 LLM 처리량을 열 배 넘게 끌어올리는 방법을 정리했다.
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LLM SLM FM 차이와 선택법: 문서 분류·고객 지원·자율 장애 대응 사례로 이해하기
대형·소형·프런티어 언어 모델은 별개 범주가 아니라 쓰임새가 다른 같은 계열이다. 문서 분류는 SLM, 복잡한 고객 지원은 LLM, 다단계 장애 대응은 프런티어 모델이 적합한 이유를 IBM 설명으로 정리했다.
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ChatGPT 활용법 입문: 이메일 작성·파일 요약·리서치·프로젝트로 업무 끝내는 법
ChatGPT를 검색창이 아닌 협업 도구로 쓰는 실전 활용법. 이메일 초안 작성과 톤 조정, 여러 쪽 보고서 요약, 도구 비교 리서치와 웹 검색, 90일 계획 수립, 프로젝트·메모리·앱 연동 기능까지 단계별로 정리했다.
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AI 인플레이션부터 회사에 들어온 AI 동료까지, 이번 주 주요 AI 뉴스 한눈에 총정리
메모리 부족이 부른 'AI 인플레이션'으로 오른 노트북·게임기 가격, 안전을 이유로 소수에게만 열린 최강 모델, 슬랙·노션에 들어온 AI 에이전트, 문장 하나로 앱을 만들어 배포하는 도구까지 이번 주 AI 흐름을 짚었다.
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AI와 일자리: 미국 사회초년생이 마주한 취업 불안과 전문가들의 현실적 대응 조언
졸업 시즌 취업시장에 뛰어든 미국 청년들의 AI 일자리 불안을 다룬 NBC 리포트. 골드만삭스·ADP 전문가 분석과 대기업의 재교육 책임, 그리고 AI 시대에 흔들리지 않고 살아남는 법까지 정리했다.
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앤트로픽 클로드 소넷 5 공개: 에이전트 특화·오푸스 절반 가격, 토큰 효율 논란
앤트로픽이 에이전트 작업에 특화한 클로드 소넷 5를 공개했다. 오푸스보다 저렴한 절반 가격에 100만 토큰 컨텍스트를 제공하지만, 토크나이저 변경으로 실제 토큰 소비가 늘어 총비용이 커질 수 있다는 논란도 함께 짚는다.
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Ornith 1.0 설치·사용법: LM Studio로 내 PC에서 돌리는 오픈소스 로컬 코딩 AI
새 오픈소스 코딩 모델 Ornith를 LM Studio로 개인 컴퓨터에서 실행하는 방법을 소개한다. 9B 버전은 VRAM 8GB면 돌아가며, 로컬 실행이라 프라이버시와 비용 면에서 유리하지만 작은 모델이라 복잡한 작업엔 한계가 있다.
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앤트로픽 차세대 모델 미토스 6 유출설 정리: 사실과 추측, 수출통제와 자기개선 논쟁
앤트로픽의 차세대 모델 '미토스 6' 유출설을 아홉 가지 관점으로 정리한다. 이름은 추측이지만 이전 미토스의 사이버보안 능력, 수출통제로 인한 출시 난관, AI가 AI를 만드는 재귀적 자기개선 우려까지 짚는다.
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바이브 코딩과 MCP 서버 활용법: AI 코딩을 더 안정적이고 예측 가능하게 만드는 도구들
AI 코딩은 잘될 때의 도파민과 크레딧만 태우는 '프롬프트 지옥의 쳇바퀴' 사이를 오간다. Fireship이 소개하는 Svelte·Figma·Stripe 등 MCP 서버로 AI 코딩을 더 안정적이고 예측 가능하게 만드는 방법을 정리했다.
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AI 초보에서 프로까지 4단계 로드맵: 도구 선택·프롬프트·학습 리듬·디렉터 되기
AI가 어려운 게 아니라 매일 쏟아지는 정보의 소음에 갇힌 게 문제다. 도구 선택, 역할·맥락·명령·형식의 프롬프트, 학습 리듬 만들기, 디렉터로의 전환까지 비전공자도 따를 수 있는 4단계 로드맵을 정리했다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇인가: AI를 도구·데이터에 연결하는 표준을 USB-C로 이해하기
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 GPT·Claude 등 어떤 AI 모델이든 데이터·도구·API에 연결하도록 정한 표준 규약이다. USB-C 비유로 MCP의 개념과 등장 배경, 클라이언트·서버 작동 구조를 쉽게 풀어본다.
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월드 모델(World Model)이란? AI가 행동의 결과를 예측하고 계획하는 원리와 활용
구글 지니와 엔비디아 코스모스, 얀 르쿤의 JEPA까지, 현재 세계 상태와 행동으로 미래를 예측하는 월드 모델의 정의와 생성형·예측형 두 구현 학파, 그리고 자율주행·로봇·게임·에이전트 활용 사례를 한눈에 정리했다.
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AI 에이전트 메모리 설계: 작업·일화·의미·절차 4가지 기억을 RAG로 구현하는 법
언어 모델은 호출할 때마다 사실상 상태가 없다. 인지과학의 네 가지 기억인 작업·일화·의미·절차 기억을 RAG 기반 에이전트로 구현해, 무상태 언어 모델에 지속적 맥락과 학습 능력을 부여하는 방법을 단계별로 정리했다.
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확산 모델(Diffusion Model)이란? 파이토치로 구현하는 순방향·역방향 과정과 U-Net
노이즈를 점진적으로 더했다가 신경망으로 다시 걷어내며 이미지를 생성하는 확산 모델의 원리를, 분산 스케줄과 U-Net, 사인·코사인 위치 임베딩, 손실 함수까지 파이토치 구현 관점에서 단계별로 쉽게 설명한다.
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에이전트 AI로 기업 데이터 사일로 허물기 — 구글 클라우드 MCP·Gemini 실전 데모
구글 클라우드가 MCP와 에이전트 개발 키트로 Gemini를 사내 데이터베이스에 안전하게 연결해, 회계 감사·경영 분석·DB 운영을 실시간 대화 한 번으로 처리하는 Finance AI 데모를 자세히 공개했다.
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RAG(검색 증강 생성) 기초부터 고급 기법까지 총정리 — 벡터DB·청킹·쿼리 확장
freeCodeCamp 강의로 배우는 RAG의 기본 원리와 검색기·생성기 구성 요소, 나이브 RAG의 네 가지 한계, 그리고 쿼리 확장·재순위 같은 고급 기법까지 실제 예제 코드와 함께 처음부터 차근차근 정리했다.
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AI 정렬 문제 쉽게 이해하기 — 보상 해킹·부작용과 가치 기반 정렬(스탠퍼드 CS221)
스탠퍼드 CS221 강의로 배우는 AI 정렬 문제의 개념과 네 가지 정렬 관점, 보상 해킹과 부작용의 실제 사례, 그리고 가치 기반 정렬을 위한 세 가지 윤리 틀까지 초심자도 이해하도록 차근차근 정리했다.
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클로드 코드 vs OpenAI 코덱스 비교: 기능·가격·실전 세 가지 테스트로 본 결론
앤트로픽 클로드 코드와 OpenAI 코덱스를 기능과 가격, 그리고 세 가지 실전 과제로 직접 비교한 리뷰입니다. 어떤 작업에 어느 도구가 유리한지 실제 토큰 사용량과 속도 데이터를 근거로 정리했습니다.
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멀티모달 RAG 완벽 정리: 텍스트화·하이브리드·풀 멀티모달 세 가지 구현 방식과 장단점 비교
RAG의 기본 동작 원리부터 이미지·영상·오디오까지 함께 검색하는 멀티모달 RAG의 세 가지 구현 방식인 텍스트화·하이브리드·풀 멀티모달을 IBM 설명을 바탕으로 각각의 장단점과 함께 알기 쉽게 정리했습니다.
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파운데이션 모델이 많은 이유: 전이 학습과 파인튜닝, IBM·NASA 지구관측 모델 사례로 이해하기
허깅페이스에 오픈소스만 수천 개의 파운데이션 모델이 존재하는 이유를 전이 학습과 파인튜닝 개념, 그리고 IBM과 NASA가 공개한 지구관측 오픈소스 모델 사례를 통해 일반 독자도 이해하기 쉽게 설명합니다.
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프로덕션 AI·LLM 엔지니어링이란? 리서치를 실제 서비스로 잇는 핵심 역량 정리
논문 속 아이디어를 수백만 사용자가 쓰는 안정적 시스템으로 바꾸는 프로덕션 AI 엔지니어링의 의미를 짚고, 파인튜닝·RAG·에이전트·가드레일·관측성·배포·스케일링까지 실무가 요구하는 역량과 기술 스택을 정리했습니다.
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커맨드라인 기초 입문: 터미널 명령어 pwd·ls·cd부터 touch·echo·cat까지
개발자·데브옵스·데이터 분석가가 쓰는 커맨드라인의 기본기를 예제 중심으로 정리했습니다. pwd·ls·cd로 파일 트리를 탐색하고 touch·rm·mkdir로 만들고 지우며 echo·cat과 리디렉션으로 읽고 쓰는 법까지 단계별로 짚습니다.
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윈도우 "파일이 사용 중" 오류의 원인: 파일 핸들과 Process Explorer 정리
앱을 닫았는데도 윈도우가 파일이 사용 중이라고 하는 이유를 파일 핸들 관점에서 설명합니다. 백신 검사·네트워크 참조·DLL 매핑 등 흔한 원인과 Process Explorer로 확인하는 방법, 이름 변경 우회책까지 정리했습니다.
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2026년 유럽 폭염 45도: 철도 좌굴과 원전 정지가 드러낸 도시 인프라 설계의 한계
2026년 6월 서유럽을 덮친 기록적 폭염 속에서 철도 레일이 휘고 일부 원전이 멈췄다. 오메가 블록킹부터 장대레일 좌굴, 원전 냉각수 규제, 전력 도매가 급등까지 폭염이 도시 인프라를 흔든 공학적 원리를 짚었다.
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클로드 코드 2026 실전 기능: 에이전트 팀·어드바이저·오토 모드·워크트리 격리
한 소프트웨어 팀이 클로드 코드의 100개 넘는 기능 중 실제 업무에서 반복해 쓰는 것들만 추렸다. 에이전트 팀, 어드바이저, 목표(goal), 오토 모드, 워크트리 격리, 코드 리뷰, 루프·모니터를 실사용 맥락으로 소개한다.
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프롬프트 엔지니어링 2026 가이드: 8단계 프로덕션 프롬프트와 네거티브 제약 설계법
2026년 프롬프트 엔지니어링은 취미가 아니라 소프트웨어 설계 규율이다. 역할·목표·제약 등 8대 구성요소, 네거티브 제약, 퓨샷 예시로 대규모에서도 안정적인 AI 동작을 만드는 법을 실전 예시로 정리했다.
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구글 제미나이·노트북LM 업무 활용 가이드: 5단계 프롬프트와 반복·프롬프트 체이닝 차이
구글의 무료 강좌 'Make AI Work for You'를 정리했다. 제미나이와 노트북LM으로 업무를 돕는 법, 작업·페르소나·형식·맥락·참조 5단계 프롬프트 작성, 반복과 프롬프트 체이닝의 차이를 실전 예시로 설명한다.
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마이크로소프트 데이터버스 플러그인으로 코딩 에이전트를 기업 시스템에 붙이는 법
마이크로소프트가 데이터버스 플러그인으로 코딩 에이전트를 기업의 핵심 데이터에 연결한다. '시스템 오브 레코드'를 '시스템 오브 에이전시'로 확장하는 접근을 정리했다.
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엔비디아 새 오픈 멀티모달 AI 모델 — 처리량·비용 효율을 끌어올린 5가지 기법
이미지·영상·오디오를 모두 다루는 300억 파라미터 오픈 AI 모델이 처리량과 비용 효율에 집중했다. 실시간의 약 10배 속도를 만든 5가지 기법을 정리했다.
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AI 아첨(사이코펀시)이란 무엇인가 — 앤트로픽이 말하는 원인과 대처법
AI가 사실보다 사용자가 듣고 싶어 하는 답을 내놓는 '사이코펀시(아첨)' 현상을 앤트로픽 안전팀이 설명한다. 왜 생기고, 어떻게 알아채고 바로잡을지 정리했다.
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오픈웨이트 AI 모델이 프론티어급 성능에 근접하며 '소유하는 AI' 시대를 예고하다
영상은 다운로드해 영구 소유할 수 있는 오픈웨이트 AI 모델이 3개월도 안 되는 사이 코딩·수학·일반지식에서 크게 도약해 폐쇄형 프론티어 모델에 근접했다고 소개하고, 멀티토큰 예측 같은 훈련 기법과 높은 토큰 사용량 등 한계를 함께 짚는다.
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미국, 결함 허용 양자컴퓨터 2028년 목표 행정명령 서명 — AI 다음 기술 경쟁 개막
영상은 미국이 결함 허용 양자컴퓨터를 2028년까지 개발하고 연방기관을 양자내성 암호로 전환하도록 하는 두 건의 행정명령에 서명했다며, AI에 이은 새 기술 경쟁의 배경과 미·중 대결, 시한 실현 논쟁 등 아홉 가지 쟁점을 정리한다.
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로컬 AI 성능은 운영체제가 좌우한다 — 윈도우·WSL·리눅스 로컬 LLM 벤치마크와 메모리 병목
같은 AMD 라이젠 미니 PC에서 윈도우·WSL·바탕 리눅스로 로컬 LLM을 돌려 비교했다. 긴 프롬프트 처리는 리눅스 radv가 약 3배 빨랐고, 토큰 생성의 진짜 병목은 연산이 아니라 메모리 대역폭이라 듀얼 채널 램으로 속도가 두 배로 뛰었다.
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AI 접근의 대전환: 프론티어 모델 허가제와 오픈소스 규제 압력을 둘러싼 17가지 논점
영상은 미국 정부가 프론티어 모델을 고객별로 승인하는 단계적 출시를 요구했다며, 내부·공개 모델의 격차 확대와 오픈소스 규제 압력, 그 배경과 스타트업에 미칠 영향, 그리고 가능한 대안을 17가지 논점으로 정리한다.
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미니 PC 3대로 만든 AI 클러스터 실험 — 한 대로는 못 담는 70B 모델 구동과 메모리 벽의 교훈
인텔 NUC 미니 PC 3대를 묶어 한 대로는 못 담는 70B 밀집 모델을 돌린 실험이다. 모델을 쪼개면 오히려 느려지지만 크기 문제는 풀렸고, 속도의 진짜 병목은 메모리 대역폭이었다. 크기와 속도는 서로 다른 클러스터 전략으로 풀어야 한다.
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로컬 AI 영상 생성 대 클라우드 프론티어 모델 비교 — 현실성 격차와 에이전트형 워크플로의 부상
내 컴퓨터에서 무료·비공개로 돌리는 로컬 AI 영상(Wan·LTX)을 최상위 클라우드 모델과 같은 프롬프트로 비교했다. 현실성 격차는 뚜렷했지만 로컬은 통제력에서 앞섰고, 다음 경쟁은 로컬 대 클라우드가 아니라 모델 대 워크플로로 옮겨간다.
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사내 AI 자동화 성공기: 풀스크립트가 1년 만에 n8n 워크플로 1,500개를 만든 방법
헬스테크 기업 풀스크립트의 사내 AI 책임자 사하르가 1년도 안 돼 자동화 워크플로 1,500여 개를 만든 과정을 공개한다. 전사 해커톤, 템플릿과 공용 자격증명, '사람 우선·AI 활용' 문화로 비개발자까지 자동화에 참여시킨 노하우를 담았다.
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스케일링의 느린 죽음: 사라 후커가 짚는 거대 AI 모델의 한계와 적응형 지능의 부상
어댑션 랩스 공동창업자 사라 후커가 '무조건 큰 모델' 경쟁이 수익 체감 구간에 들어섰다고 진단한다. 작은 모델이 큰 모델을 앞서는 사례, 가중치 중복, 사후학습과 테스트타임 연산으로 옮겨가는 흐름을 근거로 적응형 지능의 시대를 설명한다.
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2026년 AI 활용 전략 – 알렉스 호모지가 말하는 워크플로 자동화와 에이전트 훈련법
AI는 지금 이 순간이 가장 못하는 상태다. 사업가 알렉스 호모지가 역할이 아닌 워크플로 중심 사고와 에이전트 훈련법, 바벨 전략으로 2026년 AI 시대에 사업과 커리어를 지키는 법을 구체적으로 정리했다.
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2026년 AI 전망 – 일자리 충격과 AI 거품, 안전 규제까지 전문가 심층 진단
챗GPT를 매주 8억 명이 쓰는 시대, AI는 전기처럼 일상의 기반이 되고 있다. 캐나다 미래학자와 정책 전문가가 2026년 일자리 변화와 AI 거품 가능성, 제프리 힌턴의 경고와 안전 규제, 그리고 기회를 함께 짚었다.
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2026년 AI 예측 8가지 – AI 반발, 구글 우위, 지속학습과 로봇 전망 총정리
테크 유튜버 TheAIGRID가 2026년 AI를 여덟 가지로 예측했다. AI 반발 심화와 '인간산 프리미엄', 블루칼라 부흥, 구글의 우위, 지속학습, 월드모델, 업무형 에이전트, 로봇의 챗GPT 순간을 짚는다.
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LLM 분류 미세조정 입문: 사전학습 GPT를 스팸 이메일 분류기로 바꾸는 실전 코딩 강의 6편
세바스찬 라슈카가 사전학습한 GPT 모델의 거대한 출력층을 두 개 노드로 교체하고 마지막 트랜스포머 블록만 학습시켜, 스팸과 정상 메시지를 가려내는 분류기로 미세조정하는 과정을 코드와 함께 단계별로 설명한다.
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스탠퍼드 CS336 1강 정리 — 언어 모델을 바닥부터 배우는 이유와 효율성·스케일링
스탠퍼드 CS336 ‘바닥부터 만드는 언어 모델’ 1강 요약. 프롬프트만으로는 닿지 못하는 근본 이해, 효율성이 곧 성능이라는 관점, 그리고 언어 모델의 역사와 에이전트 시대까지의 흐름을 정리한다.
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프롬프트 엔지니어 직업의 현실 — 유튜브 광고가 숨기는 진실과 정말 필요한 역량은?
약 3년 차 현직자가 말하는 프롬프트 엔지니어의 실체. 고연봉 채용은 사실상 소프트웨어 엔지니어 자리이며, 프롬프트 작성은 직업이 아니라 RAG 등 실제 업무 속에서 누구나 익혀야 할 기술이라는 점을 짚는다.
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생성형 AI 기초 완전 정리 — LLM 원리, 트랜스포머, 임베딩과 LangChain 입문
생성형 AI의 개념부터 LLM의 작동 원리, 트랜스포머와 임베딩·벡터 DB, 그리고 LangChain으로 증권 뉴스 리서치·유통 Q&A 같은 실제 애플리케이션을 만드는 흐름까지 입문자 눈높이로 정리한 강좌 요약.
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Cursor iOS 앱 출시: 휴대폰에서 AI 코딩 에이전트를 실행하고 코드를 검토·병합하는 세 가지 활용법
AI 코드 에디터 Cursor가 모바일 앱을 출시했다. 클라우드에서 에이전트를 돌려 영상 데모를 받고, 긴 음성 메모로 작업을 지시하며, UI 스크린샷에 직접 표시해 피드백하는 세 가지 활용법을 정리했다.
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LLM 지능 효율 높이기: 토큰이 아닌 컨텍스트로 비용을 줄이는 엔트로피 관점과 멀티에이전트 사례
램프(RAMP)의 벤 가이스트가 Compile 26에서 발표한 강연 정리. 모델은 똑똑해져도 효율은 떨어진다는 문제와, 전역 KV 캐시·희소 어텐션·잠재 표현 주입으로 토큰을 크게 줄인 세 가지 연구 사례를 소개한다.
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내부자 위협과 agentic AI 보안: 위협 유형·활동과 방어 통제(DLP·IAM·UEBA·MFA) 총정리
내부자 위협을 부주의·악의·에이전트형 세 유형으로 나누고, AI 에이전트 자율 워크플로가 만드는 새로운 보안 위험과 심층 방어 통제(DLP·IAM·UEBA·MFA), 정책·교육·로그 모니터링까지 정리한 해설이다.
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표기 지능이란 무엇인가: 좋은 기호의 네 가지 조건과 딥러닝으로 만드는 새 표기법
긴 덧셈과 좌표평면, 1737년에야 등장한 화살표까지, 우리가 무언가를 적어 두는 방식이 지능을 끌어올린다는 '표기 지능' 개념을 살펴본다. 좋은 표기법의 네 가지 속성과, 딥러닝으로 인간 지각과 무관한 새 기호 체계를 만드는 실험까지 한국어로 정리했다.
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AI라는 개념에 휘둘리지 않으려면: 언어와 의미, 그리고 우리가 지켜야 할 행위주체성
내포·외연·함축이라는 세 가지 의미부터 LLM이 인터넷 텍스트의 압축 표현이라는 설명까지, 'AI'라는 모호한 개념에 행위주체성을 내주지 말자는 알레인 수어의 강연을 한국어로 정리했다. 언어에 대한 주체성이 곧 우리 자신에 대한 주체성이다.
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AI 에이전트의 메모리 문제와 KV 캐시 압축: Baseten 연구팀의 STILL 접근
무손실 KV 캐시와 파인튜닝·RAG 같은 고압축 사이의 '중간 메모리 층'을 채우려는 Baseten 연구팀의 KV 캐시 압축 방법과, 압축된 캐시가 사실상 MLP가 되어 맥락에서 곧바로 가중치를 만들어 낸다는 통찰을 한국어로 정리했다.
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앤트로픽 연구자가 14분에 설명하는 AI의 본질: 스케일링 법칙과 모델의 인격과 정렬 연구
앤트로픽의 클로이 루빈스키가 스케일링 법칙, 신경망과 해석가능성, 모델의 인격과 정렬 연구를 14분으로 압축해 설명한다. AI가 인간의 언어로 학습되며 우리를 닮아 간다는 핵심 통찰을 알기 쉽게 정리했다.
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에이전트 분석이란? PlotStudio AI로 보는 데이터 분석 자동화의 현재와 실제 활용법
라이브러리와 코드 문법을 외우지 않아도 AI 에이전트가 데이터 정제·시각화·해석·보고서 작성까지 대신한다. PlotStudio 데모를 통해 에이전트 분석이 실제로 어떻게 작동하고 무엇을 바꾸는지 단계별로 정리했다.
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AI 모델 작동 원리 쉽게 이해하기: 확률적 모델과 추론 모델의 차이, 모델 선택 기준
AI 모델은 결정론적 프로그램과 달리 확률적이라 같은 입력에도 다른 답을 낸다. API 비유와 모델 선택, 추론 모델, 이미지·음성 등 다양한 입력 방식까지 AI 모델의 작동 원리를 쉽게 정리했다.
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AI 엔지니어링 입문 가이드: 파운데이션 모델로 데모를 실제 프로덕션 제품으로 만드는 전 과정 정리
칩 후옌의 책 'AI Engineering'을 길잡이 삼아, 파운데이션 모델 기반 애플리케이션을 데모에서 프로덕션으로 끌어올리는 핵심 개념인 평가·프롬프트·RAG·에이전트·가드레일을 한 번에 정리한다.
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머신러닝 면접 필수 모델 5가지 정리: 선형·로지스틱 회귀, 결정 트리, KNN, 나이브 베이즈
머신러닝 면접에서 자주 묻는 다섯 가지 기본 모델인 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, KNN, 나이브 베이즈를 면접 질문과 이론, scikit-learn 코드로 짚어 핵심 직관을 빠르게 잡아 준다.
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AI 월드컵 2026 예측 프로젝트: 포아송 회귀·Elo 점수·몬테카를로 시뮬레이션으로 우승 확률 계산
파이썬과 포아송 회귀, 경기마다 갱신되는 Elo 점수, 몬테카를로 시뮬레이션을 활용해 2026 월드컵 우승 확률을 예측하는 엔드투엔드 머신러닝 프로젝트를 데이터 수집부터 검증과 배포까지 단계별로 자세히 소개한다.
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구글 AI 스튜디오 안드로이드 앱 제작 가이드: 코드 없이 바이브 코딩으로 저조도 카메라 앱 만들기
안드로이드 개발 경험이 전혀 없는 웹 개발자가 구글 AI 스튜디오에서 자연어 프롬프트만으로 저조도 카메라 앱을 만들고, 사이드로딩으로 휴대폰에 직접 올려 테스트하는 전 과정을 단계별로 정리했습니다.
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LLM 아키텍처 비교 2025: 딥시크 MLA, 혼합 전문가, 슬라이딩 윈도우 어텐션
세바스찬 라슈카가 딥시크 V3, OLMo 2, Gemma 3, Qwen 3, Kimi 2, GPT-OSS, GLM 4.5 등 2025년 공개된 주요 LLM 아키텍처의 핵심 설계 차이를 도식으로 비교해 알기 쉽게 설명합니다.
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LLM 명령어 파인튜닝 직접 구현: 알파카 템플릿, 패딩 마스킹, Ollama 평가
세바스찬 라슈카가 사전학습된 GPT-2를 명령어를 따르는 비서 모델로 파인튜닝하는 과정을, 데이터셋 준비와 패딩 마스킹부터 학습, 그리고 Ollama를 이용한 자동 평가까지 코드로 차근차근 보여 줍니다.
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LLM 밑바닥부터 구현하기 — 라쉬카의 12단계 학습법과 2026년 AI 흐름 총정리
세바스찬 라쉬카가 파이토치로 LLM 구조를 직접 구현하며 배운 점을 정리한다. 젬마3 사례로 본 12단계 디버깅법, KV 캐시 절감 흐름, 에이전트 시대의 학습 로드맵까지 한국 독자 눈높이로 짚는다.
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현대 LLM 아키텍처 비교 가이드 — GQA·MLA·슬라이딩 윈도우로 보는 트랜스포머 모델 50선
세바스찬 라쉬카가 직접 손으로 그린 50여 개 LLM 구조를 한곳에 모은 아키텍처 갤러리를 소개한다. KV 캐시를 줄이는 GQA·MLA·슬라이딩 윈도우·하이브리드 구조의 차이를 한국 독자 눈높이로 풀어 설명한다.
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2025년 LLM 지형도 총정리 — MoE·MLA·슬라이딩 윈도우와 트랜스포머의 대안들
세바스찬 라쉬카가 2025년 주요 오픈웨이트 LLM의 효율화 기법(GQA·MLA·슬라이딩 윈도우·MoE)과 함께 확산 모델·맘바·RWKV 등 트랜스포머의 여러 대안들을 한국 독자 눈높이로 차근차근 정리한다.
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챗GPT 활용법 23가지: 마스터 프롬프트·의사결정·계약 검토·역할극 연습
댄 마텔이 대부분의 사람이 모르는 챗GPT 활용법 23가지를 공개한다. 나만의 '마스터 프롬프트' 만들기, 맹점 발견, 의사결정 일지, 계약서 평이하게 번역하기, 어려운 대화 역할극 연습 등 일·돈·관계·자기계발 전반의 사례를 다룬다.
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무료 AI 도구 7가지 추천: 재피어·구글 AI 스튜디오·챗GPT·퍼플렉시티·일레븐랩스
케빈 스트래트버트가 무료로 써볼 수 있는 AI 도구 7가지를 소개한다. 업무 자동화(재피어), 화면 실시간 안내(구글 AI 스튜디오), 챗GPT, 음악 생성(Udio), AI 음성(일레븐랩스), 출처 기반 검색(퍼플렉시티), 영상 편집(Descript)을 다룬다.
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업무용 AI 활용법 5가지: 이메일 답장·엑셀 분석·문서 질문·이미지 텍스트 추출
챗GPT 같은 AI 도구를 업무와 학습에 바로 쓰는 5가지 실용 방법을 정리했다. 이메일 답장 작성부터 엑셀 데이터 분석, 문서·이미지 질문, 손글씨 텍스트 추출, 작업물 피드백까지 대부분 무료로 가능하다.
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OpenAI 코덱스(Codex) 완전 가이드 — 파일 정리부터 자동화·배포까지
OpenAI 코덱스는 챗GPT처럼 대화하지만 내 컴퓨터에서 실제로 파일을 정리하고 대시보드를 만들며 작업을 자동화한다. 설치부터 스킬·자동화·플러그인 활용까지 실전 흐름을 정리했다.
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ML 이탈 예측 모델 배포 가이드 — FastAPI·MLflow·Docker·AWS 엔드투엔드
노트북에서 정확도만 보고 끝내는 튜토리얼을 넘어, 원본 데이터부터 FastAPI·Docker·GitHub Actions·AWS 배포까지 누구나 쓸 수 있는 고객 이탈 예측 모델을 완성하는 전 과정을 정리했다.
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LLM 개발 3단계 정리 — 아키텍처 구축, 사전학습, 파인튜닝의 원리
대형 언어모델은 어떻게 만들어질까. 데이터 준비와 토큰화, 다음 단어 예측, GPT 계열 아키텍처, 사전학습으로 만드는 파운데이션 모델, 그리고 분류·지시·선호 파인튜닝까지 개발 3단계를 개념적으로 정리했다.
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MCP로 AI 에이전트와 SQL Server 관리하기: 자연어 질의와 안전 가드레일까지
마이크로소프트 Data Exposed에서 Anthony Nocentino가 MCP 서버를 통해 SQL Server를 자연어로 점검하는 방법을 시연한다. DBA용 28개 진단 도구와 Data API Builder, 그리고 에이전트 안전장치까지 짚는다.
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AssemblyAI Universal-3.5 음성 코드 탐색: Clickie가 전문 용어를 알아듣는 법
AssemblyAI의 Na가 음성 코드 탐색 도구 Clickie에 최신 전사 모델 Universal-3.5를 적용한 데모를 선보인다. 화면의 핵심 용어를 실시간으로 프롬프트에 넣어 PCM S16LE 같은 난해한 코드 용어까지 정확히 알아듣는다.
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구글이 알려주는 생성형 AI 책임 있는 사용법: 환각 주의와 사실 확인하기 완벽 가이드
구글이 생성형 AI를 처음 쓰는 사람을 위해 만든 안내 영상이다. AI가 패턴을 학습하는 원리, 창작을 돕는 도구일 뿐이라는 점, 환각과 오류 가능성, 그리고 사실 확인과 신고의 중요성을 차근차근 짚는다.
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Claude AI 사용법 입문 가이드 — 아티팩트, 프로젝트, 커넥터, 스킬
AI 어시스턴트 Claude를 처음 쓰는 사람을 위한 단계별 안내. 이메일 작성과 문서 요약 같은 기본기부터 아티팩트, 프로젝트, 커넥터, 스킬 같은 강력한 기능까지 실제로 일에 쓰는 법을 정리했다.
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Claude Code AI 에이전트 만들기 — 에이전틱 워크플로와 claude.md 활용법
Claude Code로 첫 AI 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 채팅·빌딩·에이전틱의 세 단계 차이, claude.md 설정, 계획 모드, 워크플로 작성까지 핵심을 짚는다.
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딥시크 mHC 논문 해설 — 잔차 연결과 하이퍼 연결의 한계를 넘다
딥시크가 2026년 첫 논문 'mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)'를 공개했다. 2016년 이후 거의 그대로였던 잔차 연결을 확장하면서도 학습 안정성을 되살린 핵심 아이디어를 정리했다.
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클로드 AI 에이전트 만들기: claude.md·플래닝 모드·워크플로 파일로 코드 없이 자동화
대부분은 클로드를 검색엔진처럼 쓴다. 채팅·빌더·에이전트 3단계와 claude.md, 플래닝 모드, 워크플로 파일로 코드 없이 리서치·콘텐츠 자동화를 만드는 법을 정리했다.
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AI·데이터 프리랜서 되는 법 2026: 시작·첫 수익·숙련 3단계와 따뜻한 소개·제안서 전략
6년간 AI 엔지니어로 프리랜싱한 데이브 에벨라가 처음부터 다시 한다면 따를 3단계 틀을 공개했다. 지루하지만 유용한 프로젝트, 따뜻한 소개, 제안서·앵커 계약 전략을 정리했다.
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클로드 미토스 244쪽 리포트 정리: 제로데이·정렬·모델 복지까지 핵심 하이라이트
한 AI 분석가가 244쪽 보고서를 직접 읽고 정리했다. 일반 공개를 보류한 ‘클로드 미토스’의 벤치마크, 제로데이 취약점, 샌드박스 탈출, 정렬·복지 이슈를 한국어로 옮겼다.
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AI 회의록 도구 6종 비교 - 금융팀을 위한 패덤·재미·블루닷·조크스·파이어플라이즈·오터
금융팀에 맞는 AI 회의록 도구를 정확도·금융 용어 이해·CRM 연동·대면 회의 지원·프라이버시 기준으로 비교했다. 패덤, 재미 AI, 블루닷, 조크스, 파이어플라이즈, 오터 6종의 강점과 한계, 가격을 정리한다.
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Claude Design 모션 그래픽 만들기 - 템플릿·스크린샷·자막·UI 애니메이션 4가지 방법
코드나 터미널 없이 Claude Design으로 모션 그래픽을 만드는 방법을 소개한다. 템플릿 복사, 시작·끝 프레임 스크린샷, 자막 기반 생성, UI 애니메이션까지 4가지 접근과 마크업 수정, MP4 내보내기 우회법을 정리했다.
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프로페셔널 파이썬 AI 개발 환경 - PyCharm, MCP, 스킬, 디버거 설정 가이드
단순 프롬프트에 의존하는 바이브 코딩을 넘어 프로처럼 AI를 쓰는 파이썬 개발 환경을 다룬다. PyCharm에서 에이전트·모델 연결, MCP 서버, 규칙과 스킬, 디버거와 데이터베이스 뷰어까지 실전 셋업을 정리했다.
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제미나이 스파크(Gemini Spark) 사용법: 초보용 AI 에이전트 4대 기능 정리
제미나이 스파크는 지메일·캘린더·드라이브에 녹아든 가장 초보 친화적 AI 에이전트다. 연결·템플릿·스킬·예약 작업이라는 4가지 핵심 기능과 클로드·코덱스 대비 장단점을 정리했다.
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AI 환각(할루시네이션)이란? LLM이 헛소리하는 이유와 RAG 완화법
AI가 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 '환각' 현상은 왜 생길까. 마이크로소프트 개발자가 설명하는 거대 언어 모델의 확률적 본질과 RAG로 줄이되 없애지는 못하는 이유를 정리했다.
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개인용 AI 펫 오팔(Opal) 제작기: 라즈베리파이·오픈클로로 만든 에이전트
마이크로소프트 디자이너가 라즈베리파이 화면 위에 토끼 캐릭터 AI 펫 '오팔'을 직접 만들었다. 오픈클로 기반으로 웹 탐색·레시피 검색·깃허브 작업까지 해내는 제작 과정과 디자이너에게 주는 조언을 정리했다.
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어셈블리AI 5월 업데이트: LLM 게이트웨이 추론·실시간 화자 분리 개선
어셈블리AI가 5월에 출시한 기능을 정리했다. LLM 게이트웨이의 추론 옵션과 JSON 자동 수정, 단어별 화자 라벨, 연속 부분 전사, 실시간 PII 마스킹 등이 포함됐다.
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음성 AI 실전 구축기: 화자 분리·다국어·실시간 처리의 현실적 과제
어셈블리AI가 진행한 패널에서 그래놀라·코루프·엣지티어가 음성 AI 제품을 실제로 운영하며 마주한 화자 분리, 다국어, 소음, 실시간 처리의 과제와 해법을 공유했다.
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생성형 AI 입문 강의 정리: LLM·프롬프트·RAG·LLMOps 한눈에
마이크로소프트의 '초보자를 위한 생성형 AI' 시리즈를 정리했다. LLM의 역사와 원리, 프롬프트 엔지니어링, 임베딩과 RAG, LLMOps와 평가 지표까지 입문자가 알아야 할 핵심을 다룬다.
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AssemblyAI Universal-3.5 Pro: 실시간 음성인식·19개 언어 코드스위칭
AssemblyAI의 최신 실시간 음성인식 모델 Universal-3.5 Pro가 프롬프트 기반 문맥 인식, 19개 언어 코드스위칭, 보이스 포커스로 어떻게 정확도를 끌어올리는지 데모로 살펴본다.
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Claude Code 음성 에이전트 만들기: AssemblyAI Voice Agent API 워크숍
AssemblyAI Voice Agent API와 Claude Code로 예약 음성 에이전트를 라이브로 만드는 워크숍. 문서 링크만 주고 백엔드·프런트엔드를 스캐폴딩하고 도구 호출까지 붙이는 과정을 정리했다.
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Transformers.js 작동 원리: 브라우저에서 AI 모델 실행하는 법
Hugging Face의 Transformers.js가 모델·텐서·ONNX·양자화·파이프라인을 어떻게 다루는지, 자바스크립트만으로 로컬 AI를 실행하는 구조를 풀어 설명한다.
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KV 캐시·PagedAttention로 LLM 추론 속도와 GPU 처리량 높이기
사용자가 늘수록 LLM 응답이 느려지는 원인은 모델이 아니라 메모리 사용 방식이다. KV 캐시와 PagedAttention이 어떻게 GPU 처리량을 끌어올리는지, vLLM 설정 팁까지 정리했다.
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허깅페이스 LeLab로 코드 없이 AI 로봇 학습·데이터 수집·배포
허깅페이스 LeLab은 LeRobot 라이브러리의 그래픽 인터페이스로, 코드 없이 로봇 원격 조작·데이터셋 수집·모델 학습·배포까지 한 화면에서 처리한다. 작동 과정을 단계별로 정리했다.
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허깅페이스 FineWeb으로 본 LLM 학습 데이터셋 구축 전 과정
15조 토큰 규모의 오픈 데이터셋 FineWeb은 어떻게 만들어졌나. 커먼크롤 추출부터 중복 제거, 품질 필터링, 교육용 FineWeb-EDU까지 LLM 학습 데이터 제작 과정을 정리했다.
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AssemblyAI Universal-3.5 Pro: 컨텍스트 캐리오버로 음성 인식 정확도 높이기
AssemblyAI가 공개한 Universal-3.5 Pro 스트리밍의 핵심 기능 컨텍스트 캐리오버를 소개한다. 직전 발화를 기억해 짧은 답변도 맥락에 맞게 받아쓰는 원리와, 음성 에이전트에서의 의미를 정리했다.
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Hugging Face 로봇 해커톤 48시간: 참가자들이 만든 것과 1년 후 변화
Hugging Face가 연 전 세계 로봇 해커톤 참가자들을 1년 뒤 다시 만났다. 같은 오픈소스 스택과 48시간 안에서 티셔츠 접기·레고 픽셀아트·원격조종 같은 결과물을 만든 이들이 인턴십과 정규직으로 나아간 이야기를 전한다.
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Hermes AI 에이전트 아키텍처 분석: 에이전트 루프·컨텍스트·메모리·게이트웨이
Hermes AI 에이전트의 내부 구조를 단계별로 해설한다. 에이전트 루프, 컨텍스트 구성과 압축, SQLite·외부 메모리, 메시징 게이트웨이, 크론 작업까지 직접 만들 때 참고할 설계 원리를 정리했다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 쉽게 이해하기: 도구·API·AI 에이전트 표준화
Anthropic이 만든 MCP가 무엇을 해결하는지, LLM의 한계와 도구·API 호출의 문제, 그리고 MCP가 AI 에이전트의 HTTPS처럼 인터페이스를 표준화하는 방식을 정리했다.
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벡터 검색·RAG 튜토리얼: 임베딩으로 내 데이터를 LLM과 결합하는 법
벡터 임베딩과 시맨틱 검색의 개념부터 영화 검색, RAG 질의응답, 문서 기반 챗봇까지. 임베딩으로 내 데이터를 LLM과 연결하는 방법을 세 가지 프로젝트로 정리했다.
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텍스트 임베딩과 시맨틱 검색 원리: 벡터·코사인 유사도·풀링·FAISS 정리
허깅페이스가 설명하는 텍스트 임베딩의 기본 개념과, 코사인 유사도·풀링·FAISS 인덱스로 의미가 비슷한 문서를 찾아내는 시맨틱 검색의 작동 원리를 정리했다.
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AI 시대 개발자 코딩 실력 유지법 — Traversy의 손코딩 사이드 프로젝트 제안
아키텍처 설계와 코드 리뷰는 하지만 직접 코드를 작성하지 않게 된 AI 시대 개발자들. Brad Traversy가 실력이 녹스는 문제를 진단하고 AI 없는 사이드 프로젝트 하나를 유지하라고 제안한다.
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안드로이드 통화 녹음 + AI 전사·요약 방법 — BlueDot 무료 사용법 (2026)
기기마다 들쭉날쭉한 안드로이드 통화 녹음 문제를 BlueDot로 해결하는 방법. 통화를 녹음하고 화자 구분된 전사본과 AI 요약, 100개 이상 언어 번역까지 무료로 얻는 절차를 정리했다.
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안드로이드 회의·오디오 녹음 AI 요약 — BlueDot 앱 사용법과 연동 (2026)
BlueDot 앱으로 안드로이드에서 회의 오디오를 녹음하고 AI 요약·액션 아이템·전사본을 얻는 방법. AI 챗 질문, Notion·Slack·CRM 연동과 자동화까지 정리했다.
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앤트로픽의 클로드 코드 활용법: 인터뷰형 스펙과 검증 자동화 워크숍
앤트로픽의 응용 AI 팀이 사내에서 클로드 코드를 쓰는 방식을 공개한다. 모델이 요구사항을 인터뷰하게 하고, 마크다운 대신 HTML로 스펙을 보고, 검증을 산출물에 내재화하는 흐름을 정리했다.
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OpenAI 에이전트 빌더 사용법: 코드 없이 AI 워크플로 만들기 입문
OpenAI가 공개한 에이전트 빌더는 노드를 연결해 코드 없이 AI 워크플로를 설계하는 시각적 도구다. 여행 에이전트 예제로 분류·분기·웹검색·위젯 출력까지 직접 만드는 과정을 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링이란: AI 에이전트 성능을 좌우하는 4가지 전략
컨텍스트 엔지니어링은 매 단계 컨텍스트 창에 꼭 필요한 정보만 채우는 기술이다. 랭체인이 정리한 쓰기·선택·압축·격리 네 전략과 랭그래프 적용법을 풀어본다.
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바이브 코딩이란? 구글 AI 스튜디오로 코드 한 줄 없이 게임·웹사이트·앱 만드는 법
원하는 것을 한 문장으로 설명하면 AI가 실제로 작동하는 앱을 만들어 주는 '바이브 코딩'. 구글 AI 스튜디오로 게임, 포트폴리오 웹사이트, 습관 추적 앱을 코드 한 줄 없이 만드는 과정을 단계별로 정리했다.
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AI 엔지니어 되는 법: 소프트웨어 기초부터 LLM옵스까지 5단계 피라미드 로드맵
AI 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어가 먼저다. 파이썬 기초(SALT)부터 OpenAI API·허깅페이스, RAG·벡터DB, 도커·클라우드 확장, LLM옵스까지 이어지는 5단계 피라미드 학습 로드맵을 단계별로 정리했다.
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클로드 오푸스 4.6: AI 에이전트 16개가 2주간 자율 코딩으로 C 컴파일러를 완성하다
클로드 오푸스 4.6 에이전트 16개가 사람 개입 없이 2주간 코딩해 10만 줄 규모의 러스트 C 컴파일러를 만들었다. 컨텍스트 창 5배 확장과 에이전트 팀 기능, 라쿠텐 운영 사례와 보안 실험까지 정리했다.
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지라 AI 에이전트 구축법 — 아틀라시안 Rovo로 고객 지원 분류·자동화하기
아틀라시안 Rovo를 활용해 지라 안에서 기본 제공 에이전트를 쓰고, 나만의 고객지원 에이전트를 만들어 지식·스킬을 더하고 트리거로 자동화하는 과정을 단계별로 정리했다.
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AI 에이전트 Hermes 활용법 7가지 — 콘텐츠·전략·리서치 자동화
사용자가 관리하지 않아도 비즈니스 맥락을 스스로 정리하고 점점 똑똑해지는 AI 에이전트 Hermes의 콘텐츠 제작, 가격 전략, 프로젝트 진행, 리서치 등 일곱 가지 실전 활용 사례를 소개한다.
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GenSpark Claude 활용법 — 클라우드 AI로 마케팅 4개 역할 자동화하기
반응형에 머무는 Claude를 자체 클라우드 컴퓨터에 올려 스스로 일하게 하는 GenSpark Claude로 시장조사·콘텐츠 전략·이메일·디자인 등 마케팅 4개 역할을 만들고 휴대폰에서 위임하는 과정을 정리했다.
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부동산 AI 회의록 도구 비교 2026: Jamie·Fathom·BlueDot·Otter·TLDR
대면 상담과 온라인 미팅이 많은 부동산 업무에 맞는 AI 회의록 도구 5종을 정확도·화자 구분·CRM 연동 기준으로 비교했다.
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Claude Fable 5 제대로 쓰는 법 5가지: Opus 4.8과 무엇이 다른가
Claude Fable 5가 Opus 4.8보다 결과가 별로라는 불만이 많다. 모델 성격 차이를 이해하고 프롬프트를 줄이는 등 다섯 가지 핵심 패턴을 정리했다.
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AI 정보 계층 구조 만들기: 도구를 바꿔도 사라지지 않는 단 하나의 투자
새 대화마다 나와 내 비즈니스를 다시 설명하는 '마찰 비용'을 없애는 방법. 비즈니스를 한 번 글로 정리해 어떤 AI에든 읽히는 정보 계층 구조를 소개한다.
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GLM 5.2 vs Claude Opus 4.8 실전 비교: 오픈소스 코딩 모델 성능과 비용
MIT 라이선스 오픈소스 GLM 5.2를 Hermes에 연결해 Claude Opus 4.8과 동일한 아날로그 시계 제작 과제로 직접 비교했다. 결과물 품질과 소요 시간, 비용은 물론 작업 가치에 따라 모델을 바꿔 쓰는 체이닝 전략까지 정리한다.
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2026 AI 엔지니어 연봉 가이드: 연차별 보상·기업 유형·고연봉 기술 5가지
2026년 AI 엔지니어의 연차별 연봉과 빅테크·AI 네이티브 랩·중견기업의 보상 구조, 몸값을 끌어올리는 5가지 핵심 기술, 그리고 지분과 사이닝 보너스 중심의 총보상 협상 전략까지 데이터로 짚어 정리했다.
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Claude Code goal 명령 가이드: 자율 실행 설정과 비용 폭주 막는 3가지 조건
Anthropic이 Claude Code에 추가한 goal 명령은 '계속'을 반복 입력하지 않아도 작업자·평가자 모델 구조로 몇 시간씩 자율 실행한다. 작동 원리와 비용을 통제하는 좋은 목표 조건 작성법을 정리했다.
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AI 엔지니어 파이썬 로드맵 2026: 실제 AI 프로젝트에 쓰이는 핵심만
AI가 코드를 짜 주는 시대에도 파이썬은 필요하다. 단, 전부가 아니라 모든 AI 시스템에 등장하는 부분만. 실제 프로젝트로 짚는 AI 엔지니어 파이썬 로드맵.
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2026 AI 업무 시스템 구축법: 정보 정리부터 스킬까지 5단계 가이드
정보가 슬랙·노션·드라이브에 흩어져 있으면 AI는 매번 처음부터 시작한다. 비즈니스용 AI를 처음부터 세운다면 따를 5단계 시스템을 정리했다.
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MCP vs 에이전트 스킬 차이: AI 에이전트가 느리고 비싸지는 이유와 해법
MCP 서버를 잔뜩 연결했는데 AI 에이전트가 오히려 느려졌다면 원인은 모델이 아니라 컨텍스트다. MCP와 에이전트 스킬의 차이, 그리고 언제 무엇을 써야 하는지 정리했다.
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생성형 AI 입문 — 트랜스포머·RAG·파인튜닝·에이전트 한 번에 이해
AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI의 관계부터 토큰화와 트랜스포머, 환각과 온도 조절, RAG와 파인튜닝, 양자화, AI 에이전트와 MCP까지 생성형 AI의 기초를 한 편에 정리했다.
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2026 업무용 AI 도구 8선 — 용도별로 고르는 실전 가이드
수백 개 도구를 시험한 발표자가 일상 모델, 노트 정리, 노트 필기, 리서치, 콘텐츠 제작, 발표자료, AI 워크플로우, 영상 편집 등 용도별로 추천 AI 도구를 정리했다.
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AI 생산성 도구 5선 — 음성 입력·회의 기록·검색·일정 자동화
음성을 텍스트로 바꾸는 위스퍼 플로우부터 회의 기록 블루닷, AI 검색 퍼플렉시티와 코멧 브라우저, 일정 자동 정리 모션까지 실무에 바로 쓰는 도구 5가지를 정리했다.
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핵심 인프라 사이버 보안 2026: 랜섬웨어, 국가 배후 위협, 그리고 대응 훈련
에너지·통신·물·교통 같은 핵심 인프라가 왜 사이버 공격의 표적이 되는지, 콜로니얼 파이프라인 사례와 국가 배후 위협, 그리고 테이블탑 훈련의 중요성을 사이버 보안 전문가들이 짚었습니다.
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명세 패턴(Specification Pattern)으로 EF Core 쿼리 정리하기: 장단점과 실용적 대안
같은 비즈니스 규칙을 서비스 코드와 EF Core 쿼리에 두 번 작성하는 문제를, 명세 패턴으로 한 곳에 캡슐화하는 방법과 그 한계, 더 가벼운 대안을 정리했습니다.
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인박스 패턴(Inbox Pattern) in .NET: 메시지 중복 처리와 정확히 한 번 실행 구현하기
분산 메시징에서 소비자가 같은 메시지를 두 번 처리하는 문제를, 인박스 패턴으로 막는 방법을 MassTransit·Postgres·RabbitMQ 예제로 설명합니다. 아웃박스와의 차이도 정리했습니다.
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LLM 작동 원리 - 토큰화·임베딩·어텐션·트랜스포머 한눈에 이해
ChatGPT·Claude·Gemini가 말을 답으로 바꾸는 과정을 단계별로 풀었다. 토큰화, 임베딩, 어텐션, 트랜스포머 층 쌓기, 로짓과 샘플링까지 핵심 원리를 정리한다.
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바이브 코딩이란 - 자연어로 앱 만드는 법과 Base44 실습 정리
바이브 코딩은 평범한 언어로 실제 앱을 만드는 방식이다. Base44로 유튜브 운영 앱을 만들며 플랜·리파인·비주얼 편집·보안·배포·크레딧까지 입문자 관점에서 정리했다.
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AI 에이전트 만들기 - Make로 고객 응대 자동화 20분 실습 가이드
단순 챗봇을 넘어 스스로 도구를 쓰는 AI 에이전트를, Make의 드래그앤드롭으로 코드 없이 만든다. 이메일 자동 응답과 Slack 에스컬레이션까지 단계별 정리.
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AWS 블루-그린 배포 원리: EC2와 로드밸런서로 무중단 배포 구현하기
대형 사이트가 한낮 피크 트래픽에도 점검 페이지 없이 새 코드를 배포하는 비결인 블루-그린 배포를, AWS의 VPC·EC2·시큐리티 그룹·타깃 그룹·로드밸런서 구성으로 단계별로 설명한다.
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바이브 코딩 입문: Codex와 GPT-5.5로 웹·데스크톱·모바일 앱 만드는 법
코딩 경험이 없어도 AI 에이전트 Codex로 웹 앱을 만들고 Firebase 인증·DB, GitHub 저장, Vercel 배포까지 마친 뒤 데스크톱·iOS 앱으로 확장하는 전 과정을 단계별로 정리했다.
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AI 앱 전성시대: 래퍼 논쟁 끝, 가치가 모델에서 앱 레이어로 이동한 이유
Perplexity·Cursor·Harvey·Abridge처럼 남의 모델 위에 올라탄 'AI 래퍼'가 어떻게 가장 빠르게 성장하는 기업이 됐는지, CNBC가 분석한 AI 앱 레이어의 부상과 바이브 코딩을 정리했다.
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클로드 코드 토큰맥싱 워크플로우 - 설계 문서·병렬 에이전트·PR 리뷰로 개발 가속
3주간 토큰 7천만 개를 쓴 개발자가 설계 문서 작성, 하위 작업 분해, git 워크트리 병렬 에이전트, PR 리뷰로 이어지는 클로드 코드 워크플로우와 트레이드오프를 공개한다.
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깃허브 코파일럿 vs 클로드 코드 - 크레딧 개편 후 같은 프롬프트 실전 비교
깃허브 코파일럿이 크레딧 기반으로 바뀐 뒤, 한 개발자가 동일한 Dapper 보상 트랜잭션 작업을 코파일럿과 클로드 코드에 똑같이 시켜 속도·사용량·비용을 비교한다.
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클로드 오퍼스 4.6 실사용 후기 - 긴 스레드 지시 준수·컨텍스트 수집·게임/PPT 테스트
앤트로픽 오퍼스 4.6을 출시 전 써본 후기. 긴 스레드 지시 준수, 행동 전 맥락 수집, 끈기라는 세 가지 변화와 팟캐스트·게임·프레젠테이션 세 가지 실사용 테스트를 정리한다.
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Power BI 데이터 모델링: 관계 설정, 카디널리티 4종, 스타 스키마까지
데이터를 여러 테이블로 나누는 이유부터 일대일·일대다·다대다 카디널리티, 교차 필터 방향, 팩트·차원 테이블과 스타 스키마까지 Power BI 데이터 모델링 핵심을 정리했습니다.
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쿠버네티스 YAML 튜토리얼: apiVersion·kind·metadata·spec로 파드 만들기
쿠버네티스가 컨테이너에 고가용성과 장애 내성을 주는 이유부터 파드 개념, YAML의 키-값·딕셔너리·배열 구조, apiVersion·kind·metadata·spec 작성법까지 정리했습니다.
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LangChain 에이전트 완전 정리: ReAct 추론·도구 호출·프롬프트 유형까지
LangChain이 무엇이고 왜 에이전트 개발에 쓰이는지, ReAct 기반 추론과 도구 호출, 파서·프롬프트 유형, LLM·체인·도구 구성 요소를 강연 내용 그대로 정리했습니다.
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AI 보험이란: 환각·오류 배상 리스크와 기술 E&O·사이버 보험의 연장선
확률적으로 작동하는 AI는 환각과 오류라는 새로운 배상 리스크를 만든다. 기술 오류·누락 보험과 사이버 보험의 연장선에서 부상하는 'AI 보험'의 개념과 도입 배경을 두 전문가의 대담으로 정리했다.
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Alexa+ 생성형·에이전트 AI: 다국어 음성·자율 작업·개인화 기술 해설
아마존 Alexa+가 생성형 AI와 에이전트형 AI를 결합해 어떻게 다단계 작업을 스스로 처리하는지, 다국어 음성 인식·능동 제안·장기기억 개인화의 기술적 배경을 정리했다.
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AI 엔지니어 로드맵 2026: Python·머신러닝·생성형 AI 학습 순서 총정리
AI 엔지니어가 되려면 무엇을 어떤 순서로 배워야 할까. Python과 통계 기초부터 머신러닝·딥러닝·생성형 AI, 그리고 엔드투엔드 프로젝트와 포트폴리오까지 단계별 학습 로드맵을 정리했다.
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AI 코딩 워크플로: 바이브 코딩 대신 계획·검토 중심 개발법
커서(Cursor)로 .NET 코드를 작성하는 개발자가 제안하는 AI 활용법. 즉흥적 바이브 코딩 대신 계획 → 검토 → 구현 → 테스트로 이어지는 엔지니어링 워크플로를 정리했다.
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에이전틱 AI란? 자율 AI 에이전트와 LLMOps 핵심 정리
에이전틱 AI 풀코스 요약. 입력에만 반응하는 기존 AI를 넘어 스스로 추론·계획·실행하는 자율 에이전트의 개념과, LLMOps가 MLOps와 다른 점을 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 입문 가이드: 효과적인 AI 프롬프트 작성법
챗GPT 같은 생성형 AI에서 원하는 결과를 얻는 프롬프트 엔지니어링 기초 강의 요약. 프롬프트의 정의, 반복적 개선 과정, 코드·콘텐츠·여행 일정 예시를 다룬다.
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RAG 입문 가이드: 벡터 검색·임베딩부터 에이전트형 RAG까지
맥락 증강(CAG), 캐시 증강, RAG, 에이전트형 RAG의 차이와 임베딩·벡터 검색·하이브리드 검색의 원리를 한 발표로 정리한 RAG 입문 정리.
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AI 에이전트와 MCP로 바꾸는 소프트웨어 개발: 맞춤형 에이전트 활용법
에이전트 구성의 기본 원리부터 MCP, Kiro CLI 맞춤형 에이전트, FINRA의 기술 업그레이드 에이전트 사례까지, AI로 소프트웨어 개발을 가속하는 방법을 정리했다.
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에이전트형 RAG(Agentic RAG)로 복잡한 추천 검색 문제 해결하기
전통적 RAG로는 풀기 어려운 복잡한 자연어 검색을, 질의 이해·검색 최적화·반복 생성을 갖춘 에이전트형 RAG가 어떻게 해결하는지 AWS re:Invent 2025 발표로 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? 프롬프트 엔지니어링을 넘어서는 AI 설계법
모델이 바뀔 때마다 무력해지는 프롬프트 대신, 정확한 자료와 도구를 설계하는 컨텍스트 엔지니어링이 부상하는 이유와 오프로딩·선택·압축·격리 전략을 정리했습니다.
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NotebookLM + AI 에이전트, MCP 연결로 리서치 자동화하기
내 자료만 학습하는 구글 NotebookLM을 MCP로 AI 에이전트와 연결해 소스 추가부터 분석·보고서·랜딩페이지 생성까지 자동화하는 과정을 단계별로 정리했습니다.
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AI 에이전트란? LLM·워크플로우와 무엇이 다른지 3단계로 정리
챗봇형 LLM, 정해진 규칙의 워크플로우, 스스로 판단하는 AI 에이전트까지. 구글·MS·오픈AI가 왜 에이전트를 강조하는지와 실제 업무 활용을 단계별로 풀었습니다.
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비전-언어 모델(VLM) 작동 원리 — CLIP·DALL·E·Florence와 멀티모달 AI
이미지와 텍스트를 하나의 입력으로 다루는 비전-언어 모델의 작동 원리를 정리했다. 멀티모달 학습, BERT 기반 아키텍처, 대조 학습, 디퓨전, CLIP·DALL·E·ALIGN·Florence까지 핵심을 짚는다.
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Ollama 멀티모달 모델 실습 — LLaVA로 이미지 설명·질의응답·OCR 해보기
올라마(Ollama)로 비전 모델 LLaVA를 내려받아 로컬에서 이미지를 설명하고, 개수·색을 묻고, 글자를 인식시키는 과정을 실습으로 보여준다. VS Code AI 툴킷 연동까지 다룬다.
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프롬프트 엔지니어링 핵심 원칙 — 텍스트와 이미지 AI 모두 통하는 작성법
AI는 단어를 숫자 패턴으로 처리한다. 군더더기 제거·구체성·역할 부여·제약·반복 다듬기·예시 제공 등 텍스트와 이미지 생성 모두에 통하는 프롬프트 작성 원칙을 정리했다.
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ChatGPT로 시작하는 AI 비즈니스 5가지 — 브랜드·세일즈페이지·리포트·교육덱·투자덱
새 아이디어를 발명하지 말고, 에이전시가 이미 비싸게 받던 서비스를 ChatGPT와 커넥터로 직접 만들어 파는 5가지 사업 모델을 정리했다.
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GPT·Claude·Gemini 월드컵 예측 비교 — 정확도가 아니라 모델 설계 차이가 보였다
GPT 5.5·Claude Opus 4.8·Gemini 3.5 Flash에게 2026 월드컵을 예측시킨 실험. 누가 맞히느냐보다 각 모델이 어떻게 답하는지에서 설계 철학의 차이가 드러난다.
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AI로 주 20시간 되찾기 — 댄 마텔의 바이백 루프(시간 감사·업무 이양) 정리
AI에 내 맥락을 연결하고, 일정을 감사하고, 반복 업무를 이양해 주당 20시간을 되찾는 댄 마텔의 바이백 루프 3단계를 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링: 더 많은 컨텍스트가 오히려 AI를 망치는 '컨텍스트 로트'와 4가지 레버
가장 똑똑한 모델도 정보를 더 넣을수록 느려지고 혼란스러워진다. 기록·선택·압축·격리 네 가지 레버와 컨텍스트가 깨지는 네 가지 방식, 그리고 KV 캐시 비용까지 2026년 핵심 기술을 사례와 함께 정리했다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? RAG·에이전트형 RAG·그래프 RAG로 AI 성능 높이는 4대 기둥
최신 AI가 자신 있게 틀리는 이유는 추론력 부족이 아니라 적절한 컨텍스트의 부재다. IBM Technology가 설명하는 컨텍스트 엔지니어링 4대 기둥과 RAG·에이전트형 RAG·그래프 RAG·압축 기법을 정리했다.
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2026년 AI 자동화 비즈니스: 소상공인 운영 병목 해결과 3가지 수익 모델·90일 로드맵
5분 vs 30분 응답이 성사율을 100배 가른다. AI 자동화로 리드 응답·부재중 전화·예약·리뷰 병목을 푸는 세 가지 사업 모델과 90일 실행 로드맵, 도구 스택을 실제 데이터와 함께 정리했다.
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AI 에이전트 스킬 작성법 — 트리거·구조·스티어링·가지치기 4단계 체크리스트 정리
AI 에이전트가 따르는 ‘스킬’의 좋고 나쁨을 가리기 어렵다. 트리거 방식, 내부 구조, 리딩 워드 스티어링, 가지치기라는 4단계 체크리스트로 작고 명확한 스킬을 만드는 방법을 정리했다.
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VS Code Copilot 커스텀 인스트럭션·프롬프트 파일·커스텀 에이전트 차이와 AI 워크플로우
VS Code Copilot의 커스텀 인스트럭션·프롬프트 파일·커스텀 에이전트가 시스템 프롬프트의 어디에 삽입되는지와, 셋을 조합해 AI 코딩 워크플로우를 구성하는 방법을 정리했다.
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AI 클론 만들기 2026: HeyGen·ElevenLabs 영상 자동화와 수익화
내 얼굴·목소리를 학습한 디지털 트윈으로 카메라 없이 영상을 찍는 법. HeyGen·ElevenLabs 단계별 설정, 가상 인플루언서·페이스리스 경로, 그리고 6가지 수익화 방법을 정리했다.
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Claude 활용법 5가지: 디자인·코드·토큰관리·영상요약·프로젝트
브랜드 디자인 20분 완성, 코딩 없이 앱·확장프로그램 제작, 토큰 비용 절감, 영상 자동 요약, 수익형 프로젝트까지 — Claude를 제대로 쓰는 5가지 기능을 단계별로 정리했다.
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AI 활용법 2026: 예측 엔진 이해와 AIM 프롬프트, AI 직원 만들기
AI를 검색창처럼 쓰는 99%에서 벗어나는 법. 예측 엔진의 원리, AIM·MAP 프롬프트 프레임워크, 돈이 새는 지점을 찾는 WAIT 공식, 그리고 나만의 AI 직원을 만드는 4단계를 정리했다.
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Y Combinator 창업 조언: 아이디어 하나 고르고 깊게 파는 법
완벽한 아이디어를 찾으려다 멈춰 선 창업자에게 YC 파트너가 건네는 조언. 하나를 골라 '배수의 진'을 치고 고객을 깊이 파고드는 방법, AI 시대 좋은 아이디어의 세 가지 조건을 정리했다.
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조니 아이브의 전기 페라리 루체: 디자인 철학과 인터페이스 해부
애플 전설 조니 아이브와 페라리 수석 디자이너가 풀어낸 첫 전기·5인승 페라리 '루체'의 설계 이야기. 가짜 엔진음을 거부한 인터페이스, 제약을 기회로 바꾼 디자인 원칙을 정리했다.
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OpenAI 에이전트 빌더 한계 분석: Zapier·n8n과 비교한 4가지 약점
OpenAI가 내놓은 에이전트 빌더를 자동화 전문가가 직접 써보고 평가했다. 트리거·도구·HTTP 부재 등 현재의 한계와, n8n·Zapier 선택 시 숨은 비용까지 짚어준다.
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AI 에이전트 시대 소비자 앱의 기회: 징가 창업자 마크 핀커스가 말하는 투자 빙하기와 타이밍
Y Combinator 인터뷰에서 징가 창업자 마크 핀커스가 AI와 에이전트가 소비자 제품을 다시 열어젖히는 이유, 투자 빙하기 속에 숨은 기회, 그리고 '검증·개선·새로움' 제품 프레임워크를 차분히 설명한다.
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스타트업 첫 10명 고객 확보법: AI 아웃바운드 도구보다 발로 뛰는 창업자가 먼저다
Y Combinator의 맥스가 수십 명의 창업자 사례를 모아, 첫 10명 고객을 찾는 실전 전술을 정리했다. 따뜻한 인맥, 직접 대면, 레딧·콘퍼런스, 그리고 AI 아웃바운드 도구의 올바른 활용법을 다룬다.
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AI 마케팅 에이전트 Ploy와 40세 1인 창업자의 시대: Webflow 창업자가 그리는 변화
Webflow 공동창업자 브라이언트 추가 Y Combinator에서 공개한 AI 마케팅 플랫폼 'Ploy'와, AI가 경험 많은 창업자를 수백 명으로 복제해 1인 창업을 가능하게 하는 흐름을 소개한다.
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ADK·MCP 멀티 에이전트 구축법 — 구글의 영화 추천 에이전트로 본 실전 패턴
구글 ADK와 MCP, Gemini 3 Flash로 영화 평·추천·관심목록 에이전트를 한데 묶은 사례. 설명 기반 라우팅, 실시간 웹 접근, 3단 안전 콜백, 세션 상태 유지 등 프로덕션 패턴을 정리했다.
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사티아 나델라 스탠퍼드 강연 — 프런티어 생태계, 힐 클라이밍, 양자·실리콘 전략
마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 스탠퍼드 CS153에서 밝힌 비전. 모든 기업이 자사 IP로 프런티어에 오르는 생태계, 라이선스 모델과 힐 클라이밍, Scout 에이전트, 맞춤 실리콘과 양자까지 정리했다.
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어드벤트의 ChatGPT·Codex 활용법: 맞춤형 GPT와 업무 자동화 사례
글로벌 사모펀드 어드벤트가 포트폴리오 기업별 맞춤형 GPT와 코덱스를 활용해 분산된 정보를 모으고 업무용 앱 MVP까지 만든 실제 도입 사례를 정리했다.
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바이브 코딩 시대, AI 코딩이 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 못하는 이유
비전공자도 앱을 만드는 ‘바이브 코딩’이 확산하는 가운데, 생산성 향상과 신입 채용 감소라는 양면을 짚고 엔지니어의 역할이 어떻게 바뀌는지 정리했다.
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개발자가 실제로 쓰는 AI 도구 추천: 커서·챗GPT·워프·로버블 등
한 현직 개발자가 매일 실제로 쓰는 AI 코딩·생산성 도구를 IDE, 받아쓰기, 에이전트, 자동화, 회의록까지 용도별로 정리하고 활용법을 소개한다.
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GPT 5.6 출시 지연과 '맥락 전쟁' — 시리·클로드 태그·코덱스가 가리키는 AI 경쟁의 다음 무대
GPT 5.6가 정부 승인 파트너에게만 우선 공개된 가운데, 시리·클로드 태그·코덱스가 공통으로 향하는 'AI 맥락 전쟁'의 의미를 짚어본다.
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클로드 코드 + 재피어 SDK로 만드는 통합 AI 대시보드 — 9,000개 앱을 한 화면에
여러 도구에 흩어진 사업 데이터를 클로드 코드로 대시보드로 만들고 재피어 SDK로 9,000개 앱과 연결해 실시간으로 보는 방법을 정리했다.
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GEO(생성형 엔진 최적화) 완전 정리 — 챗GPT가 내 사업을 추천하게 만드는 온·오프사이트 전략
소비자가 구매 전 챗GPT에 먼저 묻는 시대, robots.txt·스키마 마크업·FAQ부터 리뷰·브랜드 멘션까지 GEO 최적화 방법을 정리했다.
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노트북LM 2.0 업데이트 활용법: 파일 업로드로 차트·보고서·투자 덱 자동 생성
최신 제미나이로 업그레이드된 노트북LM에 파일을 올려 손익 요약, 광고 ROAS 순위, 환불·이탈 원인, 경쟁사 리뷰 분석까지 몇 분 만에 만드는 과정을 가상 회사 사례로 정리했다.
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Claude Code 활용법 6가지: 병렬 개발·프로토타입·근본원인 디버깅·자동화
여러 터미널 병렬 개발, 클릭 가능한 프로토타입, 근본 원인 디버깅, 옵시디언 '디지털 브레인', 오픈소스 스킬, 자포 대체 자동화까지 Claude 활용 6가지를 정리했다.
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ChatGPT와 인지 부채: AI가 학습을 건너뛰게 만드는 이유와 똑똑하게 쓰는 법
ChatGPT가 똑똑해진 기분을 주지만 실제로는 학습 과정을 건너뛰게 만든다는 MIT 연구와, AI를 코치처럼 활용해 사고력을 지키는 방법을 정리했다.
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미니맥스 M3 분석: 스파스 어텐션으로 추론 비용 1/20, 디코딩 15배 가속
중국 AI 랩 미니맥스가 M3 모델에서 풀 어텐션을 스파스 어텐션으로 바꿔 100만 토큰 기준 토큰당 연산을 1/20로 줄였다. GPU 메모리 병목과 최적화 기법을 쉽게 풀이한다.
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프롬프트 엔지니어링 기초: TCREI 프레임워크·프롬프트 체이닝·실수 4가지
챗GPT·클로드·제미나이에 두루 통하는 프롬프트 작성법을 정리한다. TCREI 프레임워크, 프롬프트 체이닝과 메타 프롬프팅, 그리고 99%가 저지르는 흔한 실수를 짚는다.
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AI 에이전트 입문: 워크플로와의 차이, n8n 이메일 에이전트 제작·가격 책정
AI 에이전트가 무엇이고 워크플로와 어떻게 다른지, 코드 없이 n8n으로 이메일 에이전트를 만드는 과정과 세 가지 수익화 가격 모델까지 초보자 눈높이로 정리한다.
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AI 코드 리뷰란 무엇인가 — 작동 원리와 장점, 한계, 도입 모범 사례
AI가 코드를 자동으로 분석해 보안 취약점과 스타일 문제를 잡아내는 AI 코드 리뷰의 개념과 작동 원리, 장점과 한계, 그리고 사람이 여전히 핵심인 이유를 정리했습니다.
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AI 도구 추천 — 창업가가 일상·개발·운영·콘텐츠에서 매일 쓰는 도구
AI 교육 회사를 운영하는 크리에이터가 일상, 소프트웨어 개발, 팀 운영, 콘텐츠 제작 네 영역에서 매일 쓰는 AI 도구와 그 활용 방식을 직접 소개합니다.
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Y Combinator — 인도에서 글로벌 AI 기업이 나오는 이유와 창업 조언
Y Combinator 행사에서 투자자들이 AI 시대에 인도가 글로벌 거대 기업의 산실이 될 수 있는 이유와, 젊은 창업가를 위한 구체적 조언을 나눈 대담을 정리했습니다.
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Claude 전체 기능 정리: 프로젝트·코드·코워크·디자인·루틴 활용법
Claude를 단순 채팅을 넘어 프로젝트 메모리, 코드, 협업, 디자인, 자동 루틴까지 하나의 작업 시스템으로 쓰는 방법을 영상 설명을 토대로 정리했다.
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SciPy 입문: 머신러닝을 위한 선형대수·최적화·통계 모듈 정리
NumPy 위에 세워진 과학 계산 라이브러리 SciPy의 주요 모듈과 머신러닝에서의 쓰임을 초보자 관점에서 정리한 튜토리얼 요약이다.
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Y Combinator G-stack: Claude Code를 AI 엔지니어링 팀으로 만드는 법
Y Combinator CEO 개리 탄이 직접 만든 오픈소스 G-stack으로 Claude Code에 역할·프로세스·리뷰를 입혀 AI 엔지니어링 팀처럼 운영하는 방식을 정리했다.
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퀄컴 HBC와 드래곤플라이, AI 메모리 병목과 삼성·SK하이닉스 기회 분석
스마트폰 칩 회사 퀄컴이 데이터센터용 드래곤플라이와 HBC를 공개했다. HBM과 정반대로 데이터 이동을 줄이는 발상, 그리고 한국 메모리 기업이 가질 기회를 짚어본다.
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GPT 5.6 공개 분석: 3종 모델 라인업, 토큰 가격, 정부 규제와 칩 경쟁
OpenAI가 GPT 5.6을 Saul·Terra·Luna 3종으로 정리했다. 영상이 짚는 토큰 가격 구조, 중국 모델의 추격, 정부 규제, 그리고 칩·인프라 경쟁을 정리했다.
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트랜스포머 GPT 구조 쉽게 이해하기: 토큰 임베딩·어텐션·QKV 완전 정리
공이 떨어지는 갈튼 보드 비유로 GPT의 내부를 단계별로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 어텐션의 Q·K·V, 멀티헤드, 위치 임베딩, 잔차 연결까지 트랜스포머의 뼈대를 정리했다.
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LightGBM이란? 빠르고 정확한 머신러닝 그래디언트 부스팅 라이브러리 입문 정리
마이크로소프트가 개발한 LightGBM의 개념과 장단점, 주요 파라미터, XGBoost와의 차이, 실제 활용 사례까지 머신러닝 입문자를 위해 핵심만 정리했습니다.
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디퓨전 모델이란? 트랜스포머와의 차이, 노이즈 학습 원리와 역사 정리
디퓨전 모델이 자기회귀(트랜스포머) 모델과 어떻게 다른지, 노이즈를 더했다 제거하며 학습하는 원리와 데이터 효율성, 2015년부터 이어진 발전 과정을 알기 쉽게 정리했습니다.
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머신러닝이란? 분류와 예측, 학습 과정과 알고리즘 핵심 100초 요약
명시적 프로그래밍 없이 데이터로 학습하는 머신러닝의 개념을 분류와 예측, 데이터 정제와 특성 공학, 학습·검증 과정, 주요 알고리즘 중심으로 짧고 명확하게 정리했습니다.
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딥러닝 기초 완전정복: 신경망·활성화함수·역전파를 한 번에 이해하기
딥러닝이 머신러닝과 어떻게 다른지, 신경망의 층 구조와 가중치·활성화 함수·순전파·역전파·옵티마이저까지 핵심 개념을 초보자 눈높이로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 완전정복: 어텐션·셀프어텐션·인코더·디코더 한 번에 이해하기
챗GPT와 구글 번역의 바탕이 된 트랜스포머 구조를 RNN의 한계부터 어텐션, 셀프어텐션, 쿼리·키·값, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 인코더·디코더까지 초보자 눈높이로 설명한다.
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OpenCV 완전 입문: 이미지 전처리부터 객체 검출·OCR 활용까지
컴퓨터 비전의 핵심 라이브러리 OpenCV의 정의와 설치, 이미지 전처리 과정, 머신러닝 파이프라인에서의 역할, 객체 검출·OCR 활용과 장단점을 초보자 눈높이로 정리한다.
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머신러닝 기초 완전정복: 지도·비지도·강화학습부터 모델 배포까지
유튜브 추천부터 스팸 필터까지, 머신러닝이 무엇이고 어떤 단계를 거쳐 모델이 완성되는지 초보자 눈높이로 정리했다. 학습 유형과 전체 워크플로를 한 번에 짚는다.
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양자컴퓨팅 개념 한눈에: 큐비트·중첩·얽힘부터 오류 정정·결함 허용까지
큐비트와 중첩, 얽힘 같은 기본 원리부터 NISQ, 오류 정정, 표면 코드, 결함 허용까지. 양자컴퓨팅을 이해하는 데 필요한 핵심 용어를 쉽게 풀어 정리했다.
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머신러닝 엔지니어 로드맵: 파이썬·수학·모델 배포까지 9단계 학습 순서
파이썬부터 깃, 자료구조, SQL, 수학, 모델 배포까지. 머신러닝 엔지니어가 되기 위해 순서대로 익혀야 할 9가지 기술과 현실적인 학습 기간을 정리했다.
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에이전트 코딩 도구 총정리 — 커서·코파일럿·클로드 코드·코덱스 비교
자동완성을 넘어 파일을 직접 수정하고 명령과 테스트를 실행하는 '에이전트 코딩' 도구들. 커서·윈드서프·깃허브 코파일럿·클로드 코드 등 주요 도구의 강점과 위험을 한눈에 정리했다.
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AI 이미지 생성기 비교 — 챗GPT·플럭스·이마젠·미드저니·아이디오그램
반복 편집에 강한 챗GPT 이미지, 상업용 사실감의 플럭스2, 텍스트에 강한 아이디오그램까지. 2024~2025년 주요 AI 이미지 생성기의 강점과 약점을 용도별로 정리했다.
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AI 영상 생성기 비교 — 소라2·구글 베오·런웨이·클링·신세시아
실사감의 소라2, 오디오까지 만드는 구글 베오, 일관성의 런웨이, 아바타의 신세시아까지. 최신 AI 영상 생성 도구들의 강점과 한계를 용도별로 비교했다.
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AI 모델 강제 중단 논란, Fable 5·Mythos 5 셧다운을 둘러싼 우려
한 개발 유튜버가 정부의 수출 통제 명령으로 AI 모델이 하룻밤 만에 모두에게 차단된 상황을 전하며, 이유 없는 규제와 단일 모델 의존의 위험을 짚는다.
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AI를 둘러싼 개발자 진영 갈등, 양극화의 진짜 이유
한 개발 유튜버가 AI를 둘러싼 개발자 사회의 극단적 양극화를 짚는다. 주니어의 불안, 시니어의 상실감, 그리고 양쪽 인플루언서의 부추김까지 균형 있게 들여다본다.
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AI 에이전트 종류 총정리: 반사형·목표형·자율형부터 디지털 트윈까지
단순 반사형부터 스스로 진화하는 에이전트, 디지털 트윈까지 다양한 AI 에이전트 유형을 특징과 장단점 중심으로 쉽게 정리했다.
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애플 가격 인상과 중국산 D램 CXMT — 멀티벤더 전략과 미국 규제의 함정
애플이 메모리 원가를 이유로 가격을 올린 동시에 중국 CXMT의 D램 구매 승인을 워싱턴에 요청했다. 멀티벤더 전략과 BOE 디스플레이 선례, CXMT의 가격·원가·기술 함정, 미국 규제 변수를 짚는다.
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클로드 코드 개발자 가이드: 요금제·모델·컨텍스트·스킬·MCP·서브에이전트
개발자 관점에서 클로드 코드를 정리한 크래시코스. 요금제와 모델 선택, 토큰·컨텍스트 관리, 권한 설정, 스킬과 MCP, 서브에이전트까지 VS Code에서 실제로 쓰는 흐름을 따라가며 핵심 기능을 설명한다.
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클로드 코드 입문: 설치·플랜 모드·CLAUDE.md로 시작하는 AI 코딩 3단계
클로드 코드를 처음 쓰는 사람을 위한 입문 가이드. 설치부터 플랜 모드로 요구사항을 정리하고 CLAUDE.md로 코딩 규칙을 학습시키는 법, 자동 승인과 YOLO 모드까지 실제 앱을 만들며 단계별로 짚는다.
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대규모 언어 모델(LLM) 원리: 다음 단어 예측·인과적 어텐션·디코딩·BPE 토큰화
MIT 강의로 보는 LLM의 작동 원리. 다음 단어 예측 학습, 미래를 못 보게 막는 인과적 어텐션, 그리디·탑K·탑P·온도 같은 디코딩 전략, 그리고 바이트 페어 인코딩(BPE) 토큰화를 차근차근 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성) 입문: 데이터 주입·청킹·임베딩·벡터DB·검색 파이프라인
LangChain으로 배우는 RAG 크래시 코스. 환각과 비공개 데이터 문제를 RAG가 어떻게 푸는지, 데이터 주입과 검색이라는 두 파이프라인, 문서 구조·청킹·임베딩·벡터 DB·검색기까지 실습 흐름으로 정리한다.
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AI 기초 개념 총정리: 머신러닝·딥러닝·생성형 AI·AI 에이전트 차이
AI를 처음 배울 때 쏟아지는 용어를 직관적으로 정리한다. 머신러닝과 딥러닝의 관계, 지도·비지도 학습, 신경망 작동 원리, 생성형 AI와 AI 에이전트의 차이까지 한눈에 살펴본다.
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Claude Code 입문: 코딩 없이 앱 4개 만드는 Opus·Sonnet 활용법
Claude Code로 코드 한 줄 직접 쓰지 않고 랜딩페이지·크롬 확장·자동화 스크립트·습관 트래커를 만드는 과정과, Opus로 설계하고 Sonnet으로 구현하는 핵심 패턴을 정리했다.
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Claude Code 고급 활용: MCP 서버·스킬·서브에이전트·메모리 설정법
Claude Code를 단순 채팅을 넘어 제대로 쓰는 법을 다룬다. 모델 전환과 핵심 명령어, GitHub·context7 MCP 서버 연결, 스킬과 서브에이전트 생성, claude.md 기반 영속 메모리 구성을 정리했다.
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김대식 교수 AI 강연: 챗GPT 제대로 쓰는 법과 판단력의 시대
카이스트 김대식 교수가 학습 기반 AI의 등장과 멀티모달·추론 모델로의 변화를 짚고, AI 시대에 가장 중요한 능력으로 '판단력'을 꼽으며 지금 당장 해봐야 할 세 가지를 제안한다.
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도메인 특화 AI 에이전트: 만능 에이전트의 한계와 컴포지션 전략
하나의 거대한 에이전트에 스킬과 MCP를 끝없이 붙이는 방식의 한계를 짚고, 작은 도메인 특화 에이전트를 조합하는 컴포지션 전략이 토큰 효율·보안·확장성에서 왜 유리한지 정리했다.
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온디바이스 소형 언어모델(SLM)로 프론티어 모델 비용 줄이기
모든 작업에 거대 모델을 쓰는 '한 사이즈로 다 맞추기'의 비용을 짚고, 작업에 맞는 소형·특화 모델을 골라 온디바이스로 돌리는 '크게 프로토타입, 작게 배포' 전략과 평가 방법을 정리했다.
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부동소수점 오류와 돈: 컴퓨터가 0.1+0.2를 0.3으로 못 만드는 이유
2000년대 초 금융 시스템을 흔든 미세한 반올림 오차의 정체를 짚고, 컴퓨터가 이진법으로 수를 저장하기 때문에 0.1+0.2가 0.3이 되지 않는 원리와 화폐를 정수(센트)로 다루는 해법을 설명한다.
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AI 시대 소프트웨어 개발의 진짜 병목 — '무엇을 만들지' 정하는 기술과 유저 스토리 매핑
VisualLabs의 발라즈 호르바스는 AI가 코드 작성을 값싸게 만든 지금 개발의 진짜 병목은 '무엇을 만들지' 결정하는 일이라고 말한다. 유저 스토리 매핑과 가치·구조·설계 사고법으로 옳은 것을 만드는 법을 정리했다.
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비디오 객체 분할(VOS)의 진화 — 언어로 객체를 찾는 ReferFormer·VISA·BRS-HQ 정리
고려대 김성범 교수 연구실 세미나가 비디오 객체 분할(VOS)이 마스크 입력에서 자연어 입력으로, 다시 추론 기반으로 발전한 흐름을 ReferFormer·VISA·BRS-HQ 세 논문으로 짚는다.
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연합학습(Federated Learning)에 VLM 프롬프트 튜닝 — PromptFL·FedOTP·FedMGP 정리
고려대 김성범 교수 연구실 세미나가 데이터를 공유하지 않는 연합학습에 비전-언어 모델(VLM) 프롬프트 튜닝을 접목한 세 연구 PromptFL·FedOTP·FedMGP로 데이터 이질성 문제를 짚는다.
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에이전틱 AI 엔지니어: 스펙·평가·진단 루프로 AI 에이전트 자동 개선
Mutagent 창업자들이 소개한 '에이전틱 AI 엔지니어' 개념. 스펙·빌드·평가·진단·최적화로 이어지는 오프라인/온라인 루프를 에이전트가 직접 돌려 AI 에이전트 개발을 확장하는 방법을 정리했다.
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에이전트 시스템 두 가지 유형: 워크플로 vs 에이전트 차이 정리
에이전트 시스템을 워크플로와 진짜 에이전트로 나눠 설명한다. 정해진 코드 경로로 제어되는 워크플로와, LLM이 스스로 과정을 통제하는 에이전트의 자율성 차이를 짚는다.
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에이전트 AI 실전 활용 사례: 코드 생성부터 자율 과학실험까지
코드 생성, 의료 진단, 과학 논문 분석과 자율 실험 등 에이전트 AI가 실제로 대체해 가는 업무들을 정리하고, 직원 없는 기업이라는 미래 전망까지 짚어본다.
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해커의 사고방식 이해하기: 사회공학·피싱·공급망 공격 방어 가이드
해킹은 기술이 아니라 심리다. 최소 저항 경로, 사회공학, 피싱 식별법, 그리고 타깃·워너크라이·콜로니얼 파이프라인 사례로 본 해커의 사고방식.
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에이전트형 AI 시대 생존 전략: 지식노동자와 조직을 위한 가이드
AI 데이터 사이언스 팟캐스트 진행자 존 크론이 진단하는 에이전트형 AI의 가속, AI 에이전트의 정의, 그리고 개인과 기업이 ROI를 내는 법.
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AI 에이전트 개발 적기인 이유 10가지: 존 크론이 짚은 기회와 ROI
존 크론이 앤드루 응의 견해를 인용해 설명하는, 에이전트 워크플로의 비즈니스 가치와 지금이 AI 에이전트 개발의 황금기인 10가지 이유.
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AI 에이전트 디버깅: 결정성 대신 '재현 가능성'으로 프로덕션 장애 추적하기
프로덕션 AI 에이전트의 일회성 오류는 왜 로컬에서 재현되지 않을까. 온도 0의 착각부터 경계(boundary) 기록과 리플레이로 장애를 다시 디버깅하고 테스트로 바꾸는 방법까지 정리했다.
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AI 에이전트 구축 7대 기술: 시스템 설계부터 보안·관측·제품 사고까지
데모에서만 멋진 에이전트가 아니라 프로덕션에서 살아남는 AI 에이전트를 만들려면 무엇이 필요할까. IBM이 정리한 시스템 설계·도구 설계·검색·신뢰성·보안·평가·제품 사고 7가지 역량을 소개한다.
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에이전틱 AI 실습: OpenAI Agents SDK, CrewAI 멀티에이전트, 앤트로픽 MCP
Jon Krohn과 Ed Donner의 4시간 워크숍 정리. 에이전트의 정의부터 OpenAI Agents SDK로 딥리서치 재현, CrewAI 엔지니어링 팀, MCP 기반 자율 트레이더까지 실습 흐름을 따라간다.
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AI 에이전트 인프라 — 확률적 모델 위에 결정론적 시스템을 짓는 법 (메타 사례)
메타의 엔지니어가 자율 AI 에이전트를 '분산 시스템'으로 다뤄야 한다고 강조했다. 모델은 확률적이어도 인프라는 결정론적이어야 한다는 원칙과, 재시도 폭증·메모리 오염 등 진짜 실패 모드를 정리했다.
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프롬프트가 플랫폼 — 추상 명세에서 결정론적 시뮬레이션으로 시스템을 설계하는 법
레조네이트 창업자가 제시한 새로운 소프트웨어 엔지니어링 흐름. 범용 구현 대신 명세에서 맞춤형 구현을 합성하고, 결정론적 시뮬레이션으로 에이전트가 '설계'에까지 참여하게 만드는 방법을 정리했다.
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로컬 AI 백업 전략 - 클라우드 모델 차단에도 견디는 AI 시스템 만들기
특정 AI 모델이 차단·중단돼도 서비스가 멈추지 않도록, 클라우드 모델과 로컬 모델을 함께 쓰는 이중화 설계를 Mistral OCR과 RAG 예제로 설명한다.
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Docling으로 비정형 문서를 LLM용 데이터로: PDF·표·이미지 추출 실전
Red Hat 엔지니어가 오픈소스 도구 Docling으로 PDF·표·이미지 같은 비정형 문서를 마크다운·JSON으로 변환해 RAG와 AI 에이전트의 정확도를 높이는 방법을 설명한다.
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AI 에이전트 신뢰성 높이기: 골든 데이터셋·평가(evals)·AutoAgent 실전
Nearform의 테크 리드가 골든 데이터셋과 평가(evals), 코딩 에이전트를 활용해 AI 에이전트의 환각·비결정성 문제를 반복적으로 개선하는 방법과 실제 정확도 향상 사례를 공유한다.
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AI 에이전트 그래픽 제작, 캔버스가 아니라 HTML로: 슬라이드·문서 자동화의 핵심
코딩 에이전트는 코드만 쓰는 도구가 아니다. 슬라이드·문서·영상 같은 시각 자료를 잘 만들려면 파워포인트 캔버스가 아니라 AI의 모국어인 HTML로 작업하게 하라는 발표를 정리했다.
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터보퀀트로 AI 에이전트 검색 메모리 5배 절감: KV 캐시·벡터 검색 압축 정리
임베딩을 32비트 대신 3~4비트로 저장해 검색 품질을 깨지 않고 메모리를 5배 줄이는 구글의 터보퀀트 알고리즘과, 이를 RAG·에이전트 검색에 적용하는 법을 정리했다.
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바이그램 언어 모델 쉽게 이해하기 - 카파시 GPT 강의 핵심 정리
안드레이 카파시의 GPT 직접 만들기 강의 전반부에 나오는 바이그램 언어 모델을 셰익스피어 데이터 예제로 풀어, 토큰·임베딩 표·손실·소프트맥스 개념을 정리한다.
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클로드 코워크(Claude Cowork)와 n8n 연동 실전: 이메일 분류 자동화·토큰 절약·실행 이력
앤트로픽의 클로드 코워크를 n8n과 60초 만에 연결하고, 이메일 분류 워크플로우를 만들며, 토큰을 아끼고 실행 이력으로 컴플라이언스를 챙기는 실전 방법을 정리했다.
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엔비디아 네모트론 3 분석 - Nano/Super/Ultra와 하이브리드 마암바 구조
엔비디아 네모트론 3의 세 변형(Nano/Super/Ultra) 설계 의도와, 하이브리드 마암바 트랜스포머·잠재 MoE·다중 토큰 예측이라는 세 가지 아키텍처 특징을 정리한다.
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OpenAI·앤트로픽 IPO 러시 — AI 기업이 지금 상장에 나서는 이유와 위험
앤트로픽에 이어 OpenAI까지 상장 절차에 들어갔다. 데이터센터 자금 수요, AI 버블 우려, 경쟁사보다 먼저 시장에 도달하려는 경쟁이 겹친 배경과 'AI 주식 공공 소유' 논쟁을 정리했다.
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OpenAI 임베딩 쉽게 이해하기: 벡터·벡터DB·검색·Q&A 활용법
문자열을 벡터로 바꾸는 OpenAI 임베딩의 개념부터 벡터 데이터베이스, 텍스트·코드 검색, 그리고 임베딩으로 맞춤 데이터를 챗봇에 연결하는 Q&A 시스템까지 5분 분량으로 정리한다.
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음성 입력·비주얼 출력 AI 설계법: 200ms 지연시간과 빠른 모델 3원칙
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연 정리. 음성으로 말하고 화면으로 응답받는 AI 경험을 매끄럽게 만드는 핵심은 지연 시간이다. 빠른 모델·짧은 추론 간격·접두어 캐싱 3원칙을 설명한다.
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AI 금융 컴플라이언스: 다중 문서 상관분석으로 숨은 부정·위험 탐지하기
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연 정리. 개별 문서 검증으로는 잡히지 않는 금융 부정은 문서들을 연결할 때 드러난다. 그래프 기반 상관분석·확률적 위험모델·관할권 정규화를 결합한 프레임워크를 소개한다.
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Fable 5 수출통제 금지 사태 정리: AI 멀티모델 전략과 주권 리스크
한 AI 유튜브 영상이 정리한 Fable 5 수출통제 금지 사태와 그 함의. 단일 연구실 의존의 위험, 멀티모델 다변화, AI 규제 논쟁을 영상 내용 그대로 짚는다.
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AI 코딩 토큰 비용 94% 절감 — 로컬 코드 인덱스로 입력 컨텍스트 줄이기
AI 코딩 도구 요금이 갑자기 치솟은 개발자가 원인을 추적해 보니 비용의 90%가 '입력 컨텍스트'였다. 로컬 코드 인덱스로 토큰을 94% 줄인 실험과 교훈을 정리했다.
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AI 에이전트 만들기 실전 — 버셀·커서·콤포지오로 텔레그램 봇 구축하기
버셀 AI SDK, 콤포지오, 슈퍼메모리로 텔레그램에서 대화하며 메일까지 처리하는 AI 에이전트를 처음부터 만드는 과정을 정리했다. 몸·뇌·손 비유로 에이전트 구조를 풀어낸다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 이해하기 — 도구·자원·프롬프트·샘플링과 보안
앤트로픽이 제안한 MCP는 AI 앱과 외부 데이터·도구를 잇는 개방형 표준이다. 도구·자원·프롬프트·샘플링이라는 구성 요소와 전송 방식, 보안, 새 버전의 비동기 작업까지 정리했다.
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AI 에이전트 토큰 비용 절감 5가지 방법: 프롬프트 캐싱부터 대화 기록 정리까지
AWS 개발자 애드버킷 에릭 핸쳇이 에이전트 토큰 비용을 줄이는 다섯 가지 실전 기법을 정리했다. 프롬프트 캐싱, 난이도별 모델 라우팅, 도구 결과 분리, 루프 제한, 대화 기록 정리가 핵심이다.
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AI 네이티브 물리 터미널 만들기: 듀얼 디스플레이와 로컬 LLM으로 만든 손안의 AI 기기
물리학 박사 레흐 칼리노프스키가 OLED와 전자종이 듀얼 디스플레이, ESP32 마이크로컨트롤러로 'AI 네이티브' 물리 터미널을 직접 만든 과정을 소개한다. 로컬 LLM 제어부터 텍스트 RPG까지 담았다.
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노션 워커스 튜토리얼 2026: 코드 없이 AI로 만드는 업무 자동화 3가지 사례
노션의 새 기능 '워커스'를 활용해 외부 데이터 연동과 업무 로직 자동화를 구축하는 방법을 다룬 freeCodeCamp 튜토리얼. 자동 작업 생성, 동기화 워커, 커스텀 도구 워커 세 가지 사례를 단계별로 보여준다.
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하이브리드 RAG 실전: Docling·PostgreSQL·로컬 LLM으로 멀티모달 비용 줄이기
문서를 그냥 업로드하면 토큰이 새어 나간다. Docling으로 마크다운 변환 후 청킹하고, 키워드·의미 검색을 결합한 하이브리드 RAG를 프레임워크 없이 구축하는 방법을 정리했다.
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바이브 코딩 입문: 스펙 주도 개발·TDD·MCP로 안전하게 AI 코딩하기
AI에게 코드를 맡기는 '바이브 코딩'이 무엇인지, 언제 유용하고 언제 위험한지, 그리고 스펙 주도 개발·테스트 주도 개발·보안 스캔으로 운영에 쓸 만한 코드를 만드는 법을 IBM이 정리했다.
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AI 스타트업 1년 회고: 사카나 AI를 떠나 멘토링·팟캐스트로 돌아오다
한 ML 엔지니어가 도쿄의 AI 스타트업에서 보낸 1년을 돌아본다. 거대 LLM 학습만이 AI가 아니라는 깨달음과, 멘토링·팟캐스트로 다시 콘텐츠를 시작하려는 계획을 담았다.
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AI 시스템 설계 4단계 프레임워크: 제품 요구사항부터 평가·비용 최적화까지
MongoDB의 데이터 과학자가 건강보험 청구 심사 사례로 보여주는 AI 시스템 설계법. 바이브 코딩의 한계, 제품 요구사항·시스템 설계·평가·최적화 4단계를 정리한다.
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확장 캐시 증강 생성(CAG): 모든 문서가 중요할 때의 검색 전략 비교
오비폴드의 AI 책임자가 모든 문서가 답에 필요하고 자주 교체되는 까다로운 상황에서 단순 RAG, GraphRAG, 그리고 병렬 캐시를 쓰는 확장 CAG를 비교한다.
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n8n SecOps 워크플로: AI 자동화 공격에 맞서는 사이버 방어 시스템 구축
AI가 공격을 자동화하는 시대, n8n으로 SecOps 워크플로를 만드는 법. 과거 사고·플레이북·위협 인텔리전스를 RAG로 결합하고 사람이 최종 결정을 내리는 구조를 다룬다.
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ML 연구를 프로덕션으로: 연구-개발 핸드오프를 빠르게 만드는 3단계
주택 설계 스타트업 Higharc의 연구 엔지니어가 최신 ML 연구를 실제 제품으로 옮길 때 쓰는 세 가지 방법(연구 문서화, 코드 구조, 분해와 리뷰)을 설명한다.
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n8n과 AI 자동화로 잡무를 없앤 1인 교육팀의 업무 방식
n8n의 1인 교육 담당자가 200개 넘는 파트너 관리를 어떻게 자동화하는지, '사람이 개입하는 루프'와 모델 선택, 잡무 제거 원칙을 통해 설명한다.
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n8n OpenTelemetry 지원: 워크플로 분산 추적 설정과 활용법
n8n 2.22가 OpenTelemetry 기반 워크플로 추적을 도입했다. 환경 변수 두 개로 켜는 방법과 부모·자식 스팬, W3C 트레이스 컨텍스트 연동을 정리한다.
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AI 에이전트 도입, 블록은 어떻게 3,500명 엔지니어 조직을 바꿨나
블록의 앤지 존스가 3,500명 엔지니어 조직을 AI 에이전트 중심으로 전환한 과정을 공유한다. 성숙도 모델, AI 챔피언 1% 전략, 그리고 자율 조직이 남긴 질문까지 정리했다.
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안티그래비티 음성 프롬프트와 서브에이전트로 풀스택 앱 만들기
구글 클라우드 테크가 안티그래비티에서 음성 프롬프트 한 번으로 다국어 노트 앱과 마케팅 사이트를 서브에이전트들이 만들어내는 과정을 시연한다. 서브에이전트 오케스트레이션과 goal 명령의 활용법을 정리했다.
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n8n MCP와 클로드로 Slack 워크플로 리뷰 봇 만들기 실전 가이드
n8n이 클로드 데스크톱과 n8n MCP·스킬로 프로덕션급 Slack 워크플로 리뷰 봇을 처음부터 만드는 전 과정을 보여준다. 사전 기획의 중요성, MCP와 스킬의 역할 차이, 디버깅 과정을 정리했다.
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스펙 주도 개발이란? AWS가 설명하는 AI 코딩 생산성 높이는 법
코드를 쓰기 전에 요구사항과 설계 문서를 먼저 작성하는 스펙 주도 개발. AWS의 Eric Hanchett가 LLM 코딩 도구를 인턴처럼 다루는 법과 요구사항·설계·구현으로 이어지는 실전 흐름을 설명한다.
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n8n으로 첫 AI 에이전트 만들기: 노코드 Q&A 챗봇 구축 가이드
코딩 없이 n8n으로 첫 AI 에이전트를 만드는 법. 웹 폼으로 데이터를 모아 데이터 테이블에 저장하고, 추론·메모리·도구를 갖춘 챗봇이 그 데이터를 근거로 답하도록 구성하는 과정을 따라간다.
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RAG vs 에이전트형 AI: IBM이 설명하는 LLM 데이터 연결 원리
에이전트형 AI와 RAG의 차이와 관계를 IBM 전문가가 풀어낸다. 인지·추론·행동 루프, 벡터 검색 2단계, 토큰을 많이 넣을수록 정확도가 떨어지는 함정, 하이브리드 검색까지 정리했다.
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GLM 5.2 오픈소스 AI 모델이 클로드보다 싼데 기업 전환이 어려운 이유
GLM 5.2는 평범한 업무에선 클로드보다 낫고 98% 저렴하지만 기업 전환은 더디다. 모델이 아니라 '하니스'라는 마지막 1마일이 핵심이라는 분석.
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NemoClaw와 로컬 LLM으로 AI 에이전트를 안전하게 배포하는 방법
오픈소스 AI 에이전트 OpenClaw에 엔비디아 NemoClaw의 정책 계층을 씌워, 로컬 LLM과 샌드박스로 권한을 제한해 안전하게 운영하는 방법을 설명한다.
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AI 에이전트가 결과로부터 학습하지 못하는 이유와 유틸리티 점수 해법
AI 에이전트 실패의 73%는 생성이 아니라 정적인 검색(retrieval)에서 비롯된다. 평가 신호를 검색에 반영하는 '유틸리티 점수'와 런타임 학습 개념을 소개한다.
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브라우저 에이전트 병목은 모델이 아니라 화면 인식 환경이다
브라우저 에이전트가 느리고 자주 멈추는 이유는 모델 성능이 아니라 화면을 제대로 보지 못하는 환경 때문이라는 분석과, 웹페이지를 토큰 수십 배 압축해 보여주는 해법을 정리했다.
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AI 에이전트 도구 과부하 문제와 시맨틱 라우팅 해결법
모든 도구 명세를 매 요청에 넣는 '뚱뚱한 에이전트'는 도구가 늘수록 정확도가 13%까지 떨어진다. 시맨틱 라우팅과 적시 컨텍스트 주입으로 토큰을 99% 줄이는 방법을 정리했다.
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RAG 쉽게 이해하기: 작동 원리와 7가지 아키텍처 정리
RAG는 AI가 답하기 직전 외부 데이터베이스에서 맥락을 검색해 활용하는 기법이다. 오픈북 시험 비유로 작동 원리와 네 가지 이점, 데이터 처리 과정, 일곱 가지 아키텍처를 정리했다.
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헤르메스(Hermes) AI 에이전트 설치와 스킬·자동화·게이트웨이 활용법
누스 리서치가 만든 AI 에이전트 헤르메스의 설치 과정과 스킬, 자가치유, 스케줄 자동화, 메모리, 텔레그램·슬랙 연결까지 핵심 기능을 정리했다.
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AI 초현실 예술 '자우더랜드' — 데이비드 자우더의 TED 강연 정리
예술가 데이비드 자우더가 TED에서 AI로 만든 초현실 세계 '자우더랜드'를 소개하며, AI를 도구로 본 창작 과정과 인간 상상력의 역할을 이야기한다.
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AI 에이전트 만드는 법: 챗봇과의 차이부터 n8n 구축까지
AI 에이전트가 챗봇·자동화와 무엇이 다른지, 두뇌·감각·기억·도구로 어떻게 구성되는지, 그리고 n8n으로 코딩 없이 만드는 방법을 정리했습니다.
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AI 모델 학습법 정리: 사전학습·파인튜닝·RAG 차이와 활용법
AI 모델을 만드는 핵심 학습법인 사전학습, 파인튜닝, RAG의 목적과 절차, 그리고 각 방식이 언제 유용한지를 쉽게 정리했습니다.
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벡터DB·임베딩 쉽게 이해하기: 벡터와 유사도 검색의 원리
벡터와 임베딩, 벡터DB가 무엇인지 손글씨·단어 예시로 쉽게 풀어내고, 왜 유사도 기반 검색에 벡터DB가 쓰이는지 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·유사도·RAG의 원리
키워드가 아닌 의미로 검색하는 벡터 데이터베이스의 개념을 임베딩, 코사인 유사도, RAG까지 비유로 쉽게 풀어, AI의 기억력 문제를 어떻게 해결하는지 설명한다.
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트랜스포머 구조 완전 정복: 셀프 어텐션·인코더·디코더 단계별 설명
2017년 등장한 트랜스포머의 임베딩, 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 인코더·디코더 구조를 작은 예제로 단계별로 따라가며 쉽게 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 입문: LLM 한계와 기업 활용법 총정리
안될과학과 삼성SDS 전문가가 LLM의 네 가지 한계와, 가장 적은 비용으로 효과를 내는 프롬프트 엔지니어링 다섯 가지 핵심 팁을 쉽게 풀어냈다.
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ChatGPT Plus vs 슈퍼그록(SuperGrok) 비교 2026: 이미지·영상·글쓰기·가격 어느 쪽이 나을까
월 30달러 슈퍼그록과 월 20달러 ChatGPT Plus를 이미지·영상·코딩·앱 연동·글쓰기·메모리·사용 한도·가격 등 항목별로 비교해 어떤 사용자에게 무엇이 더 나은 선택인지 정리했다.
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클로드(Claude)+노션 세컨드 브레인 만들기: 음성 받아쓰기로 아이디어 자동 정리하기
클로드 프로젝트와 노션 커넥터, 음성 받아쓰기 도구를 연결해 떠오른 아이디어를 말로 불러 적절한 노션 데이터베이스에 자동 분류·저장하는 세컨드 브레인 구축법을 소개한다.
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에이전틱 AI 시대 클라우드 개발자 대응법: 바이브 코딩에서 스펙 기반 개발과 AWS Kiro로
AWS 테크에반젤리스트 윤석찬이 말하는 에이전틱 AI 시대 개발자의 역할 변화. 바이브 코딩의 한계와 스펙 기반 개발, AWS Kiro 도구, 그리고 개발자가 갖춰야 할 태도를 정리했다.
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VLM 기반 테스트 타임 어댑테이션(TTA) 정리: 제로샷·프롬프트 튜닝·인코더 튜닝
학습이 끝난 모델이 처음 보는 데이터를 만나는 테스트 시점에 스스로 적응하는 TTA를, 비전·언어 모델 기반의 제로샷·프롬프트 튜닝·인코더 튜닝 세 갈래로 풀어 설명합니다.
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OpenClaw AWS 배포 가이드: Lightsail·EC2·Bedrock AgentCore·EKS 비교
개인용 AI 에이전트 OpenClaw를 맥미니 대신 AWS에서 24시간 돌리는 법. Lightsail, EC2, Bedrock AgentCore, EKS 네 가지 옵션을 사용자 규모별로 정리합니다.
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아마존 보안 문화 사례: BlackFoot·MadPot, COE, 5 Whys로 본 민첩성과 보안
보안을 강화하면 속도가 느려진다는 통념을 아마존은 어떻게 깼을까. 고객 집착·주인 의식·높은 기준·깊게 파고들기 네 가지 리더십 원칙으로 본 내부 보안 메커니즘을 정리합니다.
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프롬프트웨어 킬체인: AI 에이전트를 노리는 새로운 멀웨어 공격 단계 총정리
프롬프트 인젝션이 데이터 탈취·금융 사기로 이어지는 '프롬프트웨어' 킬체인 단계와, 제로 트러스트로 사슬을 끊는 방어 전략을 IBM 영상으로 정리했다.
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양자화(Quantization) 완전 정리: PTQ·QAT부터 아웃라이어 처리까지
딥러닝 모델을 경량화하는 양자화의 원리, 스케일·제로포인트 계산, PTQ와 QAT, 그리고 아웃라이어를 다루는 SmoothQuant·SpinQuant까지 DMQA 세미나로 정리했다.
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지식 증류(Knowledge Distillation) 기반 산업 이미지 이상 탐지: 4편 논문 흐름
정상 데이터만 학습한 학생-교사 모델이 결함을 탐지하는 지식 증류의 원리와, Uninformed Students·MKD·RD4AD·AST로 이어지는 발전 흐름을 DMQA 세미나로 정리했다.
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시계열 예측 패러다임 변화 - ARIMA·트랜스포머·채널 전략·TimesFM 정리
통계 모형(ARIMA)에서 딥러닝, 트랜스포머, 채널 독립·의존 전략을 거쳐 제로샷 파운데이션 모델 TimesFM까지, 시계열 예측 모델의 발전 흐름을 한눈에 정리한다.
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AI 시대 개발자의 5가지 자질 - 호기심·책임감·시스템 사고·스펙 기반 개발
AWS 윤석찬 테크에반젤리스트가 정리한 AI 시대 르네상스 개발자의 다섯 가지 자질. 호기심, 코드 품질 책임감, 다방면 지식, 시스템적 사고, 스펙 기반 소통을 짚는다.
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레이블 노이즈 러닝 - ID·OOD 노이즈 구분과 RRL·DSOS 방법론 정리
현실 데이터에는 잘못 달린 레이블과 분포가 다른 OOD 데이터가 섞여 있다. ID·OOD 노이즈를 구분해 강건하게 학습하는 RRL과 DSOS 두 연구를 정리한다.
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벡터 데이터베이스 개념과 작동 원리: AI 검색을 떠받치는 핵심 기술
벡터 데이터베이스는 표와 키워드 대신 객체의 특징을 임베딩으로 바꿔 검색한다. 작동 원리와 추천·생성형 AI에서의 쓰임을 쉽게 정리했다.
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LLM 파인튜닝과 모델 병합 완벽 정리: 단계·기법·하이퍼파라미터
사전학습부터 SFT·선호 정렬까지 LLM 학습 단계와 LoRA·QLoRA, SLERP·DARE 같은 파인튜닝·모델 병합 기법을 한눈에 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 본질과 실전 노하우: 앤트로픽 연구진 라운드테이블
앤트로픽 프롬프트 엔지니어·연구자들이 좋은 프롬프트의 조건, 역할 부여의 한계, 사고의 연쇄, 그리고 프롬프트 엔지니어링의 미래를 토론했다.
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역전파 미적분 완전 이해 - 연쇄 법칙으로 보는 신경망 학습 원리
신경망이 어떻게 스스로 가중치를 조정해 학습하는지, 역전파의 핵심인 미적분 연쇄 법칙(체인룰)을 단순한 예제부터 단계별로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 원리 강의 - 셀프 어텐션·Q/K/V·멀티헤드 어텐션 정리
모든 현대 AI의 기반이 된 트랜스포머를, 어텐션과 셀프 어텐션의 차이부터 Q/K/V, 멀티헤드, 포지셔널 인코딩, 인코더·디코더 구조까지 단계별로 풀어 설명한다.
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RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기 - 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스
LLM의 환각과 지식 단절 문제를 해결하는 RAG의 원리를, 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스를 통한 검색·증강 과정으로 알기 쉽게 설명한다.
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전문가 혼합(MoE)이란? LLM 규모를 키우는 희소 모델 구조 설명
메타·딥시크·미스트랄이 채택한 전문가 혼합(MoE) 구조를 1991년 기원부터 오늘날 조 단위 파라미터 LLM까지 따라가며, 게이팅·희소성·전문가 특화 여부를 쉽게 풀어냈다.
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컨텍스트 윈도우란? 대화가 길어지면 LLM이 멍청해지는 이유
대화가 길어질수록 챗봇이 앞 내용을 잊고 헛소리를 하며 느려지는 원인은 컨텍스트 윈도우다. 토큰, 어텐션, 로컬 모델의 VRAM 한계와 실전 팁까지 쉽게 정리했다.
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멀티모달 AI란? 텍스트·이미지·소리를 통합하는 인공지능 쉬운 설명
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 소리 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성하는 인공지능이다. 개념과 의료·창작·교육·고객서비스 활용 사례, 그리고 도입 과제를 정리했다.
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LLM 사실 저장 원리: 트랜스포머 MLP 레이어와 슈퍼포지션 이해하기
대형 언어 모델이 외운 방대한 사실은 어디에 저장될까? 트랜스포머의 MLP 레이어 동작과 고차원 슈퍼포지션 개념을 쉽게 풀어 설명한다.
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트랜스포머 작동 원리: 단어 임베딩·소프트맥스로 보는 ChatGPT 내부
GPT의 G·P·T가 무엇인지부터 단어 임베딩, 내적 유사도, 소프트맥스와 온도까지. 트랜스포머가 다음 단어를 예측하는 과정을 시각적으로 설명한다.
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역전파 직관 이해: 경사하강법·미니배치로 보는 신경망 학습 원리
신경망 학습의 핵심인 역전파를 수식 없이 직관으로 설명한다. 비용 함수, 경사하강법, 헤비안 이론 비유, 미니배치와 확률적 경사하강법까지.
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RAG(검색 증강 생성) 완전 정복: 임베딩·청킹·하이브리드 검색·리랭커까지
RAG가 무엇이고 왜 필요한지부터 임베딩, 청킹, 벡터 DB, 하이브리드 검색, 리랭커, 컨텍스추얼 리트리벌까지 실무 관점에서 정리했습니다. 'RAG는 죽었다'는 주장의 진짜 맥락도 함께 짚습니다.
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어텐션(Attention) 작동 원리: 쿼리·키·밸류와 멀티헤드까지 쉽게 이해하기
ChatGPT를 만든 트랜스포머의 핵심인 어텐션 메커니즘을 쿼리·키·밸류, 소프트맥스, 마스킹, 멀티헤드 어텐션까지 직관적인 예시로 풀어 설명합니다.
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LoRA 파인튜닝 쉽게 이해하기: 어댑터 원리와 0.78% 파라미터의 비밀
거대 언어모델을 저비용으로 미세조정하는 LoRA의 원리를 어댑터(A·B) 구조, 행렬 계산, 실제 파라미터 절감률, 하이퍼파라미터 설정 팁까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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이번 주 AI 뉴스 정리: 실시간 아바타·시드댄스 2.5·OpenAI 칩·IBM 서브 1나노
실시간 대화형 아바타, 오픈소스 코딩 모델, OpenAI의 전용 AI칩, IBM의 1나노미터 이하 칩, 시드댄스 2.5 영상 모델 등 한 주간 쏟아진 AI 소식을 한국어로 정리했다.
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다이아몬드로 칩 냉각: 데이터센터 열 문제와 AI 컴퓨팅의 새 해법
실험실에서 키운 초고순도 다이아몬드가 칩의 열을 빠르게 빼내는 슈퍼 소재로 주목받는다. 무어의 법칙의 벽과 데이터센터 발열 문제를 다이아몬드 냉각이 어떻게 풀 수 있는지 정리했다.
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퀄컴 텐스토렌트 인수설 분석: 짐 켈러·리스크파이브로 AI 데이터센터 노린다
퀄컴이 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트를 최대 100억 달러에 인수한다는 보도가 나왔다. 단순 AI칩이 아니라 서버 전체를 하나로 설계하려는 퀄컴의 데이터센터 전략을 짚는다.
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애플 가격 인상과 메모리 대란: 마이크론·애플 책임 공방 정리
맥북·아이패드 가격이 오른 배경에는 AI 데이터센터가 빨아들인 메모리 대란이 있다. 애플의 협상력과 마이크론의 반박, HBM 구조까지 균형 있게 짚었다.
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마이크론 실적 충격과 메모리 장기계약: 부품이 무기가 되다
매출총이익률 85%를 찍은 마이크론 실적과 16건의 장기 공급계약이 보여주는 메모리 시장의 구조 변화를 정리했다.
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HBF란 무엇인가: HBM 다음 메모리 후보와 낸드의 한계 정리
샌디스크 특허로 불붙은 HBF 논쟁을 정리했다. 낸드 기반 HBF의 가능성과 수명·열·오류라는 한계, 그리고 HBM과의 공존 구도를 짚는다.
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엔비디아 800V DC: GPU 전력 병목과 AI 데이터센터 전력 인프라 정리
AI 데이터센터의 병목이 GPU에서 전력 공급으로 옮겨가고 있다. 엔비디아가 800V DC를 꺼낸 배경과 기술적 과제, 그리고 한국 전력기기 기업의 연결고리를 정리했다.
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LangSmith Agent Builder: 랭체인이 내놓은 첫 노코드 에이전트 빌더 정리
랭체인이 공개한 LangSmith Agent Builder는 워크플로우가 아닌 '에이전트'를 자연어와 설문만으로 만드는 노코드 도구다. 해리슨 체이스의 설계 철학과 실제 동작을 정리했다.
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딥 에이전트 빌더: 자연어로 만드는 노코드 AI 에이전트 빌더 데모
AI를 몰라도 말로 설명하면 에이전트가 만들어진다. 7단계 자동 구축, RAG 챗봇, 멀티 에이전트, 백그라운드 작업, 로컬 파일을 다루는 데스크톱 앱까지 딥 에이전트 빌더의 기능을 정리했다.
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LangGraph 커스텀 챗봇 인터페이스: 에이전트 챗 UI 커스터마이즈 가이드
랭체인이 공개한 에이전트 챗 UI를 커스터마이즈해 랭그래프 백엔드와 연결하는 방법. YAML 설정으로 로고·테마·도구 표시를 조절하고, 스레드·시스템 프롬프트 동적 변경까지 지원하는 프런트엔드를 소개한다.
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MCP vs A2A 선택 기준: 난이도·유용성·보안으로 본 도입 고려사항
MCP와 A2A는 유행일까 아닐까. 에이전트 시대의 두 프로토콜을 난이도·유용성·보안 관점에서 비교하고, 기업 도입 시 무엇을 고려해야 하는지 대담 내용을 정리했다.
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AI 에이전트 큐레이션 자동화: 링크드인·X 글 수집부터 카카오톡 발송까지
오픈채팅방 운영자가 링크드인과 X의 좋은 글을 수집·번역·요약해 카카오톡으로 보내는 에이전트 자동화를 직접 구축한 과정. 결정론·비결정론 영역 분리가 핵심이다.
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에이전틱 AI 기술 해부: 단일 에이전트 아키텍처와 다중 에이전트 협업 프로토콜
LLM에 자율성·목표·행동 능력을 더한 에이전틱 AI의 구조를 단일 에이전트(ReAct·RAG·함수 호출·오케스트레이션)부터 다중 에이전트 협업과 MCP·A2A 프로토콜, 그리고 보안 과제까지 짚는다.
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RAG 동작 원리 쉽게 이해하기: 문서 로드·청크 분할·임베딩·벡터 검색
RAG는 왜 쓸까? 일반 챗봇과 비교해 참고 정보를 주는 검색 증강 생성의 원리를, 문서 로드·텍스트 분할·임베딩·벡터 저장·유사도 검색의 전처리 단계로 차근차근 풀어낸다.
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바이브 코딩 기초 정리 — 생각·프레임워크·체크포인트·디버깅·컨텍스트 5원칙
안드레 카파시가 이름 붙인 '바이브 코딩'의 핵심 원칙을 정리한다. 네 단계의 생각, PRD 작성, 프레임워크 지정, 깃 버전 관리까지 초보자가 AI로 앱을 만들 때 챙겨야 할 기본기를 짚는다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 입문 — 리소스와 도구로 LLM에 데이터 연결하기
앤트로픽이 만든 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 개념을 실습 데모로 풀어낸다. 리소스와 도구라는 두 축, 클라이언트·서버 구조, Zod로 안정성을 높이는 방법까지 정리한다.
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디퓨전 vs 자기회귀 모델 — 이미지 생성 AI의 작동 원리와 속도 차이
이미지 생성 AI가 어떻게 무에서 그림을 만들어내는지, 자기회귀 모델과 디퓨전 모델의 차이를 통해 설명한다. 생성도 결국 예측(곡선 맞추기)이라는 핵심 아이디어를 짚는다.
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LLM 위키 세컨드 브레인 — 옵시디언·클로드·MCP로 내 두뇌 복제하기
AI가 항상 거쳐 가는 '세컨드 브레인'을 만드는 방법을 정리합니다. 옵시디언과 클로드, Relay·MCP로 정적·동적 정보를 연결해 어떤 AI를 쓰든 일관된 답을 얻는 방식과 활용법을 소개합니다.
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LLM이란 무엇인가 — 다음 단어 예측과 트랜스포머·어텐션 핵심 정리
챗봇이 답하는 원리는 의외로 단순합니다. 거대 언어 모델이 다음 단어를 어떻게 예측하고, 파라미터·사전학습·트랜스포머·어텐션이 어떤 역할을 하는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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LLM 바닥부터 만들기 #1 사전학습 — 토큰화·데이터로더·트랜스포머 정리
대형 언어 모델을 직접 만들어 보는 과정을 사전학습 중심으로 정리합니다. 학습 데이터 준비, 토큰화, 다음 단어 예측, 마스크 셀프 어텐션, 훈련과 결과 확인까지 핵심 흐름을 짚습니다.
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n8n AI 에이전트 입문 — 트리거·도구·메모리로 자동화 만들기
n8n에서 워크플로우와 에이전트의 차이부터 트리거·액션·도구·메모리까지, 코드 없이 AI 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리했습니다.
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머신러닝 입문 풀코스 — 지도·비지도 학습과 분류·회귀·군집화 정리
초보자를 위한 머신러닝 풀코스 강의를 정리했습니다. 지도·비지도 학습, 분류와 회귀, 신경망과 TensorFlow, k-평균 군집화와 PCA를 코랩 실습 흐름으로 설명합니다.
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신경망이란 무엇인가 — 노드·가중치·경사하강법 5가지 핵심 정리
신경망의 다섯 가지 핵심을 정리합니다. 노드 계층 구조부터 가중치와 선형회귀, 순전파, 비용함수와 경사하강법, CNN·RNN까지 입문자 눈높이로 설명합니다.
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LangChain vs LangGraph 차이 정리 — 체인 구조와 상태 기반 멀티에이전트
LangChain은 LLM 작업을 순서대로 잇는 체인 구조, LangGraph는 상태를 공유하는 그래프 구조로 복잡한 멀티에이전트 워크플로를 다룬다. 두 오픈소스 프레임워크의 차이를 IBM 설명으로 정리한다.
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확산 모델 DDPM 원리 — 순방향·역방향 과정과 노이즈 예측 학습
DDPM 확산 모델은 이미지에 노이즈를 점진적으로 더해 완전한 잡음으로 만든 뒤, 신경망이 그 역과정을 학습해 노이즈에서 이미지를 복원한다. 순방향·역방향 과정과 학습 목표를 직관적으로 풀어본다.
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강화학습 기초 — 보상, 상태, 정책, 탐험과 활용의 균형
강화학습은 시행착오를 거쳐 보상을 최대화하도록 AI를 훈련하는 방법이다. 에이전트·상태·보상·정책 같은 핵심 개념과 탐험과 활용의 균형을 쉬운 예시로 설명한다.
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랭그래프+올라마 로컬 AI 에이전트 만들기: 무료 오픈소스 모델로 실습
랭그래프와 올라마, 오픈소스 모델 Qwen3로 API 비용 없이 로컬에서 동작하는 AI 에이전트를 만드는 과정을 정리했습니다. 상태 그래프와 도구 호출 흐름을 설명합니다.
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랭체인(LangChain) 입문: AI 에이전트·챗봇을 쉽게 만드는 프레임워크
랭체인은 LLM·메모리·벡터DB·RAG 같은 요소를 미리 만들어진 컴포넌트로 묶어, AI 에이전트와 챗봇을 적은 코드로 구축하도록 돕는 추상화 계층입니다. 핵심 개념을 정리했습니다.
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트랜스포머 구조 쉬운 설명: 워드 임베딩부터 어텐션·인코더·디코더까지
챗GPT의 기반인 트랜스포머를 워드 임베딩, 문맥 임베딩, 어텐션, 멀티헤드, 인코더·디코더 순서로 직관적으로 풀어 설명합니다. AI 입문자를 위한 정리입니다.
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클로드 활용법 7가지: 코워크·디스패치·아티팩트·스킬·클로드 코드까지
클로드를 단순 채팅 도구로만 쓰고 있다면 90%를 놓치는 셈이다. 코워크, 모바일 디스패치, 아티팩트, 디자인, 커넥터, 스킬, 클로드 코드까지 7가지 기능을 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 기초: 좋은 프롬프트 4요소와 제로샷·퓨샷·CoT
AI는 똑똑하면서도 맹목적이다. 좋은 프롬프트의 네 가지 구성 요소와 제로샷·퓨샷·생각의 사슬·역할 프롬프트 등 핵심 기법을 예시로 정리했다.
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AI 에이전트 기초: 챗봇과의 차이·5대 구성요소·세 가지 재료와 API
AI 에이전트는 지시를 이해하고 행동까지 하는 '디지털 직원'이다. 챗봇과의 차이, 두뇌·프롬프트·기억·지식·도구라는 5대 구성요소, 그리고 API의 작동 원리를 정리했다.
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A2A 프로토콜·에이전트 레지스트리로 멀티에이전트 시스템 구축하기
구글 클라우드가 A2A 프로토콜과 에이전트 레지스트리로 수십~수백 개 에이전트를 발견·연결·관리하는 방법을 강아지 산책·여행 계획 예제로 설명한다.
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히그스필드 슈퍼컴퓨터 후기: AI 영상 제작·바이브 코딩 사용기
AI 엔지니어가 히그스필드 슈퍼컴퓨터에 30만 원 크레딧을 써보며 느낀 점을 정리한다. 영상 제작 강점, 모델 선택, 크레딧 소모 절약 팁을 다룬다.
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추론 모델 작동 원리: 사고 사슬·테스트 타임 컴퓨트·강화학습 쉽게 이해하기
요즘 주목받는 추론(생각하는) LLM이 어떻게 더 나은 답을 내는지, 사고 사슬·테스트 타임 컴퓨트·best-of-N·검증 가능한 보상 강화학습을 통해 풀어 설명합니다.
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멀티모달 AI 작동 원리: 인코더·공유 임베딩·교차 어텐션과 대표 모델 정리
텍스트·이미지·오디오·영상을 함께 다루는 멀티모달 AI의 작동 원리와 인코더·공유 임베딩·교차 어텐션, CLIP·BLIP-2·Flamingo·Gemini 같은 대표 모델을 쉽게 정리합니다.
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마이크로소프트 정리해고와 AI: 개발자는 정말 대체되나
마이크로소프트의 6천 명 정리해고를 'AI가 개발자를 대체한다'는 공포로 몰아가는 흐름을 짚고, 정리해고의 역사적 맥락과 진짜 필요한 엔지니어 역량을 설명한다.
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워드 임베딩과 word2vec 원리: 단어를 숫자로 바꾸는 신경망 쉽게 이해하기
비슷한 단어에 비슷한 숫자를 부여하는 워드 임베딩의 원리를, 다음 단어를 예측하는 간단한 신경망과 word2vec의 CBOW·스킵그램·네거티브 샘플링으로 설명합니다.
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AI 프롬프트 작성법 CRISPE 6단계: ChatGPT 결과 3배 높이기
같은 AI라도 프롬프트 작성법에 따라 결과가 크게 달라진다. 맥락·역할·지시·형식·기준·예시로 구성하는 CRISPE 기법과 실제 적용 예시를 정리했다.
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RAG 검색증강생성 완벽 이해: 프로즌 RAG부터 RAG 2.0까지
언어모델에 외부 검색기를 연결하는 RAG의 원리와 한계, 그리고 검색기·생성기를 함께 학습하는 RAG 2.0 방향까지 스탠퍼드 강의를 한국어로 정리했다.
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머신러닝이란? 지도학습·비지도학습·강화학습 쉽게 이해하기
머신러닝의 개념과 KNN 알고리즘, 지도·비지도·강화학습의 차이를 노래 취향과 동전 분류 같은 친숙한 예시로 풀어 설명한다.
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프롬프트 엔지니어링 2025 — 실제로 효과 있는 5가지 기법과 프롬프트 인젝션
최초의 프롬프트 엔지니어링 가이드를 만든 샌더 슐호프가 꼽은, 2025년에도 통하는 5가지 프롬프트 기법과 효과 없는 통념, 그리고 프롬프트 인젝션·AI 레드티밍의 위험을 정리했다.
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벡터 임베딩 쉽게 이해하기 — 코사인 유사도부터 벡터DB·랭체인 실습까지
단어·이미지 같은 데이터를 의미를 담은 숫자 배열로 바꾸는 벡터 임베딩의 개념을 성격 검사 비유로 풀고, 코사인 유사도와 벡터 데이터베이스, 랭체인으로 AI 비서를 만드는 과정까지 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 작동 원리 쉬운 설명 — 자동완성·신경망·역전파까지
휴대폰 자동완성이 어떻게 거대언어모델로 발전했을까. 빈도 기반 언어 모델의 한계부터 신경망이 언어를 근사하는 방식, 경사하강법과 역전파까지 LLM의 기초를 풀어 설명한다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 완벽 정리: AI 에이전트를 도구·데이터에 연결하는 개방형 표준
앤트로픽이 만든 MCP는 AI 에이전트를 외부 도구·데이터 소스에 연결하는 방식을 통일한 개방형 표준이다. USB 비유로 풀어낸 개념부터 호스트·클라이언트·서버 구조, 코드와 노코드로 서버를 만드는 방법까지 한 번에 정리했다.
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멀티모달리티란? 구글 Gemma 3가 이미지·짧은 영상·텍스트를 한 번에 이해하는 법
구글 Gemma 3는 코드·추론·다국어 등 텍스트 성능을 유지하면서 이미지와 짧은 영상까지 이해하는 멀티모달 개방형 모델이다. 멀티모달리티 개념과 다양한 활용 사례, 비전 인코더 같은 작동 원리까지 정리했다.
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추론형 LLM 완벽 정리: o1·DeepSeek-R1은 어떻게 생각하도록 훈련되는가
o1·DeepSeek-R1 같은 추론형 LLM은 혁신적 신기술이 아니라 훈련 방식의 차이일 뿐이다. 추론 모델을 만드는 네 가지 접근법과 규칙 기반 강화학습, DeepSeek-R1의 단계별 학습 과정을 정리했다.
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GraphRAG란? 벡터DB와 그래프DB의 차이와 하이브리드 검색 활용법
AWS가 설명하는 벡터 검색과 그래프 검색의 차이, 그리고 둘을 결합한 GraphRAG가 의미는 비슷하지 않지만 연결된 정보를 어떻게 찾아 맥락의 공백을 메우는지 정리했다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩·근사 최근접 탐색으로 의미를 찾는 원리
정확한 단어가 아니라 의미로 검색하는 벡터 데이터베이스의 작동 방식을, 임베딩·인덱싱·쿼리 3단계와 시맨틱 검색·추천 엔진 활용까지 쉽게 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리, 3Blue1Brown이 시각적으로 설명한 LLM 내부 구조
챗봇을 떠받치는 트랜스포머가 단어를 벡터로 바꾸고 어텐션으로 문맥을 주고받는 과정을, 3Blue1Brown의 강연을 토대로 토큰·임베딩·쿼리·키·값까지 쉽게 정리했다.
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GPT 작동 원리 해설 - 토큰화·임베딩·어텐션·샘플링으로 본 LLM 내부
NDC 발표 'Inside GPT'를 정리했습니다. 대형 언어 모델이 텍스트를 토큰으로 바꾸고 임베딩과 어텐션으로 다음 토큰을 예측하며, 온도와 top-p 샘플링으로 무작위성을 더하는 과정을 GPT-2 예시로 풀어냅니다.
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2025 필수 AI 스킬 정리 - 프롬프트·AI 에이전트·바이브 코딩 핵심 가이드
생성형 AI의 기본 개념부터 프롬프트 작성 프레임워크, AI 에이전트 구성 요소, 바이브 코딩, 그리고 2025년 하반기 핵심 트렌드까지 한 번에 정리한 입문 가이드입니다.
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프롬프트 엔지니어링 4가지 팁 - 구글 클라우드의 LLM 활용 기본 가이드
구글 클라우드가 소개하는 프롬프트 엔지니어링 기본기. 구체적으로 쓰기, 맥락 제공, 예시 활용, 프롬프트와 페르소나 실험이라는 네 가지 팁으로 LLM에서 더 나은 결과를 얻는 방법을 정리했습니다.
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안티그래비티·젬마로 개인 웹사이트 만들기: 오프라인 벡터 추천 구현 사례
구글 안티그래비티와 온디바이스 모델 젬마를 활용해 VS Code 스타일의 개인 웹사이트를 만들고, 서버 없이 벡터 임베딩으로 관련 글 추천까지 구현한 실제 제작 과정을 소개한다.
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포워드 디플로이드 엔지니어(FDE)란? 역할·필요 역량·연봉·준비법 총정리
기업 AI 프로젝트의 95%가 성과를 내지 못하는 현실을 메우기 위해 등장한 포워드 디플로이드 엔지니어 직무의 정의와 업무 루프, 필요한 역량, 연봉 수준, 준비 전략을 정리했다.
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프로덕션 RAG 완전정복: 랭체인·벡터DB로 실패 모드 해결과 스케일링
문서 10개에서는 되던 RAG가 1만 개에서 무너지는 이유를 짚고, 랭체인과 벡터 데이터베이스로 다섯 가지 실패 모드를 해결하며 비용·품질을 최적화하고 에이전틱·그래프·멀티모달까지 다루는 프로덕션 RAG 강의를 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리와 한계: RNN과 비교로 쉽게 이해하기
트랜스포머가 문장 속 모든 단어 관계를 한 번에 계산하는 어텐션 방식으로 RNN을 넘어선 과정과, 이차 연산량·긴 문맥·추론 약점 같은 남은 한계를 쉽게 풀어 설명합니다.
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벡터 데이터베이스 원리: 임베딩·유사도 검색과 RAG 쉽게 이해하기
전통적 SQL과 달리 데이터를 벡터로 표현해 유사한 항목을 찾아내는 벡터 데이터베이스의 작동 원리와 임베딩, 인덱싱, 거리 측정, 그리고 생성형 AI의 RAG와의 연결을 정리합니다.
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인공지능(AI) 기초: 종류와 머신러닝·신경망·딥러닝 작동 원리
인공지능의 정의부터 좁은 AI·일반 AI·초지능이라는 세 가지 유형, 그리고 머신러닝·신경망·딥러닝이라는 작동 원리와 의료·금융 등 실제 활용까지 기초부터 정리합니다.
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AI 모델 파인튜닝 입문: Unsloth Studio로 로컬에서 LLM 미세조정·데이터셋 생성
파인튜닝은 작은 LLM을 특정 분야에 특화시키는 기술이다. Unsloth Studio로 로컬에서 모델을 미세조정하고, PDF 한 개로 학습용 데이터셋을 만드는 과정을 정리했다.
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RAG 검색 증강 생성 입문: 벡터 데이터베이스와 임베딩으로 LLM 환각 줄이기
RAG는 LLM이 학습 데이터 대신 외부 문서를 검색해 답하게 만드는 기술이다. 임베딩, 벡터 데이터베이스, 시맨틱 검색의 작동 원리와 실습 파이프라인을 정리했다.
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벡터 데이터베이스 통합 전략: 자동 임베딩과 멀티모달로 동기화 비용 줄이기
운영 DB와 별도 벡터 DB를 동기화하는 글루 코드는 지연·비용·보안 부담을 키운다. 데이터와 임베딩을 한 문서에 두는 통합 접근과 자동 임베딩·멀티모달 검색을 정리했다.
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노코드 AI 에이전트 만들기: N8N으로 두뇌·도구·시스템 프롬프트 3단계
코딩 없이 N8N에서 첫 AI 에이전트를 만드는 방법을 두뇌(모델·메모리), 도구(구글 시트), 시스템 프롬프트 3단계로 설명하고, 확인 절차와 날짜 변수 등 실전 문제 해결까지 다룹니다.
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머신러닝 용어 총정리: 지도학습·과적합·하이퍼파라미터 핵심 개념
데이터와 특성의 정의부터 지도·비지도·강화학습, 손실함수와 경사하강법, 과적합과 정규화, 특성 공학까지 실무에서 쓰이는 머신러닝 용어를 초급부터 차근차근 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스와 LLM 활용법: 기억·RAG·유사도 검색 핵심 정리
대규모 언어모델이 벡터 데이터베이스를 쓰는 세 가지 대표 사례와, 관계형 DB로는 왜 한계가 있는지, 유사도 검색·인덱싱 등 벡터 DB의 핵심 기능을 쉽게 풀어 설명합니다.
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토큰화 벡터화 임베딩 차이: NLP와 LLM이 텍스트를 숫자로 바꾸는 3단계
컴퓨터가 텍스트를 처리하려면 숫자로 바꿔야 합니다. 토큰화·벡터화·임베딩이 각각 무엇이고 어떻게 다른지, TF-IDF와 밀집 벡터, 코사인 유사도까지 실습 관점에서 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링 5가지 기술: 챗GPT 답변 품질을 끌어올리는 실전 방법
제로샷·퓨샷, Chain of Thought, 제로샷 CoT, 롤플레잉, 사람에게 하듯 묻기까지 챗GPT 답변의 질을 높이는 프롬프트 엔지니어링 다섯 가지 기술을 예시와 함께 정리했습니다.
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RAG 검색 증강 생성이란? 임베딩과 벡터 데이터베이스로 나만의 챗봇 만드는 원리
ChatGPT에 내 데이터를 연결해 답변하게 하는 RAG의 동작 원리를, 문서 분할·임베딩·벡터 데이터베이스·프롬프트라는 네 가지 구성요소로 쉽게 풀어 설명합니다.
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RAG란 무엇인가 - 검색 증강 생성으로 AI 환각을 줄이는 원리
언어 모델은 학습이 끝나면 사고가 멈춰 환각·정보 노후화·개인 데이터 미접근 문제를 겪습니다. RAG가 답변 전에 관련 자료를 찾아 이를 어떻게 해결하는지 쉽게 풀어봅니다.
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오픈소스 LLM 파인튜닝 가이드 - QLoRA로 우리 회사 전용 AI 만들기
비싼 외부 AI API에 매달 비용을 내는 대신 우리 모델을 소유하는 길. QLoRA로 단일 GPU에서 오픈소스 LLM을 파인튜닝하는 원리와 데이터·도구·배포 전략을 정리했습니다.
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n8n AI 에이전트 만들기 - 초보자를 위한 자동화 워크플로 단계별 가이드
코딩 없이 n8n으로 매일 아침 날씨·뉴스·잡학 브리핑을 메일로 보내는 AI 에이전트를 만드는 과정. 두뇌(LLM)·메모리·도구 연결부터 스케줄 자동 실행과 중복 방지 로그까지 정리했습니다.
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AI 콘텐츠 제작을 시작해야 하는 이유: 학습·커뮤니케이션·커리어
AI 스타트업 엔지니어가 '가르치며 배우기'의 힘을 근거로, AI를 공부하는 사람이 지금 콘텐츠 제작을 시작해야 하는 다섯 가지 이유와 시작 방법, 그리고 발목을 잡는 두려움을 풀어낸다.
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AI 에이전트 만들기: 파이썬과 OpenAI Agents SDK로 배우는 입문 가이드
AI 에이전트가 무엇인지, 일반 프로그램과 어떻게 다른지 개념을 짚고, 파이썬과 OpenAI Agents SDK로 유튜브 자막을 SNS 글로 바꿔주는 에이전트를 직접 만드는 과정을 정리했다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩과 유사도 검색, ChromaDB·Pinecone·Weaviate 입문
이미지·텍스트·오디오 같은 비정형 데이터를 임베딩 벡터로 바꿔 저장하고 유사도 검색으로 다루는 벡터 데이터베이스의 원리와, 대표 도구 ChromaDB·Pinecone·Weaviate를 정리했다.
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관측성 3대 신호 로그·메트릭·트레이스 차이와 추적 ID 연결법 정리
로그·메트릭·트레이스는 각각 왜·무엇이·어디서 잘못됐는지에 답하는 서로 다른 신호다. 추적 ID로 셋을 연결해 장애 원인을 빠르게 찾는 관측성 원리를 정리했다.
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LLM 파인튜닝 기법 총정리 LoRA QLoRA DoRA DPO GRPO 선택 가이드
데이터에 맞게 잘 파인튜닝한 70억 매개변수 모델은 특정 작업에서 더 큰 모델을 능가할 수 있다. 풀 파인튜닝부터 LoRA·QLoRA·DPO·GRPO까지 핵심 기법과 선택 기준을 정리했다.
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파이썬 사이킷런 첫 머신러닝 모델 만들기 선형회귀 랜덤포레스트 실습
구글 코랩과 사이킷런으로 용해도 데이터셋을 불러와 선형회귀와 랜덤포레스트 모델을 만들고 MSE·R²로 성능을 비교하는 첫 머신러닝 프로젝트 과정을 단계별로 정리했다.
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Ideogram 4 사용법: 무료 오픈소스 AI 이미지 생성기 ComfyUI 설치와 바운딩 박스
오픈소스 AI 이미지 생성기 Ideogram 4를 ComfyUI에서 무료로 오프라인 실행하는 방법과, 바운딩 박스로 화면 구성을 제어하는 독특한 사용법을 자막 내용을 토대로 정리했다.
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머신러닝 독학 로드맵 2025: 현직 연구원이 알려주는 6단계 학습법
세계적 AI 스타트업의 현직 연구 과학자가 처음부터 다시 머신러닝을 배운다면 택할 6단계를 소개한다. 파이썬 기초부터 수학, 딥러닝, 프로젝트, 자기 PR까지의 순서를 짚는다.
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Float32 Float16 BFloat16 차이: 딥러닝 부동소수점 정밀도 쉽게 이해하기
딥러닝에서 쓰이는 부동소수점 데이터 타입 Float32, Float16, BFloat16의 비트 구조와 범위·정밀도 차이, 그리고 역전파에서 변환이 왜 중요한지를 자막 내용을 바탕으로 정리했다.
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OpenRAG란? 비용·정확도 때문에 RAG가 여전히 필요한 이유 (IBM 오픈소스)
맥락 창이 커져도 RAG는 비용·성능·정확도 면에서 여전히 유효하다. IBM이 공개한 오픈소스 OpenRAG가 Docling·OpenSearch·Langflow로 에이전트형 RAG를 빠르게 구축하는 방법을 정리했다.
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로컬 AI 코딩 가이드 2026: VRAM·모델 선택·맥락 창으로 이해하기
클라우드 API 없이 내 하드웨어에서 AI 코딩 어시스턴트를 돌리는 법. LM Studio, VRAM과 맥락 창의 한계, Continue·Kilo Code·Claude Code 연결까지 실전 기준으로 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: Unsloth·구글 콜랩으로 GPT-OSS 직접 학습하기
파인튜닝은 베이스 모델의 가중치를 조정해 특정 작업 성능을 끌어올리는 기법이다. Unsloth와 구글 콜랩의 무료 GPU로 GPT-OSS 20B를 직접 파인튜닝하는 과정을 단계별로 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 2026 전망 — 사라진 게 아니라 컨텍스트 엔지니어링으로 커졌다
2026년 프롬프트 엔지니어가 독립 직무로서 어디에 남아 있고 어떻게 변했는지 정리했습니다. 프롬프트 엔지니어링은 사라진 게 아니라 컨텍스트 엔지니어링으로 확장됐다는 현장의 관점을 담았습니다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 완전 정리 — AI가 실제 도구를 쓰게 만드는 표준과 Docker 활용법
AI가 노트 앱, 검색, 외부 API 같은 실제 도구를 직접 쓰게 해 주는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 개념과 동작 원리, Docker로 로컬에서 실행하고 직접 서버까지 만드는 과정을 정리했습니다.
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Ollama 완전 정리 — 로컬에서 LLM 실행하기, 비용 절감과 데이터 보안까지
Ollama로 클라우드 없이 내 컴퓨터에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 방법을 정리했습니다. 단일 명령어로 모델을 내려받아 추론 서버를 띄우고, 비용 절감과 데이터 보안, 개발 활용까지 IBM이 설명합니다.
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RAG 완전 정복: 임베딩·벡터 DB·청킹으로 내 PDF와 대화하는 AI 만들기
거대언어모델이 모르는 내 문서를 읽고 정확히 답하게 하는 RAG의 원리를 임베딩·벡터 데이터베이스·청킹으로 풀어내고, PDF와 대화하는 앱을 만드는 과정을 정리했다.
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MLOps란 무엇인가: 머신러닝 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하는 법
노트북에서 잘 돌던 머신러닝 모델이 운영 환경에서 깨지는 이유를 은행 사기탐지 사례로 짚고, 환경 일관성·성능 테스트·데이터 드리프트·재현성·모니터링을 다루는 MLOps를 정리했다.
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트랜스포머 쉽게 이해하기: 챗GPT를 움직이는 모델 구조와 어텐션의 원리
GPT가 어떻게 작동하는지, 인공신경망부터 토큰화·임베딩·셀프 어텐션·소프트맥스까지 챗GPT 뒤의 트랜스포머 구조를 비전공자도 이해할 수 있게 단계별로 정리했다.
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클로드 코드 멀티 에이전트 워크플로: 플랜 모드·받아쓰기로 6개 동시 운영하기
1인 개발자가 클로드 코드 인스턴스 여러 개를 동시에 돌리며 일하는 실제 방식. 플랜 모드, 음성 받아쓰기, 권한 건너뛰기 등 멀티 에이전트 코딩의 현실적인 노하우를 정리했다.
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멀티모달 AI 쉽게 이해하기: 번역 모듈로 LLM에 이미지·소리를 연결하는 구조
세일즈포스 AI 연구팀이 설명하는 멀티모달 AI. 여러 모달리티를 융합하는 이유, LLM에 번역 모듈을 붙여 이미지·소리를 이해시키는 구조, 교차모달 추론과 에이전트 활용까지 정리했다.
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AI 에이전트 메모리 정리: 작업 메모리·단기 메모리·장기 메모리의 차이와 구현
구글 클라우드가 설명하는 AI 에이전트의 메모리. 작업 메모리, 단기 메모리, 장기 메모리의 차이와 구현 방법, 멀티 에이전트의 기억 공유와 데이터 프라이버시까지 정리했다.
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노트북LM 2.0 업데이트 — 에이전트 기능·PDF/PPT/엑셀 생성과 클라우드 분석
겉모습은 그대로지만 내부가 크게 바뀐 노트북LM 2.0을 소개한다. 채팅으로 PDF·PPT·엑셀을 만들고, 에이전트가 부족한 자료를 제안하며, 클라우드에서 코드를 돌려 더 깊이 분석한다.
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에이전트형 RAG 직접 구현 — 순수 파이썬과 도구 3개로 사내 데이터 검색하기
프레임워크 없이 파이썬만으로 에이전트형 RAG를 만드는 방법을 단계별로 설명한다. 파일 목록·검색·읽기 세 도구와 반복 루프, 그리고 운영 환경 적용 팁까지 정리했다.
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LLM 확장의 핵심 연속 배칭 — 초당 수백 요청을 처리하는 배치 전략
LLM은 응답 디코딩에 수 초가 걸려 일반 머신러닝 모델과 다르게 확장해야 한다. 나이브 배칭의 한계와, 매 반복마다 다시 묶는 연속 배칭이 효율을 높이는 원리를 설명한다.
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AI 배우기 늦지 않은 이유 5가지 — 채용 데이터와 산업 사이클 분석
채용 데이터와 AI 발전 사이클을 근거로, 지금이 AI를 배우기 좋은 때인 이유와 변화한 채용 기준에서 살아남는 법을 정리했습니다.
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AI로 AI를 만드는 13가지 실전 활용법 — 연구자의 클로드 코드 워크플로
한 AI 연구과학자가 통계 설계부터 코드 이해·테스트·시각화·논문 작성까지 LLM과 클로드 코드를 실제로 어떻게 쓰는지, 검증 원칙과 함께 정리했습니다.
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KV 캐싱이란? LLM 디코딩 속도를 끌어올리는 핵심 최적화 원리
LLM이 토큰을 생성할 때 키·값 벡터를 재계산하지 않고 캐싱해 속도를 높이는 KV 캐싱의 원리와 메모리 비용, 페이지 어텐션 최적화를 쉽게 풀어 설명합니다.
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2026년 머신러닝 독학 로드맵: AI를 활용한 파이썬·수학·딥러닝 6단계 학습법
AI 연구 과학자가 제안하는 2026년 머신러닝 학습 6단계. 코드를 읽고 이해하는 파이썬부터 필수 수학, 고전 ML, 딥러닝, 프로젝트, 결과 공유까지 AI를 개인 튜터로 활용하는 방법을 정리했습니다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란? AI와 외부 데이터·도구를 잇는 개방형 표준 정리
앤트로픽이 2024년 말 공개한 개방형 표준 MCP의 개념과 호스트·클라이언트·서버 구조, 다섯 가지 핵심 요소, 그리고 N×M 통합 문제를 어떻게 단순화하는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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벡터 데이터베이스 작동 원리: 유사도 측정과 근사 최근접 이웃 인덱싱 총정리
데이터를 벡터로 바꿔 저장하는 벡터 데이터베이스의 개념부터 코사인 유사도·내적 같은 유사도 측정, 그리고 곱 양자화·LSH·HNSW 등 빠른 검색을 위한 인덱싱 기법까지 핵심만 정리했습니다.
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사카나 AI 후구·클로드 태그·신모델 출시 규제 — 이번 주 AI 뉴스 정리
매트 울프가 정리한 이번 주 AI 소식. 프롬프트를 최적 모델로 보내는 사카나 AI '후구', 슬랙에서 사람처럼 호출하는 '클로드 태그', 미국 정부의 신모델 출시 통제 움직임을 짚는다.
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초지능 AI의 미래: 메가브레인과 접근 불평등 — 자비네 호센펠더 분석
물리학자 자비네 호센펠더는 초지능 AI가 누구나 구독하는 서비스가 아니라, 막대한 비용 탓에 소수만 접근하는 '메가브레인'이 될 것이라고 전망한다. 그 근거를 짚어본다.
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첫 AI 에이전트 만들기 2026: 챗봇과 차이·클라우드 서버·스킬 단계별 가이드
AI 에이전트는 답만 알려주는 챗봇과 달리 실제 작업을 대신한다. 비개발자도 따라 할 수 있는 첫 에이전트 구축 과정과 이메일 자동화 같은 활용법을 정리했다.
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베르소 사례: 코덱스 기반 '회사 두뇌'로 거의 완전 자율 운영되는 AI 네이티브 기업
OpenAI 무대에 선 베르소의 공동창업자가 코덱스 기반 '회사 두뇌'로 소비자 리서치를 72시간 만에 끝내고, 단 4명으로 30개 고객사를 운영하는 AI 네이티브 회사를 어떻게 만들었는지 설명한다.
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Fable 사태 이후 로컬 모델·ChatGPT 업데이트·스냅챗 AI 안경·커서 인수 정리
미국 정부의 Fable 차단 이후 부상한 로컬 모델 논의, ChatGPT의 새 기능들, 스냅챗 스펙터클스 AI 안경, 스페이스X의 커서 인수 등 일반 사용자에게 실질적으로 와닿는 한 주간의 AI 뉴스를 정리했다.
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미국 정부 앤트로픽 모델 강제 중단·GLM 5.2 오픈모델·미드저니 의료 스캐너까지
미국 정부가 앤트로픽의 최신 모델을 전 세계에서 강제로 내리게 한 사건과 그 배경, 중국 ZAI의 오픈웨이트 모델 GLM 5.2, 미드저니의 의료용 신체 스캐너 등 한 주간의 주요 AI 소식을 정리했다.
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클로드 코워크에 힉스필드 MCP 연결해 이미지·영상 생성하는 법
이제 클로드 코워크 안에서 이미지와 영상을 만들 수 있다. 힉스필드 MCP 커넥터를 연결하는 방법과 수업 자료·식당 홍보물 제작 등 실제 활용 사례를 정리했다.
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퓨디파이 오디세우스: 로컬에서 돌리는 오픈소스 AI 작업실 체험기
유튜버 퓨디파이가 공개한 오픈소스 프로젝트 '오디세우스'를 직접 설치해 로컬 모델·API 모델 연결, 모델 비교, 딥리서치 기능을 시험해 본 후기를 정리했다.
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클로드 페이블 5·애플 WWDC·구글 노트북LM, 이번 주 AI 뉴스 정리
앤트로픽 클로드 페이블 5의 안전성 논란, 애플 WWDC의 시리 대전환, 구글 노트북LM과 실시간 번역, 다리오·올트먼의 AI 미래 비전까지 한 주의 핵심 AI 소식을 정리했다.
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자기개선 AI 지식베이스 만들기: 클로드 코워크·옵시디언·매일 자동 정리
카파시가 말한 'LLM 위키' 개념을 빌려, 매일 밤 스스로 연결을 만들고 똑똑해지는 AI 지식베이스를 클로드 코워크와 옵시디언으로 구축하는 법. 인덱스 지도, Zapier MCP, 예약 작업까지 단계별로 소개한다.
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무료 AI 스킬·플러그인 9가지로 클로드 코드·코덱스 200% 활용하기
클로드 코드, 코덱스 같은 AI 코딩 도구를 한층 강력하게 만드는 무료 스킬과 플러그인 9가지를 정리했다. 지식 그래프, 디자인, 애니메이션, 리서치까지 설치법과 활용 사례를 소개한다.
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클로드 코워크 OS 만들기: 이메일 자동화·스킬·예약 작업 3단계 설정법
클로드 코워크를 단순 챗봇이 아니라 업무를 실제로 처리하는 '에이전트 OS'로 만드는 방법. 폴더 구조, claude.md, 이메일 트리아지 워크플로우, 커넥터, 예약 작업까지 단계별로 정리했다.
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AI 주간 뉴스 - 노트북LM·제미나이 학습 노트북·클로드 디자인 개편 정리
노트북LM 플래시카드 편집, 제미나이 학습 노트북, 클로드 디자인 개편, 챗GPT 개선과 신형 모델 지연 등 일반 사용자에게 중요한 이번 주 AI 소식을 한눈에 정리했다.
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구글 I/O 2026 - 제미나이 옴니·스파크 에이전트·AI 검색 논란 정리
구글 I/O 2026에서 공개된 제미나이 3.5 플래시·옴니 영상 모델, 스파크 에이전트, AI 중심으로 바뀌는 검색 논란까지 일반 사용자 관점에서 핵심만 정리했다.
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AI 위험성 - 카렌 하오 'AI 기업은 제국' 권력 집중 경고 해설
AI 연구자 카렌 하오의 인터뷰를 다룬 영상으로, 소수 빅테크가 데이터·노동·지식을 독점하며 AI를 통제하는 '제국' 같은 구조와 그 위험을 짚는다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 설계 패턴부터 멀티 에이전트·프로덕션 운영까지
AI 에이전트의 기본 개념과 리액트 루프, 반영·도구 사용·계획·멀티 에이전트 협업 패턴, 그리고 평가·가드레일·보안까지 프로덕션 수준의 에이전트 구축 노하우를 정리했습니다.
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LLM 파인튜닝 입문 — 사전학습 차이, 지도학습·RLHF, LoRA와 QLoRA까지
파인튜닝이 사전학습·프롬프트 엔지니어링·RAG와 어떻게 다른지, 지도·반지도·RLHF 같은 방법론과 파라미터 효율적 파인튜닝(LoRA·QLoRA)의 개념을 입문자 눈높이로 정리했습니다.
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고급 RAG 기법 — 메타데이터·가상 질문·리랭킹으로 LLM 답변 품질 높이기
기본 RAG의 한계를 넘어서기 위한 전처리·검색·후처리 단계별 고급 기법을 정리했습니다. 메타데이터 필터링, 가상 질문 생성, 리랭킹, 다중 LLM 호출 등으로 컨텍스트 품질을 높이는 방법을 소개합니다.
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AI 뉴스 정리: 오픈소스 모델 봇물, 구글 실시간 번역, 클로드 페이블 논란
한 주간 쏟아진 AI 소식을 정리했다. 모션 전이 Scale-2, 구글 실시간 번역과 디퓨전 모델, 키미·미니맥스 오픈소스 모델, 클로드 페이블의 사보타주 논란과 차단 사태를 다룬다.
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파인튜닝 완전정복: 전이학습부터 LoRA·PEFT, RAG와의 차이까지
사전학습된 LLM을 특정 도메인·과제에 맞게 다듬는 파인튜닝을 정리했다. 전이학습 개념, 전체 미세조정과 PEFT, 어댑터·프리픽스·LoRA, RLHF, 그리고 RAG와의 차이를 짚는다.
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LoRA·QLoRA 심층 해설: 저랭크 분해, 랭크와 알파, 메모리 절약 원리
거대 언어 모델의 효율적 미세조정 기법 LoRA와 QLoRA를 깊이 있게 풀었다. 변화량을 작은 두 행렬로 분해하는 원리, 랭크와 알파·드롭아웃, 그리고 논문이 짚은 실전 교훈을 정리한다.
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바이브 코딩 워크플로 전 과정: 다중 AI 에이전트로 풀스택 개발하기
여러 AI 코딩 에이전트를 동시에 돌려 데이터베이스, API, AWS 인프라까지 한 번에 만들어내는 실전 바이브 코딩 워크플로를 단계별로 정리했다.
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머신러닝 엔지니어 로드맵 2026: 수학·파이썬·ML·딥러닝·MLOps
수학과 통계, 파이썬, SQL, 핵심 머신러닝 알고리즘, 딥러닝, 소프트웨어 엔지니어링, MLOps까지 머신러닝 엔지니어가 되기 위한 단계별 학습 로드맵과 추천 자료를 정리했다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 토큰화·임베딩·어텐션·소프트맥스
토큰화, 바이트 페어 인코딩, 임베딩, 어텐션, 피드포워드, 예측, 소프트맥스, 온도까지 LLM이 다음 단어를 골라내는 전 과정을 비유로 풀어 설명한다.
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머신러닝 취업 가이드: 직무 종류·전직 경로·이력서·면접 전략
머신러닝 분야 취업을 노린다면 엔지니어가 유일한 길은 아니다. 다양한 ML 직무와 전직 경로, 10초 안에 읽히는 이력서 작성법, 회사 성숙도별 선택 기준까지 정리했다.
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LLM 스트리밍 애플리케이션: SSE·웹소켓·HTTP 비교와 구현법
ChatGPT처럼 답변이 한 글자씩 흘러나오는 이유는 스트리밍이다. LLM 앱에서 HTTP·웹소켓·SSE를 비교하고, 왜 서버 전송 이벤트(SSE)가 최적인지 구현 예시와 함께 설명한다.
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머신러닝 프로젝트 관리: 제품 발굴·단계별 개발·배포·모니터링
알고리즘만 안다고 ML 제품이 성공하지 않는다. 제품 발굴과 데이터 인프라 평가, MVP·성장·성숙 단계 개발, 학습·배포 파이프라인, 모니터링까지 ML 프로젝트 관리 프레임워크를 정리했다.
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구글 안티그래비티(Antigravity)로 작업 정리 자동화하기: 프롬프트로 확장 프로그램 직접 만들기
구글의 에이전트형 개발 도구 안티그래비티로 깃 프로젝트와 파일을 시간 단위 태그로 정리하는 도구를 프롬프트만으로 만든 사례. 인지 부담을 줄이는 AI 자동화 활용법을 소개합니다.
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GPT-5.6 단계적 공개 논란: AI 규제 포획과 권력 집중 우려 (매튜 버먼 분석)
미 정부 요청으로 GPT-5.6이 일부 파트너에게만 먼저 공개되는 '단계적 출시' 논란을 다룬 영상. 유튜버 매튜 버먼은 이를 사실상의 AI 규제이자 규제 포획으로 보고 권력 집중을 우려하며 오픈소스를 강조합니다.
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이번 주 AI 뉴스 정리: GLM 5.2 오픈소스 1위·월드모델·탁구로봇·미드저니 의료 스파
GLM 5.2 오픈소스 모델, DreamXWorld 월드 모델, 일관성 좋은 영상 편집, 과학용 통합 AI, 소니 탁구 로봇, OpenAI 코덱스의 녹화-재생 기능, 미드저니의 의료 스파 등 한 주간의 주요 AI 소식을 정리했습니다.
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Krea 2 리뷰 — 오픈소스 이미지 생성기 설치·성능·기술보고서
오픈 웨이트로 공개된 이미지 생성 모델 Krea 2를 ComfyUI로 설치·실행하는 방법과 속도·사양, LoRA 활용, 그리고 합성 데이터 배제 같은 기술 보고서의 핵심 통찰을 정리했다.
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GLM 5.2 리뷰 — 오픈소스 1위 모델의 코딩·성능·활용법
ZAI가 공개한 오픈소스 모델 GLM 5.2를 지구 디지털 트윈, 3D 모델, 프로모 영상, 딥리서치로 테스트하고 1M 토큰·MIT 라이선스·벤치마크와 오픈소스의 가치를 정리한 리뷰.
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Claude Fable 5 리뷰 — 성능·가격·벤치마크와 한계 총정리
Anthropic이 공개한 최신 모델 Claude Fable 5를 코딩·게임·교육 콘텐츠 제작으로 실사용 테스트하고, 1M 토큰·가격·할루시네이션·안전 제한까지 짚어본 리뷰 영상 정리.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기 — AI·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT 같은 대규모 언어 모델의 토대인 디코더 전용 트랜스포머를 토큰화·임베딩·어텐션·학습까지 단계별로 풀어 설명한다. AI가 다음 단어를 예측해 글을 생성하는 원리를 직관적으로 정리했다.
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Langflow RAG 챗봇 만들기 — 코드 없이 PDF 기반 LLM 앱 구축 가이드
비주얼 도구 Langflow로 코드 없이 RAG 챗봇을 만드는 과정. PDF를 벡터 DB에 임베딩하고, 프롬프트·채팅 메모리·LLM을 연결해 문서 기반 응답을 구현하는 방법을 단계별로 정리했다.
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AI 프롬프트 4계층 설계: 브랜드 보이스를 망치지 않는 구조
한 시스템 프롬프트에 정체성·상황·말투·검증을 모두 맡기면 결정적 순간에 무너진다. 웨딩 베뉴 AI를 운영한 개발자가 제시하는 4계층 프롬프트 아키텍처를 정리했다.
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조지아텍 상위 1% CS 학생의 4가지 원칙: AI 시대 생존법
20세에 조지아텍 학·석사를 마친 개발자가 빅테크 입사와 AI 시대 경쟁력으로 이어진 네 가지 원칙(속도세·피트크루·학생 탈피·건설적 혼돈)을 풀어낸다.
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RAG 완벽 정리: 검색증강생성 작동 원리와 최신 메타
환각으로 실무에 쓰기 어려운 LLM을, 외부 문서를 검색해 보강하는 RAG로 실용화하는 원리를 정리한다. 인덱싱·검색·생성 3단계부터 그래프 RAG·리랭킹 등 최신 기법까지 다룬다.
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Amazon Bedrock 입문 가이드: 프롬프트·도구·RAG·가드레일·에이전트
AWS Bedrock으로 인프라 관리 없이 생성형 AI를 앱에 넣는 법을 단계별로 정리했다. Converse API와 토큰, 도구 사용, 지식 베이스 기반 RAG, 가드레일, 그리고 Strands SDK로 에이전트를 만드는 전 과정을 다룬다.
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AI 에이전트 오케스트레이션이란? RPA와의 차이를 견적 생성 사례로 이해하기
어시스턴트와 에이전트의 차이, RPA와 에이전트 오케스트레이션의 차이를 IBM 기술 영상이 고객 견적 생성 사례로 설명한다. 다수의 좁은 에이전트와 MCP 서비스로 복잡한 워크플로를 자동화하는 방법을 정리했다.
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OpenAI 빌더스 언스크립티드: Codex와 GPT-5.5로 아이디어를 앱으로
디자이너이자 창업자인 피에트로 스키라노가 OpenAI 인터뷰에서 Codex와 GPT-5.5로 이미지·소리 변환 앱, 실시간 글쓰기 도구, 낡은 기기 되살리기까지 시연하며 AI 시대의 창작과 "감독하는 일"을 이야기했다.
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LLM 코딩 비교 실험: 같은 마리오카트 프롬프트로 본 Opus·GPT·Gemini·Grok 차이
Cursor에서 동일한 한 줄 프롬프트로 6개 최신 LLM에 마리오카트 게임을 만들게 한 비교 실험. 1차에선 대부분 실패했지만 재시도 후 클로드 Opus가 완성도 1위, GPT가 2위를 차지했다.
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AWS CI/CD 파이프라인 직접 구축 가이드: VPC·Forgejo·Jenkins·Nginx로 자동 배포
코드를 푸시하면 1분 만에 프로덕션에 배포되는 CI/CD 파이프라인을 AWS에서 직접, 무료로 자체 호스팅하는 방법. VPC, EC2, Forgejo, Jenkins, Nginx, 웹훅, SSH 브리지로 이어지는 전체 흐름을 정리했다.
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AgentOps 입문: AI 에이전트 프로덕션 배포에 필요한 가드레일·평가·LLM 게이트웨이·관측가능성
AI 에이전트를 만드는 것보다 어려운 것은 프로덕션에 안전하게 올리는 일이다. 가드레일, 평가 지표, LLM 게이트웨이, 관측가능성 등 AgentOps가 다루는 핵심 운영 요소를 정리했다.
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카프카 면접 핵심 6가지: 토픽·파티션·오프셋·컨슈머 그룹·복제·전달 보장
주문 처리 예시로 카프카가 서비스 결합을 어떻게 끊는지부터 토픽과 파티션, 오프셋, 컨슈머 그룹, 복제와 장애 조치, 최소 한 번 전달까지 면접 단골 개념을 정리했다.
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도커 입문 가이드: 컨테이너·이미지 개념과 docker run·ps·stop 기본 명령어
여러 서비스의 OS·라이브러리 호환성이 얽히는 '매트릭스 지옥'을 도커가 어떻게 푸는지, 컨테이너와 이미지의 차이, docker run·ps·stop 등 기본 명령을 입문자 눈높이로 정리했다.
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SQLite 러스트 재작성 Turso, 동시성·비동기·벡터검색을 품은 차세대 임베디드 DB
2000년 한 개발자가 서버 없이 파일에 직접 쓰는 SQL 엔진을 만들며 시작된 SQLite. 이 신뢰의 코드를 러스트로 다시 쓰는 Turso 프로젝트가 동시성·비동기·벡터검색을 더한다.
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Ollama로 구글 Gemma 로컬 실행, 무료 AI 코딩 어시스턴트 만들기
유료 클로드 코드·코덱스 대신 구글의 오픈소스 모델 Gemma를 Ollama로 로컬 설치해 오프라인에서 쓰는 무료 AI 코딩 어시스턴트 구축법을 정리했다.
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LLM 대규모 언어 모델이란? 초보자를 위한 쉬운 개념 설명
LLM(대규모 언어 모델)을 “도서관의 모든 책을 읽은 수석 연구원”에 비유해 쉽게 풀어낸 입문 강의를 정리했다. AI 모델과의 차이, 멀티모달 능력까지 한눈에.
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스탠퍼드 CS230 강의: 프롬프트·RAG·에이전트 워크플로 총정리
스탠퍼드 CS230 8강 “Beyond LLM”을 정리했다. 기본 모델의 한계부터 프롬프트 기법, 파인튜닝 회피, RAG, 에이전트 워크플로와 MCP·평가까지 실무 관점으로 풀어낸다.
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AI 리서치 OS 구축법: 옵시디언 노트를 에이전트 메모리로 만드는 3계층 시스템
흩어진 1만여 개의 노트를 AI 에이전트가 활용하는 개인 리서치 시스템으로 바꾸는 법. 벡터DB 없이 마크다운 파일과 인덱스만으로 만든 3계층 위키 구조를 소개한다.
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AI 원페이저 제작법: 디자이너 없이 프롬프트로 클라이언트 제안서를 PDF까지
디자이너도 피그마도 없이, AI에게 비즈니스 설명만 주고 클라이언트용 한 장짜리 제안서를 만드는 과정. 구조 생성부터 문구 다듬기, 번역, 이미지·아이콘 교체, PDF 내보내기까지 단계별로 정리했다.
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AI 학습 vs 추론 차이 완전정리 — 사전학습·사후학습·서빙 비용까지
AI 모델이 만들어지는 학습 단계와 실제로 쓰이는 추론 단계를 구분해, GPU 수만 장이 어디에 어떻게 쓰이는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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엔비디아 DGX Spark 첫인상 — 손안의 AI 슈퍼컴퓨터로 로컬 LLM 돌리기
엔비디아 DGX 스파크의 사양과 설치 과정, Ollama로 젬마 모델을 로컬에서 구동하고 클로드 코드까지 연결하는 과정을 정리했습니다.
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제미나이 캔버스(Gemini Canvas) 활용법 — 웹사이트·앱·대시보드·퀴즈 만들기
구글 제미나이의 숨은 기능 캔버스로 문서 편집을 넘어 작동하는 웹사이트, 노코드 앱, 데이터 대시보드, 학습 퀴즈까지 만드는 방법을 정리했습니다.
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오픈 엔진 — Claude·Codex·ChatGPT를 큐로 연결해 에이전트 핸드오프 자동화하기
여러 AI 도구를 쓰며 사람이 매번 복사-붙여넣기로 일을 나르는 문제를, 사람과 에이전트가 함께 읽는 '큐'로 푸는 오픈 엔진. 핸드오프 병목을 공략하는 설계와 데모를 정리했다.
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AI SaaS 창업 3단계 전략 — 코드 대신 고객부터 시작하는 부트스트래핑 방법
데이브 에벨라르가 제안하는 'surface-to-software ladder'. 코드 먼저 짓다 6개월을 날리지 말고, 돈 받는 첫 고객부터 확보해 3단계로 AI SaaS를 만드는 실전 전략을 정리했다.
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파이썬 공급망 공격 방어법 — uv로 패키지 보안 지키는 3가지 설정
TanStack 웜과 슬롭스쿼팅 등 공급망 공격이 PyPI로 번지는 지금, pip 대신 uv로 바꾸고 버전 고정·신규 패키지 격리·잠금 동기화 3가지 설정으로 파이썬 프로젝트를 지키는 실전 가이드.
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LLM 모델 압축·양자화란 — 추론 비용을 줄이고 속도를 높이는 법
AI 비용의 대부분은 학습이 아닌 추론 단계에서 발생한다. 양자화로 모델을 FP16에서 INT8·INT4로 줄여 GPU 요구량과 비용을 낮추고 처리량을 높이는 원리를 정리했다.
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LLM이란 무엇인가 — 거대 언어 모델 작동 원리와 학습 데이터의 4가지 축
거대 언어 모델(LLM)이 어떻게 작동하고 어떤 데이터로 학습되는지, 트랜스포머 구조부터 사전학습·파인튜닝, 토큰 규모, 데이터 수집·정제 절차까지 한 번에 정리했다.
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AI 에이전트 만들기 — 프레임워크 과대광고 대신 7가지 핵심 빌딩블록
랭체인 같은 프레임워크 과대광고를 걷어내고, 도구에 상관없이 통하는 7가지 기초 빌딩블록으로 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 설계하는 방법을 정리했다.
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AI 자동화 스택 5계층 로드맵 — 백엔드부터 배포까지 (2026 가이드)
매주 쏟아지는 AI 자동화 툴에 휘둘리지 말고, 채용 시장이 실제로 요구하는 백엔드·DB·프런트엔드·AI·인프라 5계층 기술 스택을 배우라는 실전 로드맵을 정리했다.
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풀스택 GenAI 4시간 빌드 — FastAPI·React·Supabase로 문서 코파일럿
프런트엔드부터 백엔드·DB·인제스트·RAG 파이프라인·배포까지, 실제 AI 개발 회사의 작업 방식 그대로 4시간 동안 문서 코파일럿을 만드는 풀스택 GenAI 실전 빌드를 정리했다.
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하이브리드 RAG 검색 완전 정복 — BM25·임베딩·RRF·리랭커 직접 구현
키워드 검색 BM25와 밀집 임베딩을 RRF로 합치고 리랭커를 더해, 벡터 DB 없이도 NDCG로 평가 가능한 프로덕션급 하이브리드 RAG 검색을 처음부터 구현하는 과정을 정리했다.
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AI 도구 5가지 범주로 정리 — 사고·빌드·검색·이미지·영상 도구 실전 활용법
매일 새 AI 도구가 쏟아져도 핵심은 다섯 범주뿐이다. 사고·빌드·검색·이미지·영상 도구를 제대로 쓰는 법과 흔한 실수를 실제 제작 과정으로 정리했다.
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순수 파이썬 AI 에이전트 만들기 — 구조화 출력·도구 호출·워크플로 패턴 정리
복잡한 프레임워크 없이 LLM API와 파이썬만으로 AI 에이전트를 만드는 법. 구조화 출력, 도구 호출, 프롬프트 체이닝·라우팅·병렬화 패턴을 단계별로 설명한다.
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벡터 데이터베이스와 RAG로 AI 교사 만들기 — ChatGPT 응답 품질을 높이는 방법
값비싼 조교 대신 LLM으로 학생 질문에 답하려던 개발자가 응답 품질 문제를 벡터 데이터베이스와 RAG로 해결한 과정을 단계별로 정리했다.
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RAG 완전 정복: 벡터 데이터베이스·청킹·평가 지표·에이전틱 RAG 기초
검색 증강 생성(RAG)이 LLM의 한계를 어떻게 보완하는지, 임베딩과 벡터 데이터베이스, 문서 청킹 전략, 검색 품질 평가 지표, 그리고 CAG·에이전틱 RAG 같은 최신 개념까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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Ollama·Unsloth로 로컬에서 LLM 파인튜닝하기: LoRA·4비트 양자화 실전
Unsloth와 Llama 3.1로 작은 LLM을 텍스트-투-SQL 작업에 파인튜닝하고, Ollama로 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 과정을 데이터셋 선택부터 LoRA 어댑터, 4비트 양자화, 모델 파일까지 단계별로 정리했다.
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벡터 임베딩이란? 의미를 숫자로 바꾸는 AI 핵심 개념과 활용 사례
벡터 임베딩이 텍스트·이미지·영상을 어떻게 숫자로 변환해 컴퓨터가 의미의 유사도를 계산하게 하는지, 그리고 추천·검색·챗봇·이상거래 탐지 같은 활용 사례를 입문자 눈높이로 설명한다.
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LLM 파인튜닝 입문: LoRA·DPO로 탈옥에 강한 전용 에이전트 만들기
프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝의 본질적 차이, LoRA로 소비자용 하드웨어에서도 가능한 효율적 학습, DPO 정렬까지 6단계 실습으로 정리한 입문 가이드.
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AI 엔지니어 vs ML 엔지니어 차이: 2026년 커리어 선택 가이드
모델을 처음부터 학습시키는 ML 엔지니어와 기존 모델을 제품에 통합하는 AI 엔지니어의 차이, 진입 장벽과 일상 업무, 그리고 왜 AI 엔지니어가 독학에 유리한지 정리했다.
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LLM 파인튜닝 양자화·LoRA 이론 완전정복: Llama 2·Gemma 실습 강의
FP32에서 저비트로 가는 양자화의 원리, 캘리브레이션과 대칭/비대칭 변환, LoRA 어댑터까지 — Llama 2와 Gemma로 실습하는 파인튜닝 크래시 코스의 핵심 정리.
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IBM 서브 1나노미터 칩: 나노스택 7옹스트롬으로 AI 컴퓨팅 성능 50% 향상
IBM이 트랜지스터를 수직으로 쌓는 나노스택 기술로 2나노 대비 성능 50%·전력 70%를 개선했다. 토큰 절감과 모델 오케스트레이션 흐름도 함께 짚는다.
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타이니 LLM 온디바이스 파인튜닝: 함수 호출 정확도 46%에서 90%로 올린 구글 사례
구글 AI 엣지 팀이 온디바이스 소형·초소형 LLM 전략과, 합성 데이터 파인튜닝으로 함수 호출 정확도를 46%에서 90% 이상으로 끌어올린 사례를 공유했다.
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클로드 코드(Claude Code) 사용법: CLAUDE.md와 MCP·플러그인으로 10배 강화하기
에디터 연동부터 CLAUDE.md, 플레이라이트·슈퍼파워·컨텍스트7 플러그인, 깃허브 MCP 서버, /model·/compact·/insights 명령까지 클로드 코드를 강화하는 실전 설정을 정리했다.
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벡터 데이터베이스 완벽 이해 — 임베딩·의미 검색·RAG의 작동 원리
키워드가 아닌 '의미'로 검색하는 벡터 데이터베이스의 원리와 RAG에서의 역할, 그리고 ChromaDB·Qdrant·Pinecone 등 도구 선택 기준을 쉽게 풀어냈다.
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소형 언어 모델(SLM) 파인튜닝 — 온디바이스 AI·양자화·프라이버시 가이드
기기에서 직접 돌아가는 소형 언어 모델을 만드는 이유와 방법을 실제 사례로 풀었다. 파인튜닝·양자화·데이터셋 제작과 프라이버시·비용 이점까지.
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파이썬 AI 에이전트 만들기 — LangChain·도구 연동·구조화 출력 입문 가이드
LangChain과 GPT·Claude로 위키피디아·웹 검색 도구를 쓰는 리서치 비서 에이전트를 파이썬으로 처음부터 만드는 과정을 단계별로 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 파이썬으로 환각 줄이는 AI 구축법 완전 정리
AI가 자신 있게 틀린 답을 내는 환각 문제를 RAG로 해결하는 방법. 검색기·생성기·벡터DB의 작동 원리와 질의응답·요약·대화 시스템 구현까지 파이썬으로 단계별 정리했다.
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소형 언어모델(SLM) 파인튜닝 실습: Gemma 3 270M으로 나만의 AI 만들기
10억 파라미터 미만의 소형 언어모델을 직접 파인튜닝하는 전 과정. Gemma 3 270M을 커스텀 데이터로 학습해 구조화 데이터를 추출하고, 허깅페이스에 올려 데모까지 공개하는 방법을 정리했다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩과 유사도 검색으로 LLM에 장기 기억 더하기
투자금이 몰리는 벡터 데이터베이스의 정체를 쉽게 풀어낸다. 벡터와 임베딩의 개념부터 유사도 검색, 그리고 LLM에 외부 데이터와 장기 기억을 더하는 핵심 활용법까지 정리했다.
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AI 머신러닝 풀코스 정리 — 지도·비지도 학습, 모델 평가, 딥러닝 기초
심플리런(Simplilearn)의 AI·머신러닝 풀코스를 정리했다. AI/ML의 차이, 12개 모듈 구성, 지도·비지도 학습, scikit-learn 붓꽃 분류 실습까지 한국어로 풀었다.
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2026 AI 코딩 도구 정리 — 커서·클로드·클로드코드 등 카테고리별 비교
2026년 주목할 AI 코딩 도구를 IDE·대화형 비서·앱 빌더·에이전트·코드 리뷰·디버깅·문서화 카테고리로 정리하고, 더 나은 출력을 위한 실전 팁 3가지를 소개한다.
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AI 에이전트 입문 가이드 — LLM·메모리·도구로 자동화 시스템 구축하기
마이크로소프트 개발자 채널의 'AI 에이전트 입문' 강의를 정리했다. 에이전트의 3요소, 도구 호출·계획·멀티에이전트·메타인지·운영 배포까지 핵심을 한국어로 풀었다.
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AI 에이전트 실전 운영: OpenGov가 OG Assist를 구축·확장한 방법
정부용 ERP 기업 OpenGov가 자체 에이전트 OG Assist를 어떻게 만들고 프로덕션 규모로 운영하는지 — 에이전트 루프, 평가, 휴먼 인 더 루프, 샌드박스, 관측성까지 정리했다.
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LLM 작동 원리 쉽게: 토큰화·임베딩·어텐션으로 보는 ChatGPT
GPT가 다음 단어를 예측해 문장을 완성하는 과정을 토큰화, 벡터 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 소프트맥스까지 단계별로 풀어 설명한다.
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LLM 파인튜닝 완전 가이드: Unsloth·QLoRA·GGUF 실전
왜·언제 LLM을 파인튜닝하는지, 대형 모델의 학습 단계, QLoRA의 원리, 그리고 Unsloth로 ASCII 아트·챗봇·추론 모델을 만들고 GGUF로 로컬 실행하는 전 과정을 정리했다.
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LLM 평가(Evals) 구축 가이드: 단위 테스트·휴먼 검토·LLM-as-a-Judge
에이전트형 AI를 production에서 안정적으로 운영하려면 평가 체계가 필수다. 단위 테스트, 휴먼 검토, LLM-as-a-Judge로 이어지는 3단계 평가 전략을 정리했다.
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지식 그래프 추출 with GPT-4o: 텍스트를 노드·관계 그래프로 변환하기
책·기사·위키 같은 비정형 텍스트를 LLM으로 지식 그래프로 바꾸는 방법을 정리했다. 지식 그래프의 개념과 활용, LangChain 그래프 변환기를 이용한 실제 구현까지 다룬다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란: AI 에이전트와 데이터 연결 구조 정리
MCP는 AI 에이전트를 데이터베이스·API 등 데이터 소스에 연결하는 오픈소스 표준이다. 호스트·클라이언트·서버의 구조와 실제 동작 흐름을 쉽게 정리했다.
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GTA 6 AI 분석: GPT-6는 없다, 록스타가 특허로 심은 NPC 기억과 물리 엔진의 진실
GTA 6가 GPT-6로 돌아간다는 소문은 사실이 아니다. 록스타가 보행·내비게이션·환경 생성 특허와 물리 시스템으로 구현한 '진짜 AI'와 NPC 지속 기억의 정체를 짚는다.
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고급 프롬프트 엔지니어링 멘탈모델 10가지: 자기검증·메타프롬프트·추론 스캐폴드·관점 설계
마법의 한 줄이 아니라 고수들이 쓰는 원리가 핵심이다. 자기교정 시스템, 메타 프롬프팅, 추론 스캐폴드, 관점 설계 네 범주의 고급 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리한다.
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AI 정렬(alignment)이란: 종이클립 최대화·RLHF·헌법적 AI로 본 AI 안전 문제
AI의 진짜 위험은 반란이 아니라 '이해 없는 복종'이다. AI 정렬 문제의 의미와 종이클립 최대화 사고실험, RLHF·헌법적 AI 등 해결 접근법과 정치적 난제를 정리한다.
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LLM 파인튜닝 입문: CPT·LoRA·데이터 전처리로 작은 모델을 도메인에 맞추는 법
1억 3500만 파라미터 모델을 논문 도메인에 맞춰 연속 사전학습(CPT)하는 과정을 데이터 전처리, LoRA vs 전체 파인튜닝, 평가 지표, 과적합 대응까지 실험 중심으로 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩·벡터로 AI를 떠받치는 데이터 저장소 쉽게 이해하기
SQL·NoSQL·그래프를 잇는 벡터 데이터베이스의 개념을 벡터와 임베딩, 챗봇·이미지·음성 인식·유사도 검색 같은 활용 사례와 유연성·확장성·속도라는 장점으로 풀어 설명합니다.
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멀티모달 AI 작동 원리: DALL-E·CLIP·임베딩으로 텍스트와 이미지를 잇는 법
텍스트로 이미지를 만드는 DALL-E와 CLIP 학습 원리부터, ChatGPT가 여러 모달리티를 다루는 방식과 '멀티모달 모델 vs 멀티모달 인터페이스'의 차이까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 코딩 에이전트의 두 한계: 레포 경계와 기억상실, 그리고 멀티레포 해법
엔지니어 빅터 사브킨이 설명하는 AI 코딩 에이전트의 근본 한계 — 한 번에 한 레포만 보는 ‘공간’ 제약과 세션마다 초기화되는 ‘시간(기억)’ 제약. 멀티레포 변경을 한 레포처럼 다루는 메타 하니스 접근을 소개한다.
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클로드 태그 분석: 앤트로픽이 노리는 AI 네이티브 기업과 ‘컨텍스트 종속’의 위험
앤트로픽의 새 기능 ‘클로드 태그’를 둘러싼 분석. 슬랙에서 동료처럼 호출하는 편의 뒤에 회사의 모든 데이터를 흡수해 지식 노동 전체를 장악하려는 큰 그림과, 컨텍스트 종속·플랫폼 리스크를 짚는다.
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거대 언어 모델(LLM) 쉽게 이해하기: 챗GPT가 답을 만드는 방식과 한계
챗GPT 같은 AI가 어떻게 전문가처럼 답하는지 쉽게 설명한다. 인터넷의 방대한 텍스트로 학습한 거대 언어 모델이 단어 패턴과 맥락으로 다음 단어를 예측하는 원리, 그리고 편향·부정확성에 대한 주의를 담았다.
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로컬 AI 에이전트 구축: Ollama·LangChain·ChromaDB로 RAG 구현하기
OpenAI 계정 없이 내 컴퓨터에서 완전히 로컬로 동작하는 AI 에이전트를 Ollama, LangChain, ChromaDB로 만드는 과정을 RAG 검색 흐름과 함께 정리했다.
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AI 이미지 생성 원리: GAN·디퓨전 모델·NLP가 만드는 그림
GAN의 탄생부터 텍스트 이해를 위한 NLP와 잠재 공간, 그리고 오늘날 달리·미드저니·스테이블 디퓨전을 움직이는 디퓨전 모델까지 AI 이미지 생성의 원리를 정리했다.
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LLM 파인튜닝 완전정복: 자기지도·지도·강화학습과 LoRA 효율화
GPT-3 같은 기반 모델을 특정 용도에 맞게 다듬는 파인튜닝의 개념과 세 가지 방식, 그리고 적은 파라미터로 학습하는 LoRA 기법을 예제 코드 흐름과 함께 정리했다.
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영리한 한스 효과와 AI 음악 분류 — 모델이 음악을 이해하지 못하는 이유
20세기 초 '영리한 한스' 말 이야기에서 출발해, AI 음악 분류기가 음악이 아니라 엉뚱한 주파수 패턴에 반응하는 '지름길 학습'을 어떻게 증명하는지 Computerphile이 설명한다.
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AI 제2의 뇌 구축법 — 옵시디언·정체성 파일·야간 자동 정리 6단계
AI는 대화를 닫으면 잊는다. 옵시디언 마크다운 보관소에 정체성 파일과 폴더 구조를 만들고 매일 정보를 추출·정리하게 해 AI가 기억하는 '제2의 뇌'를 만드는 방법을 정리했다.
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구글 AI 검색 대전환: 쿼리 팬아웃·멀티모달·개인화가 바꾸는 검색의 미래
구글 검색·정보 총괄 책임자가 설명하는 AI 검색 전환. 새 검색창, 쿼리 팬아웃, 멀티모달, 개인 인텔리전스, 에이전트형 검색까지 무엇이 어떻게 달라지는지 정리했다.
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로컬 AI 파인튜닝이 중요한 이유 — OpenAI 파인튜닝 종료가 주는 교훈
OpenAI가 GPT 모델 파인튜닝 API를 단계적으로 종료한다. 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝의 차이, 그리고 직접 소유하는 로컬 파인튜닝이 왜 여전히 가치 있는지 정리했다.
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AI 에이전트 입문: 에이전트 루프·MCP·스킬로 업무 자동화하는 법
초보자를 위한 AI 에이전트 강의 요약. 챗봇과 에이전트의 차이, 관찰·사고·실행 루프, 에이전트 하니스, 컨텍스트 엔지니어링, 메모리, MCP, 스킬까지 업무 자동화 핵심 개념을 정리했다.
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RAG 완전정복: 인덱싱·검색·쿼리변환·라우팅까지 검색증강생성 핵심 정리
랭체인 엔지니어가 가르치는 RAG(검색 증강 생성) 무료 강의 요약. 인덱싱·검색·생성의 기본부터 멀티쿼리, RAG 퓨전, 라우팅, 멀티표현 인덱싱, 라이브러리 기법까지 단계별로 정리했다.
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AI 코딩 어시스턴트 만들기 — Next.js·TypeScript·Google Gemini 풀스택 튜토리얼
Next.js와 타입스크립트, 구글 제미나이로 코드 설명·디버깅·생성을 해 주는 개인용 AI 코딩 어시스턴트를 직접 만든다. 컴포넌트 구조와 구현 흐름을 단계별로 정리했다.
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머신러닝 기본 용어 정리 — AI, 알고리즘, 모델, 학습·테스트 데이터 한눈에
머신러닝을 처음 접할 때 헷갈리는 핵심 용어를 22분 분량으로 정리한 영상 요약. AI와 ML의 차이부터 모델·모델 학습·학습 데이터와 테스트 데이터까지 예시로 짚는다.
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RAG 직접 구현 튜토리얼 — 로컬 GPU에서 검색 증강 생성 파이프라인 만들기
랭체인 같은 프레임워크 없이 파이썬과 파이토치만으로 RAG 파이프라인을 처음부터 만든다. 문서 임베딩과 검색·답변 두 단계로 나눠 로컬 GPU에서 동작 원리를 짚는다.
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재귀 코딩 에이전트와 RLM: AI 에이전트 신뢰성을 끌어올리는 새 패러다임
AI 엔지니어 컨퍼런스 강연 정리. 재귀 언어 모델(RLM)의 아이디어를 코딩 에이전트에 적용해, 지능이 아니라 작업의 명세·관리·검증으로 신뢰성을 높이는 접근을 소개한다.
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Claude Code 아키텍처 분석: 에이전트 루프·도구·권한·메모리 구조 총정리
앤트로픽의 AI 코딩 에이전트 Claude Code 내부 구조를 해부한 심층 분석. 에이전트 루프, 40여 개 도구, 6단계 컨텍스트 압축, 5겹 권한, 파일 기반 메모리, 백그라운드 작업까지 정리했다.
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OpenClaw 심층 분석: 자율 AI 에이전트를 만드는 설계 원리와 3계층 구조
UC 버클리 박사과정 연구자가 OpenClaw 코드를 직접 뜯어보며 정리한 자율 에이전트 설계 원리. 커넥터·게이트웨이·런타임 3계층, 하트비트와 크론, 스킬 중심 확장성을 설명한다.
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AI 에이전트의 정체성은 로그다: 모델·런타임이 아닌 이벤트 기록이 핵심인 이유
Omnara의 이샨 세갈이 'AI 에이전트의 본질은 모델이나 런타임이 아니라 추가 전용 로그'라고 주장한다. 게임 세이브 파일에 빗댄 설명과 신뢰성·확장성·소유권 논의를 정리했다.
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구글 AI 코딩 마스터클래스 요약: 에이전틱 엔지니어링과 하니스가 핵심인 이유
구글이 공개한 51쪽 분량 AI 코딩 가이드를 콜 메딘이 정리했다. AI 주도 SDLC, 바이브 코딩과 에이전틱 엔지니어링의 스펙트럼, 모델보다 중요한 '하니스', 토큰 경제학을 짚는다.
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임베딩 벡터DB RAG MCP 완전정리: 현대 AI 시스템의 작동 원리와 구조
임베딩, 벡터 데이터베이스, 에이전트 오케스트레이션, RAG, MCP가 어떻게 하나의 시스템으로 맞물리는지 정리한다. AI 인프라의 소유권과 자체 호스팅 문제까지 짚는다.
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AI 코딩 도구 완전정복: GitHub Copilot·Claude Code·Gemini CLI·CodeRabbit 활용법
토큰·컨텍스트 윈도우·환각 등 기본 개념부터 Copilot의 세 가지 모드, Claude Code와 Gemini CLI, CodeRabbit 자동 코드 리뷰까지 AI 보조 개발의 핵심을 정리한 실전 가이드.
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AI 코딩 에이전트 직접 만들기: 파이썬·Gemini로 배우는 도구 호출과 에이전트 루프
Cursor·Claude Code 같은 코딩 에이전트의 작동 원리를, 파이썬과 무료 Gemini Flash API로 직접 만들며 배운다. 네 가지 도구 호출과 에이전트 루프, 작업 디렉터리 가드레일까지 정리한다.
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확산 모델 DDPM 원리: 노이즈 제거로 이미지를 생성하는 생성형 AI의 핵심
이미지·영상·신약까지 만드는 확산 모델의 작동 원리를, 2020년 DDPM 논문을 따라 노이즈 추가와 역방향 제거, 학습 목표 단순화까지 단계별로 풀어 설명합니다.
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구글 클라우드 데이터 에이전트 총정리 - BigQuery 어시스턴트부터 대화형 분석 API까지
구글 클라우드가 BigQuery 어시스턴트, 데이터 엔지니어링·데이터 과학·대화형 분석 에이전트를 정식 출시했다. 자연어로 분석과 파이프라인을 다루는 데이터 에이전트의 전모와 실제 통신사 도입 사례를 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 핵심 정리 - 좋은 프롬프트의 3가지 원칙과 모델 선택법
AI 전문가 네이트 B. 존스가 CXOTalk에서 설명한 프롬프트의 본질과 좋은 프롬프트의 3원칙(명확한 목표·필요한 맥락·제약), 모델별 특성과 선택법, 메모리 기능까지 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성) 쉽게 이해하기 - AI 환각을 줄이는 그라운딩 원리
언론사·플랫폼이 AI 기업에 데이터를 파는 이유부터, 검색 증강 생성(RAG)이 어떻게 AI 답변을 실제 데이터에 근거하게 만드는지, 그리고 시맨틱 캐시까지 핵심 원리를 쉽게 정리했다.
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AI 에이전트 설계는 소프트웨어 엔지니어링 — 시스템 사고로 만드는 법
AI 에이전트를 그저 코딩 도구로 쓰는 데서 멈추지 말고 시스템으로 설계하라. 시스템 사고·워크플로·책임 분리·계약·멱등성·보안까지, 기존 엔지니어링 원칙을 그대로 적용하는 방법을 정리했다.
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에이전트 AI 평가 — 벤치마크에서 프로덕션 인프라로의 전환
벤치마크는 모델 ‘능력’을, 프로덕션은 시스템 ‘행동’을 측정한다. 메타 엔지니어가 설명하는, 에이전트 AI 시대에 평가가 SRE식 신뢰성 측정·지속 평가 인프라로 바뀌는 이유.
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ChatGPT 아틀라스 활용법 10가지 — 브라우저 기반 AI 생산성 워크플로
ChatGPT 아틀라스는 브라우저에 녹아든 AI 작업 공간이다. 페이지 요약, 탭 정리, 제자리 글쓰기, 커스텀 GPT, 데이터 분석, 메모리, 예약 작업까지 실제로 쓰는 10가지 활용 사례를 정리했다.
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에이전트 레지스트리·ADK로 대규모 AI 에이전트 오케스트레이션하기
조직마다 수백 개의 AI 에이전트가 난립하는 시대, 구글 클라우드는 에이전트 레지스트리·에이전트 ID·Spec Boost·ADK로 발견·재사용·보안 문제를 풀려 한다. 클룩의 실제 적용 사례까지 정리했다.
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미란다 가설: AI 페르소나 평가가 놓치는 역사 왜곡 문제
역사 인물을 연기하는 AI는 유창하지만 자주 시대를 뒤섞는다. 한 데이터 과학자는 '미란다 가설'로 현재의 페르소나 평가가 유창함만 재고 사실 충실도는 못 잰다고 지적하며, 역사학자를 평가 루프에 넣는 새 측정 도구를 제안한다.
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스패너 하이브리드 검색: 풀텍스트·벡터·그래프를 SQL 하나로
구글 드라이브부터 우버까지 떠받치는 스패너의 검색 기능을 정리했다. 풀텍스트·벡터·그래프를 별도 시스템 없이 한 데이터베이스에서 결합해 AI 검색 스택을 SQL 한 줄로 구현하는 방법과, 비용을 크게 줄인 Attio 사례를 담았다.
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제미나이 3.1·젬마4·로보틱스까지, 구글 딥마인드 AI 모델 최신 정리
구글 딥마인드의 데이비드 대커와 리플릿 미켈레 카타스타가 제미나이 3.1 모델 라인업, 젬마4, 음성·음악·로보틱스 모델, 그리고 기업용 에이전트 플랫폼 전략을 설명했다.
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AI 네이티브 데이터베이스·MCP로 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축하기
구글 클라우드가 데이터베이스에 AI를 내장한 에이전틱 데이터 클라우드 전략을 공개했다. 앨로이DB, 스패너, MCP 기반 데이터 에이전트 플랫폼과 보안 가드레일을 다룬다.
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빅쿼리 ADK·MCP·에이전트 분석으로 데이터 에이전트 구축과 운영하기
구글이 빅쿼리·ADK·MCP를 활용한 데이터 에이전트 구축법과 에이전트 옵저버빌리티를 소개하고, 까르푸가 사내 채팅에 에이전트를 적용한 실제 사례를 공유했다.
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코파일럿 코워크 정식 출시·과금 논란과 애플 자녀 보호, AI 역풍까지 한눈에
마이크로소프트 코파일럿 코워크의 정식 출시와 종량제 과금, 클로드 코워크와의 비교, 애플의 새 자녀 보호 기능, 그리고 대학가의 AI 역풍을 케빈 스트랫버트 팟캐스트 대담을 바탕으로 정리했다.
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멀티모달 AI 작동 원리: 공유 벡터 공간과 네이티브 멀티모달리티 쉽게 이해하기
멀티모달 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 어떻게 함께 처리하는지 IBM 기술 강연을 바탕으로 정리했다. 피처 융합과 공유 벡터 공간 방식의 차이, 영상의 시간 차원 처리까지 핵심 개념을 짚는다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 입문: 서버·클라이언트 구조와 직접 만드는 법
AI 에이전트가 외부 도구와 데이터에 연결되도록 돕는 표준인 MCP를 KodeKloud 핸즈온 강의를 바탕으로 정리했다. 왜 필요한지, 서버의 세 구성요소와 JSON-RPC 통신, 직접 구축까지 차근차근 짚는다.
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MCP 커넥터로 회의 기록을 Claude·ChatGPT에 연결하는 법 (Granola 사례)
회의 전사 앱 Granola를 MCP 커넥터로 Claude·ChatGPT에 연결해 제안서·할 일 정리·다단계 프로젝트까지 자동화하는 워크플로를 정리했다. MCP가 AI 비서의 지식 기반을 어떻게 넓히는지 살펴본다.
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AI 콘텐츠 자동화 2026: 화면 녹화 한 번으로 영상·SOP 문서·번역 만들기
화면 녹화 한 번에서 다듬어진 영상, 단계별 SOP 문서, 번역본까지 만들어 내는 AI 콘텐츠 재활용 워크플로를 한 영상의 실사용 후기를 바탕으로 장단점과 함께 정리했다.
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LoRA 저순위 적응이란? 발명자 에드워드 후가 설명하는 LLM 효율적 미세조정
LoRA(저순위 적응)를 발명한 에드워드 후가 탄생 배경과 작동 원리를 직접 설명한다. 1TB 체크포인트를 25MB로 줄이면서도 전체 미세조정 성능을 유지하는 비결을 정리했다.
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벡터 임베딩과 시맨틱 검색 원리: FAISS·문장 트랜스포머로 보는 의미 기반 검색
키워드가 아니라 '의미'로 검색하는 시맨틱 검색의 작동 방식을 벡터 임베딩, 벡터 데이터베이스, 코사인 유사도 개념과 FAISS 실습 흐름으로 풀어 설명한다.
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멀티 에이전트 아키텍처 개념 가이드: 네트워크·슈퍼바이저·계층형·커스텀 구조
단일 에이전트의 한계에서 출발해 네트워크·슈퍼바이저·계층형 등 멀티 에이전트 아키텍처의 차이와, 에이전트가 상태 공유 또는 도구 호출로 소통하는 방식을 개념적으로 정리한다.
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트랜스포머 신경망 구조 해설: 어텐션, 인코더·디코더, 병렬 처리의 원리
RNN과 LSTM의 한계에서 출발해 트랜스포머가 어떻게 병렬 처리와 어텐션으로 시퀀스 문제를 푸는지, 인코더·디코더와 멀티헤드 어텐션 구조를 단계별로 풀어 설명한다.
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AI 에이전트 보안 입문: 가드레일·프롬프트 인젝션 방어
AI 에이전트 보안 강의가 다루는 네 기둥(가드레일·LLM 평가·메모리·AgentOps)을 소개하고, 프롬프트 인젝션·탈옥을 막는 가드레일의 개념과 입출력 레일, 관측 가능성까지 정리했습니다.
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LLM 파인튜닝 쉽게 이해하기: LoRA·QLoRA와 RAG 차이
전이학습 비유로 시작해 파인튜닝과 RAG의 차이, 전체·PEFT 파인튜닝, LoRA와 QLoRA(양자화)의 원리, Unsloth로 라마 모델을 실제로 미세조정하는 흐름까지 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·시맨틱 검색 원리
수많은 AI 스타트업이 의존하는 벡터 데이터베이스의 원리를, 임베딩과 시맨틱 검색, 코사인 유사도, 인덱싱 기법을 통해 일반 독자도 이해할 수 있게 정리했습니다.
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Claude 루틴(Routines) 입문: 로컬·원격 설정과 자동화 워크플로
Anthropic이 공개한 Claude 루틴으로 서버도 코드도 없이 자율 에이전트를 만드는 법을 정리했다. 로컬과 원격의 차이, 트리거·커넥터, 그리고 꼭 피해야 할 함정을 짚는다.
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AI 에이전트 메모리 설계 입문: 단기·장기·작업 기억과 망각 메커니즘
AI 에이전트를 믿을 수 있고 유능하게 만드는 핵심은 '메모리'다. 단기·장기·페르소나·워크플로 기억의 종류와 메모리 관리 과정, 그리고 RAG와의 관계를 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 vs RAG vs 파인튜닝: 차이와 사용 시점 정리
생성형 AI 앱을 만들 때 자주 헷갈리는 세 기법을 로봇 비유로 쉽게 정리했다. 각 방식의 작동 원리와 비용, 그리고 어떤 상황에 무엇을 골라야 하는지 짚는다.
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데이터 사이언스 주기율표: ETL·분석·평가까지 한눈에 정리하는 법
화학 주기율표처럼 데이터 사이언스 용어를 정리하면 어떨까? ETL·인코딩·교차검증·드리프트·클러스터링이 데이터 성숙도와 분석 단계 안에서 어떻게 연결되는지 풀어본다.
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컨텍스트 윈도우란? 토큰·셀프어텐션·긴 문맥의 한계까지
언어모델이 대화의 앞부분을 잊지 않고 기억하는 범위, 컨텍스트 윈도우. 토큰이 무엇이고 왜 크기가 클수록 연산이 제곱으로 늘며 성능·보안 문제가 생기는지 정리한다.
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RLHF란? 인간 피드백 강화학습으로 LLM을 미세조정하는 원리
사람이 답변에 순위를 매기고, 그 점수를 강화학습으로 학습시켜 언어모델을 다듬는 RLHF. 가치 신경망과 정책 신경망이 무엇을 흉내 내는지 그리드 게임 비유로 풀어본다.
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워드 임베딩 완전 정리: word2vec·GloVe부터 트랜스포머 문맥 임베딩까지
단어를 벡터로 바꾸는 워드 임베딩의 원리와 활용, 빈도 기반과 예측 기반 방식, word2vec·GloVe, 그리고 트랜스포머의 문맥 임베딩까지 쉽게 정리했습니다.
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디퓨전 모델 원리 정리: 순방향·역방향 과정, DDPM, 분류기 없는 가이던스까지
이미지를 노이즈로 망가뜨렸다가 되돌리며 학습하는 디퓨전 모델의 순방향·역방향 과정, 학습 목표, DDPM의 노이즈 예측, 조건부 생성과 가이던스 기법을 정리했습니다.
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AI 윤리란 무엇인가: 신뢰를 위한 5대 기둥과 사회기술적 접근
대출 금리부터 채용·입시까지 AI가 결정을 내리는 시대, 신뢰를 얻기 위한 다섯 기둥(공정성·설명가능성·견고성·투명성·프라이버시)과 사람·절차·도구의 통합적 접근을 정리했습니다.
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AI 코딩 워크플로우 — MCP 서버, 에이전트 중심 개발 스택 정리
개발자가 직접 만든 MCP 서버에 소스 정리·검색 기능을 더하고, 에이전트가 임시 DB를 띄워 안전하게 테스트하게 한 과정을 소개한다. 코딩 에이전트·터미널·IDE·스킬로 구성한 최신 AI 개발 스택도 함께 공유한다.
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트랜스포머 아키텍처 완벽 정리 — 어텐션·인코더·디코더 작동 원리
2017년 ‘Attention Is All You Need’으로 등장한 트랜스포머를 번역 예시로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 포지셔널 인코딩, 멀티헤드 어텐션, 인코더·디코더 구조와 학습·추론 과정을 단계별로 정리했다.
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LLM 파인튜닝 단계별 가이드 — 내 문체 학습시키기, RAG와의 차이
파인튜닝은 AI에게 지식이 아니라 ‘행동’을 가르치는 일이다. 트위터·유튜브 대본을 학습 데이터로 만들어 내 말투를 따라 하는 모델을 만드는 과정을, JSONL 변환부터 에폭·비용까지 단계별로 정리했다.
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AI 코딩 워크플로우 완벽 정리: 스마트 존, 그릴링, 칸반, 수직 슬라이스, TDD
매트 포콕이 제시하는 AI 코딩 워크플로우. 컨텍스트의 스마트 존 관리, 그릴링으로 정렬, PRD와 칸반 보드, 수직 슬라이스, TDD와 깊은 모듈까지 실전 노하우를 한국어로 정리했습니다.
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RAG 3단계 구축 가이드: watsonx flows로 설치·인증·데이터 배포까지
대규모로 RAG를 운영하려면 벡터 DB·임베딩·인증 API가 필요합니다. IBM이 설치, 인증, 데이터 업로드·배포의 3단계로 기업용 RAG를 세우는 방법과 할루시네이션 지표·가드레일 자동화를 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·인덱스·유사도 검색의 원리
비정형 데이터를 숫자 벡터로 바꿔 의미 기반으로 검색하는 벡터 데이터베이스의 작동 방식과 임베딩·인덱스 개념, 주요 활용 사례와 대표 솔루션을 초보자 눈높이로 정리했습니다.
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LLM이란 무엇인가 — 대규모 언어 모델 작동 원리와 한계 쉽게 정리
ChatGPT·Claude·Gemini 안에서 작동하는 LLM(대규모 언어 모델)의 정체를 전문용어 없이 풀이한다. 다음 토큰 예측, 학습 방식, 파라미터 규모, 잘 맞는 일과 피해야 할 일까지 정리했다.
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Claude Code AI 비서 만들기 — 폴더 구조·CLAUDE.md·스킬·서브에이전트 4단계
Claude Code를 일정 관리·리서치·콘텐츠 작성을 대신하는 개인 비서로 키우는 방법. 폴더 구조, CLAUDE.md, 컨텍스트 파일, 스킬과 서브 에이전트까지 4단계로 정리했다.
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AI 에이전트 프롬프트 엔지니어링 — 시스템·유저·툴 3계층 설계 가이드
같은 AI 도구를 써도 결과가 갈리는 이유는 프롬프트 설계에 있다. 시스템·유저·툴 사용의 3계층 구조와 간결성·마크다운·예시·엣지케이스 같은 실전 원칙을 정리했다.
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AI 보조 코딩 10가지 팁: 컨텍스트 관리·스킬·플랜 모드로 생산성 높이기
지난해 8월 이후 코드를 직접 쓰지 않는다는 개발자가 NDC에서 공유한 AI 코딩 실전 노하우. 맥락 관리부터 스킬, 검증, 병렬 에이전트까지 정리했다.
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머신러닝이란? 데이터로 스스로 학습하는 AI 원리 쉽게 이해하기
넷플릭스 추천부터 구글 지도 도착 시간까지, 우리가 매일 쓰는 앱을 똑똑하게 만드는 머신러닝의 작동 방식과 한계를 쉽게 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링: 제일원리·사고사슬·메타프롬프트로 AI 제대로 쓰기
프롬프트는 명령어 입력이 아니라 원하는 결과를 설계하는 사고 과정이다. 제일원리·프롬프트 체이닝·메타프롬프트 세 가지 사고법을 정리했다.
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사이스페이스(SciSpace) 리뷰: 연구를 자동화하는 AI 작업 플랫폼
PDF 내려받기와 폴더 정리, 여러 앱 전환에 시간을 쏟는 대신 문헌 검토·자료 분석·발표 자료 생성을 한곳에서 처리하는 AI 연구 플랫폼 사이스페이스를 실제 사용 화면으로 살펴봅니다.
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일상 생산성을 바꾸는 AI 도구 10선: 클로드부터 구글 AI 스튜디오
챗GPT와 제미나이는 기본으로 두고, 클로드·퍼플렉시티·노션 AI·감마·코파일럿·미드저니·런웨이·n8n·파이어플라이즈·구글 AI 스튜디오까지 일상 업무를 자동화하고 가속하는 AI 도구 10가지를 소개합니다.
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직장인 필수 AI 생산성 도구 5선: 그래멀리부터 챗봇까지
글쓰기 보정 그래멀리, 마이크로소프트 코파일럿과 구글 워크스페이스, 회의 요약 파이어플라이즈, 자동화 재피어, 그리고 챗GPT·클로드까지 관리자와 전문직의 생산성을 높이는 AI 도구 다섯 가지를 정리합니다.
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LLM 파인튜닝 방법론 총정리: 사전학습 vs 사후학습, PEFT, 강화 파인튜닝
파인튜닝이 무엇이고 언제 가능한지, LoRA·QLoRA 같은 PEFT와 RLHF·DPO 등 강화 파인튜닝까지 LLM 파인튜닝 방법론을 한 번에 정리한다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 답변 품질을 높이는 데이터 흐름과 활용법
검색 증강 생성(RAG)이 무엇이고 왜 쓰는지, 임베딩과 벡터 데이터베이스를 활용한 4단계 데이터 흐름과 성능 개선 팁까지 한눈에 정리한다.
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트랜스포머 신경망 원리: 어텐션 메커니즘과 인코더-디코더 구조 단계별 이해
'Attention is all you need'에서 시작된 트랜스포머의 작동 방식을 어텐션, 셀프 어텐션, 위치 인코딩, 인코더-디코더 흐름으로 단계별 정리한다.
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2026 코딩 학습법: 어떤 언어보다 데이터 구조·모듈화·AI 워크플로
어떤 프로그래밍 언어를 배울지는 더 이상 핵심 질문이 아니다. AI 시대에 진짜 빌더가 되려면 데이터 구조, 코드가 실행되는 방식, 모듈화를 이해하고 정의-설계-구축-반복의 개발 생애주기를 따라야 한다.
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벡터 데이터베이스 원리: 임베딩·차원·유사도 점수·청크 겹침
SQL이 정확한 키워드 일치를 요구한다면, 벡터 데이터베이스는 단어의 의미로 검색한다. 임베딩, 차원, 유사도 점수, 청크 겹침이라는 핵심 개념과 LLM과 짝을 이뤄 인기를 끄는 이유를 사내 핸드북 예시로 풀어낸다.
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신경망 쉽게 이해하기: 노드·가중치·활성화 함수로 곡선 맞추기
신경망은 복잡해 보이지만 본질은 데이터에 곡선을 맞추는 기계다. 약물 용량 예시로 노드와 연결, 가중치와 편향, 소프트플러스·ReLU 같은 활성화 함수가 어떻게 새로운 곡선을 만들어 데이터에 맞추는지 단계별로 보여준다.
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AI 에이전트 작동 원리: 도구 사용·루프·메모리·평가 쉽게 이해하기
언어 모델은 어떻게 검색·계산 같은 ‘행동’을 하게 될까. 도구 호출, 계획-실행-관찰 루프, 메모리와 평가, 그리고 프롬프트 주입 위험까지 에이전트의 핵심을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: Unsloth·Colab·Ollama로 맞춤 모델 만들기
파인튜닝이 무엇이고 언제 해야 하는지부터, 데이터 준비·Unsloth·Google Colab 학습·GGUF 내보내기·Ollama 실행까지 맞춤 LLM을 만드는 전 과정을 단계별로 정리했다.
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임베딩·벡터 데이터베이스 기초: OpenAI로 의미 기반 검색 만들기
임베딩은 단어를 숫자 배열(벡터)로 바꿔 의미의 유사도를 측정한다. OpenAI 임베딩 모델과 벡터 데이터베이스로 시맨틱 검색을 구현하는 흐름을 단계별로 정리했다.
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로컬 AI 코딩 환경 구축 — LM Studio·양자화·MoE로 자동완성과 에이전트 설정
비싼 클라우드 AI 대신 내 컴퓨터에서 완전히 로컬로 돌아가는 AI 코딩 환경을 만드는 법. 파라미터·VRAM·양자화·MoE 개념부터 LM Studio, VS Code 자동완성과 에이전트 설정까지 정리했습니다.
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RAG 입문 총정리 — 검색증강생성, 임베딩·벡터DB·청킹과 프로덕션 운영
AI에 사전 지식이 없어도 이해할 수 있게 RAG(검색 증강 생성)를 시각적으로 풀어낸 입문 강의 정리. 키워드·시맨틱 검색, 임베딩, 벡터DB, 청킹부터 캐싱·모니터링 등 프로덕션 운영까지 다룹니다.
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머신러닝 기초 총정리 — AI 엔지니어를 위한 모델·딥러닝·강화학습·데이터
지능은 세계의 모델에서 나온다는 관점에서 머신러닝·딥러닝·강화학습이 컴퓨터를 학습시키는 세 가지 방식과, 좋은 데이터가 모델 성능을 좌우하는 이유를 쉽게 풀어 정리했습니다.
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2026 AI 코딩 도구 비교: 커서·윈드서프·코파일럿·베이스44 100점 평가
UX, 프롬프트 정확도, 배포, 가격을 각 25점씩 100점 만점으로 평가해 AI 코딩 도구를 비교한 영상을 정리했습니다. 복잡한 앱과 반복 수정에서 도구별 강약점이 갈렸습니다.
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AI 에이전트 입문 2026: 병렬 실행과 멀티 에이전트 협업 기술 정리
관찰-사고-행동 루프부터 멀티 에이전트 합의, 서브 에이전트 검증, 컨텍스트·비용 관리까지. 2026년 AI 에이전트를 실제로 부리는 핵심 개념을 한국어로 정리했습니다.
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앤드류 응 AI 프롬프트 강의: 2026년 AI를 제대로 쓰는 핵심 기술 정리
맥락 제공, 아첨 방지, 반복적 글쓰기, 추론 모델 활용까지. 앤드류 응이 초보자와 파워 유저의 차이로 풀어낸 2026년 AI 프롬프트 작성 핵심 기술을 정리했습니다.
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2026 Claude 사용법 총정리: 요금제·GCAO 프롬프트·아티팩트·코워크·Claude Code 가이드
요금제 선택과 계정 설정 같은 기초부터 GCAO 프롬프트 공식, 아티팩트, 데스크톱 코워크, 스킬, 그리고 폰으로도 배포하는 Claude Code 활용법을 초보자 눈높이로 정리한 풀코스 가이드입니다.
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2026 AI 상태 점검 대담: 트랜스포머·스케일링 법칙·오픈모델·중국 LLM 흐름 총정리
렉스 프리드먼이 세바스찬 라슈카, 네이선 램버트와 나눈 대담. 딥시크 모멘트와 오픈웨이트 흐름, 트랜스포머의 지속, 스케일링 법칙, 코딩과 일자리, 중국 모델의 영향까지 지난 1년의 AI를 짚습니다.
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MCP와 AI 에이전트 완전 입문: 모델 컨텍스트 프로토콜이 하는 일과 작동 원리 정리
ChatGPT부터 시작해 LLM·AI 에이전트·도구·API, 그리고 앤트로픽이 만든 MCP와 구글의 에이전트 간(A2A) 모델까지, 코딩 지식 없이도 이해되도록 비행기 예약 비유로 정리한 입문 해설입니다.
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Claude AI 30분 총정리 - 앤트로픽 창업·헌법적 AI·모델 패밀리·에이전트
OpenAI를 떠난 연구진이 세운 앤트로픽과 Claude의 전모를 30분으로 정리한 해설. 헌법적 AI, '유익·정직·무해' 원칙, Haiku·Sonnet·Opus 모델 패밀리, Claude Code와 에이전트, 그리고 원칙을 지키느라 치른 대가까지 다룬다.
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2026 AI 받아쓰기 도구 5선 - Whisper Flow·Jamie·Tella·ElevenLabs·Voice Notes
매일 쓰는 AI 음성·받아쓰기 도구 5가지를 정리했다. 키보드 없이 말로 타이핑하는 Whisper Flow, 봇 없이 회의록을 만드는 Jamie, 자막으로 영상 편집하는 Tella, 만능 오디오 도구 ElevenLabs, 아이디어를 음성으로 잡는 Voice Notes.
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개발자 AI 프롬프트 전략 4가지 - 질문 되묻기·장단점·단계별 사고·역할 부여
마이크로소프트 VS Code 팀이 소개한 개발자용 AI 프롬프트 4가지 전략. 처음부터 완벽한 프롬프트를 쓰려 하지 말고 AI가 되묻게 하고, 장단점을 비교하고, 한 단계씩 진행하고, 역할을 부여하는 방법을 정리했다.
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비개발자를 위한 Claude 입문 가이드: 문서 분석부터 크롬 확장 제작까지
코딩을 몰라도 따라 할 수 있는 Claude 실습 입문. 여행 계획, 문서 분석, 구글 드라이브 정리, 파워포인트 자동화, 웹사이트 감사, 크롬 확장 제작까지 다룬다.
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2026 AI 흐름 정리: 생성형 AI·RAG·에이전트 AI·LLM 게이트웨이·가드레일
머신러닝에서 생성형 AI, RAG, MCP를 거쳐 에이전트 AI로 이어지는 흐름과, 2026년 핵심 과제로 떠오른 AI 보안·거버넌스·LLM 게이트웨이를 쉽게 정리했습니다.
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딥 에이전트 입문: LangChain·LangGraph로 계획·서브에이전트·메모리 구현
ChatGPT·Claude Code의 딥 리서치 기능을 가능케 하는 '딥 에이전트'의 개념과, LangChain의 deepagents 라이브러리로 계획·서브 에이전트·파일시스템 메모리를 구현하는 방법을 정리했습니다.
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UiPath 코딩 에이전트 실습: Claude Code·LangGraph로 기업용 AI 에이전트 구축
UiPath가 Claude Code 같은 코딩 에이전트 위에서 거버넌스·보안·휴먼 인 더 루프를 더해 기업용으로 배포하는 방식을, 워크플로 생성과 실행 데모로 정리했습니다.
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머신러닝 알고리즘 총정리: 선형회귀·로지스틱·KNN·SVM·결정트리·신경망
수식 대신 직관으로 정리한 머신러닝 알고리즘 지도. 선형·로지스틱 회귀, KNN, SVM, 결정 트리와 랜덤 포레스트·부스팅, 신경망, 차원 축소까지 핵심만 짚습니다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 최신 AI가 더 똑똑해 보이는 원리 쉽게 이해하기
RAG는 모델이 답하기 전에 관련 정보를 먼저 검색해 그 맥락으로 답을 생성하는 방식이다. ChatGPT 웹 검색, Claude PDF, Perplexity 출처가 모두 RAG의 사례다.
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AI 에이전트 활용법: 자동 쇼핑·딥리서치와 AEO, 에이전틱 브라우저의 미래
창작자 바룬 마이야가 직접 써 본 소비자용 AI 에이전트 경험담. 자동 쇼핑·리서치·자료 제작 사례와 프롬프트의 중요성, AI를 위한 SEO, 에이전틱 브라우저 전망을 정리합니다.
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벡터 데이터베이스와 RAG 쉽게 이해하기 — 회사 데이터로 AI 환각 없애는 법
ChatGPT가 회사 정보를 지어내는 환각 문제를, 벡터 데이터베이스와 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를 비유로 쉽게 풀고, 4단계 동작 방식과 도입 효과까지 정리했습니다.
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2025 AI·머신러닝 학습 로드맵 — 처음부터 가장 빠르게 배우는 단계별 순서
지금 지식으로 AI·ML을 처음부터 다시 배운다면 어떤 순서로? 엔지니어처럼 생각하기, 파이썬, 데이터 리터러시, AI 모델 실습, ML 기초, LLM·에이전트, 그리고 다량의 프로젝트까지 정리했습니다.
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AI 에이전트란 무엇인가 — 규칙 기반·학습형 하이브리드 동작 원리와 제작 단계 완전 정리
AI 에이전트의 정의와 규칙 기반·학습 기반·하이브리드 구분, 과거 시스템과의 차이, 맥킨지가 말한 생산성 20~40% 향상, 비전문가도 따라 할 제작 5단계를 쉽게 정리했습니다.
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AI 도구 사용법 입문 가이드: LLM·이미지·음성·영상 도구 작동 원리
오늘날 AI는 만능 천재가 아니라 한 가지 일을 잘하는 신경망 기반 도구다. LLM·이미지·음성·영상·생산성 도구가 어떻게 작동하고 어떻게 써야 하는지 정리했다.
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머신러닝이란? AI·딥러닝과의 차이와 지도·비지도·강화학습 쉽게 이해하기
IBM 엔지니어가 자주 혼동되는 AI·머신러닝·딥러닝의 관계를 정리하고, 지도·비지도·강화학습의 차이를 고객 이탈, 가격 예측, 자율주행 등 실제 사례로 설명합니다.
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머신러닝 쉽게 이해하기: AI와의 차이부터 지도·비지도·강화학습까지
머신러닝을 데이터·알고리즘·모델·훈련 네 가지 요소로 나눠 쉽게 설명하고, AI·딥러닝과의 관계와 네 가지 학습 방식까지 한 번에 정리했습니다.
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2026 AI 생산성 도구 7가지: Gamma·Whisper Flow·Claude Code·Suno 활용법
수만 개의 AI 도구 중 2026년 일상 업무에 바로 쓸 만한 7가지를 골라, 발표 자료·음성 입력·회의 기록·이미지/영상/음악 생성·코딩까지 용도별로 정리했습니다.
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AI 코딩 프롬프트 가이드: 기술 명시·맥락 관리·디버깅까지 핵심 팁 정리
AI로 코딩할 때 프롬프트를 어떻게 쓰느냐가 한 시간과 여러 시간의 차이를 만듭니다. 새 코드 작성·기존 코드 수정·디버깅·학습까지 단계별 노하우를 정리했습니다.
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전문가 혼합 MoE 구조 완전 정리: 라우터·로드 밸런싱·DeepSeek V3까지
DeepSeek V3·Qwen 3 같은 최신 AI를 떠받치는 전문가 혼합(MoE) 구조를 트랜스포머 FFN부터 라우터, 로드 밸런싱, 학습 안정화까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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LLM 양자화 완전정리: FP16·INT8·4비트·GGUF로 모델 크기 80% 줄이기
수백억 파라미터 LLM을 소비자용 하드웨어에서 돌리게 해주는 양자화의 원리를, 부동소수점 표현부터 8비트·4비트 압축, 성능 비교, GGUF·llama.cpp까지 정리합니다.
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GAN(생성적 적대 신경망) 원리 입문: 생성자·판별자·로그 손실 쉽게 정리
실존하지 않는 얼굴을 만들어내는 GAN의 원리를, 2x2 픽셀 '기울어진 세계' 예시로 생성자와 판별자, 로그 손실, 적대적 학습까지 손으로 따라가며 설명합니다.
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AI 정렬 문제 완벽 정리: 미스얼라인먼트·도구적 목표·예방 원칙까지
재생에너지를 위해 거짓말을 한 AI 실험부터 자율주행 사고, 도구적 목표와 통제 불능 시나리오까지, AI 정렬(alignment) 문제의 핵심 개념을 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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InstructLab로 LLM 파인튜닝: 노트북에서 도메인 특화 AI 모델 만드는 법
범용 LLM을 내 업무 분야 전문가로 바꾸는 파인튜닝 과정을, 개발자가 아니어도 노트북에서 따라 할 수 있게 오픈소스 InstructLab 사례로 풀어 설명한다.
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CNN 이미지 분류 원리: 합성곱 필터·특징맵·맥스 풀링 쉽게 이해하기
일반 신경망이 이미지에서 왜 한계에 부딪히는지, 그리고 CNN이 필터·합성곱·특징맵·풀링으로 어떻게 그 문제를 푸는지를 X·O 분류 예시로 차근차근 설명한다.
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강화학습 입문: 에이전트·보상·페널티와 딥 Q-러닝 쉬운 설명
선생도 규칙도 없이 시행착오만으로 배우는 강화학습을, 미로 속 AI 비유로 풀었다. 에이전트·상태·보상·페널티, 학습률·엡실론·할인계수, 딥 Q-러닝의 작동 방식을 수식 없이 설명한다.
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LLM 환각(hallucination) 완전 해설: 원인·5가지 유형·탐지 방법
대규모 언어모델이 사실이 아닌 내용을 자신 있게 지어내는 '환각' 현상을 5가지 유형으로 나누고, 발생 원인과 최신 탐지 기술인 불확실성 헤드(UQ head)까지 쉽게 풀어 설명한다.
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역전파(backpropagation) 완전 해설: 손실함수·경사하강·연쇄법칙
GPT부터 AlphaFold까지 거의 모든 머신러닝의 학습을 떠받치는 역전파 알고리즘을, 곡선 맞추기 비유로 손실함수·미분·경사하강·연쇄법칙·계산 그래프까지 수식 부담 없이 직관적으로 설명한다.
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클로드(Claude) 생태계 완벽 정리: 4가지 제품과 스킬·커넥터·프로젝트 기능
클로드가 단순 챗봇을 넘어 채팅·코워크·코드·디자인 네 제품과 스킬, 커넥터, 플러그인, 프로젝트, 메모리, 자동화까지 묶인 생태계로 확장됐다. 각 기능을 언제 어떻게 쓰는지 쉽게 정리했다.
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로컬 AI 모델 입문 가이드: 클라우드와의 차이, 필요한 하드웨어와 모델 선택
ChatGPT·클로드 같은 클라우드 AI와 달리 내 컴퓨터에서 직접 돌리는 로컬 AI 모델의 장단점, 필요한 하드웨어, Qwen·Nemotron 같은 모델 선택과 '두뇌-근육' 하이브리드 활용법을 정리했다.
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워드 임베딩 쉽게 이해하기: 원핫 인코딩부터 Word2Vec, 트랜스포머 임베딩까지
머신러닝이 텍스트를 다루려면 단어를 숫자로 바꿔야 한다. 단순 번호와 원핫 인코딩의 한계부터 의미를 담는 워드 임베딩, Word2Vec, 트랜스포머의 임베딩과 위치 인코딩까지 단계별로 정리했다.
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LLM 벤치마크 7가지 정리: MMLU·HellaSwag·GSM8K부터 MT-Bench까지
AI 언어모델의 우열을 가리는 데 쓰이는 대표 벤치마크 7가지(MMLU, ARC, HellaSwag, Winogrande, TruthfulQA, GSM8K, MT-Bench)의 측정 방식과 한계를 정리했다.
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생성형 AI 업무 활용 사례 정리: 의료·HR·법무·영업·재무 생산성
가트너의 크리스 하워드가 생성형 AI의 생산성을 의료 CIO 사례를 중심으로 짚고, HR·법무·마케팅·영업·재무·공급망 등 직무별 활용 사례와 코드 현대화 같은 실제 도입 사례를 정리했다.
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멀티모달 AI 작동 원리 총정리: 임베딩 정렬부터 CLIP·플라밍고까지
이미지·텍스트·오디오를 한데 묶는 멀티모달 AI의 기본 원리를 정렬·대조학습·마스킹·통합학습 관점에서 설명하고, CLIP·이미지바인드·플라밍고 등 대표 연구를 정리했다.
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AI 생산성 활용법: 글쓰기·ChatGPT·Claude로 주당 10시간 절약하는 실전 워크플로
유튜버 알리 압달이 매일 AI로 10시간 이상을 아끼는 실제 방식을 공개한다. 음성 받아쓰기로 초안 만들기, ChatGPT와 Claude 비교 사용, CSV 데이터 분석, 여행 가이드 활용까지 초보자용 실전 워크플로를 정리했다.
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생성형 AI 입문 가이드: ChatGPT·대규모언어모델·확산모델 핵심 개념 총정리
AI를 처음 접하는 사람을 위한 생성형 AI 입문 가이드. ChatGPT의 등장과 대규모 언어모델의 작동 원리, 주요 기업과 모델, 텍스트·이미지·영상·음성을 만드는 확산모델, 실생활 활용법과 프롬프트 개념까지 한 영상으로 정리한다.
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AI 자동화 입문 가이드: 자피어와 ChatGPT로 코딩 없이 업무 자동화하는 법
코딩 없이 AI로 업무를 자동화하는 입문 가이드. 노코드 도구 자피어에서 트리거와 액션 개념을 익히고, 폴더에 파일을 넣으면 ChatGPT가 이메일 제목을 만들어 저장하는 3단계 자동화를 처음부터 끝까지 따라 만든다.
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Claude 클로드 사용법 완벽 가이드 - 모델 선택·메모리·프로젝트·아티팩트 총정리
Claude의 세 모델(Haiku·Sonnet·Opus) 선택 기준부터 확장 사고, 메모리, 100만 토큰 컨텍스트, 딥리서치, 프로젝트, 아티팩트까지 초보자를 위한 핵심 기능을 정리했습니다.
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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이란 - AI 앱 도구 연결 표준 개념과 작동 원리 정리
Anthropic이 만든 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 개념과 장점, 클라이언트-서버 구조, 프롬프트·리소스·도구 세 가지 핵심 요소, 그리고 파이썬으로 서버를 만드는 흐름을 정리했습니다.
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AI 생산성 앱 7가지 - 음성 받아쓰기·퍼플렉시티 검색·노트북LM·자동화 활용법
음성 받아쓰기(Whisper), 퍼플렉시티 음성 검색, 유튜브·팟캐스트 요약, 맞춤 GPT 언어 학습, 예약 작업 자동화, 그리고 코드 없이 앱을 만드는 바이브 코딩까지 실제 생산성 워크플로를 정리했습니다.
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2026 머신러닝 공부법 — 수학보다 직관·프로젝트·네트워킹 우선
트위치 응용과학자가 7년 경력과 200명 코칭 경험을 바탕으로, 수학 교재 정복이 아니라 직관·파이썬·실전 프로젝트·AI 엔지니어링 순서로 머신러닝에 진입하는 법을 제시한다.
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Claude AI 사용법 입문 — 데스크톱 앱, 프롬프트, 스킬, 아티팩트, 커넥터
Claude의 데스크톱 앱과 브라우저 차이, 요금제, 더 나은 프롬프트 작성법, 커스텀 지시·비전·스킬·프로젝트·아티팩트·커넥터·플러그인까지 초보자를 위한 핵심 기능을 정리했다.
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RAG 검색 증강 생성이란 무엇인가 — LLM 환각·내부데이터 한계 해결법
RAG는 LLM을 재학습하지 않고도 외부 지식베이스를 참조해 답을 만든다. 환각과 최신성 한계가 왜 생기는지, 데이터 주입·검색 두 파이프라인이 어떻게 이를 보완하는지 정리했다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란? API와 다른 AI 연결 표준 쉽게 이해하기
AI 모델이 외부 도구·데이터에 안전하게 연결되도록 돕는 개방형 표준 MCP의 작동 원리와, 기존 API와의 차이를 Google Cloud Tech의 설명을 바탕으로 정리했습니다.
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AI 창업 5원칙과 7일 실행법 — 망하지 않는 AI 사업 시작하기
27명의 연쇄 창업가 연구에서 나온 '효과화(effectuation)' 5원칙과, 한 주 만에 AI 사업 아이디어를 실제 검증으로 옮기는 7일 실행 프로토콜을 정리했습니다.
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LLM vs AI 워크플로 vs AI 에이전트 차이 — 비전공자용 쉬운 정리
ChatGPT 같은 LLM부터 워크플로, 그리고 스스로 추론·행동하는 AI 에이전트까지의 차이를 음식 추천 예시로 단계별로 풀어내고, RAG와 ReAct 같은 용어도 쉽게 정리했습니다.
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2026년 가장 유용한 AI 도구 — 퍼플렉시티·클로드·커서 등 실사용 툴 정리
AI 유튜버 맷 울프가 매일 실제로 쓰는 AI 도구들을 사용 빈도 순으로 공개했다. 검색·챗봇·코딩·음성·뉴스·회의까지, 생산성을 높이는 실전 활용법을 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 4C 프레임워크 — AI에게 제대로 질문해 좋은 답 얻는 법
누구나 챗봇에 입력은 할 수 있지만 좋은 답을 얻는 사람은 드물다. 캐릭터·맥락·제약·명령으로 이뤄진 4C 프레임워크로 프롬프트의 구조를 잡는 방법을 정리했다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란? LLM과 도구를 잇는 표준 쉽게 정리
MCP가 화제지만 정작 무엇인지 아는 사람은 드물다. LLM이 혼자서는 할 수 있는 일이 없는 이유부터, MCP가 도구와 LLM을 잇는 '공용 언어' 역할을 하는 원리까지 비전공자 눈높이로 정리했다.
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LLM 벤치마크 완전 해설: MMLU·GPQA·SWE-Bench와 모델 선택법
MMLU 점수는 최상위 모델들이 89~92%로 거의 같다. 벤치마크의 한계와 데이터 오염, 챗봇 아레나, LLM 심사 방식까지 정리하고 용도에 맞는 모델을 고르는 3단계 방법을 소개한다.
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AI 코딩 도구 비교 2025: 깃허브 코파일럿·커서·Replit·클로드 평가
깃허브 코파일럿, ChatGPT, Replit, 커서, 클로드를 회문 함수·리트코드·디버깅·앱 만들기로 직접 테스트했다. 사용 편의·신뢰성·설명·생산성과 용도별 추천을 정리했다.
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AI 프로그래밍 활용법: 튜터·어시스턴트·에이전트 3단계 전략
AI를 전부 맡기거나 아예 안 쓰는 양극단은 실수다. 친숙도에 따라 튜터, 어시스턴트, 에이전트로 나눠 쓰며 문제 해결 능력을 잃지 않고 코딩 속도를 높이는 실전 전략을 정리했다.
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AI 에이전트 ‘루프의 루프’: 반복 업무를 자동화하는 사고법
프롬프트 한 번이 아니라 기억을 가진 반복 작업(루프), 그리고 여러 루프를 묶어 서로 신호를 주고받게 하는 ‘루프의 루프’로 삶의 부담을 줄이는 AI 활용 개념을 정리했다.
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실제 AI 코딩 워크플로우: Cursor·MCP·계획으로 앱 빠르게 만들기
경험 많은 개발자가 AI만으로 ‘쇼츠 생성 앱’을 처음부터 만드는 과정을 공개했다. 사전 조사와 기술 스택 선택, Cursor·MCP·에이전트 스킬 세팅, 반복 디버깅과 감독까지 실전 워크플로우를 담았다.
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앤트로픽이 말하는 효과적인 AI 에이전트 구축법과 워크플로우 차이
앤트로픽 팀이 ‘효과적인 에이전트 만들기’ 블로그를 두고 나눈 대담. 워크플로우와 에이전트의 구분, 도구 설명의 중요성, 검증 가능한 코딩 에이전트, 과대·과소평가된 활용처를 정리했다.
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AI 에이전트 만드는 법: 데모를 넘어 실제로 작동하는 에이전트 설계
AI를 질문-답변 기계가 아니라 역할과 책임을 가진 직원처럼 설계하라. 자연어 프로그래밍, 자율 실행, 지속 메모리로 실제로 일하는 AI 에이전트를 만드는 프레임워크를 정리했다.
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2026 AI 코딩 워크플로: 커서·클로드 코드·병렬 에이전트 활용법
스타트업을 직접 만드는 개발자가 2026년에 실제로 쓰는 AI 코딩 셋업을 공개한다. 커서, 클로드 코드, 모델별 역할 분담, 병렬 에이전트와 깃 워크트리, 단계적 빌드 전략까지 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 입문: 7단계로 배우는 AI 질문·명령 잘하는 법
AI에게 잘 묻고 명령하는 법은 시대의 핵심 역량이다. 목표 정의(SMART), 역할 부여, 맥락 제공, 액션, 출력 형식, 템플릿화, 커스텀 지시까지 프롬프트 엔지니어링 7단계를 정리했다.
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허깅페이스 Pipeline — 감성분석·요약·QA·제로샷 분류 10줄로 구현
API 비용도 벤더 종속도 없이, 허깅페이스 pipeline 함수 한 줄로 감성분석·요약·질의응답·제로샷 분류를 구현하는 방법. 로컬에서 돌리는 무료 AI 입문 가이드.
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AI 코딩 생산성 — 스탠퍼드 5만 명 연구로 본 작업 유형별 효과
AI가 개발 생산성을 얼마나 바꾸는지 스탠퍼드의 5만 명·20억 줄 연구로 살펴본다. 신규 vs 기존 코드, 복잡도, 언어 인기도에 따른 차이와 'AI 2027' 비판까지 정리했다.
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LLM 하이퍼파라미터 — 온도, Top-p, 빈도·존재 페널티 쉽게 이해하기
LLM이 다음 토큰을 고르는 소프트맥스 확률을 온도, Top-p, 빈도·존재 페널티가 어떻게 바꾸는지 직관과 수식으로 풀었다. 결정성과 창의성을 조절하는 실전 감각을 정리했다.
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AI 웹사이트 빌더·24/7 AI 세일즈 에이전트로 리드 자동화하는 실전 워크플로
AI 웹사이트 빌더로 마케팅 사이트를 만들고 지식베이스 기반 24/7 AI 세일즈 에이전트로 예약을 받는 실전 과정을 한 제작자가 시연했다. 워크플로와 한계를 정리했다.
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AI 사회공학 방어·AI 에이전트 신원·월드컵 사기·IBM OpenAI 협력 정리
IBM 보안 팟캐스트가 AI 운영체제의 사회공학 방어 가능성, 월드컵 사기 4천여 도메인, 에스토니아의 AI 에이전트 신원 부여, IBM·OpenAI 보안 협력을 다뤘다. 핵심 쟁점을 한국어로 정리했다.
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생성형 AI 작동 원리 완벽 정리: 도구와 모델, 토큰·트랜스포머, 프롬프트와 환각까지 입문 가이드
우리가 여는 도구와 실제 일하는 모델의 차이, 토큰·트랜스포머·어텐션, 컨텍스트 윈도우와 프롬프트, 그리고 AI 환각까지 — 생성형 AI가 답을 만드는 과정을 초보자 눈높이로 쉽게 풀어낸 입문 해설입니다.
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카파시의 LLM 위키 만들기: RAG 한계를 넘는 AI 지식 베이스 구축 실전 가이드 완전 정리
질문할 때마다 문서를 처음부터 다시 뒤지는 RAG의 한계를, AI가 자료를 읽고 정리·연결해 누적하는 위키 방식으로 푸는 안드레이 카파시의 아이디어와 옵시디언·클로드 코드 실전 구축 단계를 정리했습니다.
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RAG 작동 원리 심층 해설: 임베딩·코사인 유사도·문장BERT·벡터DB·HNSW까지 완전 해부
검색 증강 생성(RAG)의 전체 파이프라인을 단계별로 해부한다. 임베딩과 코사인 유사도, 문장 BERT의 샴 네트워크, 벡터 DB의 HNSW 탐색까지 각 구성 요소의 작동 원리를 깊이 있게 다룬다.
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AI 에이전트 Hermes 개념 해부 — 교체형 두뇌·SOUL.md 인격·메모리·자기개선 스킬 정리
유튜버 샘 호트만이 AI 에이전트 Hermes를 설치가 아닌 개념 단위로 해부한다. 교체 가능한 두뇌(Config), 인격 파일 SOUL.md, MEMORY·USER 수첩, 스스로 두꺼워지는 스킬, 슬랙·텔레그램 채널과 Cron까지 핵심 구조를 정리했다.
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AI 활용 5단계 ADAPT 프레임워크 — 인정·탐색·집중·문제해결·오케스트레이션과 4대 용어
AI 3개사를 운영하는 바이바브 시신티가 제시하는 ADAPT 5단계. AI 저항자에서 오케스트레이터로 가는 길, 94%가 멈추는 지점, 시스템 프롬프트·RAG·MCP·파인튜닝 핵심 용어를 정리했다.
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2026 AI 생산성 도구 5선 — 라이트클릭 프롬프트·URL to Any·Radiant·Whisper Flow·퍼플렉시티
하루 30분을 돌려주는 도구만 남겼다. 프롬프트 라이브러리, 웹페이지 변환, 회의를 실행으로 바꾸는 자동화, 음성 받아쓰기, 출처 기반 검색까지 실제로 쓰는 AI 생산성 도구 5가지를 정리했다.
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Claude AI 에이전트 실전 예시 5가지 — 접수원·리뷰 관리·견적·리드 응대 자동화
Claude를 '두뇌'로 삼아 실제 비즈니스에 쓸 수 있는 AI 에이전트 5가지. 야간 접수원, 리뷰·평판 관리, 후속 영업, 견적 작성, 리드 즉시 응대 사례와 작동 방식, 판매 단가까지 한눈에 정리했다.
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AI 생산성 높이는 법 5가지 — 컨텍스트 엔지니어링·생각의 사슬·역질문 프롬프트
스탠퍼드 강사 제레미 어틀리가 제안하는 AI 생산성 향상 핵심 기술. 컨텍스트 엔지니어링, 생각의 사슬, 퓨샷·역할 부여·역질문 프롬프트로 AI를 '유능하지만 거절 못 하는 인턴'처럼 다뤄 더 나은 결과를 얻는 법을 정리했다.
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매일 쓰는 무료 AI 생산성 도구 7선 — 아크 브라우저·퍼플렉시티·노션·캔바
화려한 기술 데모가 아니라 일상에 녹여 실제로 시간을 아끼는 AI 도구들. 아크 브라우저, 퍼플렉시티, 노션, 미시브, 캔바, ChatGPT 등 매일 쓰는 7가지와 오터·감마 같은 보너스 툴까지 한눈에 정리했다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: 어텐션과 셀프어텐션, 쿼리·키·값 작동 원리까지 단계별 정리
구글의 2017년 논문 "Attention is All You Need"가 제시한 트랜스포머 구조를 인코더·디코더 블록, 어텐션 층, 쿼리·키·값과 위치 정보까지 단계별로 아주 쉽게 풀어 정리했습니다.
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머신러닝·AI 핵심 개념 용어 총정리: 학습 방식부터 모델·평가·데이터 전처리까지 한눈에
freeCodeCamp의 머신러닝·AI 개념 강의를 정리했습니다. 학습 방식, 경사 하강법 같은 최적화, 모델 종류, 평가 지표, 활성화 함수 등 꼭 알아야 할 핵심 용어를 한 번에 모아 짚어 줍니다.
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머신러닝 입문 쉽게 이해하기: 예측·분류 개념과 테스트 데이터로 좋은 모델 고르는 법까지
조시 스타머의 스탯퀘스트 머신러닝 입문 강의를 정리했습니다. 결정 트리와 직선·곡선 예시로 예측·분류 개념을 설명하고, 훈련 데이터가 아닌 테스트 데이터로 좋은 모델을 고르는 핵심 원리를 쉽게 짚어 줍니다.
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AI 코딩 잘하는 법 프롬프트 작성과 작업 분할 등 실전 7가지 팁
AI 코딩으로 수백 시간을 쓴 개발자가 정리한 실전 노하우. 구체적 프롬프트, 작업 쪼개기, 하지 말 것 명시, 기억 파일, MCP, 검증 방법까지 한국어로 정리했습니다.
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머신러닝 딥러닝 AI 차이와 지도·비지도·강화학습 한눈에 정리
AI·머신러닝·딥러닝의 포함 관계부터 지도·비지도·강화학습, 회귀·분류·군집화, 그리고 LLM과의 연결까지 IBM의 설명을 한국어로 정리했습니다.
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LLM이란 무엇인가 거대언어모델 작동 원리와 활용 사례 정리
모든 글을 읽은 친구에 비유해 LLM이 언어를 이해·생성하는 방식을 설명하고, 토큰·임베딩·인코더·디코더로 이어지는 작동 원리와 번역·요약 등 활용을 정리했습니다.
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데빈 Devin AI 사용법: 코딩·테스트·PR 자동화하는 AI 소프트웨어 엔지니어
코그니션 랩스의 데빈(Devin)은 코드를 직접 짜고 테스트와 풀 리퀘스트까지 만드는 자율형 AI 엔지니어입니다. 기능·요금·보안을 한국어로 정리했습니다.
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AI 에이전트란? 이해·사고·행동의 3단계로 쉽게 풀어보는 디지털 비서
AI가 '두뇌'라면 AI 에이전트는 직접 일을 해내는 '실행자'입니다. 이해·사고·행동의 원리와 인터페이스·워크플로 구조를 쉬운 비유로 정리했습니다.
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트랜스포머 모델이란: 어텐션·인코더·디코더로 이해하는 GPT의 작동 원리
GPT가 글을 쓰는 비결인 트랜스포머를 IBM이 쉽게 설명합니다. 인코더·디코더, 시퀀스 변환, 어텐션 메커니즘과 RNN과의 차이를 한국어로 정리했습니다.
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클로드 스킬(Claude Skills) 튜토리얼: 생성부터 실행, 팀 공유까지 단계별로 완벽 정리(2026)
클로드 스킬은 한 번 저장해 슬래시(/) 명령으로 부르는 재사용 프롬프트다. 생성과 예제 테스트, Chat·Cowork·Claude Code에서의 실행, 그리고 팀과 공유하는 네 가지 방법을 단계별로 정리했다.
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AI 초특화 앱 만들기: 코딩 몰라도 나만의 소프트웨어를 짜는 5단계 워크플로 완벽 정리
상용 소프트웨어엔 없는 나만의 기능을 AI 코딩으로 직접 만드는 '초특화 앱' 워크플로. 실제 사례부터 워크플로 선정·과정 매핑·제작·호스팅 선택까지 이어지는 5단계 프레임워크를 차근차근 정리했다.
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MCP vs API 완벽 정리: AI 에이전트가 외부 데이터·도구에 연결되는 개방형 표준 이해하기
Anthropic이 2024년 말 공개한 MCP는 AI 앱을 위한 USB-C 같은 표준이다. MCP와 API의 구조, 공통점, 결정적 차이, 그리고 둘이 계층으로 함께 동작하는 원리를 IBM 설명으로 쉽게 정리했다.
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AI-First 업무법: 챗봇을 넘어 Codex·스킬·개인 에이전트로 가는 5단계
레딧·메타·로블록스 출신 피터 양이 팀 없이 AI만으로 14만 구독 뉴스레터를 운영하는 방법을 공개한다. 5단계 AI 활용 모델과 스킬·자기개선·개인 비서 구축까지 실전 노하우를 정리했다.
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2026 AI 코딩 도구 총정리: 클로드 코드·커서·워프부터 엔터프라이즈 Blitzy까지
개발 유튜버 Tech With Tim이 2026년 실제로 매일 쓰는 AI 코딩 도구를 용도별로 정리했다. 자율 에이전트, 터미널 코딩, 받아쓰기, 엔터프라이즈 대규모 PR 도구까지 한눈에 살펴본다.
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구글 워크스페이스 제미나이 AI 활용법: 지메일·문서·시트·노트북LM까지
이제 모든 구글 워크스페이스 요금제에 포함된 제미나이 AI를 지메일·드라이브·시트·문서·슬라이드·미트·노트북LM 등 앱별로 어떻게 활용하는지 단계별로 정리했다.
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오픈소스 AI 프로젝트 13선 — 에이전트 영상제작·코드 분석·보안 스킬 총정리
AI 영상 제작 스튜디오부터 ByteDance의 장기 작업 에이전트, 앤트로픽 보안 스킬, 20만 스타 Hermes까지. 지금 주목할 만한 오픈소스 AI 프로젝트들을 한눈에 정리했다.
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AI 에이전트 쉽게 이해하기 — 챗봇·워크플로·에이전트 3단계 차이
ChatGPT는 쓰지만 AI 에이전트가 뭔지 헷갈린다면. LLM 챗봇, 정해진 워크플로, 스스로 판단하는 에이전트의 차이를 일상 예시로 3단계에 걸쳐 쉽게 풀어낸다.
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무스타파 술레이만 TED 강연 — AI는 도구가 아니라 '디지털 종'이다
AI를 15년 연구한 무스타파 술레이만이 조카의 질문에서 출발해, AI를 단순한 도구가 아닌 '새로운 디지털 종'으로 이해하자고 제안한다. IQ·EQ·AQ와 안전 설계의 의미를 짚는다.
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AI 슈퍼사이클과 코딩 에이전트: 버셀 창업자가 말하는 소프트웨어 경제의 미래 전망
스탠퍼드 강연에 선 버셀 창업자 기예르모 라우치가 코딩 에이전트의 부상으로 소프트웨어 창작 시장이 폭발적으로 커지는 흐름, 페이지에서 에이전트로 옮겨가는 클라우드, 토큰 경제와 에이전트 인프라의 세 축, 그리고 가치가 어디에 쌓일지를 설명한다.
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고립 숲(Isolation Forest) 완전 정리: 트리 기반 이상치 탐지의 원리와 파이썬 활용법
무작위 트리에서 한 점을 고립시키는 데 드는 경로 길이로 이상치를 가려내는 고립 숲 알고리즘의 핵심 원리와, 트리를 여러 개 만들어 평균을 내는 이유, 그리고 사이킷런으로 오염도와 예측값(-1)을 다루는 실전 활용법까지 정리했다.
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정밀도-재현율 곡선(PR Curve)과 AUPRC 정리: ROC 곡선과의 차이와 불균형 데이터 평가법
임계값에 따라 달라지는 정밀도와 재현율로 그리는 PR 곡선과 그 아래 면적(AUPRC)의 의미, 양성 비율로 정해지는 기준선 계산, 완벽한 분류기의 모습, 그리고 클래스 불균형에서 ROC 곡선보다 PR 곡선을 써야 하는 이유를 정리했다.
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ChatGPT 프롬프트 21가지 기법 — 역할·단계화·관점전환으로 전문가처럼
대부분 ChatGPT를 검색엔진처럼 쓴다. 역할 부여와 제약 설정, 단계별 진행, 사고연쇄, 관점 전환, 멀티모달 활용까지 초보에서 전문가로 가는 21가지 프롬프트 기법과 핵심 원칙을 정리한다.
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AI2027 시나리오 정리 — 초지능 경쟁과 인류 멸종 예측, 전문가 반론까지
AI 연구자들이 내놓은 논쟁적 예측 문서 AI2027을 정리한다. 2027년 AGI 도달부터 미·중 초지능 경쟁, 2030년대 인류 멸종이라는 극단적 결말과 이에 대한 비판, 감속 결말까지 한 번에 짚는다.
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RAG AI 에이전트 만들기 — n8n·Supabase로 코드 없이 구축하는 법
RAG(검색 증강 생성)의 개념부터 벡터 데이터베이스, 노코드 도구 n8n과 Supabase로 코드 한 줄 없이 RAG 파이프라인과 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리한다. 메모리 연결과 확장 방법까지 다룬다.
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에이전트 AI 완전 가이드 2026: LLM·트랜스포머·RAG부터 모델과 에이전트 차이까지
AI 전문가 아이쉬와리아 스리니바산이 LLM의 토큰 예측 원리부터 트랜스포머와 어텐션, 컨텍스트 엔지니어링, RAG, 추론 모델, 그리고 모델과 에이전트의 결정적 차이까지 AI 에이전트의 작동 원리를 단계별 사다리로 풀어 설명한다.
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퍼플렉시티 컴퓨터로 AI 네이티브 앱 빌드하기: 하루 만에 페르소나 뉴스 브리핑 만들기
AI 전문가 아이쉬와리아 스리니바산이 백엔드 코드 없이 하루 만에 만든 페르소나 기반 AI 뉴스 브리핑 앱을 통해, 퍼플렉시티 컴퓨터가 챗봇이 아닌 오케스트레이션 레이어인 이유와 그 아키텍처를 설명한다.
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프롬프트 엔지니어링 가이드 — 완벽한 프롬프트 5요소부터 스텝백·메타 프롬프트까지
같은 AI 도구라도 '어떻게 묻느냐'에 따라 결과가 크게 달라진다. 완벽한 프롬프트의 5가지 구성요소, 출력 형식 지정 같은 실전 팁, 스텝백·AI 에이전트·메타 프롬프트 등 고급 전략을 정리했다.
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RAG(검색증강생성)란? 내 콘텐츠로 답하는 LLM 아키텍처 쉽게 이해하기
검색증강생성(RAG)은 대규모 언어모델이 내 회사 문서·웹사이트 같은 자체 콘텐츠로 답하게 만드는 솔루션 패턴이다. '프롬프트 앞의 프롬프트', 청크 분할, 벡터 임베딩과 벡터 DB 검색까지 원리를 정리했다.
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업무용 ChatGPT 프롬프트 8가지 — 자기평가·온보딩·기획·피드백 분석 활용법
Jeff Su가 소개하는 직장인을 위한 ChatGPT 활용 프롬프트 8가지. 자기평가서, 30·60·90일 온보딩 계획, 프로젝트 브리프, 피드백 분석, 발표 준비까지 무료 버전으로 따라 할 수 있다.
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OpenAI Images 2.0 이미지 생성 모델 분석: 추론·인포그래픽·다국어 텍스트
OpenAI 이미지팀 인터뷰로 본 Images 2.0 — 추론과 도구 사용으로 인포그래픽·다국어 렌더링·정밀 편집을 강화하며 밈 트렌드에서 실무 창작 도구로 진화한 과정을 정리했다.
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링크드인 AI 인프라 전략: 에이전트·GPU 효율·라이거 커널·포스트트레이닝
링크드인 AI 플랫폼 책임자 인터뷰 — 내일의 사용자는 에이전트라는 전제 아래 평가 플랫폼, GPU 효율, 라이거 커널과 포스트트레이닝 전환을 정리했다.
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NotebookLM + Claude 무코드 자동화 워크플로 3가지 정리
NotebookLM을 '기억 층', Claude를 '실행 층'으로 연결해 콘텐츠 제작·디자인·예약 자동화를 처리하는 무코드 워크플로 3가지와 한계를 정리했다.
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RAG 완전정리: 작동 원리·오해·구성요소·패턴 10가지
검색 증강 생성(RAG)을 오픈북 시험에 빗대 설명하고, 흔한 두 가지 오해와 청킹·임베딩·벡터DB 구성요소, 그리고 2026년 알아둘 RAG 패턴 10가지를 정리했다.
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AI 학습 로드맵: 도구 5분류·핵심 기술 4가지·실행 계획
비전공자가 AI를 배울 때의 진입 장벽과 세 가지 학습 경로, LLM부터 오디오까지 도구 5분류, 변하지 않는 핵심 기술 4가지, 그리고 단계별 실행 계획을 정리했다.
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가중치 감쇠(Weight Decay)란? 과적합 막는 L2 정규화 원리와 AdamW 정리
신경망 과적합을 줄이는 가중치 감쇠(L2 정규화)의 작동 원리를 쉽게 정리했다. 손실 함수에 가중치 제곱 페널티를 더하는 방식, 정규화 강도 람다 조절, SGD와 AdamW의 차이, 실전 적용법까지 한눈에 살펴본다.
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그로킹(Grokking)이란? 신경망이 암기를 끝낸 뒤 뒤늦게 일반화하는 현상 정리
학습 손실이 0이 된 뒤에도 한참 더 훈련하면 테스트 정확도가 갑자기 치솟는 그로킹 현상을 정리했다. 암기에서 이해로의 상전이, 그리고 가중치 감쇠·회로 형성·SGD 편향이라는 세 가지 동인을 살펴본다.
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원-핫·레이블·타깃 인코딩의 차이: 범주형 데이터를 숫자로 바꾸는 세 가지 방법 정리
범주형 데이터를 머신러닝에 쓰려면 숫자로 바꿔야 한다. 원-핫·레이블·타깃 인코딩의 원리와 한계, 그리고 데이터 누수를 줄이는 K-폴드 타깃 인코딩까지 StatQuest 설명을 바탕으로 쉽게 정리했다.
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미드저니 메디컬 발표 정리 — 초음파 CT 스캔과 AI 헬스케어 구상의 가능성과 한계
이미지 생성 AI 미드저니가 의료 영상 사업 '미드저니 메디컬'을 발표했다. 물탱크형 초음파 CT, 'AI 스파' 구상, 그리고 의료진이 지적한 물리적 한계와 FDA 승인 과제를 정리했다.
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2026 테크 컨퍼런스 정리 — Fable 5 출시·회수, 구글 옴니, 애플·EU 갈등, AI 구독 가격
케빈 스트라트버트 팟캐스트가 짚은 2026년 여름 AI 이슈 정리. 앤트로픽 Fable 5의 출시와 회수, 구글 옴니 멀티모달 모델, 로컬 LLM, 애플·EU의 상호운용성 갈등, AI 구독료 지속가능성까지 다뤘다.
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LLM 쉽게 이해하기(2026) — 토큰·컨텍스트 윈도우, 추론 모델, 도구 사용과 에이전트
대규모 언어 모델(LLM)이 무엇인지부터 토큰과 컨텍스트 윈도우, 생각하는 추론 모델, 도구 사용으로 에이전트가 되는 과정, 그리고 주요 모델 비교까지 초보자 눈높이로 정리했다.
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구글 클라우드 DMS, AI로 T-SQL을 PostgreSQL PL/pgSQL로 자동 변환·현대화
구글 클라우드의 데이터베이스 마이그레이션 서비스가 AI로 오래된 T-SQL 저장 프로시저를 단순 번역이 아니라 CTE 같은 최신 패턴의 PostgreSQL 코드로 바꾸고, 제미나이가 그 변경 이유까지 설명해 주는 시연을 소개한다.
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2026 AI 도구 추천: 글쓰기·리서치·자동화·발표까지 작업별 최적 AI 스택 정리
하나의 챗봇에 모든 일을 맡기지 말고 작업별로 AI를 나눠 쓰라는 조언이다. 글쓰기는 클로드 오푸스, 리서치는 퍼플렉시티, 학습은 노트북LM과 구글 AI 스튜디오, 자동화는 Make 등 작업별 최적 도구를 정리한다.
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클로드 스킬(Skills) 활용법: 재사용 프롬프트를 ChatGPT·제미나이서도 쓰는 방법
앤트로픽이 공개한 클로드 '스킬'은 복잡한 작업 지침을 재사용 가능한 마크다운 블록으로 묶어 프롬프트 부담을 줄여 준다. 마크다운 파일이라 ChatGPT나 제미나이에서도 그대로 쓸 수 있다는 점을 시연으로 설명한다.
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스파이킹 신경망(SNN) 입문: 뇌를 닮은 3세대 신경망의 원리와 LIF 뉴런·학습 방법
스파이킹 신경망(SNN)은 연속값 대신 이산적인 스파이크로 정보를 주고받는, 뇌를 닮은 3세대 신경망이다. 신경망 세대의 진화부터 LIF 뉴런, 스파이크 인코딩, 학습 방법, 뉴로모픽 하드웨어까지 정리했다.
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콜모고로프-아놀드 신경망 KAN: 가중치 대신 활성화 함수를 학습하는 새로운 신경망 구조
콜모고로프-아놀드 신경망(KAN)은 기존 신경망과 달리 엣지의 가중치를 고정하고 활성화 함수 자체를 학습하는 새로운 구조다. 콜모고로프-아놀드 표현 정리에서 영감을 받아, 함수를 스플라인으로 근사하는 작동 원리를 쉽게 풀어 설명한다.
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UMAP 차원 축소 쉽게 이해하기: 고차원 데이터를 그래프로 보는 핵심 원리와 t-SNE 차이
UMAP은 그래프로 그릴 수 없는 고차원 데이터를 2차원 등 저차원으로 줄여 군집과 이상치를 눈으로 보게 해주는 차원 축소 기법이다. 유사도 점수 계산과 점 이동 과정부터 t-SNE와의 차이까지 작동 원리를 쉽게 정리했다.
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AI 에이전트 경제와 안전 - 구글 딥마인드가 말하는 위임·신뢰·에이전트 함정
구글 딥마인드 연구자가 설명하는 AI 에이전트의 본질과, 수백만 에이전트가 거래·위임·협상하는 ‘에이전트 경제’의 가능성, 그리고 프롬프트 주입·인지 단일문화 같은 안전 과제를 정리했다.
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생성형 AI 입문 - 구글 클라우드가 설명하는 AI·ML·딥러닝·트랜스포머
구글 클라우드의 생성형 AI 입문 강의를 한국어로 정리했다. AI와 머신러닝의 차이, 지도·비지도 학습, 딥러닝, 생성형과 판별형 모델, 트랜스포머와 환각, 프롬프트와 모델 유형까지 기초를 짚는다.
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생성형 AI와 파운데이션 모델 - IBM이 정리한 작동 원리·장점·한계
IBM 리서치의 케이트 소울이 설명하는 파운데이션 모델과 생성형 AI의 개념, 다음 단어 예측이라는 학습 방식, 튜닝과 프롬프팅, 그리고 연산 비용과 신뢰성이라는 한계를 한국어로 정리했다.
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클로드 Fable 5 리뷰: 더 커진 AI 모델이 바꾸는 일하는 방식과 과제 상상력
AI 분석가 네이트 B 존스가 클로드 Fable 5를 리뷰하며, 모델이 더 똑똑해진 게 아니라 더 '커졌다'는 점과 우리가 충분히 큰 과제를 상상하는 역량이 새 경쟁력이 된다고 설명한다.
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Omio 사례: 코덱스와 챗GPT로 제품 개발 속도를 끌어올린 여행 플랫폼
여행 예약 플랫폼 Omio가 챗GPT와 코덱스를 개발 전 과정에 도입해 제품을 기존의 20% 시간에 만들고, 일하는 방식 자체를 AI 기준으로 다시 설계한 사례를 소개한다.
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대규모 언어모델 작동 원리 쉽게 보기: 토큰·임베딩·어텐션과 다음 단어 예측
챗봇 뒤의 대규모 언어모델이 문장을 토큰으로 쪼개 숫자로 바꾸고, 여러 층에서 병렬로 다음 단어를 예측하며, 어텐션으로 정보를 주고받는 기본 원리를 예시와 함께 설명한다.
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그래디언트 누적이란? GPU 메모리 부족에서도 큰 배치 효과를 내는 딥러닝 학습 기법
큰 배치는 학습을 안정시키지만 GPU 메모리에 한꺼번에 다 올리지 못할 때가 많다. 작은 마이크로배치의 경사를 합산해 큰 배치 효과를 내는 그래디언트 누적의 원리와 PyTorch 구현 순서를 정리했다.
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이중 하강(double descent)이란? 큰 모델이 더 잘 일반화되는 이유와 편향-분산
교과서의 U자형 편향-분산 곡선은 모델이 크면 과적합된다고 가르친다. 그러나 대형 신경망은 강한 정규화 없이도 일반화가 잘 된다. 보간 임계점 너머에서 테스트 오차가 다시 내려가는 이중 하강을 정리했다.
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검벨-소프트맥스 트릭 완벽 정리: 이산 분포를 미분 가능하게 샘플링하는 원리와 온도 어닐링
신경망 순전파 중 범주형 분포에서 샘플을 뽑으면 argmax 때문에 역전파가 끊긴다. 검벨-맥스 트릭과 검벨-소프트맥스, 그리고 온도 어닐링으로 이산 샘플링을 미분 가능하게 만드는 핵심 원리를 차근차근 정리했다.
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AI 에이전트 핵심 용어 5가지: agents.md·에이전트 스킬·MCP·A2A·서브에이전트
최신 AI 에이전트의 작동 원리를 결정하는 다섯 가지 개념을 정리했다. 행동을 규정하는 agents.md와 스킬, 외부 도구·다른 에이전트와 연결하는 MCP·A2A, 큰 작업을 나누는 서브에이전트를 살펴본다.
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AI 구직 자동화: 이력서 맞춤화·지원서 자동 입력·내부 추천 한 번에
AI 기반 구직 플랫폼이 채용공고 매칭 점수, 6초 이력서 맞춤화, 지원서 자동 입력, 내부 추천 연결까지 어떻게 자동화하는지 정리했다. 다만 현재는 미국 시장 전용이라는 한계도 함께 짚는다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 학습 데이터·트랜스포머·파인튜닝·RLHF
거대 언어 모델(LLM)이 방대한 텍스트로 어떻게 학습하고, 트랜스포머 구조와 파인튜닝·인간 피드백을 거쳐 답을 생성하는지 입문자 눈높이로 정리했다. LLM의 간략한 역사와 주요 기업·전망도 함께 다룬다.
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의료 AI 활용 4가지: 진단·치료·행정·교육을 어떻게 바꾸나
AI가 질병 진단과 맞춤 치료, 임상시험과 신약 개발, 병원 행정과 의학 교육을 어떻게 바꾸는지 구체적 사례로 짚고, 데이터 편향 같은 한계도 함께 살핀다.
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앤드루 응 TED 강연: AI 민주화와 롱테일 문제, 소상공인의 AI
앤드루 응은 AI를 문해력의 확산에 빗대며, 빅테크에 집중된 AI를 소상공인과 개인에게 열어야 한다고 말한다. 롱테일 문제와 코드 대신 데이터로 만드는 AI 플랫폼을 소개한다.
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컴퓨터 비전 작동 원리: 픽셀·커널·합성곱 신경망 쉽게 이해하기
컴퓨터 비전이 색 추적, 커널을 이용한 엣지 검출, 얼굴 인식, 합성곱 신경망에 이르기까지 이미지에서 의미를 끌어내는 원리를 단계별로 풀어낸다.
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SwiGLU란? 최신 LLM이 GELU·ReLU 대신 쓰는 게이팅 활성화 함수 원리
팜(PaLM)과 라마(Llama) 같은 최신 LLM은 피드포워드 블록에서 GELU·ReLU 대신 SwiGLU를 쓴다. 게이트와 값 경로로 입력을 나눠 특징을 선택적으로 통과시키고, 너비를 8/3로 줄여 같은 연산량으로 더 낮은 손실을 얻는다. 원리와 구현, 함정을 정리했다.
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후버 손실(Huber Loss)이란? 이상치에 강한 강건 회귀 원리와 sklearn 활용
선형회귀는 오차를 제곱하는 MSE를 쓰기에 이상치 하나가 회귀선을 크게 끌어당긴다. 후버 손실은 임계값을 기준으로 작은 오차엔 제곱, 큰 오차엔 선형 페널티를 적용해 이상치 영향을 억제한다. sklearn의 HuberRegressor 적용법까지 정리했다.
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교사 강요(Teacher Forcing)란? RNN 시퀀스 학습과 정답 주입의 원리
순차 데이터를 다루는 RNN은 이전 출력을 다음 입력으로 쓰는데, 모델이 틀린 단어를 예측하면 오류가 누적된다. 교사 강요는 예측 대신 실제 정답을 다음 시점 은닉층에 직접 넣어 학습을 안정시키는 기법이다. 파라미터 공유와 함께 RNN 구조를 짚는다.
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RMS Norm 정규화 쉽게 이해하기 — 레이어 정규화보다 빠른 트랜스포머 정규화
RMS Norm(루트 평균 제곱 정규화)은 레이어 정규화를 단순화한 기법으로 미스트랄·라마 같은 대형 언어 모델에 쓰인다. 평균과 분산 계산을 빼고 루트 평균 제곱만으로 조정해 연산을 크게 줄이는 원리와 레이어 정규화와의 차이를 정리했다.
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벨만 방정식(Bellman Equation) 쉽게 이해하기 — 강화학습 가치 함수와 정책
강화학습은 상황을 행동에 매핑해 보상을 최대화하는 학습이다. 가치 기반 방법과 정책 기반 방법의 차이, 상태 가치 함수 V와 상태 행동 가치 함수 Q, 그리고 가치 함수를 재귀적으로 계산하는 벨만 방정식의 직관을 그리드 예제로 정리했다.
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힌지 손실(Hinge Loss) 완벽 이해 — SVM 최대 마진 분류의 손실 함수 원리
손실 함수는 예측이 실제값에서 얼마나 벗어났는지를 측정한다. 서포트 벡터 머신(SVM)의 최대 마진 분류에 쓰이는 힌지 손실이 분류 정확성과 결정 경계까지의 거리를 함께 따지는 원리를 그림과 수식으로 풀어 정리했다.
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자기조직화지도(SOM) 학습 원리: 고차원 데이터를 2차원으로 압축하는 코호넨 맵
자기조직화지도(SOM)는 출력 노드의 가중치를 입력 공간의 좌표로 삼아, 데이터와 가장 가까운 노드(BMU)와 그 이웃을 끌어당기며 고차원 데이터를 2차원 지도로 압축하는 비지도 학습 기법이다. 그 학습 원리를 정리했다.
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ELECTRA 사전학습 원리 정리: BERT보다 4배 효율적인 토큰 판별 방식의 비밀
ELECTRA는 마스킹된 토큰을 맞히는 대신 모든 토큰이 진짜인지 가짜인지 판별하게 해 BERT 대비 학습 연산을 약 4배 줄인다. 생성기와 판별기가 협력하는 구조, 효율 향상의 진짜 원인, 그리고 한계까지 정리했다.
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액터-크리틱 강화학습의 원리 정리: 정책망과 가치망이 함께 배우는 방법과 한계점까지
강화학습의 액터-크리틱 방법을 마르코프 결정 과정부터 시간차 학습까지 단계별로 풀어 설명한다. 행동을 정하는 정책망과 상태를 평가하는 가치망이 어떻게 협력하는지, 손실은 어떻게 계산하는지, 왜 불안정한지를 정리했다.
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XGBoost 작동 원리: 정규화 손실함수·2차 테일러 근사·병렬 분할 탐색 정리
대규모 정형 데이터의 표준이 된 XGBoost가 일반 그래디언트 부스팅과 무엇이 다른지, 복잡도를 제어하는 정규화 손실함수와 2차 테일러 근사, 결측치 처리, 병렬 분할 탐색까지 핵심 원리를 정리했다.
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KL 발산 직관적 이해: 두 분포의 차이를 재는 공식을 비대칭성부터 직접 유도하기
두 확률분포의 차이를 재는 KL 발산을 외우는 공식이 아니라 문제에서 출발해 직접 만들어본다. 비대칭성, 로그 변환이 필요한 이유, 현재 분포 확률로 가중하는 까닭까지 단계별로 유도하고 데이터 과학 활용까지 정리했다.
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스펙트럴 군집화 원리 3단계: 유사도 그래프·라플라시안·고유분해로 비선형 군집 풀기
원형이 아닌 복잡한 형태의 데이터에서 K-평균이 실패하는 이유와, 유사도 그래프·정규화 라플라시안·고유값 분해를 거쳐 K-평균이 통하는 공간으로 바꿔 군집을 찾는 스펙트럴 군집의 3단계 원리를 정리했다.
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액티브 러닝 완벽 입문: 적은 라벨링으로 AI 모델 성능을 높이는 능동 학습과 쿼리 전략
액티브 러닝은 가장 적은 학습 데이터로 전체 데이터 라벨링을 최적화하고 최고의 모델을 만드는 지도학습 방식입니다. 불확실성 샘플링과 위원회 질의 같은 쿼리 전략, 사람이 개입하는 라벨링 루프를 쉽게 설명합니다.
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불균형 데이터 처리 5가지 기법: 언더샘플링·오버샘플링·SMOTE·앙상블·포컬 로스 총정리
사기 탐지처럼 한쪽 클래스가 극단적으로 적은 불균형 데이터에서는 정확도가 무의미합니다. 언더샘플링·오버샘플링·SMOTE·앙상블·포컬 로스 다섯 기법으로 소수 클래스의 F1 점수를 끌어올리는 방법을 정리했습니다.
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베이지안 네트워크 완벽 정리: 방향성 비순환 그래프(DAG)와 조건부확률로 불확실성 다루기
베이지안 네트워크는 방향성 비순환 그래프(DAG)와 조건부확률표로 불확실한 사건을 추론하는 확률적 그래프 모델입니다. 노드와 부모-자식 관계, 결합확률 분해, 몬티 홀 문제 예제까지 차근차근 풀어 설명합니다.
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앤트로픽 vs 오픈AI: 'AI 안전'은 어떻게 기업 시장의 핵심 경쟁력이 되었나
오픈AI 출신들이 세운 앤트로픽이 '안전'을 브랜드로 내세워 기업 시장을 공략하는 전략과, 매년 약 10배씩 늘어난 매출, 수백억 달러 규모의 컴퓨팅 투자, 그리고 안전성 논쟁까지 CNBC 보도를 바탕으로 정리했습니다.
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인생을 바꾸는 AI 활용법 7가지: ChatGPT·노트북LM·제미나이 실전 사용법
ChatGPT, 노트북LM, 제미나이 같은 도구로 중요한 결정과 감정 정리, 코딩 없는 앱 제작, 채용공고 맞춤 모의면접, 예상 밖 청구서 분쟁까지 해결하는 실전 AI 활용법 7가지를 영상 내용을 바탕으로 정리했습니다.
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AI의 진짜 위험: 먼 미래가 아니라 지금 벌어지는 탄소 배출·무단 학습·편향 문제
AI 연구자 사샤 루치오니가 TED 강연에서 짚는 AI의 현재적 위험—막대한 에너지와 탄소 배출, 동의 없이 쓰인 학습 데이터, 그리고 차별을 낳는 편향—과 이를 측정·완화하는 도구들을 영상 내용을 바탕으로 정리했습니다.
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퓨샷 학습이란 무엇인가: 적은 데이터로 얼굴을 알아보는 샴 네트워크와 임베딩 원리
사람은 얼굴을 한두 번만 봐도 기억하지만 기계는 수천 장으로도 부족합니다. 사전지식과 유사도, 동일한 두 신경망으로 이뤄진 샴 네트워크와 임베딩으로 적은 데이터 문제를 푸는 퓨샷 학습의 원리를 한국어로 설명합니다.
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MCMC란 무엇인가: 마르코프 체인 몬테카를로 표본추출의 원리와 정상분포·번인 쉽게 이해하기
기각 표본추출이 불규칙하거나 고차원인 분포에서 왜 비효율적인지부터, 마르코프 체인과 몬테카를로를 결합한 MCMC가 정상분포와 번인, 상세균형 조건을 통해 복잡한 분포에서 표본을 뽑아내는 원리까지 한국어로 차근차근 설명합니다.
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노멀라이징 플로우란: 가역 변환과 야코비안 행렬식으로 복잡한 분포를 만드는 생성모델 원리
단순한 가우시안을 가역 변환의 연쇄로 복잡한 분포로 바꾸는 노멀라이징 플로우를 변수변환 공식과 야코비안 행렬식, 결합층을 통해 설명하고, 우도를 정확히 계산한다는 점에서 VAE·GAN과 어떻게 다른지 짚습니다.
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2026 AI 에이전트 전망 — a16z가 짚은 프롬프트 창의 종말과 음성 AI 확산
벤처캐피털 a16z의 세 파트너가 2026년 AI를 전망한다. 프롬프트 입력창의 퇴장, 사람이 아닌 에이전트를 위한 설계, 그리고 의료·금융·채용으로 번지는 음성 AI까지 핵심을 정리했다.
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머신러닝 알고리즘 총정리 — 지도·비지도 학습 핵심 한눈에 이해하기
10년 차 데이터 과학자가 핵심 머신러닝 알고리즘을 한 번에 정리한다. 지도 학습의 회귀·분류부터 KNN·SVM·나이브 베이즈·결정 트리·앙상블·신경망, 비지도 학습의 군집화와 차원 축소까지 직관적으로 짚는다.
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RAG 쉽게 이해하기 — 검색 증강 생성으로 LLM 환각을 줄이는 원리
컴퓨터파일이 설명하는 검색 증강 생성(RAG)의 원리. 질문에 실제 데이터를 결합해 LLM에 함께 읽히는 방식으로, 출처 제시와 환각 감소가 어떻게 가능한지 예제와 함께 정리했다.
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ChatGPT 이미지 2.0 활용법: 부동산 매물부터 반려동물 초상화까지 5가지 서비스 사업
오픈AI의 ChatGPT 이미지 2.0은 텍스트 정확도와 캐릭터 일관성을 갖췄다. 이를 활용해 부동산 매물 사진, 제품 촬영, 프로필 사진, 동화 삽화, 반려동물 초상화 등 5가지 1인 서비스 사업을 시작하는 방법을 정리했다.
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특성 공학 정리: 원-핫 인코딩과 변수 변환으로 원시 데이터를 예측력으로 바꾸는 법
특성 공학은 세상의 원시 데이터를 AI 모델이 더 잘 예측하도록 변환하는 과정이다. 더미 변수(원-핫 인코딩), 로그·역수 변환, 변수 결합, 문서 요약 등 IBM이 설명하는 핵심 기법을 정리했다.
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조기 종료(Early Stopping)란? 검증 손실로 과적합을 자동으로 막는 4가지 구성 요소
조기 종료는 검증 손실이 다시 증가하기 시작하는 변곡점에서 학습을 멈춰 과적합을 막는 정규화 기법이다. 검증 세트, 성능 지표, 최적 가중치 저장, 정지 트리거라는 4가지 구성 요소와 인내(patience) 개념까지 쉽게 정리했다.
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에이전트형 AI란? 생성형 AI와 차이·업무 활용·주의점 정리
엔지니어 Nana Janashia가 비기술적 언어로 설명한 에이전트형(agentic) AI — 생성형 AI와의 차이, 일정·고객지원 등 실제 업무 사례, 도입 시 가드레일과 다중 에이전트 전략까지 정리했다.
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젠데스크 CEO의 AI 우선 경영법 - 속도·팀·고객 중심 실행 원칙
오픈AI 영상에서 젠데스크 CEO 톰 에거마이어가 'AI 우선' 기업으로 전환하며 지키는 원칙 — 문제 집중, 올바른 팀, 매주 고객 통화, 자동 해결률과 만족도 점검 —을 짧게 정리했다.
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클라우드 AI 에이전트 병렬 실행법 - 프런트·백엔드·테스트 동시 개발
Tech With Tim이 보여준 2026년 개발 방식 — 단일 로컬 에이전트 대신, 클라우드에서 프런트엔드·백엔드·테스트 에이전트를 병렬로 띄우고 깃허브 PR·코드리뷰까지 자동화하는 워크플로를 정리했다.
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2026 AI 트렌드 5가지 – 개인 소프트웨어부터 바이브 디자인까지
바이브 코딩 전문가가 꼽은 2026년 AI 트렌드 5가지. 개인 소프트웨어, 앱 마켓플레이스, 에이전트 매니저, 크리에이티브 자동화, 바이브 디자인을 '개인 AI 증강'이라는 큰 흐름으로 정리했다.
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RAG vs 파인튜닝 차이와 선택 기준 – IBM Technology 해설
LLM의 한계를 보완하는 두 기법, RAG와 파인튜닝. 외부 정보 검색과 모델 가중치 학습의 차이, 데이터 성격에 따른 선택 기준, 그리고 둘을 결합하는 전략을 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리 완전 해설 – 쿼리·키·값으로 보는 LLM 핵심 구조
3Blue1Brown이 풀어낸 트랜스포머의 어텐션 메커니즘. 임베딩, 쿼리·키·값 행렬, 소프트맥스, 멀티헤드까지 LLM이 문맥을 이해하는 방식을 단계별로 정리했다.
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라벨 스무딩(Label Smoothing): 과잉 확신·과적합을 줄이는 딥러닝 정규화 기법
라벨 스무딩이 원-핫 정답 벡터를 살짝 부드럽게 만들어 모델의 과잉 확신과 과적합을 줄이는 원리를 설명한다. 교차 엔트로피·최대 가능도와의 관계, 스무딩 정도 알파의 선택, 파이토치에서의 한 줄 적용법까지 차근차근 정리했다.
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샴 네트워크(Siamese Network)와 원샷 학습: 거리 학습으로 얼굴인식 구현하기
클래스당 단 한 장의 이미지로도 분류하는 원샷 학습을 샴 네트워크로 설명한다. 가중치를 공유하는 쌍둥이 신경망 구조, 두 이미지의 거리 함수 학습, 얼굴인식 응용과 옴니글롯 벤치마크 결과까지 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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캡슐 네트워크(CapsNet) 작동 원리: 동적 라우팅과 등변성으로 CNN 한계 넘기
제프리 힌튼이 제안한 캡슐 네트워크(CapsNet)의 작동 원리를 정리한다. 벡터로 객체의 자세를 담는 캡슐, 합의 기반 동적 라우팅, 등변성 개념으로 풀링에 의존하는 CNN의 한계를 어떻게 극복하는지 쉽고 자세히 설명한다.
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안드레이 카파시 인터뷰: 바이브 코딩에서 에이전트 엔지니어링으로, 소프트웨어 3.0의 의미
안드레이 카파시가 세쿼이아 행사에서 밝힌 '소프트웨어 3.0', 바이브 코딩과 에이전트 엔지니어링의 차이, 들쭉날쭉한 AI의 한계와 사람의 역할을 정리했다.
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AI 에이전트 프레임워크 비교: CrewAI·AutoGen·OpenAI SDK·Google ADK·LangGraph
같은 에이전트를 다섯 프레임워크로 다시 만들어 본 개발자가 CrewAI·AutoGen·OpenAI Agents SDK·Google ADK·LangGraph의 장단점과 선택 기준을 정리했다.
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일상 AI 활용 101가지: 생산성·업무·학습·재정·커리어까지 한눈에
챗GPT·제미나이·클로드 같은 범용 AI를 일상에 쓰는 101가지 방법을 생산성·업무·생활·재정·학습·커리어·인간관계로 나눠 정리했다.
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대규모 언어모델 평가 지표 BLEU·ROUGE·BERTScore와 사람 평가 완벽 정리
대규모 언어모델의 품질을 자동 지표와 사람 평가로 나눠 측정하는 방법을 정리했다. BLEU·ROUGE·BERTScore의 차이와 작업별 선택 기준, 생성·자동평가·사람검토·개선으로 이어지는 파이프라인을 쉽게 풀어 설명한다.
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RAG 검색 정확도를 끌어올리는 리랭킹 입문: 크로스 인코더와 2단계 검색 활용법 정리
RAG의 검색 단계에 리랭킹을 더해 정확도를 높이는 방법을 30문항 실측과 함께 정리했다. 벡터 검색의 한계, 크로스 인코더 원리, 2단계 검색, 그리고 지연·비용 트레이드오프까지 쉽고 자세히 설명한다.
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차원의 저주 쉽게 이해하기: 고차원에서 머신러닝의 직관과 거리가 무너지는 이유와 대응법
차원이 높아질수록 거리와 데이터에 대한 직관이 무너지는 '차원의 저주'를 기하학과 예시로 풀었다. 데이터 요구량의 지수적 증가, 거의 직교하는 무작위 벡터, 차원 축소 같은 대응법까지 차근차근 정리한다.
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생성형 AI와 의료 혁신: 스탠퍼드 강연이 짚은 의료 AI의 현재 성과와 한계, 그리고 사람의 자리
스탠퍼드 의대 강연에서 의료 AI 전문가가 ChatGPT 이후 3년간 의료가 어떻게 바뀌었는지, AI 스크라이브와 임상 의사결정 지원의 가능성, 디스킬링과 딥페이크, 일자리와 사람의 역할이라는 한계를 근거 있는 낙관의 관점에서 정리한다.
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AI가 바꾸는 은행과 일자리: 클라르나 CEO가 전망한 금융의 미래와 지식노동 대전환
스웨덴 핀테크 클라르나의 CEO가 블룸버그 인터뷰에서 AI가 은행의 초과이윤을 줄이고 고객 이동성을 높이는 방식, 지식노동 일자리의 대전환, 직원을 7400명에서 3000명으로 줄인 경험과 규제 균형을 설명한다.
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AI는 우리를 더 멍청하게 만드는가: TEDx 강연이 경고한 인지적 탈숙련과 비판적 사고 위축
TEDx 강연자가 AI가 교육의 잘못된 인센티브를 드러낸다고 지적하며, 학생과 전문직 모두에게 나타나는 인지적 부하 떠넘기기, 챗봇의 다크 패턴, 탈숙련 위험과 생산적 저항이라는 대안, 개인과 시스템 차원의 해법을 정리한다.
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가중치 초기화 제대로 이해하기: 대칭 문제와 기울기 폭발, Xavier·He 초기화
신경망 가중치를 0이나 같은 값으로 두면 왜 학습이 망가지는지, 무작위 초기화는 어떤 한계가 있는지, 그리고 층마다 활성값의 분산을 유지하는 Xavier·He 초기화의 원리와 차이를 차근차근 정리했습니다.
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CRF 조건부 무작위장 이해하기: HMM과의 차이, 생성·판별 모델과 특징 함수·선형 사슬 CRF
조건부 무작위장(CRF)이 은닉 마르코프 모델(HMM)의 어떤 한계를 풀어내는지, 생성 모델과 판별 모델의 차이는 무엇인지, 특징 함수의 역할과 실무에서 쓰는 선형 사슬 CRF의 원리까지 쉽게 정리했습니다.
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활성화 함수 쉽게 이해하기: 시그모이드·ReLU·소프트맥스와 기울기 소실·죽은 뉴런 문제
활성화 함수가 신경망에 비선형성을 더하는 원리부터, 시그모이드의 기울기 소실, ReLU의 죽은 뉴런 문제와 Leaky ReLU 같은 해결책, 분류에 쓰는 출력층 소프트맥스까지 핵심 개념을 초보자도 이해하기 쉽게 정리했습니다.
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LLM 프롬프트 엔지니어링 기초 — 맥락·토큰·한계와 깃허브 코파일럿 활용 팁
LLM은 어떻게 작동하고 왜 같은 질문도 다른 답을 낼까. 깃허브가 정리한 맥락·토큰·한계 개념과 명확한 프롬프트 작성, 자주 부딪히는 문제 해결법을 짚는다.
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대규모 언어 모델 LLM 입문 — 트랜스포머·셀프 어텐션 원리와 학습 6단계
LLM은 어떻게 사람 같은 글을 만들어낼까. 트랜스포머와 셀프 어텐션 구조, 토큰화부터 반복 학습까지의 훈련 과정, NLP·챗봇·번역 등 활용 분야를 정리한다.
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챗GPT 프롬프트 공식 6요소 정리 — 과제·맥락·예시·페르소나·형식·톤 활용법
원하는 답을 얻으려면 프롬프트에 무엇을 담아야 할까. 제프 수가 정리한 과제·맥락·예시·페르소나·형식·톤 6가지 구성요소와 우선순위를 예시와 함께 풀어 설명한다.
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멀티쿼리·그룹쿼리 어텐션(MQA·GQA): LLM 추론 속도를 높이는 KV 캐시 절약법
KV 캐시가 만드는 메모리·대역폭 병목을 MQA와 GQA가 어떻게 푸는지, 표준 멀티헤드 어텐션과의 차이와 캐시 절감 수치, 그리고 모델 구현·전환 방법까지 일반 독자의 눈높이에서 쉽게 설명합니다.
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교차검증이란 무엇인가: 4-폴드·10-폴드·LOOCV로 머신러닝 모델을 공정하게 평가하는 법
같은 데이터로 훈련과 평가를 동시에 하면 안 되는 이유부터 4-폴드·10-폴드·LOOCV, 그리고 튜닝 파라미터 탐색까지, 교차검증의 핵심 원리를 일반 독자의 눈높이에 맞춰 차근차근 짚어 정리했습니다.
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계층적 군집화 완벽 이해: 히트맵·덴드로그램·유클리드 거리로 보는 클러스터링의 원리
비슷한 행과 열을 단계적으로 묶어 히트맵을 재배열하는 계층적 군집화의 원리를, 덴드로그램과 유클리드·맨해튼 거리, 그리고 중심·단일·완전 연결법까지 일반 독자의 눈높이에서 차근차근 풀어 설명합니다.
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KV 캐시(KV Cache) 완전 이해: LLM 추론을 빠르게 하는 어텐션 최적화 원리
LLM이 토큰을 하나씩 생성할 때 반복되는 키·값 계산을 저장해 재사용하는 KV 캐시의 작동 원리와, 계산량이 이차에서 선형으로 줄어드는 이유, 7~8배 속도 향상과 메모리 증가라는 트레이드오프를 설명한다.
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은닉 마르코프 모델(HMM) 원리: 숨은 상태와 관측, 마르코프 가정으로 보는 추론
직접 볼 수 없는 교수님의 기분을 셔츠 색으로 추리하는 예시로 은닉 마르코프 모델의 전이 확률과 방출 확률, 마르코프 가정, 그리고 가장 가능성 높은 숨은 상태를 찾는 추론 과정을 쉽게 풀어 설명한다.
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머신러닝 편향과 분산(Bias-Variance): 과적합과 과소적합을 가르는 핵심 개념
쥐의 몸무게로 키를 예측하는 직관적 예시에서 직선 회귀와 구불구불한 곡선을 비교하며, 편향과 분산이 각각 무엇인지, 왜 한쪽을 줄이면 다른 쪽이 늘어나는지, 그리고 과적합을 피하는 최적점은 어떻게 찾는지 쉽게 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성)란? LLM 환각 줄이는 작동 원리와 벡터 검색 정리
대규모 언어 모델은 왜 틀린 답을 그럴듯하게 지어낼까. 검색 증강 생성(RAG)이 벡터 데이터베이스와 의미 검색으로 최신·정확한 맥락을 LLM에 더해 환각을 줄이는 원리를 단계별로 풀어 설명한다.
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프롬프트 엔지니어링 핵심 기법: 온도·퓨샷·생각의 사슬·ReAct 정리
같은 질문도 프롬프트에 따라 답이 달라진다. 온도 등 모델 설정부터 제로샷·퓨샷, 생각의 사슬, 자기 일관성, 생각의 나무, ReAct까지 LLM에서 더 정확한 답을 얻는 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 입문: 개념·언어 모델 역사·임베딩 기초 정리
프롬프트 엔지니어링이 왜 고연봉 직업으로 떠올랐을까. 코딩 지식 없이도 AI와 언어 모델의 기본, 좋은 프롬프트 작성법, 제로샷·퓨샷, 환각, 텍스트 임베딩까지 입문자가 알아야 할 핵심을 정리했다.
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구글 I/O 2026 AI 에이전트 스택 정리 — ADK 2.0·Gemini 3.5 Flash·Spark·Omni
구글이 I/O 2026에서 공개한 AI 에이전트 스택을 4단계 사다리 구조로 풀이한다. ADK 2.0, 관리형 에이전트 API, 스킬 레지스트리, Gemini 3.5 Flash와 Omni까지 핵심을 정리했다.
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딥시크 AI 추론 효율화 — GPU 활용률 40%에서 80%로 끌어올린 방법
컴퓨팅을 늘려도 AI가 빨라지지 않는 이유와, 딥시크가 GPU 활용률을 40%에서 약 80%로 끌어올린 방법을 Two Minute Papers의 설명으로 쉽게 풀이한다.
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AlloyDB AI 함수 정리 — Gemini 기반 Rank·If·Generate와 비용 최적화
구글 AlloyDB의 AI 함수가 Gemini 같은 파운데이션 모델을 데이터에 직접 적용하는 방법과, 행마다 LLM을 호출할 때의 비용·성능 문제를 푸는 최적화 기법을 정리한다.
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딥 Q 네트워크(DQN) 쉽게 이해하기 — Q 테이블의 한계와 경험 재현, 타깃 네트워크
강화학습의 Q 테이블이 상태가 많아지면 감당하지 못하는 이유와, 이를 신경망 Q 네트워크로 대체하는 딥 Q 네트워크(DQN)의 작동 원리를, 경험 재현 버퍼와 타깃 네트워크를 중심으로 데이터 수집과 학습 두 단계로 풀어 설명한다.
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특이값 분해(SVD) 시각적으로 이해하기 — 회전·확대·회전과 저랭크 근사의 원리
어떤 행렬이든 회전·확대·회전 세 단계로 쪼개는 특이값 분해(SVD)의 기하학적 의미를, 직사각 행렬과 대칭 행렬, 특이값과 특이벡터, 그리고 이미지 압축에 쓰이는 저랭크 근사까지 차근차근 풀어 설명한다.
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이상 탐지(Anomaly Detection)와 아이솔레이션 트리 — 서버 모니터링과 시계열 이상값 찾기
서버가 보내는 지표에서 비정상을 찾아 경보를 울리는 이상 탐지 시스템의 설계 원칙과, 사이드카로 지표를 모으고 아주 적은 분할만으로 이상값을 분리해 내는 아이솔레이션 트리 알고리즘의 작동 방식을 쉽게 정리했다.
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MiniMax M3 vs Composer 코딩 비교: 오픈웨이트 모델로 같은 앱 만들기 실측
중국 랩이 가중치를 공개한 오픈웨이트 모델 MiniMax M3를 커서에 붙여, URL 단축기 제작·러스트 레이트레이서·대규모 코드베이스 리팩터링 세 과제로 Composer 2.5와 속도·코드 품질·가격을 비교한 실측 후기를 정리했다.
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베이지안 최적화란? 블랙박스 문제의 하이퍼파라미터 튜닝을 5단계 반복으로 쉽게 이해하기
가우시안 프로세스 회귀와 획득 함수를 이용해 내부를 모르는 블랙박스 문제를 효율적으로 최적화하는 베이지안 최적화의 5단계 반복 과정과, 탐색의 국소·전역 성향을 좌우하는 카파(kappa)의 역할을 예시로 정리했다.
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서포트 벡터 머신(SVM) 쉽게 이해하기: 최대 마진·소프트 마진·커널 트릭까지 단계별 정리
StatQuest의 설명을 따라 최대 마진 분류기의 이상치 약점, 오분류를 허용하는 서포트 벡터 분류기, 그리고 커널 트릭으로 고차원에서 경계를 찾는 서포트 벡터 머신까지의 흐름을 예시와 함께 단계별로 정리했다.
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앤트로픽 vs 오픈AI, AI 인재 이동과 사전학습 모델로 본 진짜 판세
오픈AI가 좋은 한 주를 보낸 듯하지만, AI 인재 이동과 사전학습 모델 측면에서 앤트로픽이 오히려 앞서 있다는 분석. 미드저니의 의료 영상 도전까지 짚어본다.
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AI 에이전트 작동 원리: ReAct 루프, 도구 호출, 메모리와 실패 모드 정리
AI 에이전트의 본질은 '도구를 든 LLM이 반복 루프를 도는 것'이다. 인지·추론·행동·관찰의 루프, 도구 호출 구조, 메모리 한계, 그리고 흔한 6가지 실패 모드를 정리한다.
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RAG(검색 증강 생성) 기초: 검색·증강·생성 3단계와 청킹·임베딩 전략
방대한 사내 문서를 AI 비서가 정확히 답하게 하려면 RAG가 필요하다. 검색·증강·생성 3단계와 시맨틱 검색, 청킹·임베딩·검색 전략을 예제로 풀어 설명한다.
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AI 사업 아이템 고르는 법: 내구성 삼각형 세 가지 필터로 살아남을 비즈니스 찾기
최근 18개월간 생겨난 AI 사업 다수가 2028년이면 사라질 거란 경고와 함께, 틈새가 아니라 구조로 생존을 판별하는 단계·파워·영속성 세 가지 필터, 즉 '내구성 삼각형'을 한국 독자를 위해 정리했다.
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AI 의존이 창업자 판단력을 망친다: 인지 부채와 내부 붕괴를 막는 네 가지 규칙
AI를 무시하는 사람이 아니라 매일 쓰는 창업자가 AI 경쟁에서 진다는 경고와 함께, 판단력 붕괴·기술 위축·종속 고착이라는 내부 붕괴 과정과 인지 부채를 막는 네 가지 실천 규칙을 한국 독자를 위해 정리했다.
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ARIMA 모델 쉽게 이해하기: 자기회귀·차분·이동평균을 결합해 시계열을 예측하는 법
시계열 예측의 사실상 표준인 ARIMA 모델을 자기회귀(AR)·차분(I)·이동평균(MA)의 결합으로 풀어 설명한다. 정상성 요건, 차수 p·d·q 선택, 최대우도추정까지 핵심 개념을 한국 독자를 위해 정리했다.
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Claude 보안 규칙 11가지: 샌드박스·전용 계정·플랜 모드로 AI 에이전트 통제하기
AI 에이전트의 위험은 모델이 아니라 '무엇에 연결했는가'에서 온다. 샌드박스 폴더, 전용 계정, 플랜 모드, 프롬프트 인젝션 방어까지 Claude를 안전하게 통제하는 11가지 규칙을 정리했다.
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Claude vs ChatGPT 차이 7가지: 코워크·서브에이전트·학습 데이터까지 정리
2026년의 Claude와 ChatGPT는 더 이상 같은 도구가 아니다. 로컬 폴더 작업, 예약 작업, 프로젝트 용량, 아티팩트, 서브에이전트, 학습 데이터 정책까지 구조적으로 다른 7가지를 정리했다.
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Claude 스킬 제대로 만드는 법: 페이스·브레인·메모리·스파인·펄스 5단계
잘 쓴 지시문이 좋은 Claude 스킬을 만든다는 건 오해다. 스킬을 실제로 작동시키는 다섯 부분 — 페이스, 브레인, 메모리, 스파인, 펄스 — 와 흔히 빠뜨리는 부분을 정리했다.
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오픈소스 AI 모델 실행법 총정리: 로컬·브라우저·관리형 API·VPS 4가지 분류
오픈소스 AI 모델을 돌리는 게 어렵다는 건 옛말이다. 로컬, 브라우저 호스팅, 관리형 추론 API, VPS까지 쉬운 것부터 어려운 것 순으로 4가지 실행 방법과 도구를 정리했다.
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AI 에이전트 입문: 챗봇·자동화와 다른 점과 직접 만드는 5단계 구성요소
AI 에이전트는 답만 하는 챗봇이나 정해진 규칙대로 도는 자동화와 다르다. 목표·입력·추론과 메모리·도구·흐름이라는 5가지 구성요소와 무료 입문 도구로 직접 만드는 법을 정리했다.
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GPT 밑바닥부터 만들기: 카파시가 코드로 설명하는 트랜스포머·셀프어텐션 원리
안드레이 카파시가 작은 셰익스피어 데이터로 GPT를 처음부터 구현하며 트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션, 멀티헤드, 잔차연결, 그리고 챗GPT의 사전학습·파인튜닝 단계까지 풀어낸다.
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AI 코딩 생산성의 진실 — 소프트웨어 개발 생명주기 전체를 AI 중심으로 다시 설계하는 법
AI로 코드를 더 빨리 짜도 소프트웨어 개발 전체는 왜 빨라지지 않을까요? 체감과 다른 생산성 연구, 과잉·과소 위임의 함정, 그리고 요구사항·설계·테스트·배포까지 생명주기를 AI 중심으로 다시 설계하는 IBM의 관점을 정리했습니다.
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전문가 혼합(MoE)이란? 라우터와 희소 모델로 거대 언어모델을 빠르게 만드는 원리
전문가 혼합(MoE)이 무엇이고 전문가와 라우터, 밀집·희소 모델, KeepTopK와 보조 손실 같은 부하 균형 기법이 어떻게 작동하는지, 믹스트랄 8x7B의 활성 파라미터 사례와 비전 모델 적용까지 시각적으로 풀어 정리했습니다.
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가우시안 프로세스 회귀란? 커널과 공분산 행렬로 예측의 평균과 불확실성을 함께 구하는 법
낚시터에서 어획량을 예측하는 예시로 가우시안 프로세스 회귀를 설명합니다. 다변량 정규분포 가정과 RBF 커널로 채우는 공분산 행렬, 그리고 평균만이 아니라 불확실성까지 함께 구하는 원리를 단계별로 정리했습니다.
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LLM 디코딩 전략 완전 정리: 그리디·랜덤·탑K·탑P·온도·민P 샘플링과 빔서치까지
ChatGPT 같은 대규모 언어모델이 매 단계 확률에서 실제 토큰을 골라내는 디코딩 전략을 그리디·랜덤·탑K·탑P·온도·민P·반복 페널티·빔서치로 나눠, 일관성과 창의성의 균형 관점에서 쉽게 풀이한다.
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LSTM 장단기 메모리 쉽게 이해하기: RNN 기울기 폭발·소실 문제와 망각·입력·출력 게이트
순환 신경망(RNN)에서 기울기가 폭발하거나 소실하는 문제를, 장기·단기 두 경로로 나눈 LSTM이 어떻게 푸는지 망각·입력·출력 게이트와 시그모이드·tanh 함수, 두 회사 주가 예측 예시로 차근차근 풀이한다.
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Word2Vec 워드 임베딩 쉽게 이해하기: 단어 벡터·코사인 유사도와 CBOW·스킵그램
2013년 워드투벡이 대중화한 워드 임베딩을 빅5 성격 점수 비유와 코사인 유사도 비교, 슬라이딩 윈도우 학습, CBOW·스킵그램·네거티브 샘플링, 그리고 문맥화 임베딩으로 가는 흐름까지 풀이한다.
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인공지능이란 무엇인가 — 머신러닝·신경망·딥러닝으로 보는 AI의 진짜 작동 원리
AI는 마법이 아니라 데이터와 알고리즘으로 인간 지능을 흉내 내는 시스템이다. 머신러닝·신경망·딥러닝의 원리와 AI의 역사, 그리고 'AI는 진짜로 이해하지 못한다'는 한계를 정리했다.
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프롬프트 엔지니어링 프레임워크 2026 — GPT·클로드·제미나이·퍼플렉시티 공통 7단계
역할·작업·맥락·예시·출력·제약·지시의 7단계로 구성된 범용 프롬프트 프레임워크를 정리했다. 모델별 차이, 사고연쇄·검증연쇄·역프롬프트 같은 고급 기법, 그리고 컨텍스트 엔지니어링과의 관계까지 다룬다.
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에이전틱 RAG 쉽게 이해하기 — LLM이 데이터 출처를 스스로 고르는 RAG 진화형
RAG에 에이전트를 더한 '에이전틱 RAG'의 작동 원리를 IBM 설명으로 풀이한다. LLM이 질문 맥락을 해석해 여러 벡터DB 중 알맞은 출처를 고르고, 무관한 질문은 실패 안전장치로 보낸다.
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RoPE 회전 위치 임베딩이란 — 트랜스포머가 단어 순서와 긴 문맥을 처리하는 원리
같은 단어를 섞으면 뜻이 달라지는데, 트랜스포머의 어텐션은 순서를 보지 못한다. 절대 위치 인코딩의 한계와, RoPE가 상대 위치를 회전으로 담아 라마·젬마 같은 모델의 긴 문맥을 떠받치는 원리를 차근차근 풀어봤다.
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DPO 직접 선호 최적화란 — 보상 모델·강화학습 없이 사람 선호로 LLM 미세조정하기
RLHF는 강력하지만 보상 모델 학습과 강화학습이 비싸고 불안정하다. DPO는 보상 모델을 건너뛰고 간단한 교차 엔트로피 손실로 선호 데이터에서 바로 미세조정하는 방법으로, RLHF와 수학적으로 동등하다.
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딥러닝 옵티마이저 총정리 — SGD·모멘텀·아다그라드·RMSProp·Adam 작동 원리
역전파가 구한 그래디언트로 손실의 최솟값을 어떻게 찾을까. SGD의 학습률 문제부터 모멘텀, 학습률을 매개변수별로 적응시키는 아다그라드·RMSProp, 그리고 둘을 결합한 Adam까지 주요 최적화 알고리즘을 풀어봤다.
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함수 호출(Function Calling)이란: LLM이 내 코드를 실행하는 원리와 활용처
함수 호출은 LLM이 텍스트 답변을 넘어 내 코드의 함수를 직접 호출하게 하는 기술이다. 동작 흐름과 RAG와의 차이, 실시간 데이터·행동 자동화 활용처, 그리고 구현 시 마주치는 어려움과 실전 팁까지 정리했다.
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플래시 어텐션(FlashAttention) 원리: 타일링과 온라인 소프트맥스로 어텐션 가속
트랜스포머의 셀프 어텐션이 왜 느리고 메모리를 많이 쓰는지, 그리고 타일링과 온라인 소프트맥스를 결합한 플래시 어텐션이 정확도를 그대로 지키면서 GPU 메모리 접근을 줄여 어떻게 속도를 끌어올리는지 쉽게 정리했다.
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Constitutional AI와 RLAIF 원리: 클로드가 헌법으로 스스로 학습하는 법
사람의 피드백(RLHF) 대신 AI가 스스로를 비평·수정하게 하는 Constitutional AI의 원리를 정리했다. 헌법 작성부터 자기비평·수정, 선호 모델 학습, RLAIF까지 클로드의 안전 학습 과정을 살펴본다.
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외판원 문제(TSP)와 휴리스틱: 최적해가 불가능한 문제를 푸는 근사 알고리즘 전략
외판원 문제는 모든 도시를 한 번씩 들르는 최단 경로를 찾는 대표적 NP-난해 문제다. 완전탐색의 한계부터 최근접 이웃·크리스토피데스·국소 탐색·시뮬레이티드 어닐링·개미 군집 최적화까지 근사 전략을 정리한다.
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칼만 필터 쉽게 이해하기: 잡음 섞인 예측과 측정을 결합해 위치·속도 상태를 추정하는 원리
칼만 필터는 불완전한 예측과 잡음이 섞인 측정을 결합해 시스템의 상태를 추정하는 알고리즘이다. 자율주행 자동차 예시를 통해 예측 단계와 갱신 단계, 그리고 칼만 이득의 직관을 단계별로 쉽게 풀어 설명한다.
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TF-IDF 개념 쉽게 이해하기: 단어 빈도와 역문서 빈도로 문서의 핵심어 찾는 원리
TF-IDF는 여러 문서로 이뤄진 말뭉치에서 특정 단어가 한 문서에 얼마나 중요한지를 수치로 나타내는 텍스트 처리 지표다. 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 핵심어를 가려내는 원리를 예시로 설명한다.
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러버블 사용법: 코딩 없이 영어 문장만으로 나만의 AI 앱 만들기 입문
러버블에 평범한 영어 문장으로 원하는 앱을 설명하면 AI가 직접 만들어 준다. 음성으로 할 일을 말하면 구글 캘린더에 등록되는 앱을 처음부터 발행까지 따라 만드는 과정을 정리했다.
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에이전틱 AI 쉬운 설명: 워크플로우와 에이전트의 차이, 실제 사례로 이해하기
RAG 챗봇, 툴 연동 챗봇, 그리고 에이전틱 AI의 차이를 HR 비서 예시로 단계별로 설명한다. 목표 지향 계획, 다단계 추론, 자율 행동이라는 에이전틱 AI의 핵심 특징을 실제 사례와 함께 정리했다.
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RAG(검색증강생성)란? 벡터 데이터베이스와 LLM이 협업해 정확한 답을 만드는 법
IBM 전문가들이 사서와 기자 비유로 RAG의 작동 원리를 설명한다. 사용자 질문이 벡터 데이터베이스를 거쳐 LLM으로 들어가는 흐름과, 환각을 줄이기 위한 데이터 거버넌스의 중요성을 정리했다.
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RAG의 진화: 키워드 검색·시맨틱 검색에서 에이전틱 RAG까지 한눈에 정리
단순 키워드 검색에서 시맨틱 검색, RAG, 그리고 스스로 판단하는 에이전틱 RAG까지. AI가 정보를 찾는 방식이 어떻게 발전해 왔는지 단계별로 풀어 설명합니다.
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프롬프트 엔지니어링 완전정복: 역할·예시·구조화 출력 등 핵심 기법 정리
같은 LLM에서도 지시 방식에 따라 결과가 크게 갈립니다. 역할 지정, few-shot, 사고의 사슬, 구조화 출력, 인터뷰 방식 등 결과를 끌어올리는 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리했습니다.
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신경망 학습 원리: 비용함수와 경사하강법으로 이해하는 딥러닝의 핵심
신경망의 '학습'은 사실 비용함수를 최소화하는 미적분 문제입니다. 손글씨 숫자 인식 예제로 경사하강법과 그래디언트의 의미, 그리고 은닉층의 의외의 진실까지 풀어 설명합니다.
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DBSCAN 군집화 알고리즘 완벽 정리: 밀도 기반 클러스터링으로 중첩 군집과 이상치 구분하기
DBSCAN은 점들이 모여 있는 밀도를 기준으로 데이터를 군집으로 묶는 비지도 학습 알고리즘입니다. k-평균이 어려워하는 중첩 군집과 이상치를 어떻게 구분하는지 핵심점 개념을 들어 쉽고 자세하게 정리했습니다.
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혼동 행렬 완벽 이해: 참·거짓 양성과 음성 네 칸으로 머신러닝 분류 모델 성능 비교하기
혼동 행렬은 분류 모델이 무엇을 맞히고 무엇을 틀렸는지 한눈에 보여 주는 표입니다. 참 양성·거짓 음성 등 네 칸의 의미와, 심장병 예측 예시로 여러 모델의 성능을 비교하는 방법을 쉽게 정리했습니다.
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드롭아웃 정규화 원리 완벽 정리: 뉴런을 무작위로 끄는 이유와 L2 정규화와의 관계 이해하기
드롭아웃은 학습 때마다 뉴런 일부를 무작위로 꺼서 신경망의 과적합을 막는 정규화 기법입니다. 왜 효과가 있는지, L2 정규화와 어떤 관계인지, 층마다 어떻게 강도를 조절하는지 직관적으로 정리했습니다.
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EM 알고리즘과 가우시안 혼합 모델 이해하기: 결측 데이터와 군집화를 동시에 푸는 직관과 수식
모수와 데이터를 동시에 모르는 닭과 달걀 상황에서 둘을 번갈아 추정해 수렴시키는 EM 알고리즘의 직관과 E·M 단계 수식, 그리고 가우시안 혼합 모델 군집화에 어떻게 활용되는지까지 차근차근 쉽게 풀어 설명합니다.
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Q-러닝과 시간차 학습 이해하기: 환경 모델 없는 강화학습의 핵심 원리와 SARSA 비교
환경 모델 없이 시행착오로 배우는 강화학습에서 몬테카를로 학습과 시간차 학습의 차이부터 Q-러닝과 SARSA, 오프폴리시와 온폴리시의 구분, 그리고 입실론-그리디 탐험 전략까지 핵심 원리를 쉽게 정리했습니다.
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배치 정규화란 무엇인가: 신경망의 불안정한 기울기 문제를 해결하고 학습 속도와 안정성을 높이는 정규화 기법
딥러닝 신경망에서 자주 발생하는 불안정한 기울기 문제를 해결하고 학습 속도를 끌어올리는 배치 정규화의 작동 원리와 표준화·스케일·오프셋 과정, 그리고 케라스로 한 줄에 구현하는 방법과 활성화 함수 앞뒤 배치 선택까지 쉽게 정리했습니다.
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비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리 — 이미지 패치와 트랜스포머로 분류하는 법, CNN과의 비교
비전 트랜스포머는 이미지를 작은 패치로 쪼개 트랜스포머 구조로 분류하는 모델입니다. CNN과의 차이, 데이터 규모의 중요성, 그리고 사전학습·파인튜닝·추론 과정을 일반 독자도 알기 쉽게 정리했습니다.
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유전 알고리즘 쉽게 이해하기 — 배낭 문제로 보는 선택·교차·돌연변이와 세대 진화 탐색 원리
유전 알고리즘은 생물의 진화를 흉내 내 해답을 세대마다 조금씩 개선하는 탐색 기법입니다. 배낭 문제를 예로 적합도·선택·교차·돌연변이가 어떻게 더 나은 답을 찾아가는지 단계별로 알기 쉽게 설명합니다.
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t-SNE 차원 축소 원리 쉽게 이해하기 — 고차원 데이터를 군집이 살아있는 2차원 지도로 시각화하는 법
t-SNE는 고차원 데이터를 원래 정보를 최대한 살리면서 저차원 그래프로 줄여 숨은 군집을 눈으로 보게 해줍니다. 유사도 점수 계산과 t분포로 군집을 보존하는 작동 원리를 단계별로 풀어 설명합니다.
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AI 엔지니어 취업을 가르는 포트폴리오 전략: 기술보다 실제 문제 해결을 증명하는 법
주니어에서 시니어 AI 엔지니어로 성장한 멘토가 취업을 가르는 포트폴리오 전략을 공개한다. 화려한 멀티 에이전트보다 실제 문제를 풀고 끝까지 설명할 수 있는 프로젝트가 면접에서 이긴다는 원칙을 사례로 풀어낸다.
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에이전틱 엔지니어링 워크플로우 2026: 병렬 AI 코딩과 코드 품질 관리 실전 가이드
엔터프라이즈와 스타트업에서 AI 코드를 직접 배포해 온 개발자가 2026년 에이전틱 엔지니어링 워크플로우를 공개한다. 병렬 코딩 에이전트, 컨텍스트 관리, 코드 품질과 리뷰, 깃 워크트리까지 실전 원칙을 담았다.
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설명가능 AI(XAI) 입문: SHAP·LIME·PFI로 블랙박스 모델 해석하는 법
AI가 왜 그런 결정을 내렸는지 설명하는 설명가능 AI(XAI)의 개념과 필요성을 정리한다. 대표 기법인 SHAP, LIME, PFI의 작동 방식과 장단점, 적합한 사용 상황을 아이리스 데이터 예시와 함께 쉽게 풀어낸다.
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대조 학습과 SimCLR: 라벨 없이 이미지 표현을 배우는 자기지도 학습의 핵심 원리
인터넷에 이미지는 넘치지만 라벨을 붙이는 일은 비싸다. 자기지도 학습의 한 갈래인 대조 학습은 비슷한 이미지는 가깝게, 다른 이미지는 멀게 표현을 배우며, SimCLR는 라벨 없이도 지도학습에 근접한 성능을 낸다.
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지능형 문서 이해(IDU): OCR을 넘어 생성형 AI로 기업 문서 처리를 자동화하는 법
OCR·필기·체크박스 인식만으로는 문서 처리에서 '맥락'이 빠진다. 지능형 문서 이해는 추출한 데이터를 LLM으로 요약·핵심사실 추출해 전문가에게 맥락을 제공하고, 의사결정 시간을 줄이며 일관성과 확장성을 높인다.
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추측 디코딩으로 LLM 추론을 2~3배 가속하기 — 정확도 손실 없이 속도를 높이는 방법
거대 언어 모델은 토큰을 하나씩 만드느라 느리다. 작고 빠른 초안 모델과 크고 정확한 목표 모델을 함께 쓰는 추측 디코딩은 거부 샘플링으로 정확도를 그대로 유지하면서 추론 속도를 2~3배 끌어올린다.
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CLIP이란 무엇인가? AI가 이미지와 텍스트를 같은 의미 공간에 놓아 서로 연결하는 학습 원리 정리
이미지에 무엇이 담겼는지 챗봇이 설명하고, 문장 한 줄로 그림을 만들어내는 비결은 CLIP입니다. 그림과 글을 같은 좌표 공간에 나란히 놓아 비교하는 학습 방식과 제로샷 분류, 확산 모델 활용까지 쉽게 풀어봅니다.
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마르코프 체인이란? 식당 메뉴 예시로 보는 상태 전이와 마르코프 성질, 정상분포의 원리
내일 무엇이 나올지는 오직 오늘에 달려 있습니다. 식당 메뉴 예시로 마르코프 체인의 상태 전이와 마르코프 성질, 그리고 무작위 행보가 장기적으로 수렴하는 정상분포를 선형대수 풀이까지 함께 쉽게 설명합니다.
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나이브 베이즈 분류기란? 스팸 필터 예시로 보는 단어 확률 기반 분류의 작동 원리 정리
스팸 메일을 어떻게 자동으로 걸러낼까요. 단어가 정상과 스팸에서 나타날 확률을 곱해 점수를 비교하는 나이브 베이즈 분류기의 작동 원리를, 스팸 필터 예시와 확률 0 문제 해결법까지 쉽게 설명합니다.
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AI 에이전트의 봇 탐지 회피 원리 — 8가지 신호와 Camoufox 스텔스 브라우저
AI 에이전트의 자동화 브라우저는 왜 곧바로 봇으로 걸릴까. 서버·클라이언트 두 계층에 걸친 8가지 탐지 신호와, 이를 엔진 차원에서 패치한 Camoufox 같은 스텔스 브라우저의 작동 방식을 정리했다.
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AI 코딩이 키우는 보안 위협 3가지 — 공급망 공격·취약 코드·AI 피싱과 대응법
AI는 개발 속도만 높이는 게 아니라 공격자도 빠르게 만든다. 공급망 공격, 취약한 AI 생성 코드, AI 피싱이라는 세 위협과 의존성 고정·파이프라인 보안 검사·패스키 같은 실질적 방어책을 정리했다.
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AI 에이전트 워크로드에서 CPU가 병목이 되는 이유 — GPU·CPU 비율 변화
인텔·엔비디아 연구는 에이전트형 AI에서 GPU만큼 CPU도 중요해지고 있음을 보여준다. 클로드 코드가 여러 도구 호출을 오케스트레이션하며 CPU 의존성이 늘어나는 구조와 추론 단계의 CPU·GPU 비율 변화를 정리했다.
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ChatGPT 5.5 활용 가이드: 모델 변형 선택·새 프롬프트 전략·클로드 비교까지
영상은 ChatGPT 5.5를 단순 업데이트가 아닌 새 사전학습 기반으로 본다. instant·thinking·pro를 언제 쓸지, '결과 우선' 프롬프트로 바뀐 사용법, Images 2.0·엑셀·코덱스 등 신기능을 정리했다.
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AI 파인튜닝 입문 가이드: 프롬프트·RAG와 무엇이 다른가, LoRA·GPU 선택까지
자기 채널 자막으로 오픈소스 모델을 파인튜닝해 '자기 말투'를 입힌 엔지니어가, 파인튜닝이 프롬프트·RAG와 어떻게 다른지, LoRA 원리와 데이터 준비·GPU 선택까지 5단계 파이프라인으로 솔직하게 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 선택 가이드: 리더보드부터 Ollama 로컬 실행·RAG까지
IBM 개발자가 상용 모델과 Llama·Mistral 같은 오픈소스 모델을 비교·평가하는 법을 정리했다. 리더보드 3종 활용과 Ollama로 모델을 로컬 실행해 RAG·코딩까지 검증하는 과정을 담았다.
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전이 학습(Transfer Learning) 쉽게 이해하기: 사전학습·미세조정과 BERT 질의응답 사례
전이 학습 입문 해설. 한 문제로 사전학습한 모델을 다른 관련 문제에 미세조정해 학습 데이터를 크게 아끼는 원리와, 번역·BERT 질의응답 사례 및 경량 모델 DistilBERT 활용까지 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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오토인코더(Autoencoder) 쉽게 이해하기: 인코더·디코더 구조와 노이즈 제거·이상 탐지 활용
IBM이 설명하는 오토인코더 입문 해설. 인코더가 데이터를 압축해 코드로 만들고 디코더가 이를 복원하는 구조로 핵심 특징을 학습하며, 노이즈 제거·고해상도 복원·흑백 이미지 컬러화·이상 탐지에 쓰이는 원리를 정리했다.
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KNN 알고리즘 쉽게 이해하기: K-최근접 이웃 분류 원리와 적절한 K값 고르는 법
머신러닝 입문자를 위한 K-최근접 이웃(KNN) 분류 알고리즘 해설. 이미 범주를 아는 데이터 중 가장 가까운 이웃들의 다수결로 새 데이터의 범주를 정하는 원리와, 노이즈와 이상치를 피하는 적절한 K값 선택 요령을 예시와 함께 정리했다.
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액체 신경망이란 무엇인가: 19개 뉴런으로 차를 모는 뇌에서 영감받은 작은 AI의 도전
MIT 라민 하사니가 소개한 액체 신경망을 정리했다. 모델을 무작정 키우는 거대화 흐름과 달리, 학습이 끝난 뒤에도 적응하는 작은 신경망이 단 19개의 뉴런으로 자율주행과 드론 과제에서 보여준 성능과 해석 가능성을 살펴본다.
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인과 추론이란 무엇인가: 무작위 대조 실험 없이 과거 데이터로 교란 변수와 반사실을 다루는 법
A/B 테스트 같은 무작위 대조 실험을 할 수 없을 때, 과거에 쌓인 관측 데이터만으로 인과를 추정하는 인과 추론을 알아본다. 교란 변수와 선택 편향, 반사실, 평균 처치 효과의 개념을 독감 약 복용 사례로 쉽게 정리했다.
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로지스틱 회귀 쉽게 이해하기: 선형 회귀와의 차이, S자 곡선과 확률, 최대우도 추정까지 정리
연속적인 값을 예측하는 선형 회귀와 달리, 로지스틱 회귀는 참인지 거짓인지를 가르는 분류에 쓰인다. 데이터에 맞추는 S자 곡선과 확률, 잔차 없이 곡선을 찾는 최대우도 추정의 원리까지 일상적인 비유로 차근차근 풀어봤다.
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그래디언트 부스팅 원리 정리: 약한 학습기·손실 함수·경사하강으로 보는 작동 방식
현업에서 바로 쓰이는 강력한 모델 그래디언트 부스팅을 쉽게 설명합니다. 약한 학습기를 더해 가는 부스팅 개념, 손실 함수의 기울기로 이전 오차를 학습하는 단계, 경사하강과의 관계, 그리고 해석성·과적합 같은 한계까지 짚었습니다.
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베이즈 정리 쉽게 이해하기: 사전확률·가능도·사후확률과 사서 스티브 사례로 보는 원리
확률에서 가장 중요한 공식인 베이즈 정리를 직관으로 풀어냅니다. 새 증거가 믿음을 결정하지 않고 갱신한다는 핵심, 사서 스티브 사례와 기저율 무시, 사전확률·가능도·사후확률, 넓이로 생각하는 그림까지 짚었습니다.
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K-평균 군집화 완벽 정리: 작동 원리와 군집 개수(K)를 고르는 엘보 기법까지 한눈에
K-평균 군집화가 라벨 없는 데이터를 스스로 묶는 과정을 단계별로 설명합니다. 군집 중심을 무작위로 잡고 가까운 점을 배정한 뒤 평균을 다시 계산하는 반복, 군집 내 변동으로 품질을 평가하는 법, 엘보 기법으로 최적의 K를 고르는 요령까지 짚었습니다.
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AI 신소재 발견은 실현 가능한가? 탐색 공간·DFT·GNoME로 본 가능성과 한계
수백만 가지 원소 조합과 결정 구조가 만드는 거대한 탐색 공간, 슈뢰딩거 방정식과 다체 문제, 밀도범함수이론(DFT)의 한계, 딥마인드 GNoME 그래프 신경망까지 AI가 신소재 발견을 정말 앞당길 수 있는지 그 가능성과 난관을 짚어 봅니다.
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홉필드 네트워크란? 2024 노벨물리학상으로 본 신경망의 기억 저장과 에너지·확률 원리
2024년 노벨물리학상의 토대가 된 존 홉필드의 신경망이 활동 간 상관관계로 기억을 저장하고 떠올리는 방식, 외적으로 학습하고 부호로 예측하는 과정, 점수·에너지·확률의 관계와 RBM으로의 확장까지 일상 예시로 쉽게 풀어 설명합니다.
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주성분 분석(PCA)이란? 고차원 데이터를 2차원으로 압축해 시각화하는 차원 축소 원리 정리
변수가 많아 직접 그릴 수 없는 고차원 데이터를 PCA가 어떻게 2차원 그래프로 압축해 비슷한 표본을 모아 보여 주는지, 주성분과 로딩 점수, 고윳값과 스크리 플롯 개념을 유전자 측정 예시로 단계별로 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 계약서에 숨은 위험: 서명 전 꼭 확인해야 할 5가지 핵심 조항 체크리스트 정리
ChatGPT·Claude 같은 AI 도구 계약서에 숨은 위험을 가리기 위해, 학습 데이터 권리·결과물 소유·면책 불균형·모델 변경·데이터 보안 등 반드시 확인할 5가지 조항을 일반 사용자 눈높이로 정리했습니다.
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Document AI란? OCR·머신러닝으로 비정형 문서를 정형 데이터로 바꾸는 원리
PDF·이메일·양식 등 문서에 갇힌 '다크 데이터'를 OCR과 머신러닝으로 추출하는 방법과, 구글 클라우드 Document AI가 문서를 정형 데이터로 바꾸는 원리를 일반 독자 눈높이로 정리했습니다.
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결정 트리(Decision Tree) 원리: 지니 불순도로 분류 모델 만드는 법 정리
결정 트리가 데이터를 참·거짓 질문과 분기로 나눠 분류하는 과정을, 지니 불순도로 최적 기준을 고르는 법부터 과적합을 막는 가지치기와 교차 검증까지 핵심 원리를 일반 독자 눈높이로 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 에이전트 운영 2026: 핵심 역량은 만들기가 아닌 소유와 관리, 책임지는 사람이 필요하다
AI 에이전트는 도구를 써서 단계별로 실제 업무를 처리하는 시스템이다. 2026년의 진짜 역량은 새 에이전트를 만드는 것이 아니라, 각 에이전트에 명확한 일과 읽을 자료, 권한, 검토 루프를 정해 책임지고 돌보는 것이다. 소유자 없는 에이전트가 왜 위험한지 짚는다.
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AI 활용 역량 키우기: 일자리 불안을 기회로 바꾼 한 직장인의 3년 성장 기록과 교훈
3년 전 챗GPT를 처음 보고 일자리를 잃을까 두려웠던 커뮤니케이션 담당자가, AI를 회피하지 않고 누구보다 잘 다루기로 결심한 뒤 어떻게 달라졌는지 들려준다. 회의론자가 옹호자로 바뀌고 승진과 창업으로 이어진 현장 변화를 통해 AI 수용의 자세를 짚는다.
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AI와 개인정보 보호: 메타 학습 데이터 논란과 AI 시대 프라이버시 위험 총정리
온라인에 올린 글이 동의 없이 AI 학습 데이터로 쓰이고, 삭제해도 모델에 남을 수 있는 시대다. 2007년 게시물까지 학습에 활용한 메타 사례와 GDPR의 지역별 차이를 통해, AI 생애주기 전 단계에서 프라이버시를 어떻게 지켜야 하는지 살펴본다.
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스페큘러티브 디코딩으로 LLM 추론 속도 2~4배 높이는 원리
작은 초안 모델이 다음 토큰을 미리 추측하고 큰 목표 모델이 병렬로 검증하는 스페큘러티브 디코딩은 출력 품질을 유지하면서 LLM 추론 속도를 끌어올린다. IBM 설명을 토대로 정리했다.
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차등 정보보호(Differential Privacy)란? 익명화의 한계와 노이즈 원리
이름을 지운 데이터도 다른 정보와 결합하면 개인을 식별할 수 있다. 차등 정보보호는 응답에 노이즈를 더해 개인을 보호하면서도 집단의 통계를 얻게 해준다.
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CNN 합성곱 신경망이 이미지를 인식하는 원리 쉽게 이해하기
합성곱 신경망(CNN)은 사람이 특징을 일일이 골라주지 않아도 이미지에서 모서리·코너 같은 특징을 스스로 학습한다. 컴퓨터필레 강연을 토대로 CNN의 작동 원리를 풀어본다.
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뉴로심볼릭 AI란? 신경망 학습과 기호 논리 추론을 결합하는 방법
오늘날 AI는 고양이 사진은 잘 알아보지만 왜 고양이인지는 설명하지 못한다. 신경망의 학습 능력과 기호 논리의 추론을 합친 뉴로심볼릭 AI가 인식을 넘어 이해로 나아가는 길을 짚는다.
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상태공간모델(SSM)과 Mamba란? 트랜스포머 메모리 병목을 푸는 새 구조
GPU 메모리 대역폭에 발목 잡힌 트랜스포머의 한계를, 필요한 것만 기억하는 상태공간모델(SSM)과 맘바가 어떻게 푸는지 IBM이 설명한다. S4부터 하이브리드 소형 모델까지 핵심을 정리한다.
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3D 가우시안 스플래팅이란? NeRF와 비교한 실시간 3D 렌더링 원리
여러 장의 사진으로 장면을 3D로 복원하는 가우시안 스플래팅이 어떻게 NeRF의 느린 렌더링을 100FPS 실시간으로 끌어올렸는지, 컴퓨터파일이 크리스마스트리 예시로 풀어낸다.
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AI 수어 통역 옴니브리지: 청각장애인과 청인의 소통 장벽을 허무는 기술
통역사 부족으로 일상과 직장에서 소통의 벽에 부딪히는 청각장애 엔지니어가, 수어를 영어로 옮기는 AI 플랫폼 옴니브리지로 두 세계를 연결한 TED 강연을 정리했다.
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천문학과 AI: 천체물리학자가 인공지능을 활용하는 4가지 방법
분류, 이상 탐지, 데이터 추론, 시뮬레이션 모사까지. 천체물리학자가 거대한 관측 데이터를 다루는 데 AI를 어떻게 쓰는지, 그리고 왜 아직 학문 자체를 바꾸지는 못했는지 정리했다.
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뉴로모픽 컴퓨팅이란? 뇌를 닮은 멤리스터로 폰노이만의 한계를 넘는다
연산과 기억이 분리된 기존 컴퓨터의 병목과 막대한 전력 문제를, 뇌처럼 둘을 한곳에 둔 뉴로모픽 컴퓨팅과 인공 시냅스 소자 멤리스터로 풀어가는 원리를 쉽게 정리했다.
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AI 공급망 혁신 — 물류 비용 절감, 항만 최적화, 자율주행 트럭의 미래
팬데믹으로 주목받은 공급망을 AI가 어떻게 재설계하는가. LA항의 사전 가시성, 펜스키의 예측 정비, 자율주행 트럭까지 물류 혁신과 일자리 영향을 살핀다.
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딥페이크 탐지 방법 — 물리법칙·기하학·워터마크로 AI 생성 콘텐츠 가려내기
생성 AI는 빛과 3차원 세계를 모른다. 그림자의 광원, 소실점, 파일 포장 방식, 워터마크 등 딥페이크를 탐지하는 과학적 기법과 일반인의 한계를 짚는다.
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GAN(생성적 적대 신경망)이란? 생성자·판별자의 적대 학습 원리 쉽게 이해하기
분류만 하던 신경망이 어떻게 새 이미지를 만들까. 위조범과 감정사의 대결에 빗댄 GAN의 생성자·판별자 적대 학습과 잠재공간 원리를 풀어본다.
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AI 교육 활용법, 개인 맞춤 튜터와 비판적 사고로 바뀌는 교실
한 겸임교수가 생성형 AI를 금지하기보다 교육에 끌어안아야 한다고 말한다. 필기체·암기 대신 비판적 사고를 기르고, AI 튜터와 접근성·교육 형평성으로 학습 수준을 끌어올리는 길을 짚는다.
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게임 속 AI 완벽 정리, 똑똑한 NPC와 절차적 생성·DLSS·동적 스토리
직선으로만 걷던 적은 옛말이다. 적응형 적 NPC, 절차적 월드 생성, DLSS 그래픽 업스케일링, NLP 기반 동적 대화까지 AI가 게임 경험을 어떻게 바꾸는지 기초부터 정리했다.
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금융 AI와 LLM, 리포트 분석부터 리스크관리·사기탐지·신뢰까지
MIT 슬론의 앤드루 로 교수가 LLM이 금융 리포트 분석, 리스크 관리, 감성 분석, 편향, 사기 탐지, 트레이딩에 어떻게 쓰이는지와 '신뢰'를 위한 수탁의무 학습 구상을 설명한다.
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AI 농업 현장: 잡초 인식 로봇·작물 유전자 분석·농민용 LLM과 노동·에너지 과제
고해상도 카메라로 잡초를 식별해 정밀 분사하는 AI 제초기부터 작물 육종 가속, 개발도상국 농민용 LLM까지 블룸버그가 취재한 농업 AI의 현재와 노동·에너지 과제를 정리했습니다.
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구글 번역 원리: 인코더-디코더 LSTM과 어텐션 메커니즘으로 본 신경망 기계번역
단어 대 단어 사전 치환의 한계부터 인코더-디코더 LSTM, 양방향 RNN, 어텐션 메커니즘까지 구글 번역이 문장의 토큰과 문법을 신경망으로 학습하는 원리를 쉽게 풀어 정리했습니다.
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알파고 제로 작동 원리: 자가 대국·잔차 신경망·몬테카를로 트리 탐색으로 바둑 정복
구글 딥마인드의 알파고 제로가 인간 기보와 수작업 특징 없이 오직 자가 대국만으로 바둑을 익힌 다섯 가지 핵심 변화를 잔차 신경망과 몬테카를로 트리 탐색을 중심으로 정리했습니다.
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알파폴드 단백질 구조 예측: AI가 푼 반세기 생물학 난제와 2024 노벨화학상
X선 결정학으로 60년간 15만 개에 그쳤던 단백질 구조를 딥마인드 알파폴드가 2억 개로 확장한 과정과, 2024년 노벨화학상으로 이어진 AI 과학 혁신을 정리했다.
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AI 기상예측 그래프캐스트: 1분 10일 예보의 원리와 한계, 수치예보와의 비교
베르크네스의 원시방정식부터 슈퍼컴퓨터 수치예보, 구글 그래프캐스트까지 기상예측 100년사를 짚고, AI 모델이 빠른 대신 안고 있는 블랙박스·극한기상 과소평가 문제를 정리했다.
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웨이모 자율주행 인식 원리: 라이다 점구름과 카메라를 결합한 4D 3D 물체탐지
테슬라의 카메라 전용 방식과 달리 라이다와 카메라를 함께 쓰는 웨이모의 인식 구조를, 점구름·RGB 영상을 시간축까지 묶어 3D 물체를 탐지하는 구글·웨이모 연구로 풀어 설명한다.
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음성-텍스트 변환(STT) 원리와 도메인 맞춤: 코퍼스와 그래머
AI가 음성 파형을 텍스트로 바꾸는 STT의 원리와, 코퍼스·그래머로 도메인에 맞춰 정확도를 높이는 방법을 IBM 설명으로 정리했다. 전화 기반 음성 AI에서 특히 중요하다.
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AI 사기 탐지 앙상블: 예측형 ML과 인코더 LLM이 결합하는 방식
은행은 200밀리초 안에 거래의 사기 여부를 판단해야 한다. 예측형 머신러닝과 BERT 같은 인코더 LLM을 묶은 앙상블이 어떻게 정확도와 속도를 함께 끌어올리는지 IBM 설명을 정리했다.
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추천 시스템 작동 원리: 콘텐츠 필터링과 협업 필터링, 행렬 분해
2006년 넷플릭스 상금 문제에서 출발해 추천 시스템이 사용자 취향을 예측하는 수학을 정리했다. 콘텐츠 필터링과 협업 필터링, 행렬 분해와 잠재 특징의 차이를 쉽게 설명한다.
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구글 노트북LM(NotebookLM) 활용법: 환각 줄이고 흩어진 자료를 정리하는 AI 사용법
구글 노트북LM이 다른 AI와 다른 점은 무엇일까. 환각에 민감하고 자료가 여러 곳에 흩어진 상황에 강한 노트북LM의 핵심 기능과 실전 활용 사례, 잘 알려지지 않은 팁을 정리했다.
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AI 교육 혁명: 살 칸이 TED에서 말한 개인 맞춤 AI 튜터와 2시그마 문제
AI가 학생들의 부정행위를 부추긴다는 우려에 맞서, 칸아카데미 창립자 살 칸은 모든 학생에게 개인 AI 튜터를, 모든 교사에게 AI 조교를 주는 교육 혁명의 가능성을 TED 강연에서 제시한다.
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합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기: 필터로 이미지를 인식하는 딥러닝의 원리
사람에겐 쉬운 사물 인식이 컴퓨터에겐 왜 어려울까. IBM 엔지니어가 합성곱 신경망(CNN)이 필터와 계층으로 이미지를 단계별로 이해하는 방식을 집을 예로 풀어 설명한다.
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AI에 내 문체 학습시키기 — 스타일 가이드로 글쓰기 자동화하는 법
책 11권을 쓴 작가가 클로드에 자신의 글 20편을 학습시켜 스타일 가이드를 만들고, 콘텐츠의 90%를 자기 문체로 초안 쓰게 만든 과정을 공개한다.
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깃허브 코파일럿 vs 커서 비교 — AI 코딩 어시스턴트 무엇이 더 나을까
동일한 클로드 3.5 소넷 모델로 깃허브 코파일럿과 커서를 같은 작업에 시켜 비교했다. 멀티파일 편집, 버그 수정, 새 프로젝트 생성까지 실제 결과와 가격을 정리했다.
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퍼플렉시티 사용법 — AI 검색엔진 핵심 기능 10분 정리
퍼플렉시티가 챗GPT·제미나이와 어떻게 다른지, 포커스·컬렉션·맞춤 지시 같은 핵심 기능과 무료·프로 차이를 실제 사용 예로 짚었다.
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테스트타임 컴퓨트란? AI 추론모델이 답하기 전 '생각'하는 이유
모델을 키우는 학습타임 컴퓨트 외에, 답할 때 연산을 더 쓰는 테스트타임 컴퓨트가 새로운 확장 축으로 떠올랐다. 사고 토큰·탐색·자기일관성의 원리와 비용 트레이드오프를 정리했다.
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LLM-as-a-Judge란? AI로 AI 출력 평가하는 전략과 편향 주의점
수많은 AI 출력물을 사람이 일일이 채점하긴 어렵다. LLM이 다른 LLM의 출력을 평가하는 LLM-as-a-Judge의 두 전략, 장점, 그리고 위치·장황함·자기선호 편향을 정리했다.
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확산 언어모델(Diffusion LLM)이란? 자기회귀 한계를 넘는 텍스트 생성
대부분의 LLM은 토큰을 한 개씩 예측하는 자기회귀 방식이다. 확산 언어모델은 마스킹을 점진적으로 되돌려 텍스트를 생성하며, 병렬성·제어성·데이터 효율에서 강점을 보인다.
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CPU GPU TPU DPU QPU 차이 정리 — AI 칩 5종을 한눈에 이해하기
컴퓨터의 두뇌인 CPU부터 병렬 연산의 GPU, 딥러닝 전용 TPU, 데이터센터용 DPU, 미래의 양자 칩 QPU까지 다섯 종류 프로세서의 역할과 차이를 쉽게 풀어 설명합니다.
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양자화(Quantization)란 — AI 모델을 가볍게 만들어 엣지 기기에 올리는 법
휴대폰·마이크로컨트롤러 같은 엣지 기기에 무거운 딥러닝 모델을 올리기 위해 모델 크기를 줄이는 양자화 기법을, 사후 양자화와 양자화 인식 학습 두 방식으로 나눠 설명합니다.
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객체 탐지와 YOLO 원리 — 컴퓨터가 실시간으로 사물을 인식하는 법
이미지 분류를 넘어 사진 속 모든 사물의 위치와 종류를 한 번에 찾아내는 객체 탐지 기술과, 영상을 실시간으로 처리하는 YOLO 방식의 원리를 TED 강연을 바탕으로 풀어 설명합니다.
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AI 영상 생성 원리 완벽 해설: 확산 모델·잠재 공간·시공간 패치로 이해하는 Veo·Sora
구글 Veo 3, 소라 같은 AI 영상 생성기는 어떻게 진짜 같은 영상을 만들까. 노이즈를 더하고 빼는 확산 모델, 잠재 공간 압축, 시공간 패치와 어텐션까지 작동 원리를 쉽게 풀었다.
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AI 의료 혁신 현황: ECG-GPT 진단·신약 개발·규제까지 블룸버그가 짚은 핵심
AI가 의료를 어떻게 바꾸는지 블룸버그가 짚었다. ECG로 심부전을 잡아내는 ECG-GPT, 빨라진 진단과 신약 개발, 그리고 책임·규제·안전성이라는 과제를 균형 있게 정리했다.
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EU AI법(AI Act) 완벽 정리: 위험 4단계 분류·시행 일정·과징금·찬반 논쟁
세계 최초의 포괄적 AI 규제인 EU AI법을 쉽게 풀었다. 최소·제한·고위험·허용 불가의 4단계 위험 분류, 2024~2026년 시행 일정, 최대 매출 7% 과징금, 그리고 혁신 위축 논란까지 정리했다.
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AI 에이전트 메모리 4가지 유형 — 작업·시맨틱·절차·일화 기억 쉽게 이해하기
챗봇과 AI 에이전트를 가르는 핵심은 '기억'이다. 프린스턴 연구진의 CoALA 프레임워크가 정리한 작업·시맨틱·절차·일화 메모리 네 가지가 실제 에이전트에서 어떻게 쓰이는지 IBM이 설명한다.
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AI 시대 소프트웨어 테스트 — 개발자의 일은 왜 여전히 유효한가
AI에게 테스트 작성을 통째로 맡기면 버그까지 함께 굳어진다. 모던 소프트웨어 엔지니어링 채널의 대담을 통해 AI를 '대체'가 아닌 '증강' 도구로 쓰는 테스트 전략을 정리한다.
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AI 보안 4단계 — 데이터·모델·사용 보호를 위한 발견·평가·통제·보고 전략
AI를 중심에 두고 데이터·모델·사용을 어떻게 지킬까. IBM이 '방어의 도넛'에 비유해 발견·평가·통제·보고 네 가지 보안 역량과 섀도 AI, 프롬프트 인젝션, 모델 스캔까지 정리한다.
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물리 AI(Physical AI) 완벽 정리: 로봇이 현실에서 학습하는 원리와 VLA 모델
챗봇처럼 디지털에 머물던 AI가 원자의 세계로 넘어온다. 물리 AI의 개념, VLA 모델, 시뮬레이션 학습과 sim-to-real 격차를 IBM 설명으로 풀어본다.
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AI 음악 전쟁의 승자는 Suno? 릭 비아토가 본 AI 음악 시장과 라이선스 계약
음악 유튜버 릭 비아토가 AI 음악 경쟁의 승자로 Suno를 지목했다. UMG·워너의 라이선스 계약, Suno와 Udio의 채택 격차, AI 음악을 둘러싼 논쟁을 정리했다.
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연합학습(Federated Learning) 쉽게 이해하기: 프라이버시를 지키는 분산 머신러닝
사용자 데이터를 서버로 보내지 않고 기기 안에서 학습해 모델만 모으는 연합학습. 키보드 예측·Gboard 사례와 보안 집계까지 구글 클라우드 설명으로 정리했다.
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AI 엔지니어 월드페어 2026 핵심 정리: 버티컬·토큰 경제 등 올해 AI 개발 6가지 흐름
역대 최대 규모로 열리는 AI 엔지니어 월드페어 2026의 트랙 개편과 산업 흐름을 정리했다. 추론·사후학습 트랙 세분화, 버티컬 전환, 토큰 경제, 연구와 엔지니어링의 융합 등 올해 AI 개발의 방향을 한눈에 짚어본다.
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LLM 토큰이란? 토크나이저 작동 원리와 모델별 비용·토큰 수 차이까지 완전 정리
LLM을 쓰면서도 토큰을 잘 모르는 개발자를 위한 기초 해설이다. 토큰이 무엇이고, 텍스트가 어떻게 숫자로 변환되며, 왜 모델마다 토큰 수와 사용 비용이 달라지는지 토크나이저 작동 원리로 알기 쉽게 풀어본다.
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LLM 벤치마크란? MMLU·GPQA·퓨샷 등 AI 모델 평가 지표 읽고 비교하는 법
새 AI 모델 발표 때 등장하는 MMLU·GPQA·HumanEval 같은 숫자의 의미를 풀이한다. 각 벤치마크가 무엇을 측정하는지, 퓨샷이 무엇인지, 점수를 어떻게 비교하고 직접 돌려보는지까지 차근차근 정리했다.
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그래프 신경망(GNN) 입문: 노드·엣지·메시지 전달과 GCN·GAT 등 5대 모델
표로 정리되지 않는 관계형 데이터를 다루는 그래프 신경망의 원리를 노드·엣지·메시지 전달 중심으로 정리하고, GCN·GraphSAGE·GAT·GIN·그래프 트랜스포머의 차이를 쉽게 설명합니다.
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온디바이스 AI(엣지 AI) 장단점 정리: 지연·프라이버시·비용과 하이브리드 전략
서버 대신 기기에서 직접 모델을 돌리는 온디바이스 AI의 장점(지연·프라이버시·비용)과 한계(모델 크기·다운로드·연산), 그리고 로컬과 원격을 함께 쓰는 하이브리드 접근을 정리했습니다.
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지식 증류란? 교사-학생 모델, 소프트 라벨과 '암흑 지식'으로 보는 LLM 압축
큰 LLM이 작은 모델을 가르치는 지식 증류의 개념을, 2006년 모델 압축부터 힌턴의 2015년 논문, 소프트 라벨과 온도, 그리고 제대로 된 증류와 행동 복제의 차이까지 정리했습니다.
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AI 전력 소비 전망: 데이터센터 전기 사용량 2030년 두 배로
국제에너지기구(IEA)가 분석한 AI의 전력 수요 전망. 데이터센터 전기 소비가 2030년 약 3%로 두 배가 되고, 미국에서는 데이터 처리 전력이 주요 제조업 합산을 넘어선다.
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강화학습이란? 에이전트·환경·정책·보상 핵심 개념 정리
StatQuest가 두 감자튀김 가게 중 어디를 갈지 고르는 비유로 강화학습의 작동 원리를 설명한다. 확률 갱신, 학습률, 그리고 에이전트·환경·정책·보상이라는 핵심 용어를 정리했다.
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알고리즘 편향이란? AI 차별의 4가지 원인과 완화 전략
채용·대출·이미지 생성에서 드러난 AI 차별 사례를 통해 알고리즘 편향이 어디서 비롯되는지, 그리고 다양한 데이터와 거버넌스로 어떻게 줄일 수 있는지 정리했다.
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현재 AI의 한계 3가지: 일반화·환각·프롬프트 인젝션과 AGI 전망
물리학자 자비네 호젠펠더가 현재의 생성형 AI가 AGI에 이르지 못하는 이유를 짚는다. 목적 한정성, 환각, 프롬프트 인젝션과 외삽 불가의 한계를 정리했다.
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합성 데이터란? AI 학습·프라이버시·편향 완화까지 쓰임새 정리
합성 데이터는 실제 사건이 아니라 컴퓨터가 만들어 낸 데이터다. AI 학습·민감정보 보호·편향 완화 같은 쓸모와 한계, GAN 등 생성 방법을 쉽게 정리했다.
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GPU란? CPU와의 차이·병렬연산·AI·클라우드 활용 한눈에 정리
GPU는 수백 개의 코어로 연산을 동시에 처리하는 칩이다. CPU와의 차이, 게임·AI·고성능컴퓨팅 활용, 클라우드에서 GPU를 쓰는 이유를 쉽게 정리했다.
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대형 LLM vs 소형 모델, 언제 무엇을 써야 할까 비교 정리
AI 모델 크기는 파라미터 수로 측정된다. 대형 모델의 강점과 비용, 빠르게 똑똑해지는 소형 모델의 장점, 그리고 용도별로 어느 쪽을 골라야 하는지 IBM 설명으로 정리했다.
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비전 언어 모델(VLM)이란? AI가 이미지를 이해하는 원리와 활용
텍스트만 다루던 LLM에 시각을 더한 비전 언어 모델(VLM). 비전 인코더와 프로젝터로 이미지를 토큰으로 바꿔 사진·문서·그래프를 해석하는 원리와 한계를 IBM 설명으로 정리했다.
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LLM 환각이란? AI가 거짓 정보를 만드는 이유와 줄이는 방법
챗봇이 사실처럼 지어내는 'AI 환각'은 왜 생길까. 데이터 품질·생성 방식·입력 맥락이라는 원인과, 명확한 프롬프트·온도 조절·멀티샷으로 환각을 줄이는 방법을 IBM 설명으로 정리했다.
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대형 추론 모델(LRM)이란? LLM과의 차이와 작동 원리 정리
다음 단어를 예측하는 LLM과 달리, 답하기 전에 계획하고 검증하는 대형 추론 모델(LRM)의 작동 원리와 학습 방법, 추론 시점 연산의 비용과 이득을 IBM 영상으로 풀어봅니다.
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LLM 파인튜닝이란? RAG와의 차이, LoRA·QLoRA까지 쉽게 정리
전이 학습 비유로 풀어보는 LLM 파인튜닝의 개념과, RAG와의 비용·품질 차이, 베이스 모델과 인스트럭트 모델, 전체 파인튜닝과 LoRA·QLoRA의 차이를 codebasics 영상으로 설명합니다.
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MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 쉽게 이해하기: AI 도구 연결의 표준
AI 애플리케이션을 만들 때 반복되던 글루 코드 문제를 MCP가 어떻게 표준화로 푸는지, 도구·자원·프롬프트라는 세 가지 기능을 중심으로 codebasics 영상을 풀어 설명합니다.
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클로드 스킬과 AI 에이전트 활용법: 컨텍스트 관리가 핵심인 이유
모델 성능이 상향평준화된 지금 AI 에이전트의 성패를 가르는 건 컨텍스트 관리다. 토큰 낭비를 줄이는 '스킬'을 직접 만들어 쓰는 실전 방법을 정리했다.
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월드 모델이란? LLM의 한계와 AI가 물리 세계를 배우는 방법
텍스트만 학습한 LLM이 물리 세계를 제대로 이해하지 못하는 이유와, 시뮬레이션으로 세상을 배우는 '월드 모델'의 구조·역사·최신 흐름을 쉽게 정리했다.
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머신러닝이란? 어린이부터 전문가까지 5단계로 보는 ML 핵심
컴퓨터 과학자가 어린이·고등학생·대학생·박사·전문가 5단계로 머신러닝을 설명한다. 지도·비지도·강화·딥러닝의 차이와 데이터 편향 문제까지 쉽게 정리했다.
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로컬 AI 코딩 2026 가이드: LM Studio로 Claude Code에 로컬 모델 연결하기
RTX 5090과 LM Studio로 로컬 LLM을 돌리고 Claude Code에 연결해 클라우드 없이 코딩하는 2026년형 워크플로우. MoE 양자화 모델, 컨텍스트 윈도우, 서브에이전트 활용 팁까지.
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벡터 데이터베이스 완전정리: 임베딩·시맨틱 검색·ANN 인덱싱·RAG의 기반
사진·텍스트·음성 같은 비정형 데이터를 숫자 벡터로 바꿔 '의미'로 검색하는 벡터 데이터베이스의 원리를 IBM의 설명으로 쉽게 풀어봅니다. 임베딩, ANN 인덱싱, RAG까지.
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AI 정렬(얼라인먼트)이 어려운 이유: 앤트로픽 연구자들이 말하는 핵심 난제
앤트로픽의 정렬·해석가능성 연구자들이 'AI 정렬이란 무엇이고 왜 어려운가'를 토론합니다. 가치 주입의 위험, 모델이 스스로를 감독하는 확장성 문제, 해석가능성의 한계까지.
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RLHF(인간 피드백 강화학습) 쉽게 이해하기: AI를 인간 가치에 맞추는 법
대규모 언어 모델을 인간의 선호와 가치에 맞추는 기술 RLHF를, 강화학습의 기본 개념과 4단계 학습 과정, 그리고 비용·편향 같은 한계까지 정리한다.
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확산 모델(Diffusion Model) 원리 쉽게 이해하기: DALL·E·이미지 생성 AI의 핵심
DALL·E와 Imagen 같은 이미지 생성 AI의 토대인 확산 모델을, 물에 퍼지는 물감 비유부터 가우시안 노이즈와 U-Net까지 난이도 5단계로 차근차근 설명한다.
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트랜스포머(Transformer) 구조 쉽게 이해하기: GPT·BERT를 움직이는 AI 신경망
GPT와 BERT 같은 최신 AI 모델의 토대인 트랜스포머를, RNN의 한계부터 위치 인코딩·어텐션·셀프어텐션이라는 세 가지 핵심 아이디어까지 비전문가의 눈높이로 풀어 설명한다.
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AI 에이전트 기초 — LLM 토큰 예측·도구 사용·컨텍스트 윈도우 이해
AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 LLM의 토큰 예측 원리부터 도구 사용, 장기 기억, 컨텍스트 윈도우 관리까지 한국어로 정리했다. 단순 챗봇과 도구를 쓰는 에이전트의 흐름 차이를 쉽게 설명한다.
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AI 작동 원리 총정리 — 신경망·딥러닝·이미지 생성과 저작권 논쟁
신경망 하나로 AI의 작동·학습·이미지 생성 원리를 쉽게 풀고, AI가 예술을 ‘훔치는가’라는 저작권 논쟁과 의식·자아 문제까지 짚은 영상을 한국어로 정리했다.
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생성형 AI 입문 — 머신러닝·딥러닝·파운데이션 모델 한눈에 정리
구글 클라우드의 생성형 AI 강의를 한국어로 정리했다. AI와 머신러닝의 차이, 지도·비지도 학습, 딥러닝과 신경망, 생성형 모델과 판별형 모델의 구분, 파운데이션 모델과 트랜스포머까지 기초 개념을 쉽게 풀었다.
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2026 AI·데이터 트렌드: 에이전틱 AI 거품, 엔터프라이즈 활용, AI 팩토리
MIT 슬론 매니지먼트 리뷰의 톰 대븐포트·랜디 빈이 제시한 2026년 AI·데이터 5대 전망. 에이전틱 AI의 과열, AI 거품의 진정, 개인용을 넘어선 엔터프라이즈 활용, 데이터·AI 리더십의 제도화, 그리고 AI 팩토리를 짚는다.
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2026 사이버보안 트렌드: 섀도 AI·딥페이크·AI 에이전트·양자 암호 위협
IBM의 연말 사이버보안 전망. 승인 없이 쓰이는 섀도 AI의 비용, 1500% 급증한 딥페이크, AI 에이전트를 노리거나 악용하는 공격, 그리고 다가오는 양자 컴퓨팅 암호 위협까지 2026년 핵심 위협을 정리했다.
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생성형 AI 작동 원리: 언어 모델·트랜스포머·파라미터로 본 챗GPT 해설
에든버러대 미렐라 라파타 교수의 영국 왕립연구소 튜링 강연. 생성형 AI가 새 개념이 아닌 이유, 언어 모델과 트랜스포머의 원리, 그리고 편향·환각·에너지 같은 위험을 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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2026 개발자 취업 시장 변화 5가지 — AI 시대 코드 리뷰·주니어·소프트스킬
AI가 코드를 쏟아내는 2026년, 개발자의 일과 채용은 어떻게 바뀌나. 코드 리뷰 병목, 벌어지는 실력 격차, 주니어의 위기, 깨진 채용 절차, 소프트스킬의 부상까지 다섯 변화를 정리했다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기 — 토큰화·임베딩·트랜스포머 어텐션·경사하강법
다음 단어를 예측한다는 단순한 원리 뒤에 숨은 LLM의 복잡함을 토큰화·임베딩·신경망·트랜스포머 어텐션·경사하강법까지 단계별로 쉽게 풀어본다.
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에이전틱 AI란? IBM이 설명하는 AI 에이전트 작동 원리와 보험 청구 사례
IBM이 설명하는 AI 에이전트의 핵심 — 기존 예측형 모델과 달리 스스로 계획하고 도구를 연동해 일을 끝낸다. 자동차 보험 청구 처리 사례로 에이전틱 AI 협업을 풀어본다.
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AI 음성 복제와 딥페이크 시대의 신뢰 문제, 크리에이터 트러스트 스택 5단계
AI 음성 복제는 이미 충분히 정교해졌다. Nate B Jones는 '진짜냐 가짜냐'가 아니라 '누가 책임지는가'가 핵심이라며 신뢰를 가르는 5단계 프레임워크를 제시한다.
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2026년 필수 AI 스킬 가이드: 프롬프트·AI 도구·AI 에이전트·오픈소스·바이브 코딩
Tina Huang이 꼽은 2026년 필수 AI 역량을 정리했다. 두 가지 프롬프트 프레임워크, 핵심 AI 도구, 커스텀 AI 에이전트, 중국이 주도하는 오픈소스, 바이브 코딩까지 단계별로 짚는다.
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AI 초지능과 AGI 위험: 인류의 마지막 발명품이 될 수 있는 이유 (쿠르츠게작트)
쿠르츠게작트가 지능의 진화부터 AGI, 초지능, 지능 폭발 시나리오까지 정리했다. 왜 AI가 인류의 마지막 발명품이 될 수 있는지, 그 가능성과 위험을 짚는다.
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RAG vs 롱 컨텍스트 — LLM에 데이터 주입, 어떤 방식이 정답일까
백만 토큰 시대에 RAG는 여전히 필요할까요? 롱 컨텍스트와 RAG의 장단점을 비교하고, 어떤 상황에서 무엇을 선택해야 하는지 IBM의 설명으로 정리했습니다.
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AI 작동 원리 총정리 — 신경망·역전파·경량화까지 쉽게 이해하기
AI가 어떻게 작동하는지 데이터의 이진수 변환부터 신경망, 역전파, 배치 정규화, 전이학습, GAN, 양자화, 연합학습까지 핵심 원리를 쉬운 말로 정리했습니다.
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LLM 완전정복 — 대규모 언어 모델의 원리·학습·활용 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델(LLM)이 무엇이고 어떻게 학습·작동하는지, 트랜스포머와 셀프 어텐션의 역할부터 번역·챗봇 등 실제 활용까지 핵심을 정리했습니다.
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Base44 AI 에이전트 만들기: 코딩 없이 Gmail·슬랙 자동화 비서 구축
AI를 처음 접하는 사람도 따라 할 수 있도록 Base44의 슈퍼 에이전트로 Gmail을 모니터링하고 답장을 작성하는 개인 비서를 만드는 과정을, 브레인 탭 설정·태스크 자동화·왓츠앱 연동·프롬프트 작성법까지 정리했습니다.
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AI 에이전트 만드는 법 2026: 노코드로 Zapier·n8n 자동화 구축 가이드
Futurepedia 영상을 바탕으로 AI 에이전트의 정의와 구성 요소, 업무 문서화·저정밀 작업부터 시작하는 전략, Zapier와 n8n으로 코딩 없이 에이전트를 만드는 과정과 가드레일·지표까지 정리했습니다.
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LLM 대규모 언어 모델이란? 트랜스포머·프롬프트 디자인 쉽게 이해하기
구글 개발자 영상을 바탕으로 대규모 언어 모델(LLM)이 무엇인지, 트랜스포머 구조와 '고급 자동완성' 원리, 제로샷·퓨샷과 프롬프트 디자인까지 비전문가도 알 수 있게 정리했습니다.
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AI 도구 5종 사용법 2026 — 언어·이미지·영상·음성·생산성 모델 원리와 프롬프트
AI는 의식이 아니라 패턴 인식 기계다. 신경망 작동 원리와 함께 언어·이미지·영상·음성·생산성 AI 5종의 사용법, 프롬프트 공식, 초보자가 흔히 하는 3가지 실수를 정리했다.
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AI 활용법 5단계 학습 로드맵 — 토대·코치·일꾼·시스템·인프라로 3개월 완성
구글 대체부터 자동화까지, AI를 3개월 동안 단계별로 익히는 5단계 로드맵. 습관 만들기, 코치로 쓰기, 10·80·10 규칙, 프롬프트 라이브러리, 업무 자동화를 정리했다.
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n8n AI 에이전트 만드는 법 — 트리거·모델·메모리·도구로 주간 브리핑 자동화
n8n으로 스스로 판단해 작업하는 AI 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 셀프 호스팅 선택, 트리거·모델·메모리·도구 구성, 메일 자동 발송까지 다룬다.
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프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이 — AI 에이전트를 위한 메모리·상태·RAG·도구 설계
IBM이 여행 예약 에이전트 사례로 설명하는 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이. 메모리·상태 관리·RAG·도구까지 에이전트형 AI 설계의 핵심을 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링 기본기 — 앤트로픽 프롬프팅 101로 배우는 클로드 프롬프트 작성법과 시스템 프롬프트 활용
앤트로픽 응용 AI 팀이 스웨덴 자동차 보험 청구 사례로 보여 주는 프롬프트 작성 기본기. 구조·맥락·예시·출력 형식까지 클로드를 제대로 쓰는 법을 정리했습니다.
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프롬프트 엔지니어링 방법 4가지 — RAG, 생각의 사슬(CoT), ReAct, 방향성 자극 프롬프팅(DSP) 정리
IBM이 설명하는 프롬프트 엔지니어링 4가지 기법. RAG로 도메인 지식에 근거를 두고 생각의 사슬·ReAct·DSP를 조합해 거대 언어모델의 환각을 줄이는 법을 소개합니다.
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2026 비즈니스 AI 활용법: 마케팅·영업·리스크 절감 실전 사례
AI 사업가 알렉스 호르모지가 설명하는 2026년 비즈니스 AI 활용법. AI 회사가 될 필요 없이 도구로 쓰면 되며, 마케팅·영업·리스크 절감의 실제 사례와 시작 방법을 제시한다.
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AI 일자리 위협, 역사로 본 '일자리 특이점'과 미래 직업 전망 (TED 강연)
AI가 일자리를 위협한다는 공포를 인류 역사 속 직업 변화로 분석한 테드 강연. 직업은 늘 사라지고 더 세분화된 새 직업으로 대체돼 왔으며, 강연자는 '일자리 특이점'을 전망한다.
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2026 AI 트렌드 8가지: 멀티 에이전트·물리 AI·양자컴퓨팅 전망 (IBM)
IBM 기술 전문가 두 명이 꼽은 2026년 AI 8대 트렌드. 멀티 에이전트 오케스트레이션, 디지털 노동력, 물리 AI, 검증 가능한 AI, 양자 실용화, 엣지 추론 등을 정리했다.
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AI 에이전트 완전 입문 — 챗봇·LLM과의 차이, ReAct 루프, RAG, 워크플로 비교
질문에 답만 하는 챗봇과 달리 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트의 정의, 추론·행동·관찰로 이어지는 ReAct 루프, RAG, 워크플로와의 차이, 활용 사례와 주의점을 정리했다.
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AI 작동 원리 총정리 — 예측·생성·에이전트 AI와 머신러닝, 편향, 에너지 비용
예측·생성·에이전트로 나뉘는 AI의 종류부터 머신러닝 세 가지 학습법, 편향이 생기는 이유, 텍스트·이미지 생성 원리와 데이터센터 에너지 비용까지 한 번에 정리했다.
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LLM 총정리 — 토큰·임베딩·트랜스포머 원리와 학습·파인튜닝, 한계와 윤리
신경망의 일종인 LLM이 토큰화·임베딩·트랜스포머로 다음 단어를 예측하는 방식, 학습과 파인튜닝 과정, 트랜스포머 등장의 역사, 그리고 환각·편향 같은 한계와 윤리 쟁점을 입문자 눈높이로 정리했다.
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생성형 AI란 무엇인가 — 이미지 생성으로 보는 작동 원리 5분 입문
생성형 AI가 텍스트·이미지·음악·영상 같은 새 콘텐츠를 만들어내는 원리를 이미지 생성 사례로 정리한다. 데이터 학습, 트랜스포머, 토큰, 피드백, 강화학습까지 핵심을 짚는다.
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AI는 어떻게 만들어지나 — 만든 사람도 작동 원리를 모르는 머신러닝의 정체
CGP Grey가 추천·사기탐지·가격책정에 쓰이는 알고리즘 봇이 사람이 규칙을 짜는 대신 시험과 선별의 반복으로 "길러지는" 과정을 설명한다. 왜 만든 사람조차 작동 방식을 모르는지 짚는다.
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신경망 구조 쉽게 이해하기 — 뉴런·가중치·편향으로 보는 딥러닝 입문
3Blue1Brown이 손글씨 숫자 인식을 예로 신경망의 구조를 설명한다. 뉴런, 층, 가중치, 편향, 시그모이드 함수가 어떻게 맞물려 작동하는지 수학으로 풀어낸다.
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노코드 AI 에이전트 만들기: Base44+클로드로 고객서비스 봇 구축
챗봇과 AI 에이전트의 차이부터, 코딩 없이 Base44와 클로드로 예약·주문·리드 수집까지 하는 고객서비스 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리했다.
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주요 LLM 비교: ChatGPT·클로드·제미나이·딥시크·라마 특징 정리
영상이 소개하는 ChatGPT, 클로드, 제미나이, 그록, 딥시크, 큐원, 라마 등 주요 대형 언어모델의 강점과 약점, 어떤 작업에 어떤 모델을 골라야 하는지를 쉽게 정리했다.
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인공지능 작동 원리 쉽게: 학습·블랙박스·편향과 약·강·초인공지능
AI가 새 패턴을 스스로 학습하는 원리를 새 식별 예시로 풀고, 블랙박스 문제와 데이터 편향, 약·강·초인공지능 구분까지 비전문가 눈높이로 설명한다.
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AI와 취업 시장 변화: 신입 일자리 위협과 청년이 살아남는 법
BBC 월드서비스 팟캐스트가 AI가 신입·청년 일자리에 미치는 충격을 짚는다. 스탠퍼드 연구, 아마존·듀오링고의 'AI 우선' 전략, 이력서 AI 심사, 그리고 청년이 살아남는 전략까지 정리했다.
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LLM vs 인간 사고: AI는 정말 생각하는가, 학습·기억·추론 6가지 차이
IBM 테크놀로지가 학습·정보처리·기억·추론·오류·체화 6가지 측면에서 대규모 언어모델(LLM)과 인간 두뇌를 비교한다. AI의 '생각'이 인간 사고와 근본적으로 어떻게 다른지 짚는다.
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생성형 AI 완벽 입문: 작동 원리부터 프롬프트 엔지니어링까지
개발자 헨릭 크니버그가 생성형 AI의 작동 원리, 프롬프트 엔지니어링, AI 시대를 대하는 마음가짐을 '지하실의 아인슈타인' 비유로 쉽게 풀어낸다. 누구나 이해할 수 있는 AI 실전 안내서.
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AI 프롬프트 잘 쓰는 법: 페르소나·맥락·예시부터 생각의 사슬·생각의 나무까지
네트워크척이 프롬프트 강의와 전문가 조언을 정리했다. 프롬프트는 질문이 아니라 '프로그램'이며, 페르소나·맥락·예시·생각의 사슬 같은 기법과 그 모두를 관통하는 핵심 능력을 짚는다.
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AI 기본 상식 5가지: 신경망의 역사부터 환각·편향, 그리고 잠재력까지
BBC는 인공지능을 둘러싼 공포와 오해를 다섯 가지로 정리한다. 1940년대 신경망의 역사부터 챗봇의 환각과 편향, 의료를 바꿀 잠재력까지 AI를 균형 있게 이해하도록 돕는다.
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AI와 인류의 미래: 범용 인공지능(AGI)과 실존적 위험, 가치 정렬 문제
역사상 가장 중요한 시대는 언제일까? TED-Ed는 급격한 기술 발전과 범용 인공지능(AGI)의 등장, 실존적 위험을 들어 지금 우리의 선택이 인류의 먼 미래를 좌우할 수 있다고 말한다.
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Looker MCP AI 에이전트: 거버넌스 갖춘 기업 데이터 분석 자동화 구축법
구글 클라우드가 Looker의 LookML 모델링과 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜), 에이전트 개발 키트(ADK)를 결합해 깨지기 쉬운 SQL 대신 통제된 데이터 모델과 대화하는 AI 에이전트를 만드는 3계층 구조를 설명한다.
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OpenAI 코덱스 기업 도입 사례: 이틀 걸리던 분석을 30분으로 줄이다
OpenAI가 공개한 NTT 데이터 사례에서 코딩 AI ‘코덱스(Codex)’는 도입 몇 달 만에 사내 1만 명 이상이 쓰는 최대 커뮤니티가 됐고, 이틀 걸리던 분석·기록 작성을 30분 만에 자동 완료했다.
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AI 로고 제작 도구 비교 2026: design.com·캔바·BrandCrowd 등 5종 순위
한 채널이 가상의 인테리어 스튜디오 브랜드로 동일한 의뢰서를 다섯 개 AI 로고 도구에 똑같이 넣어 비교했다. design.com·BrandCrowd·캔바·윅스·비스타프린트의 강점과 한계, 그리고 순위를 정리한다.
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ChatGPT 제미나이 클로드 비교: 글쓰기·리서치·코딩 8라운드 승자 총정리
한 크리에이터가 ChatGPT, 제미나이, 클로드를 글쓰기·리서치·음성·이미지·영상·코딩·업무연동·에이전트 8개 항목으로 직접 비교했다. 결론은 '최고의 도구'가 아니라 '나에게 맞는 도구'다.
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딥시크 혁명 쉽게 정리: 600만 달러 AI가 엔비디아를 흔든 5가지 비결
중국의 한 퀀트 회사가 약 600만 달러로 만든 딥시크가 미국 증시 시가총액 1조 달러를 날렸다. 강화학습·전문가 혼합·다중토큰 예측 등 비용을 90% 낮춘 혁신과, 월가가 놓친 '제번스의 역설'을 정리한다.
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Codex CLI 24시간 자율 코딩: 클라우드 VPS 설정과 폰 원격 제어 가이드
노트북을 켜둘 필요 없이 Codex CLI를 VPS에 올려 24시간 돌리는 방법. tmux 영속 세션, 폰 SSH 제어, cron 자동화까지 단계별로 정리했습니다.
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2026 프로그래밍 언어 추천 Top 5: 취업에 유리한 언어와 학습 순서
AI 시대에도 주니어 채용은 살아 있다. 취업 시장 데이터를 근거로 2026년에 배울 언어 Top 5(Python, JS/TS, Java·C#, SQL)와 보너스 언어를 정리했습니다.
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개발자용 AI 강의 정리: React로 AI 챗봇과 구조화 출력 앱 만들기
언어모델 기초부터 프롬프트 엔지니어링, React 챗봇, JSON 스키마 구조화 출력, 클린 아키텍처까지. 모쉬의 개발자용 AI 강의 도입부를 한국어로 정리했습니다.
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오픈 스킬(Open Skills): AI 에이전트 절차를 도구 간에 옮겨 쓰는 법
AI 에이전트가 똑똑해질수록 '내 작업 방식'을 매번 다시 설명하는 비용이 커진다. 네이트 B. 존스가 제안한 오픈 스킬은 절차를 이식 가능한 단위로 만들어 도구를 바꿔도 그대로 가져가게 한다.
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롱러닝 AI 에이전트로 운영체제·3D 게임 만들기 (구글 에이전틱 스택)
단발 프롬프트가 아니라 목표를 향해 며칠씩 스스로 일하는 '롱러닝 에이전트'. 구글 클라우드 데모에서 클로드 코드의 goal 기능으로 브라우저 OS와 걸어 다니는 3D 비디오 가게를 만든 과정을 정리했다.
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AI 코딩 루프(Loop) 완벽 정리: 트리거·목표와 7가지 실전 사용 사례
루프는 AI 코딩 에이전트가 정해진 목표를 향해 스스로 반복 작업하게 하는 방식이다. 매튜 버먼이 트리거·목표의 구조와 페이지 최적화·문서·로그·SEO 등 실전 루프 7가지, 그리고 두 가지 한계를 정리했다.
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AI 에이전트 통신: 영어 대신 잠재공간 공유로 수학 정답률 73→86%
여러 AI 에이전트가 문장 대신 디코딩하지 않은 숫자(잠재 상태)를 직접 주고받자 같은 연산으로 더 좋은 답을 얻었다는 연구를, 쉬운 비유로 풀어 소개한다.
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AI 봇이 웹 트래픽 57%…마이크로소프트 자체 AI 모델의 노림수
클라우드플레어 데이터로 본 봇의 웹 점유, 마이크로소프트의 자체 파운데이션 모델 공개, 생성형 AI 영화까지 IBM 'Mixture of Experts' 패널이 짚은 흐름을 정리했다.
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AI로 RNA '세포의 언어' 해독…가상 세포로 알츠하이머에 도전
TED 무대에 선 실바나 코너만이 단일세포 시퀀싱·크리스퍼·AI를 결합해 '보편 가상 세포' 모델을 만들고, 알츠하이머 같은 복합질환 치료를 노리는 비전을 설명했다.
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오픈AI 코덱스 Record & Replay—작업 한 번 시연하면 반복 자동화하는 스킬 기능
오픈AI 코덱스에 작업 과정을 한 번 시연하면 이를 재사용 가능한 '스킬'로 학습해, 다음부터는 컴퓨터·브라우저·플러그인을 활용해 같은 일을 대신 처리해 줍니다.
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클로드 코드(Claude Code) 튜토리얼—풀스택 지원 티켓 시스템을 AI로 만들고 배포하기
모시 하메다니가 클로드 코드로 인증·티켓 관리·AI 기능을 갖춘 풀스택 지원 시스템을 만들어 배포하는 과정을 가르칩니다. '바이브 코딩'이 아니라 모든 코드를 검토하는 공학 중심 강의입니다.
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명세 기반 개발(Spec-Driven Development) 완벽 정리—바이브 코딩과 무엇이 다른가
AI 코딩에서 주목받는 '명세 기반 개발'을 IBM이 설명합니다. 구현이 아니라 동작과 제약을 먼저 명세로 정의하고, 이를 계약처럼 삼아 요구사항·설계·구현으로 이어 가는 방식입니다.
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로컬 AI 코딩 모델, 실제 프로덕션 코드에서 쓸 만할까 — Qwen과 Opus 비교 실험
방위·의료·금융처럼 코드를 외부 클라우드로 보낼 수 없는 개발자를 위해, 노트북급 하드웨어에서 돌리는 오픈소스 AI 모델이 실제 프로덕션 코드베이스(Excalidraw·Warp)에서 어디까지 해내는지 직접 실험한 결과를 정리했다.
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Antigravity 2.0로 엔터프라이즈 코드 다루기 — AI 코딩 에이전트 활용 7가지 팁
복잡한 실무 코드베이스에서 Antigravity 2.0 같은 AI 코딩 에이전트를 단순 자동완성이 아니라 '코치'처럼 다루는 7가지 실전 전략 — 커스텀 스킬, 자가 수정 루프, 비동기 테스트, 사전 리뷰까지 한 번에 정리했다.
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Hermes 오픈소스 AI 에이전트 설치 가이드 — 무료로 내 노트북에 개인 비서 만들기
서버도 코딩도 필요 없이 노트북에서 돌아가는 오픈소스 AI 에이전트 Hermes를 설치하고, 무료 Gemini API 연결과 텔레그램 연동, 스스로 스킬을 정리·개선하는 큐레이터 기능, 일상 자동화 활용법까지 차근차근 정리했다.
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ChatGPT 건강 정보, 현직 의사 팀이 직접 검증하는 OpenAI 의료 AI
OpenAI가 수백 명의 현직 의사로 구성된 팀을 꾸려 ChatGPT의 건강 답변을 정확성과 영향까지 직접 평가한다. 표현 방식의 중요성, 의료 지식의 접근성 확대라는 비전을 의료진의 목소리로 전한다.
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장기 실행 AI 에이전트 만드는 법: 수면·체크포인트·독립 평가 3원칙
세션을 넘어 수일~수주간 작동하는 장기 실행 AI 에이전트의 설계 원리를 정리했다. 진짜 휴면, 단계마다의 체크포인트, 자기 평가 금지라는 세 조건과 이를 가능케 한 기술적 돌파구를 소개한다.
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AI 코딩 자동화 완전정복: 스킬·자동화·루프·클라우드 에이전트 활용법
초보는 프롬프트하고 기다리지만 전문가는 개발 워크플로우 전체를 자동화한다. 규칙과 스킬, 자동화와 루프, 클라우드·로컬 에이전트, 멀티모델 전략까지 실전 AI 코딩 노하우를 정리했다.
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커뮤니티 노트 작동 원리: '의외의 합의' 알고리즘과 AI 협업으로 바이럴 허위정보를 줄이는 법
X의 커뮤니티 노트는 평소 의견이 다른 사람들이 함께 도움이 된다고 평가한 메모만 노출하는 '브리징' 알고리즘으로 작동한다. 코드와 데이터가 공개돼 있고, 최근에는 AI가 초안을 쓰고 사람이 다듬는 협업으로 속도를 높이고 있다.
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자율 드론의 현재: 911 긴급대응부터 전력망 점검까지, 스카이디오가 그리는 '하늘 인프라'
스카이디오 CEO 애덤 브라이가 TED 무대에서 태평양 건너 도쿄의 드론을 실시간 조종해 보였다. 도크와 비전 AI로 완전 자율화된 드론이 911 긴급대응, 전력망 점검, 배송 등에서 인프라처럼 일하는 미래를 제시한다.
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클로드 커넥터(Claude Connectors) 사용법과 지메일·노션 연동 활용 사례 3가지
클로드 커넥터는 지메일·노션·구글 드라이브 등 200여 개 외부 앱을 클로드에 직접 연결해, 복사·붙여넣기 없이 정보를 가져오고 작업까지 대신한다. MCP 개념과 리서치·생성·받은편지함 활용 사례 세 가지를 정리했다.
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제미나이 캔버스(Gemini Canvas) 사용법과 문서·앱·인포그래픽 제작 예시
제미나이 캔버스는 채팅 옆에 열리는 실시간 작업 공간으로, 자연어로 설명하면 문서·앱·인포그래픽을 만들고 인라인으로 바로 편집한다. 무료 사용법과 세 가지 제작 예시, 공개 링크 공유 시 주의점까지 정리했다.
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제미나이 옴니(Gemini Omni)로 5분 만에 AI 광고 영상 만드는 3단계 가이드
발표자는 가상의 쿠키 브랜드 광고를 제미나이 옴니로 5분 만에 만들었다. 일관된 이미지 5장 생성, 애니메이션화, 재프롬프트 편집의 3단계와 에이전시 약 1,400달러 대비 비용·시간 차이를 정리했다.
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바이브 리서치란? AI 멀티 에이전트가 실험·코드·논문을 자동 생성하는 방법
프롬프트 하나로 AI가 문헌 조사부터 실험 실행, 코드 작성, 논문 집필까지 끝내는 ‘바이브 리서치’ 플랫폼을 직접 시연한 영상을 정리했습니다. 작동 방식과 한계까지 살펴봅니다.
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Claude 프로젝트 사용법: 지시문·지식베이스·메모리로 맥락을 고정하는 방법
새 대화마다 설정을 반복하는 문제를 해결하는 Claude 프로젝트의 구성 요소와 활용법, 스킬·아티팩트와의 차이, 그리고 실제 프로젝트를 만드는 과정을 단계별로 정리했습니다.
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토큰 엔지니어링이란? AI 사용 비용을 줄이는 7가지 프롬프트 습관
토큰이 무엇인지부터 대화 누적 비용의 함정, 그리고 ChatGPT·Claude·Gemini에서 곧바로 쓸 수 있는 토큰 절약 습관 7가지와 보너스 팁까지 정리했습니다.
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엔터프라이즈 AI 에이전트 프로덕션 배포 5대 기둥 플레이북
데모에서 멈추지 않고 AI 에이전트를 실제 운영에 안착시키기 위한 평가·관측·데이터 기반·오케스트레이션·거버넌스 다섯 기둥과 은행 챗봇 사례를 정리했습니다.
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MCP 서버란? AI 에이전트와 외부 도구를 잇는 구글 ADK 실습
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 무엇이고, ADK 에이전트를 구글 트렌드 도구와 연결해 실시간 데이터를 가져오게 만드는 과정을 단계별로 정리했습니다.
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클로드(Claude) 사용법 총정리: 기본·고급·에이전트 기능과 요금제
앤트로픽 클로드의 세 가지 모델과 채팅·메모리·프로젝트, 커넥터·스킬·리서치, 그리고 코워크·클로드 코드·컴퓨터 사용까지 단계별 기능과 요금제를 정리했습니다.
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AI 에이전트 실무 적용 가이드: 데모를 넘어 production에서 통하는 5가지 설계 패턴
계획·추론·실행을 보여주는 화려한 AI 에이전트 데모가 실제 업무에서 무너지는 이유와, 신뢰할 수 있는 에이전트를 만드는 다섯 가지 반복 패턴을 정리했다.
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구글 I/O 2026 핵심 요약: 제미나이 옴니, Flash 3.5, TPU 분리, 안티그래비티 IDE
구글 I/O 2026에서 공개된 에이전트형 제미나이 전략, 모든 입출력을 다루는 제미나이 옴니, 빨라진 Flash 3.5, 학습·추론용으로 나뉜 TPU, 안티그래비티 IDE까지 한 번에 정리했다.
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RLHF 쉽게 설명: 사전학습·지도 미세조정·보상모델로 LLM을 정렬하는 원리
챗GPT 같은 거대 언어모델을 사람이 원하는 방식으로 정렬하는 RLHF의 원리를, 사전학습과 지도 미세조정의 맥락부터 보상모델과 손실함수까지 단계별로 풀어 설명한다.
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비개발자를 위한 Claude Code 입문 — 코딩 없이 앱·게임·웹 만들기
Futurepedia가 코드 한 줄 없이 Claude Code로 게임·웹사이트·크롬 확장·자동화·모바일 앱까지 6개를 만든다. 플랜 모드, 메모리 파일, MCP, 깃허브·Vercel 배포까지 단계별로 정리했다.
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코딩 없이 AI 에이전트 만들기 — 유튜브 리서치 자동화 실습 가이드
AI 알피가 노코드 플랫폼으로 유튜브 콘텐츠 아이디어를 찾는 AI 에이전트를 만든다. 에이전트를 '디지털 직원'에 빗대 두뇌(LLM)·도구·지시(작업·시스템 프롬프트·스킬)의 작동 원리를 차근차근 설명한다.
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OpenAI 딥리서치 월 200달러 가치와 한계 — O3 기반 AI 리서치 에이전트
OpenAI가 공개한 두 번째 AI 에이전트 '딥리서치'는 O3 모델로 수백 개 웹 출처를 종합해 1만 단어 분량 보고서를 만든다. 월 200달러 요금과 환각·출처 신뢰성 한계까지 그 가치를 짚어본다.
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AI 활용법, 게임 매트릭스 4분면으로 업무를 나누는 프레임워크
AI가 알아서 돈을 벌어 주지는 않는다. 문제를 가장 잘 이해한 사람이 이긴다. 업무를 인간과 AI의 난이도에 따라 4분면으로 나누는 게임 매트릭스 프레임워크를 정리했다.
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AI로 사업 키우기: 병목 찾기, 매출 자동화, 그리고 나를 대체하는 법
AI로 새 앱과 대시보드를 만들며 노는 것은 진짜 일이 아니다. 사업의 병목을 찾아 AI를 매출 창출과 업무 실행에 투입하고, 결국 자기 자신까지 대체하는 전략을 정리했다.
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클로드 코워크(Cowork) 활용법 6가지: 이메일·리서치·대시보드 자동화
클로드의 코워크 기능으로 매일 아침 브리핑, 받은편지함 분류, 크롬 리서치, 라이브 대시보드, 모바일 디스패치까지 백그라운드에서 처리하는 6가지 워크플로우를 단계별로 정리했습니다.
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클로드 커넥터(Connectors) 사용법: Gmail 연결과 Zapier MCP 연동 단계별 안내
클로드 커넥터로 Gmail 등 200개 이상 서비스를 연결하는 법과, 내장 커넥터의 한계를 Zapier MCP로 넘어 9천 개 이상 앱에서 메일을 직접 전송하는 방법을 단계별로 정리했습니다.
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AI 에이전트 프롬프트 작성법: ROCTTOC 공식으로 시스템 지침 설계하기
AI 에이전트 프롬프트는 챗봇 프롬프트와 다릅니다. 역할·목표·맥락·도구·작업·운영지침·제약을 담는 ROCTTOC 공식으로 효과적인 에이전트 시스템 지침을 설계하는 법을 정리했습니다.
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TCP 혼잡 제어 이해하기 — 슬로우 스타트, AIMD, 혼잡 윈도
네트워크가 얼마나 큰지 모르는 상황에서 TCP는 어떻게 보낼 양을 정할까요. 혼잡 윈도, 슬로우 스타트의 지수적 증가, AIMD의 톱니 패턴, 그리고 실제 트래픽이 교과서와 다른 이유를 컴퓨터파일 영상으로 정리했습니다.
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TCP 동작 원리 쉽게 이해하기 — 3-way 핸드셰이크부터 재전송까지
데이터가 사라지고 순서가 뒤바뀌는 인터넷에서 TCP는 어떻게 신뢰할 수 있는 통신을 만들까요. 3-way 핸드셰이크, 시퀀스·확인 번호, 재전송, 그리고 SYN 플러드 공격까지 컴퓨터파일 영상의 핵심을 정리했습니다.
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클로드(Claude) 활용법 6단계 완전 정리: 프로젝트·스킬·클로드 코드·에이전트
클로드를 검색창처럼 쓰는 초보부터 자율 에이전트를 운영하는 단계까지 6단계로 나눠 정리했다. 프로젝트, 마스터 프롬프트, 커넥터, 스킬, 클로드 코드 활용법을 담았다.
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노코드 링크드인 AI 영업 에이전트 만들기: 스크래퍼·스킬·콜드 이메일 자동화
코딩 없이 링크드인에서 잠재 고객을 조사하고 맞춤 콜드 이메일을 작성하는 AI 영업 에이전트 구축법을 정리했다. 슈퍼 에이전트, 스크래퍼, 스킬 개념을 다룬다.
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멀티 에이전트 시스템 설계 핵심: 병렬과 순차의 차이, 코그니션·앤트로픽 비교
코그니션 랩스와 앤트로픽이 공개한 에이전트 설계 원칙을 비교한다. 작업 간 의존성이 있으면 순차 처리, 독립적이면 병렬 처리가 답이라는 결론을 정리했다.
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AI 활용법 완벽 정리 ― 프롬프트 작성부터 풀 프롬프팅·마스터 프롬프트까지
AI는 마법이 아니라 패턴 인식이다. 좋은 입력이 좋은 출력을 만든다는 원리부터 역할·맥락·명령·형식의 프롬프트 구조, 풀(pull) 프롬프팅, 마스터·시스템 프롬프트, 그리고 AI에 대체되지 않는 법까지 핵심을 정리했다.
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AI 에이전트 만들기 ― 노코드 N8N으로 첫 에이전트 구축하는 완벽 가이드
AI 에이전트는 스스로 추론·계획·행동하는 '디지털 직원'이다. 자동화와의 차이, 두뇌·기억·도구라는 세 요소, API와 HTTP 요청 개념, 그리고 노코드 도구 N8N으로 일정·날씨·대기질을 활용한 에이전트를 단계별로 만드는 법을 정리했다.
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AI 에이전트란? LLM과의 차이부터 작동 원리·위험성까지 초보자 완벽 가이드
AI 에이전트는 명령에 답하는 것을 넘어 목표를 이해하고 스스로 계획을 세워 도구를 사용해 작업을 수행한다. LLM과의 차이, 계획·도구·기억·실행이라는 작동 원리, 자율성이 주는 위험까지 초보자 눈높이로 정리했다.
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AI 에이전트 스킬 정리: skill.md와 점진적 공개로 절차적 지식 더하기
AI 에이전트가 ‘방법’을 모른다는 약점을 메우는 스킬(skill.md)의 구조와 점진적 공개, MCP·RAG·파인튜닝과의 차이, 그리고 보안 주의점을 정리했습니다.
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AI 에이전트 5가지 유형 정리: 반사·모델기반·목표·효용·학습 에이전트
단순 반사, 모델 기반 반사, 목표 기반, 효용 기반, 학습 에이전트까지 AI 에이전트의 다섯 가지 유형을 지능 수준과 의사결정 방식에 따라 예시와 함께 정리했습니다.
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AI 입문 정리: 머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM은 어떻게 연결되나
구글의 4시간짜리 AI 입문 강의를 10분으로 압축한 영상을 바탕으로, AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI·LLM의 포함 관계와 핵심 개념을 비전공자 눈높이로 정리했습니다.
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Gemini 비전 에이전트 만들기: Nano Banana·Veo 3로 웹캠을 영상으로 변환
Mac 웹캠 프레임을 예술 작품과 시네마틱 영상으로 바꾸는 비전 에이전트를 Google Gemini·Nano Banana·Veo 3로 구축하는 방법을 정리했다. MCP 도구 등록과 쿠버네티스 에이전트 설계, 인물 일관성까지 다룬다.
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ComfyUI 사용법 입문: 설치·첫 AI 이미지 생성·노드 워크플로우 완전 정리
무료 오픈소스 도구 ComfyUI를 설치하고 첫 AI 이미지를 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 모델 다운로드, 프롬프트와 시드, 노드를 연결한 업스케일, 템플릿 라이브러리까지 초보자 관점에서 안내한다.
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Higgsfield MCP를 헤르메스 에이전트에 연결해 바이럴 프리셋 영상 자동 생성하기
AI 영상 툴 Higgsfield의 MCP를 'Hermes' 에이전트에 연결해 자연어로 바이럴 프리셋 영상을 만드는 과정을 시연한다. 인증·스킬 설치, 실패 후 자가 개선, 약 8달러의 비용과 Soul ID 활용법까지 정리했다.
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AI 프레젠테이션 잘 만드는 법: 감마와 AI 에이전트 실전 워크플로
제프 수가 감마(Gamma)와 AI 에이전트로 발표 자료를 만드는 실전 워크플로를 공개한다. 초안 생성부터 이해관계자 피드백 반영, 표·차트·번역까지 단계별로 정리했다.
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앤트로픽 재귀적 자기개선 보고서: AI가 AI를 만드는 시대의 의미
매튜 버먼이 앤트로픽의 '재귀적 자기개선' 에세이를 분석한다. 코드 80%를 클로드가 쓰고 작업 길이는 4개월마다 두 배로 느는 가속의 시대, 그 함의와 '속도 조절' 논쟁을 정리한다.
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구글 딥마인드 익스피리언스 AI: 교실에서 배우는 인공지능의 기초
구글 딥마인드 '익스피리언스 AI' 수업 현장. 학생들이 데이터, 편향, 모델 학습 같은 AI의 기초 개념을 질문하며 배우는 모습을 통해 AI 교육의 의미를 짚어본다.
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MS 워드에서 Claude AI 설치·활용법과 Copilot 비교 정리
마이크로소프트 워드 안에서 Claude를 설치하고 문서 작성·편집에 활용하는 방법, 엑셀·파워포인트와 연동하는 기능, 그리고 Copilot과의 장단점 비교를 자막 내용 그대로 정리했습니다.
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Higgsfield 슈퍼컴퓨터 AI Employees로 롱폼 영상 숏폼 10개 자동 제작하기
Higgsfield 슈퍼컴퓨터의 AI Employees와 마켓플레이스를 활용해 긴 영상을 숏폼 10개로 자동 변환하고, 모션그래픽 소개 영상까지 만드는 과정을 단계별로 정리했습니다.
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구글 독스 Gemini 사용법: 소스 분석, 문서 초안, 이미지 생성까지
구글 문서 안에서 Gemini를 쓰는 세 가지 방법과 드라이브·웹 소스를 활용한 분석, 형식 맞춤 초안 작성, 이미지 생성, 음성으로 문서 듣기 기능을 자막 내용 그대로 정리했습니다.
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헤르메스 에이전트 실전 운영: 30명 개발 에이전시의 영업·프로젝트 자동화 사례
30명 규모 개발 에이전시 똑똑한개발자가 헤르메스 에이전트를 영업 자동화와 프로젝트 투입 관리에 실제로 적용한 운영 사례를, 독빌더 플랫폼과 슬랙 연동을 중심으로 정리했다.
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헤르메스 에이전트 활용법: 이메일 자동화와 셀프 임프루빙 스킬 실전 정리
헤르메스(Hermes) 에이전트를 50시간 써본 경험을 바탕으로, 구글 워크스페이스 연동 이메일 자동화와 메모리 기반 셀프 임프루빙 스킬을 밑바닥부터 구축하는 과정을 정리했다.
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헤르메스 에이전트 설치 튜토리얼: VPS·도커 배포부터 슬랙 연동과 폴백 모델까지
24시간 돌아가는 헤르메스 에이전트를 호스팅어 VPS에 처음부터 구축하는 과정을 단계별로 정리했다. 도커 배포, 프로필 생성, 슬랙 게이트웨이 연동, 깃허브 백업, 폴백 모델 설정까지 다룬다.
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파이썬 AI 에이전트 만들기: 도구·시스템 프롬프트와 크래시 복구 튜토리얼
파이썬과 오픈소스 프레임워크로 첫 AI 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 도구 함수 작성, 에이전트 정의·실행부터, 서버가 상태를 보관해 작업 도중 크래시에도 이어서 복구하는 방법까지 다룬다.
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AI와 비판적 사고: '외주 이성' 시대의 위험과 사고의 도구 (TED 강연)
AI에 업무를 통째로 맡기면 창의성·비판적 사고·기억력이 떨어진다는 연구를 소개하고, AI를 답을 대신 내는 도구가 아니라 더 잘 생각하게 만드는 '사고의 도구'로 쓰자는 TED 강연을 정리했다.
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RAG vs 파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링: LLM 성능 개선법 비교
대규모 언어 모델의 답변을 개선하는 세 가지 방법인 RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링의 작동 원리와 장단점, 함께 쓰는 법을 정리했습니다.
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확산 모델 원리: AI가 노이즈로 텍스트를 이미지로 만드는 방법
DALL-E 같은 AI 이미지 생성의 핵심인 확산 모델을 순방향·역방향 확산과 텍스트 조건부 생성 세 단계로 쉽게 풀어 설명합니다.
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구글 프롬프트 엔지니어링 강의 요약: 5단계 프레임워크와 핵심 기법
구글의 '프롬프팅 에센셜' 9시간 강의를 5단계 프레임워크, 네 가지 반복 기법, 멀티모달, 고급 기법과 AI 에이전트 중심으로 압축해 정리했습니다.
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AI 데이터센터 경제학 — 메가와트당 6천만 달러, AI 인프라 투자 구조 해부
스탠퍼드 강연에서 크루소 CEO가 공개한 AI 데이터센터 경제학. 메가와트당 약 6천만 달러의 투자, 전력·노동 병목, 그리고 디지털 노동이라는 개념까지 정리했습니다.
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AI 시대 코딩 학습 — 마이크로소프트 CEO가 말하는 개념 이해의 가치
에이전트가 코드를 대신 짜는 시대에도 코딩 학습이 중요한 이유. 마이크로소프트 CEO는 개념 이해와 '인지적 커버리지'가 인지 부하를 막는다고 말합니다.
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AI 에이전트 작동 원리 — 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 오픈클로 사례
챗봇과 AI 에이전트는 어떻게 다를까. IBM이 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 오픈소스 에이전트 오픈클로의 구조와 보안 위험까지 정리했습니다.
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데이터 분석가를 위한 데이터 엔지니어링 전환 — AI 자동화 시대의 생존 스킬
AI 도구가 SQL·DAX 쿼리 등 분석가의 반복 업무를 자동화하면서 기업은 분석가에게 데이터 엔지니어링 기여를 기대한다. 분석가가 익혀야 할 데이터 엔지니어링 스킬맵을 정리했다.
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AI 엔지니어링 핵심 개념 — LLM·벡터DB·RAG·AI 에이전트로 보는 학습 로드맵
AI 엔지니어링의 목표는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만들어 프로덕션에 올리는 것이다. LLM, 벡터 데이터베이스, RAG, AI 에이전트 등 반드시 알아야 할 핵심 개념을 정리했다.
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테크 커리어 조언 4가지 — 문제의 본질, 협업, 작은 진전, 단순한 설계
스택퀘스트의 조시 스타머가 멘토 프랭크 스타머에게 영향받은 테크 리더 4인의 커리어 조언을 정리했다. 질문하기, 기여 존중, 작은 진전, 유닉스 파이프 설계 철학을 담았다.
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Claude Fable 5 수출통제 논란: 미국, 외국인 사용 차단과 앤트로픽 공포 마케팅 분석
미국 정부가 국가안보를 이유로 외국 국적자의 Claude Fable 5·Mythos 5 사용을 중단시켰다는 소식과, 이를 '앤트로픽이 자초한 위기'로 보는 AI 유튜버 매튜 버먼의 분석을 정리했습니다.
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AI 학습법과 환각 줄이기: RAG·에이전트·평가(eval)에 대한 현장 엔지니어의 조언
환각을 줄이는 문제 정의법, 95% 조직이 성과를 못 내는 이유(평가의 중요성), 'RAG는 죽었다'는 클릭베이트의 허상, 그리고 개발자를 위한 단계별 AI 학습 경로를 가우라브 센의 팟캐스트에서 정리했습니다.
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퍼플렉시티 컴퓨터 정리 — 커넥터·스킬·병렬 작업까지 호스팅형 AI 에이전트의 모든 것
코드 실행과 웹 검색이 되는 완전 호스팅형 AI 에이전트 '퍼플렉시티 컴퓨터'를 직접 써 본 리뷰. 수백 개의 사전 커넥터, 스킬, 병렬 작업, 과금 방식과 오픈클로와의 차이를 정리했다.
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확산 모델(Diffusion)이 거대언어모델을 대체하는 이유 — 데이터 효율과 내부 작동 원리
확산 모델은 LLM과 달리 출력 전체를 반복해 다듬고, 같은 데이터로 더 높은 성능을 낸다. 데이터가 병목이 된 시대에 확산 모델이 떠오르는 이유와 변분 오토인코더 기반 작동 원리를 정리했다.
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AGI 환상론 — 지속 학습, 시스템2 사고, 거버넌스가 막는 진짜 이유와 2050년 타임라인
GPT 세대의 수확체감, 월드 모델의 부재, 지속 학습 문제까지. AI 엔지니어가 짚은 현재 AI의 한계와 AGI에 이르기까지 풀어야 할 과제, 그리고 가장 낙관적으로 잡아도 2050년이라는 타임라인을 정리했다.
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오픈소스 AI 프로젝트 4선 — 트렌드 검색·노트북LM 클론·에이전트 스킬·토큰 절감
깃허브에서 주목받는 무료 오픈소스 AI 프로젝트 4가지를 소개한다. 사람 추천 기반 트렌드 검색, 로컬 노트북LM 클론, 에이전트 엔지니어링 스킬, 그리고 토큰을 최대 90% 줄여주는 도구다.
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루프 엔지니어링이란 — AI 코딩의 다음 단계, 트리거와 목표로 에이전트 자동화
AI 코딩에서 화제가 된 "루프"의 개념을 정리한다. 프롬프트 대신 트리거와 검증 가능한 목표를 설계해 에이전트가 스스로 반복 작업하게 하는 방식으로, 강력하지만 비용과 설정 난이도가 과제로 남는다.
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Anthropic Mythos·Fable 5 공개 — 벤치마크·가격·특징 총정리
Anthropic이 Mythos 모델과 그 가드레일 버전인 Fable 5를 공개했다. 영상은 직접 사용 경험을 토대로 벤치마크, 가격, 그리고 매우 장황하고 느리지만 강력한 모델의 특징을 정리한다.
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AI 모델 종류 총정리: ChatGPT·클로드·제미나이·그록과 이미지·영상·코딩·오디오 모델
ChatGPT·클로드·제미나이·그록 같은 프런티어 모델부터 오픈소스, 이미지·영상·월드 모델, 코딩 에이전트, 오디오 모델까지 — 지금 쓸 수 있는 AI 모델의 종류와 각자의 강점을 입문자 눈높이로 정리한다.
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AI 핵심 용어 20가지 정리: LLM·토큰화·어텐션부터 RAG·MCP·양자화까지
LLM, 토큰화, 벡터, 어텐션, 자기지도 학습, 트랜스포머, 미세 조정, RAG, 벡터 DB, MCP, 강화학습, 추론 모델, 소형 언어 모델, 양자화까지 — AI 엔지니어가 꼭 알아야 할 핵심 용어 20가지를 한 번에 정리한다.
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AI 역사 핵심 논문 10편 정리: 튜링·섀넌에서 트랜스포머·GPT-3까지의 컴퓨터과학
앨런 튜링의 튜링 머신과 클로드 섀넌의 비트에서 시작해 퍼셉트론, 역전파, 페이지랭크, 이미지넷, 트랜스포머, GPT-3까지 — 100년 컴퓨터과학 논문 10편으로 오늘날 AI가 어떻게 만들어졌는지 짚어본다.
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청소년 소셜미디어 차단은 가능할까? 라우터·ISP·기기·플랫폼 나이 인증 기술 총정리
영국과 호주가 추진하는 16세 미만 소셜미디어 이용 제한을 찬반 대신 기술 관점에서 살펴봅니다. 라우터·ISP·기기·플랫폼 차단 방식과 정부 ID, AI 얼굴 나이 추정, 신용카드, 요티 같은 제3자 인증의 가능성과 한계를 차근차근 짚습니다.
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피터의 법칙이란? 승진할수록 무능해지는 원리와 궤적 기반 승진의 함정, 하버드 연구 결과까지 정리
승진할수록 결국 모두가 자기 일에 서툴러진다는 '피터의 법칙'을 신입사원 피터의 사례로 쉽게 풀어냅니다. 능력 정체, 궤적 기반 승진의 함정, 세 가지 핵심 가정과 함께 하버드 경영대학원의 영업사원 연구 결과까지 정리합니다.
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2차 가격 경매(비크리 경매)란? 1차 가격 경매와의 차이와 입찰 셰이딩까지 쉽게 정리
봉인 입찰에서 1등이 2등 가격만 내는 2차 가격 경매가 왜 1차 가격 경매보다 우월한지 살펴봅니다. 입찰 셰이딩, 진짜 가치 입찰이 최선이 되는 이유, 그리고 가짜 입찰과 담합 같은 허점까지 경제학 시각으로 쉽고 차근차근 풀어 설명합니다.
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AI 에이전트 하네스 유지보수: 버셀이 도구 80%를 지워 성능을 높인 이유
버셀은 영업 에이전트의 도구를 약 80% 삭제해 오히려 성능을 끌어올렸다. 에이전트를 둘러싼 설정인 ‘하네스’를 꾸준히 정비하고 가지치기하는 일이 2026년 에이전트 운영의 진짜 과제라는 점을 짚는다.
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챗GPT 5.5 인스턴트 분석: 환각 절반 감소와 생물안전 우회 취약점
Two Minute Papers가 챗GPT 5.5 인스턴트를 분석한다. 의료·법률 환각이 절반으로 줄고 즉답 모델이 추론 모델에 근접했지만, 다중 턴 적대적 프롬프트에 대한 거부율이 떨어져 분류기로 보완했다는 점을 짚는다.
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클로드 오퍼스 4.7 분석: 벤치마크 성과와 적응형 사고·컴퓨트 논란
AI Explained가 클로드 오퍼스 4.7의 벤치마크 성적과 적응형 사고 기본값, 컴퓨트 부족 논란, 앤트로픽과 오픈AI의 오랜 경쟁 구도를 정리한다. 모델 능력을 하나의 지표로 재기 어렵다는 점을 짚는다.
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서킷 브레이커와 벌크헤드 패턴: 분산 시스템에서 장애 전파를 막고 폭발 반경을 가두는 회복탄력성 설계
분산 시스템에서 느려진 서비스 하나가 전체 API를 멈추게 하는 이유와, 서킷 브레이커·벌크헤드 두 패턴으로 장애의 폭발 반경을 가두는 방법을 정리했습니다.
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퍼징(Fuzzing)이란? 무작위 테스트로 보안 취약점과 컴파일러 버그를 자동으로 찾아내는 방법
프로그래머가 예상하지 못한 입력으로 소프트웨어의 버그를 찾는 퍼징의 원리와, 컴파일러 검증·커버리지 가이드 퍼징(AFL) 같은 실제 활용 방식을 컴퓨터파일 영상으로 정리했습니다.
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제레미 애시키너스: underscore·CoffeeScript·Backbone으로 자바스크립트를 바꾼 개발자
2009년 형편없던 자바스크립트를 현대적 언어로 끌어올리는 데 기여한 제레미 애시키너스와 그가 만든 underscore.js, CoffeeScript, Backbone.js의 이야기를 정리했습니다.
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AI 에이전트 웹 검색 환각의 원인과 MCP 해법 정리 (Bright Data 발표)
AI 에이전트가 실제로는 웹에 접근하지 못하면서도 "검색했다"고 둘러대는 이유와, 봇 차단·가짜 데이터·끊긴 인용 문제를 다룬 Bright Data 발표를 정리했다.
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파이썬 AI 에이전트 만들기 전체 과정: 메모리·RAG·멀티에이전트 정리
메모리 기반 대화 에이전트, RAG 지원 에이전트, 멀티 에이전트 오케스트레이터를 파이썬으로 직접 만드는 과정과, 운영 환경에 필요한 7가지 요건을 정리했다.
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Fireship이 고른 기묘한 오픈소스 프로젝트 10가지 (2026년)
AI 래퍼와 봇이 점령한 깃허브 한가운데서, 사람이 만든 기묘하고 불필요하지만 매력적인 오픈소스 프로젝트 10가지를 Fireship이 소개한 영상을 정리했다.
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사람이 읽는 코드(Human Readable Code)란? 유창한 API와 도메인 언어로 협업하기
코드를 컴퓨터가 아니라 사람이 읽도록 설계하면 비개발자도 옳고 그름을 검증할 수 있다. 자바 카드 덱 예시로 유창한 API와 합의된 도메인 언어를 만드는 과정을 보여주고, 특히 테스트에서 빛나는 이 방식의 가치와 한계를 함께 짚는다.
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켤레 사전분포(Conjugate Prior)란? 베타-이항 예시로 보는 베이즈 통계 핵심
사전분포와 사후분포가 같은 형태가 되는 '켤레 사전분포'를 물수제비 돌 던지기 이야기로 풀어낸다. 이항 가능도에 베타 분포를 사전분포로 고르면 사후분포도 베타가 되는 과정을 따라가며, 켤레성이 왜 직관적이고 해석에 강력한지 설명한다.
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맥락적 밴딧(Contextual Bandits)이란? 멀티암드 밴딧과의 차이와 개인화 추천 원리
멀티암드 밴딧이 모두에게 똑같은 선택을 강요한다면, 맥락적 밴딧은 각자의 맥락 정보를 활용해 개인 맞춤 결정을 내린다. 100명의 학생 수업 계획 예시로 두 방법의 차이와 개인화의 원리, 그리고 운영 부담이라는 비용까지 쉽게 풀어 설명한다.
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AI 에이전트 비밀번호 관리와 사상 최대 패치 화요일 — IBM 보안 전문가 진단
애플 인텔리전스의 자동 비밀번호 교체 기능부터 206개 CVE의 사상 최대 패치 화요일, 경영진의 사이버 위험 수용까지 IBM 보안 전문가들이 AI 시대 보안의 쟁점을 짚는다.
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AI 작업의 맥락 단절과 '바이브 솔루셔닝' — Rocket 1.0 직접 사용기
대부분의 AI 워크플로는 도구 사이에서 맥락이 끊겨 무너진다. 리서치부터 MVP·랜딩 페이지·팀 인계까지 하나의 '프로젝트'에서 맥락이 누적되는 AI 작업 방식을 직접 체험해 정리했다.
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머신러닝 정규화(Regularization) 직관 — 릿지·라쏘를 베이즈 사전확률로 이해하기
정규화를 릿지·라쏘의 '계수 줄이기'로만 배우면 왜 그렇게 하는지 모른다. 출퇴근 시간 예시와 베이즈 통계의 사전확률로 정규화의 본질과 그 한계를 직관적으로 설명한다.
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거짓 발견율(FDR)이란? 다중검정의 거짓 양성을 줄이는 벤자미니-호크버그 방법
유전자 1만 개를 한꺼번에 검정하면 거짓 양성이 쏟아지는 다중검정 문제와, P값을 보정해 거짓 발견을 통제하는 FDR·벤자미니-호크버그 방법을 예시로 정리했습니다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 작동 원리와 검색·증강·생성 3단계
챗봇이 존재하지 않는 답을 자신 있게 지어내는 환각 문제를, 관련 문서를 검색해 프롬프트에 덧붙이는 RAG가 어떻게 해결하는지 검색·증강·생성 단계로 정리했습니다.
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AI 이미지 생성 원리: 디퓨전 모델이 노이즈로 그림을 만드는 법 (스테이블 디퓨전·DALL-E)
GAN과 무엇이 다른지부터, 노이즈를 단계적으로 더했다 걷어내는 디퓨전 과정과 텍스트로 그림을 유도하는 분류기 없는 가이던스까지 이미지 생성기의 작동 원리를 정리했습니다.
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랜덤 포레스트 결측치 처리와 근접도 행렬 — 군집화까지 정리
랜덤 포레스트에서 학습 데이터와 새 샘플의 결측치를 반복 추정으로 채우는 방법, 그리고 근접도 행렬을 거리 행렬로 바꿔 히트맵·MDS로 군집을 보는 원리를 사례로 설명한다.
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선형 회귀 핵심 정리 — 최소제곱법, R제곱, p값 쉽게 이해하기
데이터에 직선을 맞추는 선형 회귀에서 잔차 제곱합과 최소제곱법으로 최적의 선을 찾고, R제곱과 p값으로 예측의 정확도와 신뢰도를 정량화하는 방법을 사례로 풀어낸다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기 — 학습·정렬·매개변수까지
AI가 프롬프트를 숫자로 바꿔 다음 단어를 예측하는 방식부터 수조 개의 매개변수, 학습과 정렬 과정까지를 직선 회귀에 빗대 아주 쉬운 언어로 풀어낸다.
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RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기: LLM 환각 줄이는 6단계 파이프라인
LLM이 내 데이터를 모를 때 생기는 환각을 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를, 파인튜닝과의 비교와 도서관에 비유한 6단계 파이프라인으로 설명한다.
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트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: ChatGPT 기반 원리와 셀프 어텐션
ChatGPT의 토대인 트랜스포머가 영어 문장을 스페인어로 번역하는 과정을 통해 워드 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 인코더-디코더 어텐션을 한 단계씩 풀어 설명한다.
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샘 올트먼 TED 인터뷰: ChatGPT 5억 사용자, AI 에이전트와 초지능 전망
샘 올트먼이 TED2025에서 ChatGPT 주간 사용자 5억 돌파, 오픈소스 모델 계획, AGI와 에이전트형 AI의 안전 과제, 과학을 가속하는 AI에 대한 생각을 풀어놓았다.
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클로드 페이블 탈옥과 미국 수출통제 지시로 페이블·미토스가 회수된 사건 전말 정리
클로드 페이블이 공개 3일 만에 탈옥되고, 미국 상무부의 수출통제 지시로 페이블과 미토스가 전면 회수됐다는 Fireship 코드 리포트의 내용을 배경부터 탈옥 방식, 파장까지 차근차근 정리했습니다.
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앤트로픽 클로드 페이블·미토스 모델 공개와 안전 분류기 가드레일 구조, 가격까지 정리
AI 개발 일시중단을 호소했던 앤트로픽이 곧바로 최강 모델 ‘클로드 페이블’을 내놓았다는 Fireship 코드 리포트의 분석과, 미토스·페이블의 관계, 안전 분류기 가드레일 구조와 가격 정책을 한눈에 정리했습니다.
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앤트로픽 AI 개발 중단 제안과 천문학적 규모 IPO 논란, 재귀적 자기개선 우려까지 정리
앤트로픽이 재귀적 자기개선 위험을 이유로 전 AI 업계의 개발 일시중단을 제안했지만, 동시에 천문학적 규모의 IPO를 준비 중이라는 점을 Fireship 코드 리포트가 비판적으로 짚었습니다. AI 거품 가능성 논란까지 함께 정리했습니다.
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히그스필드 AI 에이전트로 브랜드·광고·AI 인플루언서까지 한 번에 만들기
AI 에이전트 '히그스필드 슈퍼컴퓨터'가 프롬프트 한 번으로 시장 조사부터 브랜드북, 웹사이트, 시네마틱 광고, AI 인플루언서까지 만들어내는 과정을 실제 체험 사례로 정리했다. 크리에이터와 1인 창업자를 위한 활용법과 한계를 함께 짚는다.
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AI 로고 메이커로 브랜드 아이덴티티 통째로 만들기 — 로고·명함·전단 자동화
AI 디자인 도구 하나로 개인 브랜드, 컨설팅 회사, 동네 카페까지 서로 다른 세 가지 브랜드 아이덴티티를 각 20분 안팎에 만든 과정을 정리했다. 로고에서 브랜드 키트로 자동 확장되는 워크플로와 키워드 선택 요령, 그리고 한계를 함께 살펴본다.
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AI 에이전트용 오픈소스 도구 7가지 — 에이전트 템플릿부터 나만의 LLM까지
파이어십이 잘 알려지지 않은 오픈소스 AI 도구 7가지를 특유의 풍자적인 톤으로 소개한다. 역할별 에이전트 템플릿, 프롬프트 테스트, 에이전트 메모리 관리, 100달러로 만드는 나만의 LLM까지 'AI 에이전트 시대'의 개발 도구를 한눈에 정리했다.
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Claude Design 사용법: AI 디자인 시스템 구축부터 코드 배포까지 4단계 워크플로우
Claude Design으로 랜딩페이지·덱·프로토타입을 만드는 법. 디자인 시스템을 먼저 세우고, 토큰을 아끼며 결과를 다듬은 뒤, Claude Code로 넘겨 실제 사이트까지 배포하는 4단계 워크플로우를 정리했다.
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NotebookLM 인포그래픽 오류 수정법: ChatGPT로 깨진 글자 바로잡기
NotebookLM의 detailed 인포그래픽에서 자주 생기는 오타와 뒤죽박죽 글자를, ChatGPT에 이미지를 넣고 '오류를 고쳐 그대로 다시 생성'시키는 간단한 방법으로 해결하는 요령을 정리했다.
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AEO 입문: AI 답변에 내 브랜드가 추천되게 만드는 답변 엔진 최적화 가이드
사람들이 구글 대신 AI에게 무엇을 살지 묻는 시대, 답변 엔진 최적화(AEO)란 무엇이며 내 브랜드가 AI 답변에 어떤 출처로 등장하는지 추적하고 개선해 '답변 그 자체'가 되는 방법을 정리했다.
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Gemini Omni 영상 생성 실전 후기: 물리 정확도·5장 레퍼런스·대화형 편집과 한계
Gemini에 들어온 영상 생성 모델 Omni를 물리 시뮬레이션, 캐릭터 일관성, 대화형 장면 편집 측면에서 직접 테스트했다. Nano Banana 2 연계와 Seedance 2 비교, 그리고 10초 제한 등 현실적 한계까지 정리한다.
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Claude Code 초보 가이드: 코딩 없이 앱·게임 만들고 웹에 배포하는 법
비개발자도 Claude Code로 게임·앱·생산성 도구를 만들 수 있다. 데스크톱 앱 설정부터 플랜 모드, MCP·스킬·플러그인, 그리고 GitHub·Vercel 배포까지 한 영상으로 정리했다.
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GPT-6 전망 분석: 오픈AI가 잃은 파트너들과 영구 메모리 전략, 그리고 벤치마크 경쟁
한 유튜브 영상이 GPT-6를 둘러싼 상황을 분석한다. 마이크로소프트·애플·벤치마크 1위를 잃었다는 주장부터, 핵심 승부수로 지목된 '영구 메모리' 전략까지. 영상이 제시하는 주장과 루머를 정리했다.
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2026 AI 활용법 — 한 생태계 집중·ICC 프롬프트·프로젝트·바이브 코딩 정리
도구를 계속 갈아타는 대신 ChatGPT·Claude·Gemini 중 하나를 깊게 파는 전략, ICC 프롬프트와 맥락 인터뷰, 프로젝트·스킬·아티팩트, 바이브 코딩까지 2026년 AI를 제대로 쓰는 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 완전정리 — 챗봇과의 차이·4대 플랫폼·프롬프트 계약·메모리 파일
같은 모델이라도 챗봇과 에이전트는 다르다. 에이전트의 작동 원리(관찰·사고·행동 루프), Claude Code·Codex·오픈클로·안티그래비티 4대 플랫폼, 그리고 결과를 가르는 프롬프트 계약과 메모리 파일까지 정리했다.
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AI 기초 5가지 핵심 정리 — 도구 유형·맥락 프롬프트·사고의 사슬·한계까지
AI 도구의 세 가지 유형부터 맥락을 드러내는 프롬프트, 제로샷·퓨샷, 사고의 사슬, AI의 한계까지. 구글 AI 에센셜 강의에서 추린 입문자 필수 기본기 5가지를 한 번에 정리했다.
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오픈 AI 모델 vs 클로즈드 모델 차이 — 프라이버시·비용·성능으로 보는 선택 기준
ChatGPT 이후 갈라진 오픈·클로즈드 AI 모델의 차이를 프라이버시, 기업 비용, 성능 경쟁, 중국 오픈 모델의 부상까지 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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딥시크(DeepSeek) 새 시각 추론 기법 — 시각 토큰 90% 줄이고 프런티어 모델 따라잡다
딥시크의 새 연구는 AI가 말로 묘사하는 대신 이미지를 직접 '가리키며' 사고하게 해, 시각 토큰을 90%가량 줄이면서도 최상위 모델과 맞먹는 정확도를 냈다.
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GPT-5.4 분석 — 화이트칼라 업무 벤치마크, 들쭉날쭉한 성능, 그리고 앤트로픽·국방부 논란
OpenAI의 GPT-5.4가 화이트칼라 업무에서 보인 성과와 환각·들쭉날쭉한 성능의 한계, 그리고 앤트로픽이 국방 계약을 둘러싸고 OpenAI와 충돌한 논란까지 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 작동 원리부터 벡터·하이브리드·그래프 RAG까지 정리
LLM이 모르는 사내 문서를 참고해 답하게 만드는 RAG의 두 단계(색인·검색)와 벡터·하이브리드·그래프·SQL·페이지 인덱스 등 종류, 환각 감소와 비용 절감 효과를 쉽게 정리했습니다.
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임베딩과 벡터 데이터베이스란? 의미 기반 검색·HNSW·코사인 유사도 쉽게 이해하기
단어와 문장을 의미를 담은 좌표로 바꾸는 임베딩과, 수백만 벡터에서 비슷한 것을 빠르게 찾는 벡터 데이터베이스의 원리를 코사인 유사도·HNSW 색인·필터 검색 중심으로 풀어 설명합니다.
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AI 에이전트 기초 총정리: LLM·컨텍스트 윈도우·RAG·벡터DB·LangChain·MCP 한 번에
하나의 사내 챗봇 프로젝트로 LLM, 컨텍스트 윈도우, 임베딩, RAG, 벡터 DB, LangChain, LangGraph, MCP, 프롬프트 엔지니어링까지 AI 에이전트의 기초 개념을 처음부터 끝까지 정리했습니다.
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AI 용어 7가지 정리: 에이전트, RAG, MCP, MoE, ASI 쉽게 이해하기
IBM이 꼽은 핵심 AI 용어 7가지를 정리한다. 에이전트형 AI, 추론 모델, 벡터 데이터베이스, RAG, MCP, 전문가 혼합(MoE), 그리고 초지능(ASI)까지 개념을 한국어로 풀었다.
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확산 모델 원리 정리: 노이즈 제거로 이미지·영상을 만드는 AI의 작동 방식
텍스트로 이미지와 영상을 만드는 확산 모델이 무작위 노이즈에서 시작해 어떻게 사실적인 결과를 만드는지, CLIP·DDPM·DDIM·분류기 없는 안내까지 핵심 원리를 풀어 설명한다.
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AI 모델 작동 원리 입문: 모델이란 무엇이고 어떻게 학습·개선되는가
AI 모델을 '현실을 단순화한 입력-출력 기계'로 정의하고, 매장 매출 예측이라는 간단한 회귀 예시로 모델을 만들고 학습시키고 개선하는 과정과 과적합 문제까지 설명한다.
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구글 ADK 장기 실행 AI 에이전트 패턴: 신입 온보딩 사례로 본 휴면·메모리·멀티에이전트
구글 클라우드가 공개한 ADK 장기 실행 에이전트 패턴을 신입사원 온보딩 코디네이터 사례로 설명한다. 며칠씩 멈췄다 외부 이벤트로 깨어나는 휴면 구조와 내구성 메모리를 다룬다.
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클로드 활용법: 아티팩트·프로젝트·스킬, 초보자가 놓치는 3가지 핵심 기능
클로드를 단순 검색처럼 쓰고 있다면 핵심을 놓친 것이다. 결과물을 만드는 아티팩트, 맥락을 기억하는 프로젝트, 반복 작업을 자동화하는 스킬, 그리고 외부 도구를 잇는 커넥터까지 클로드를 협업자로 만드는 실전 활용법을 정리했다.
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딥시크 V4 분석: 100만 토큰 컨텍스트·3단계 압축·무료 오픈 가중치 AI의 의미와 한계
58쪽 논문으로 공개된 딥시크 V4는 100만 토큰 컨텍스트와 3중 압축으로 KV 캐시 메모리를 약 90% 줄였다. 무료 오픈 가중치 모델의 성능과 분명한 한계를 함께 정리한다.
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알파고 10주년 회고: 이세돌과의 대국, 37수, 알파제로에서 알파폴드까지의 AI 혁명
2016년 서울에서 알파고가 이세돌을 4-1로 꺾은 지 10년. 딥마인드 과학자들이 37수의 의미, 알파제로의 무(無)에서의 학습, 그리고 단백질 접힘·행렬 곱셈으로 이어진 과학적 확장을 돌아본다.
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멀티 에이전트 시스템이란: AI 에이전트 협력 구조와 장단점 완벽 정리
여러 AI 에이전트가 협력해 복잡한 문제를 푸는 멀티 에이전트 시스템의 개념, 네트워크·계층 구조, 장점과 과제, 단일 에이전트와의 선택 기준을 IBM 영상 내용으로 설명합니다.
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AI 에이전트 기초: 에이전틱 워크플로와 4가지 설계 패턴, 멀티 에이전트까지
AI 에이전트가 무엇인지, 일회성 프롬프트와 어떻게 다른지, 반영·도구 사용·계획·멀티 에이전트라는 4가지 설계 패턴과 멀티 에이전트 아키텍처를 한 영상 정리로 쉽게 설명합니다.
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거대 언어 모델(LLM) 작동 원리: 데이터, 트랜스포머, 학습 한눈에 정리
GPT 같은 거대 언어 모델이 무엇이고 어떻게 사람처럼 글을 쓰는지, 데이터와 트랜스포머 아키텍처, 학습 과정을 IBM 영상 내용을 바탕으로 쉽게 설명합니다.
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PostgreSQL 하나로 문서·검색·벡터·큐까지 대체하는 현실적인 방법
문서 저장소, 검색 엔진, 벡터 DB, 큐를 따로 두지 않아도 된다. PostgreSQL의 확장 기능으로 여러 인프라를 하나로 합치는 방법과 한계를 정리했다.
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API 속도 제한(Rate Limiting) 원리와 429 대응·구현 방법 총정리
왜 API는 요청을 제한할까. 응답 헤더 읽는 법, 네 가지 제한 알고리즘, 지수 백오프와 지터, 그리고 직접 속도 제한을 구현하는 세 가지 위치를 정리했다.
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스탠퍼드 HCI 세미나: 게임 플레이 동기 9가지와 UX 설계의 관계
사람들은 왜 게임을 할까. 스탠퍼드 CS547 세미나에서 소개된 9가지 플레이 동기와 데이터가 보여주는 변화, 그리고 게임 디자인과 UX의 관계를 정리했다.
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데이터 레이크하우스란 무엇인가: 레이크와 웨어하우스의 차이, 테이블 형식과 카탈로그까지
데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우스의 안정성과 데이터 레이크의 확장성을 하나의 공유 스토리지 계층으로 합친 아키텍처다. 객체 스토리지 위에 개방형 테이블 형식, 공유 카탈로그, 거버넌스를 더해 모든 팀이 같은 데이터를 보게 만드는 원리와 장단점을 정리했다.
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Redis란 무엇인가: 단일 스레드 실행, 인메모리 저장, 자료구조 서버의 작동 원리
Redis는 단일 스레드로 명령을 하나씩 처리하는 인메모리 자료구조 서버다. 파이프라이닝으로 지연을 숨기고, 캐시·복제본·RDB 스냅샷·AOF로 내구성을 조절하며, 복제본과 클라이언트 측 샤딩으로 확장한다. 캐싱·속도 제한·정렬 순위표 같은 실제 활용까지 정리했다.
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로컬 LLM 실행 도구 5가지 비교: Ollama·llama.cpp·LM Studio·vLLM·MLX LM
Qwen·GLM 같은 오픈 모델을 클라우드 API 없이 내 기기에서 돌리는 다섯 가지 도구를 용도별로 비교한다. 프로토타이핑부터 프로덕션 서빙까지 무엇을 골라야 할지 정리했다.
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CPU vs GPU vs TPU 차이 정리: 칩마다 다른 연산 특성과 머신러닝
같은 작업이 CPU·GPU·TPU에서 왜 다르게 동작하는지, 각 칩이 어떤 연산에 최적화됐는지 행렬 곱셈과 텐서 개념을 통해 쉽게 풀어낸다. 특화의 장단점도 함께 설명한다.
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Cursor 개발 교훈: Composer 모델·RL 학습·클라우드 에이전트의 미래
Cursor가 자체 모델 Composer를 만든 이유, 수백만 샌드박스를 돌리는 RL 인프라, 클라우드 에이전트의 과제, 그리고 코딩의 변화에 대한 인터뷰를 정리했다.
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2026 AI 트렌드 6가지 정리: 워크플로우·맥락·광고·로봇 전망
맥킨지·OpenAI·스탠퍼드 자료를 토대로 2026년 AI 흐름을 6가지로 정리합니다. 모델 평준화, AI 워크플로우, 기술 장벽 붕괴, 맥락의 중요성, 챗봇 광고, 로봇까지 핵심만 짚습니다.
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AI 에이전트란? 작동 원리·유형·아키텍처 핵심 정리 | ByteByteGo
AI 에이전트가 기존 소프트웨어와 어떻게 다른지, 자율성·기억·추론 엔진 같은 핵심 능력과 다섯 가지 유형, 단일·멀티·인간 협업 아키텍처를 ByteByteGo 영상이 쉽게 설명합니다.
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AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 한눈에 정리 | IBM 기술 해설
인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI가 어떻게 포함 관계로 연결되는지 IBM 전문가가 역사와 함께 쉽게 풀어 설명합니다. 헷갈리는 용어를 한 번에 정리해 보세요.
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LangChain LCEL 순차 체인: RunnablePassthrough·itemgetter로 맥락 손실 해결하기
LangChain의 파이프 연산자는 출력 하나만 전달해 다단계 LLM 파이프라인에서 맥락이 사라진다. dict 단계와 RunnablePassthrough, itemgetter로 변수를 분기마다 라우팅해 이 문제를 해결하는 방법을 정리했다.
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LangChain 프롬프트 템플릿·LCEL로 production AI 만들기
프롬프트가 늘어날수록 코드가 엉키는 문제를, LangChain의 프롬프트 템플릿과 LCEL 파이프로 모듈화·테스트·운영까지 해결하는 방법을 정리했습니다.
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LangChain 1.0 입문 — 실전용 AI 에이전트 구조 설계 가이드
대부분의 AI 에이전트가 실전에서 실패하는 이유는 모델이 아니라 코드 구조에 있습니다. LangChain 1.0의 세 기둥과 설계 원칙을 정리했습니다.
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GitHub Copilot fleet — AI 에이전트 5개 병렬 리팩터링 실전기
GitHub Copilot의 fleet 명령으로 서브 에이전트 5개를 동시에 돌려 레거시 코드를 마이그레이션하는 방법과, 충돌을 막는 계획·권한·드라이런 전략을 정리했습니다.
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AI 모델 평가(eval)의 진화 — OpenAI 연구 리드가 말하는 벤치마크 포화와 프런티어 평가
OpenAI 연구 리드 테잘 파트와르단이 벤치마크 포화, 벤치맥싱, 실제 업무를 재는 GDPval과 과학 실험 평가까지 AI 모델 평가가 어떻게 진화하는지 설명한다.
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AI 용어 완벽 정리 — LLM·트랜스포머·토큰·RAG·파인튜닝 개념 쉽게 이해하기
신경망, LLM, 트랜스포머, 토큰, 컨텍스트 윈도우, 온도, 환각, 임베딩·벡터DB·RAG, 파인튜닝, RLHF, 에이전트 등 핵심 AI 용어를 메커니즘 중심으로 풀어 설명한다.
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Ollama + Gemma 3로 LLM 셀프 호스팅하기 — API 키 없이 내 서버에서 모델 운영하는 법
Ollama 런타임과 Gemma 3 4B 모델로 API 키 없이 직접 LLM을 서버에서 돌리는 방법, 필요한 사양과 스트리밍 채팅 앱 구성, 셀프 호스팅과 호스팅 API의 장단점을 정리한다.
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구글 클라우드 ADK·A2A 멀티 에이전트 시연: AI 에이전트들이 협업해 게임을 기획하는 방법
구글 클라우드가 ADK와 A2A로 역할이 다른 여러 AI 에이전트가 협업해 5분 만에 게임 기획안을 만드는 과정을 시연했다. 충돌 해결과 사람의 개입 지점까지 정리했다.
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앤트로픽 클로드 해석가능성 연구: AI의 내부 사고를 텍스트로 번역하는 새로운 방법
앤트로픽이 클로드 내부의 수많은 숫자(활성값)를 텍스트로 번역하고 다시 숫자로 되돌리는 왕복 검증으로 신뢰도를 높이는 해석가능성 연구를 공개했다. 핵심 발견과 한계를 정리했다.
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코덱스 CLI 활용법 5가지: 파워 유저가 실제로 쓰는 agents.md·플랜·워크트리 전략
코덱스 CLI를 진짜 코딩 에이전트로 다루는 다섯 가지 기법을 정리했다. agents.md 설정, 플랜 우선, 단축키, 깃 워크트리 병렬 작업, 모델 전환과 스킬 시스템을 다룬다.
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AI 에이전트 7가지 유형 정리: 반사형·목표 기반·학습·계층형·멀티 에이전트
AI 에이전트를 복잡도 순으로 단순 반사형부터 멀티 에이전트 시스템까지 7가지로 분류한다. 챗봇과의 차이, 단계마다 더해지는 능력, 클로드 코드·코파일럿·데빈 같은 실제 제품의 사례까지 정리한다.
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AI 도구 고르는 법: 챗GPT·제미나이·클로드·퍼플렉시티·노트북LM 활용 가이드
제프 수가 업무의 90%를 처리하는 AI 도구들을 정리한다. 챗GPT의 순종성, 제미나이의 멀티모달, 클로드의 첫 초안 품질, 퍼플렉시티·노트북LM의 검색·출처 특화까지 언제 무엇을 쓸지 알려준다.
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LLM 텍스트 생성 원리: 토큰화·임베딩·트랜스포머·확률·샘플링 5단계 정리
LLM이 프롬프트를 받아 글자를 만들어 내는 과정을 토큰화, 임베딩, 트랜스포머(어텐션), 확률, 샘플링의 5단계로 풀어낸다. 환각과 온도, 컨텍스트 한계가 왜 생기는지까지 짚는다.
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구글 제미나이 리더 인터뷰: AI 시대 채용 기준과 코딩·면접의 미래, 커리어 전략
구글 딥마인드에서 제미나이 개발자 경험을 이끄는 오마르 산세비에로가 프런티어 모델이 만들어지는 과정, 학위보다 하이 에이전시를 보는 채용 기준, AI 네이티브 역량, 코딩 면접의 변화, 오픈·로컬 모델의 쓰임새까지 짚는다.
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고차원 구의 부피 공식: 5차원에서 최대, 100차원에선 거의 0이 되는 이유
3Blue1Brown이 고차원 공의 부피 공식을 직접 유도한다. 아르키메데스의 발상을 일반화한 '나이트 무브'와 재귀 관계로 공식을 세우고, 부피가 5차원에서 정점을 찍은 뒤 차원이 높아질수록 거의 0으로 줄어드는 직관에 어긋난 사실을 설명한다.
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넷플릭스의 자바 활용 2026: 스프링 부트, ZGC, 가상 스레드와 AI 마이그레이션
포레스트 나이트가 자바원 2026의 넷플릭스 키노트를 정리한다. 넷플릭스가 3천~4천 개 자바 앱을 어떻게 운영하는지, JDK 25와 ZGC, 가상 스레드, 그리고 스프링 부트 4 마이그레이션을 클로드 코드로 자동화하는 사례까지 짚는다.
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확산 모델 가속의 핵심 3가지: 양자화·캐싱·스텝 증류로 실시간 영상 생성에 다가가기
엔비디아 AI 랩의 지브 일란이 AI 엔지니어 콘퍼런스에서 확산 기반 이미지·영상 생성 모델을 빠르고 실용적으로 만드는 세 기법, 양자화·캐싱·스텝 증류를 설명한다. 50단계 디노이징을 몇 단계로 줄여 단일 GPU 실시간 생성에 다가가는 길을 짚는다.
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Claude Fable 5 차단 사태 정리: 수출 통제·jailbreak 논란 11가지 맥락
미국 정부의 수출 통제 명령으로 Anthropic이 Claude Fable 5를 전원 차단한 사태를 둘러싼 11가지 맥락을 정리한다. jailbreak 논란, 정치적 배경, 향후 전망까지 짚는다.
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Claude Fable 5 시스템 카드 분석: 벤치마크·생물학·평가 인식 정리
319페이지에 달하는 Claude Fable 5 시스템 카드에서 놓치기 쉬운 핵심 20여 가지를 정리한다. 벤치마크 우위와 함께 생물학 능력, 평가 인식, 프로덕션 오류 등 그늘도 짚는다.
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GPT-5.5 vs DeepSeek V4 비교: 벤치마크·환각·컴퓨트 부족 정리
약 20시간 사이 공개된 OpenAI GPT-5.5와 중국 DeepSeek V4를 벤치마크·비용·환각률·사이버보안 관점에서 비교하고, 업계 전반의 컴퓨트 부족 문제를 짚는다.
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AI 에이전트 보안: Kagenti로 멀티 에이전트 ‘혼란된 대리인’ 취약점 차단하기
여러 AI 에이전트를 운영할 때 생기는 ‘혼란된 대리인’ 보안 문제를, 경로가 아닌 신원을 보호하는 오픈소스 프로젝트 Kagenti로 해결하는 방법을 정리했다.
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클로드 오푸스 4.8 분석: 성능 향상과 정직성·평가 인식 문제 15가지 포인트
수백 페이지 분량의 보고서를 토대로 클로드 오푸스 4.8의 성능 향상, 정직성의 한계, 자신이 평가받는 중임을 알아채는 문제 등 핵심 포인트를 짚는다.
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구글 I/O 분석: 제미나이 옴니·3.5 플래시와 AGI를 향한 두 가지 베팅
구글 I/O에서 공개된 제미나이 옴니와 3.5 플래시를 짚고, 월드 모델과 추론 모델로 갈리는 AGI 경로 논쟁, 그리고 모델의 ‘들쭉날쭉함’ 문제를 정리한다.
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IBM 2026 AI 전망: 슈퍼 에이전트, 오픈소스 한계, 컴퓨트 부족, 멀티모달 정리
IBM 'Mixture of Experts' 연말 특집 — 슈퍼 에이전트와 '정문' 경쟁, 오픈소스의 패키징 한계, 구조적 컴퓨트 부족, 모듈형 멀티모달까지 2026 AI 전망을 정리했다.
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AI 2025 결산·2026 전망: 추론 모델, 중국 오픈소스, 측면 생산성까지 총정리
AI 전문 채널 'AI Explained'가 정리한 2025년 AI 10대 흐름과 2026년 5대 전망 — 추론 모델, 플레이 가능한 세계, AI 슬롭, 중국·오픈소스 모델의 추격, 측면 생산성을 짚는다.
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샘 올트먼 스탠퍼드 강연: AI 스케일링·AGI·컴퓨트 부족과 지능 유틸리티 시대 정리
OpenAI 샘 올트먼이 스탠퍼드 CS153에서 밝힌 AI의 미래 — 규모(스케일)의 힘, ChatGPT·Codex 탄생기, AI를 새로운 유틸리티로 보는 관점, 컴퓨트 부족과 향후 10년의 갈림길을 정리했다.
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의료 AI 사이버 보안과 환자 권한 — 스탠퍼드 헬스케어 AI 토론 정리
스탠퍼드 헬스케어 AI 팟캐스트에서 전직 미국 수석 데이터 과학자 DJ가 의료 시스템의 사이버 보안 취약성과 AI가 환자 권한을 넓히는 변화, 그리고 필요한 정책을 짚었다.
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AI 추론과 토큰의 일생 — 스탠퍼드 CS336 댄 푸 강연 정리
스탠퍼드 CS336 초청 강연에서 댄 푸가 언어모델 추론의 작동 방식, 프리필·디코드와 KV 캐시, 메가 커널과 루프 트랜스포머 PARSE 연구를 설명했다.
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AI 추론 경제학과 맞춤형 모델 — 베이스텐 CEO 스탠퍼드 강연 정리
스탠퍼드 강연에서 베이스텐 공동창업자 투힌이 AI 추론 비용 구조, 오픈소스 맞춤형 모델의 가치, GPU 부족과 컴퓨트 확보 전략을 설명했다.
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LLM은 어떻게 만들어지나: 데이터·토큰화·학습·평가까지 5단계로 정리
GPT·Gemini·Claude 같은 대규모 언어모델을 만드는 5단계를 정리한다. 데이터 큐레이션과 토큰화부터 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습, 그리고 평가까지 핵심 과정과 비용·기술을 쉽게 설명한다.
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생성형 AI vs AI 에이전트 vs 에이전틱 AI: 세 가지 개념의 차이를 쉽게 정리
ChatGPT 같은 생성형 AI, 도구로 작업을 수행하는 AI 에이전트, 여러 에이전트가 자율 협력하는 에이전틱 AI의 차이를 항공권 예약 같은 실제 예시로 쉽게 설명한다. 세 개념이 어떻게 연결되는지 정리했다.
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스탠퍼드 CS229로 배우는 LLM 구축: 데이터·스케일링·정렬 핵심 정리
스탠퍼드 CS229 강의로 보는 대규모 언어모델 구축의 전 과정. 사전학습과 토큰화, 평가와 스케일링 법칙, 학습 비용, 그리고 SFT·RLHF·DPO 정렬까지 핵심을 정리했다.
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털난 공 정리 쉽게 이해하기 — 구 위 벡터장과 위상수학의 우아한 증명
구 표면을 빈틈없이 빗는 것은 왜 불가능할까? 3Blue1Brown이 게임·바람·전파의 예와 플럭스를 이용한 아름다운 증명으로 털난 공 정리를 설명합니다.
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라플라스 변환 직관적으로 이해하기 — 극, s-평면, 그리고 진동하는 시스템 분석
라플라스 변환이 미분방정식을 어떻게 대수식으로 바꾸는지, 극과 s-평면이 시스템의 진동·감쇠·성장을 어떻게 드러내는지 외력을 받는 스프링 예제로 설명합니다.
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클로드 미토스와 프로젝트 글래스윙 논란: AI 보안 모델의 실력과 과장된 마케팅을 따져보다
앤트로픽이 '너무 위험하다'며 제한적으로 공개한 AI 모델 클로드 미토스와 프로젝트 글래스윙을 둘러싼 논란을 정리했다. 오픈BSD·FFmpeg의 오래된 취약점 발견 같은 성과와, 펀딩·IPO 시점과 맞물린 과장 마케팅 의혹을 한 영상 제작자의 시각으로 살펴본다.
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AI가 Bun 런타임을 Zig에서 Rust로 포팅: 100만 줄 코드 재작성 사례를 분석하다
자바스크립트 런타임 Bun이 AI의 손으로 Zig에서 Rust로 다시 쓰였다. 100만 줄이 넘는 코드, 약 300개 규칙을 담은 porting.md, 기존 테스트 통과와 성능 개선까지—앤트로픽이 인수한 Bun의 대규모 포팅이 무엇을 의미하는지 짚어본다.
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깃허브 장애와 가동률 하락: CEO 공백·가짜 스타·AI 과부하 논란을 총정리하다
약속한 99.9% 가동률이 87%대로 떨어지고, 머지 큐 사고로 코드가 되돌아가는 일까지 벌어졌다. CEO 공백, 가짜 스타 경제, AI발 트래픽 폭증 속에서 깃허브가 겪는 문제와 이탈 움직임을 한 개발자의 시선으로 정리했다.
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데이터 엔지니어링 기초: ETL·데이터 웨어하우스·OLAP·스타 스키마 한 번에
AI로 분석가와 엔지니어의 경계가 흐려지는 가운데, 배달 앱 예시로 ETL·데이터 레이크·웨어하우스·메달리온 아키텍처·스타 스키마 같은 데이터 엔지니어링 핵심 개념을 정리한다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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RAG란 무엇인가: LLM의 환각·정보 노후화를 해결하는 검색 증강 생성
IBM 연구자가 설명하는 RAG. 대규모 언어 모델이 자주 보이는 '출처 없음'과 '정보 노후화' 문제를, 답하기 전 신뢰할 자료를 먼저 검색해 결합하는 방식으로 어떻게 줄이는지 짚는다.
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AI 엔지니어 로드맵, 2026년 실전 학습법과 핵심 커리큘럼 정리
AI 엔지니어가 되려는 사람을 위한 현실적인 로드맵. 수학·모델 학습보다 사전학습 모델·LLM·RAG 적용에 집중하라는 조언과 단계별 커리큘럼, 학습법, 장단점을 정리했다.
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Fable 5 코딩 후기: 강력한 성능과 안전장치, 높은 비용까지 직접 검증
앤트로픽의 ‘Mythos 계열’ 모델 Fable 5를 직접 코딩에 써본 후기. 병렬 에이전트와 보안 점검 능력, 사이버보안·생물학 차단 안전장치, 2배 비싼 가격과 느린 속도까지 실사용 경험을 정리했다.
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AI 프로덕트 매니저(AIPM) 2026 커리어 전망, 연봉·필요 역량 총정리
AI 프로덕트 매니저(AIPM)가 2026년 유망 직무인지 시장 데이터와 현직자·CEO 인터뷰로 분석한다. 채용 급증과 높은 연봉, 95% 프로젝트 실패가 만든 수요, 필요한 8가지 역량을 정리했다.
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AI 에이전트 안정성의 핵심, Temporal 내구성 실행(durable execution) 정리
데모에서는 잘 돌던 AI 에이전트가 운영 환경에서 무너지는 이유와, 상태·재시도·오류를 플랫폼이 대신 처리하는 '내구성 있는 실행' 개념을 콘퍼런스 현장 후기로 풀어본다.
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에르메스 에이전트(Hermes Agent) 설치·설정 입문 가이드와 보안 주의점
이메일·일정·웹 검색까지 대신하는 개인 AI 비서 '에르메스 에이전트'를 VPS에 설치·설정하는 과정과, 스스로 학습하는 구조 및 반드시 챙겨야 할 보안 수칙을 초보자 눈높이로 정리했다.
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랭체인(LangChain) 에이전트 AI 크래시 코스: 생성형 AI·RAG·에이전트 정리
생성형 AI와 LLM의 작동 원리부터 RAG, 그리고 도구·메모리를 갖춘 AI 에이전트까지, 랭체인으로 실습하며 배우는 에이전트 AI 입문 강의의 핵심을 한국어로 정리했다.
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로컬 LLM 코딩 환경 구축 가이드: VRAM 기준 모델 선택부터 LM Studio·VS Code 설정까지
인터넷 연결과 구독 없이 내 컴퓨터에서 에이전트 코딩을 하는 방법을 정리했다. VRAM 기준 모델 크기 선택, 양자화, LM Studio와 VS Code 연동 설정까지 단계별로 다룬다.
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2026 AI 도구 정리: 챗·크리에이터·에이전트·빌더 4분류와 무료 vs 유료 선택 기준
2026년 AI 도구를 챗·크리에이터·에이전트·빌더 네 가지로 나누고, 각 분야에서 무료 요금제로 충분한 경우와 유료 전환이 유리한 경우를 사례와 함께 정리했다.
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LLM이란? '확률적 앵무새' 비유로 쉽게 이해하는 거대 언어 모델 원리
LLM은 의미를 이해할까? '확률적 앵무새' 비유로 언어 모델과 거대 언어 모델의 작동 원리, 신경망, RLHF, 그 한계까지 쉽게 풀어 정리했다.
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AI 코딩 제대로 하는 법: 규칙·프롬프트·계획·리뷰로 바이브 코딩 탈출
AI에 맡기는 바이브 코딩과 개발자가 안내하는 코딩은 다르다. 규칙 설정, 구체적 프롬프트, 계획 먼저 워크플로우, 코드 리뷰까지 제대로 코딩하는 법을 정리했다.
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AI 활용 4단계 완벽 정리: 챗·도구·워크플로우·에이전트 (2026)
AI를 제대로 쓰려면 단순 질문을 넘어야 한다. 챗, 도구, 워크플로우, 자율 에이전트로 이어지는 4단계 활용법과 단계별 실제 사례를 한눈에 정리했다.
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RAG는 죽었나? 단발 벡터 검색에서 에이전틱 검색으로의 전환
터보퍼퍼의 쿠바 로굿이 'RAG는 죽었다'는 주장을 분석합니다. RAG의 진짜 의미, 에이전틱 검색의 부상, 커서와 클로드 코드 사례, 의미 검색의 성능 이득, 임베딩을 '캐시 연산'으로 보는 관점을 정리합니다.
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AI 에이전트 확장의 난제: 에이전틱 AI를 키울 때 무엇이 무너지는가
데모는 쉽지만 안정적으로 확장하기는 어려운 AI 에이전트. IBM이 에이전트 루프의 비용 폭증, 오류 전파, 단일 에이전트의 한계와 멀티 에이전트 설계, 수평·수직 확장의 트레이드오프를 알기 쉽게 정리합니다.
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웨더넥스트(WeatherNext): 구글 딥마인드 AI 기상 모델, 허리케인을 사흘 먼저 예측
구글 딥마인드의 AI 기상 예측 모델 웨더넥스트가 허리케인 멜리사의 급격한 세력 강화와 자메이카 상륙을 기존 모델보다 사흘 먼저, 더 정확하게 예측해 조기 경보로 주민 대피를 도와 인명을 구한 사례를 소개합니다.
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구글 ADK로 첫 AI 에이전트 만들기: 블로그 작성 에이전트 실습 가이드
AI 에이전트의 기본 개념과 세 가지 동작 패턴을 정리하고, 구글 ADK로 계획·작성·검증을 거치는 블로그 작성 에이전트를 단계별로 직접 만드는 과정을 소개합니다.
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AI 에이전트 쉽게 이해하기: LLM·워크플로·에이전트 3단계 정리
기술 배경이 없어도 AI 에이전트를 이해할 수 있도록 LLM, AI 워크플로, AI 에이전트를 단계별로 비교하고 RAG와 ReAct 개념까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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AI 유방암 연구: 알파폴드로 우간다에서 백신 후보를 찾아내는 과정과 그 의미
우간다는 유방암 발병이 늘고 발병 연령은 빨라지는 반면 생존율은 낮다. 알파폴드 같은 AI 도구로 유전자 차원의 조기 선별과 백신 후보 탐색을 현지에서 직접 수행하며 과학 연구를 민주화하는 사례를 소개한다.
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AI 항생제 내성 연구: 구글 딥마인드와 제미나이가 슈퍼박테리아 치료를 바꾸는 법
항생제 내성은 '조용한 팬데믹'으로 불릴 만큼 심각하다. 구글 딥마인드의 AI 도구가 단백질 구조 분석을 수년에서 몇 분으로 줄이고, 사람이 놓친 패턴을 찾아 새로운 치료법 탐색을 돕는 과정을 들여다본다.
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AI 마우스 포인터: 구글 딥마인드와 제미나이가 반세기 만에 다시 상상한 화면 상호작용
반세기 동안 변하지 않은 마우스 포인터에 제미나이를 결합하면 어떻게 될까. 사용자의 의도를 읽고 음성·텍스트·이미지를 함께 이해해 곧바로 행동으로 옮기는 실험적 AI 포인터를 자세히 소개한다.
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AI 코사이언티스트: 구글 딥마인드의 과학 가설 생성 멀티 에이전트 시스템
구글 딥마인드가 공개한 코사이언티스트는 여러 AI 에이전트가 연구팀처럼 협력해 문헌을 뒤지고 새로운 과학 가설을 생성·평가한다. 수만 편의 논문을 읽고 수천 개 가설을 검증하며, 몇 달 걸리던 탐색을 하루 이틀로 줄인다는 것이 핵심이다.
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데미스 허사비스 인터뷰: 알파폴드·알파고가 보여준 AI의 진짜 잠재력
구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스가 알파폴드, 알파고 '37수', 알파제로, 신약 개발과 AGI까지 자신이 만든 도구들과 그 위험을 이야기한다. 눈에 보이지 않는 곳에서 과학을 바꾸는 AI의 미래상을 짚는다.
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지니 3(Genie 3): 텍스트로 생성하는 실시간 인터랙티브 월드 모델
구글 딥마인드의 지니 3는 게임도 영상도 아닌 '세계'를 만든다. 자연어 한 줄로 가상 환경을 생성하고 실시간으로 탐험하며, 월드 메모리로 일관성을 유지하고 도중에 새 이벤트도 추가할 수 있다.
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제미나이 생성형 UI(GenUI), 앱 화면 실시간 생성 — 구글 클라우드 넥스트 26 젠라떼 시연
구글 클라우드 넥스트 26에서 공개된 젠라떼는 플러터·파이어베이스·제미나이를 결합해, 사용자가 원하는 이미지를 대화하듯 다듬으면 그에 맞춰 앱 화면이 실시간으로 생성되는 생성형 UI를 시연했다.
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SQL 서버 코드를 포스트그레SQL로 변환 — 구글 DMS와 제미나이 활용법
SQL 서버의 T-SQL에 익숙한 개발자가 포스트그레SQL로 넘어갈 때 부딪히는 미묘한 문법 차이를, 구글 클라우드의 데이터베이스 마이그레이션 서비스(DMS)와 제미나이가 자동 변환과 설명으로 메워 준다.
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이미지의 로그를 취한다는 것 — 에셔 판화 전시장과 등각사상 (3Blue1Brown)
3Blue1Brown은 M.C. 에셔의 ‘판화 전시장’에 담긴 무한 확대 고리를, 이미지에 복소 로그와 지수함수를 적용하는 등각사상으로 재현하며 그 수학적 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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구글 ADK와 MCP로 Looker 데이터에 연결된 첫 AI 에이전트 만들기
구글 Looker를 LLM·AI 에이전트와 연결하는 첫걸음을 정리했다. 오픈소스 ADK와 MCP toolbox로 자격증명 보안, tools.yaml 도구 정의, 로컬 에이전트 실행까지의 과정을 단계별로 소개한다.
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AI 코딩 에이전트와 인지 부채, 속도 뒤에 놓치기 쉬운 검증과 코드 이해의 가치
AI 코딩 에이전트가 개발 속도를 높여 주지만, 검증 없는 생산성은 빚이 된다. 인지 부채와 '인지적 항복'을 경계하고 사람이 판단의 마지막 20~30%를 책임져야 한다는 조언을 정리했다.
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구글 AI 스튜디오 바이브 코딩으로 비개발자가 일정 앱 만들기
코딩 경험이 없는 직장인이 구글 AI 스튜디오에서 말로 설명만 해 여행 일정을 캘린더 초대로 바꾸는 앱을 만든 과정. 첫 버전의 시차·경유 오류를 피드백으로 고쳐 약 2시간 만에 완성한 사례다.
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AI 에이전트란? 복합 AI 시스템·추론·도구·메모리와 ReAct 방식 정리
IBM의 설명 영상을 정리했다. 단일 모델에서 복합 AI 시스템으로의 전환, 제어 논리를 LLM에 맡기는 에이전트적 접근, 추론·행동·메모리라는 세 가지 핵심 능력, 그리고 ReAct 구성 방식과 자율성의 트레이드오프를 짚는다.
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LLM(대규모 언어 모델)이란? 사전학습·미세조정·프롬프트 설계 한눈에 정리
구글 클라우드의 LLM 입문 강의를 정리했다. 대규모 언어 모델의 정의와 세 가지 특징, 사전학습과 미세조정, 프롬프트 설계와 엔지니어링의 차이, LLM의 종류와 효율적 튜닝 방법까지 핵심만 짚는다.
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OpenClaw 설정 완벽 가이드 — 멀티 에이전트·메모리·보안까지
티나 황이 자율 AI 에이전트 OpenClaw의 하드웨어 선택부터 모델·통신 채널·미션 컨트롤·멀티 에이전트·메모리·보안 설정까지 자신의 실제 구성을 단계별로 공개한다.
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GPT-2 재현 따라하기 — 카파시의 PyTorch·nanoGPT 학습 전 과정
안드레이 카파시가 GPT-2(124M)를 PyTorch로 바닥부터 재현한다. 모델 구조와 GPT-3 하이퍼파라미터, torch.compile·플래시 어텐션 최적화, 약 1시간·10달러 학습까지 다룬다.
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GPT 토크나이저와 BPE 토큰화 완전 해설 — LLM이 글자를 다루는 방법
안드레이 카파시가 GPT 토크나이저를 바닥부터 구현하며 바이트 페어 인코딩(BPE)과 UTF-8, 어휘 크기 절충, 비영어·코드 처리 문제까지 토큰화의 원리를 설명한다.
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웨이페어 GPT 활용 사례: 4천만 상품 카탈로그 보강을 모델과 API로 자동화
가구·인테리어 커머스 웨이페어가 오픈AI 모델과 API로 4천만 개에 이르는 상품 카탈로그를 더 정확하고 완전하게 채우는 카탈로그 보강 작업을 자동화하고 있다. 사람이 수작업으로는 시도조차 어려운 일을 모델이 대신한다.
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클로드 코웍 셋업 가이드: PRD 기반 자동화로 대시보드와 아침 브리핑 만들기
티나 황이 코딩 지식 없이도 클로드 코웍(Claude Cowork)으로 매일 아침 투자·일정·이메일 브리핑을 받고, 밤사이 새 도구를 자동으로 만들어 내는 자신의 셋업을 공개한다. 운영 지침 설정부터 PRD 작성, 폴더 구성, 자동 빌드까지 단계별로 안내한다.
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ChatGPT 작동 원리 완전 정리: 사전학습·환각·강화학습으로 보는 LLM의 모든 것
안드레이 카파시가 일반 청중을 위해 ChatGPT 같은 거대 언어모델의 작동 원리를 풀어낸다. 인터넷 데이터 사전학습, 토큰 예측, 지도학습과 강화학습, 추론 모델, 그리고 환각이 생기는 이유까지 전 과정을 단계별로 짚는다.
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클로드 코워크(Claude Cowork) 기초 사용법 — 코딩 없이 워크플로 자동화
티나 황이 클로드 코워크 입문부터 스킬·커넥터·스케줄·프로젝트까지 단계별로 보여 준다. 코딩 없이 파일 정리, 대시보드 제작, 반복 작업 자동화를 구축하는 법을 정리했다.
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로컬 AI 에이전트란? 구성·설계·안전 원칙과 오픈클로·코워크 활용 가이드
티나 황이 로컬 AI 에이전트의 정의부터 머신·통신·모델·메모리·도구·스케줄·눈으로 이어지는 구성 요소와 안전 원칙, 오픈클로·클로드 코워크 데모까지 정리했다.
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ChatGPT·LLM 활용법 총정리 — 카파시가 알려주는 실전 사용 가이드
카파시가 일상과 업무에서 ChatGPT를 비롯한 LLM을 어떻게 쓰는지 정리했다. 토큰·사고 모델·검색·딥리서치·코드 실행·음성·메모리까지 실전 기능을 한눈에 짚는다.
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2026 AI 필수 스킬 로드맵: 프롬프팅·AI 에이전트·AI 코딩까지 단계별 정리
티나 황이 제시하는 2026년 AI 스킬 로드맵. 투자·프롬프팅·핵심 도구 마스터의 기초부터, AI 에이전트 활용의 중급, 직접 에이전트와 MCP·AI 코딩을 만드는 고급까지 단계별로 정리한다.
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생성형 AI vs 에이전트형 AI 차이: 반응형과 능동형, 그리고 LLM의 역할
생성형 AI는 프롬프트에 반응해 콘텐츠를 만드는 반응형 시스템이고, 에이전트형 AI는 목표를 향해 스스로 행동을 이어가는 능동형 시스템이다. 두 방식의 차이와 공통 기반인 LLM을 정리한다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 두 개의 파일부터 학습·파인튜닝·보안까지
안드레이 카파시의 LLM 입문 강연 요약. 모델이 사실은 두 개의 파일이라는 비유부터 사전학습과 파인튜닝, 스케일링 법칙, 도구 사용, LLM 운영체제 비유, 보안 위협까지 핵심을 정리한다.
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클로드 오퍼스 4.8 정직성 개선 분석 — 거짓말·게으름 줄인 AI 모델
앤트로픽 클로드 오퍼스 4.8은 지능 점수보다 정직성에 초점을 맞췄다. 자기 작업을 속이지 않고, 코드베이스를 대충 훑던 게으름도 개선됐다는 244쪽 시스템 카드 분석.
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제프 딘 인터뷰 — 학습 데이터 고갈·추론 하드웨어·연속 학습 전망
구글 수석 과학자 제프 딘이 학습 데이터 고갈 우려, 추론 중심으로 옮겨가는 하드웨어, FP4 저정밀 연산, 연속 학습, 100만 배 연산 도약 이후의 가능성을 이야기한다.
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데미스 허사비스 인터뷰 — AI 신약 개발, 코사이언티스트, 자동 발견 전망
딥마인드 데미스 허사비스가 AI를 활용한 질병 정복 로드맵, 가설을 만드는 코사이언티스트, 알파폴드 이후의 신약 개발, 그리고 'AI가 새 과학을 발명하는' 자동 발견의 가능성을 이야기한다.
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엔비디아 네모트론 3 울트라: 5500억 매개변수 무료 개방형 AI의 강점과 한계, 라이선스까지
엔비디아가 5500억 매개변수의 개방형 AI 모델 '네모트론 3 울트라'를 가중치·논문·학습 데이터까지 공개했다. 매우 빠르고 에이전트 작업에 강하지만 까다로운 코딩에는 약하다. MoE·맘바 층·NVFP4 등 속도 비결과 텍스트 전용이라는 한계를 짚는다.
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압축은 곧 지능이다: 섀넌 정보이론·엔트로피와 거대언어모델 사전학습의 숨은 연결 고리
텍스트 압축의 한계는 어디일까? 1940년대 클로드 섀넌의 정보이론은 '예측과 압축은 수학적으로 같다'는 통찰을 낳았고, 이는 오늘날 거대언어모델 사전학습과 교차엔트로피 손실의 뿌리가 됐다. 정보와 엔트로피의 정의를 직접 따라가 본다.
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딥마인드 알파프루프 넥서스: 50년 넘은 에르되시 난제 9개 해결과 토너먼트식 증명의 비결
딥마인드의 새 AI '알파프루프 넥서스'가 수십 년 미해결 에르되시 난제 약 350개 중 9개를 풀었다. 비결은 더 똑똑한 모델이 아니라 형식언어 Lean과 심판 AI·토너먼트로 짠 '루프'다. 신뢰할 수 없는 부품으로 신뢰할 시스템을 만든 방식을 살펴본다.
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대규모 언어 모델(LLM) 작동 원리: 다음 단어 예측과 트랜스포머 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델은 입력된 문장 다음에 올 단어를 확률로 예측하는 거대한 함수입니다. 수천억 개의 매개변수, 사전 훈련과 인간 피드백 강화학습(RLHF), 트랜스포머와 어텐션까지 LLM의 핵심 작동 원리를 일반 독자 눈높이로 정리했습니다.
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AI 버블 논쟁의 진짜 질문: 인프라 수요와 추론 비용으로 본 엔비디아와 오픈AI
AI 주가 조정을 두고 버블 논쟁이 뜨겁다. 그러나 엔비디아 데이터센터 매출과 오픈AI·앤스로픽의 폭증하는 기업 수요는 진짜 질문이 '버블이냐'가 아니라 '투자금 회수가 언제, 어디서 일어나느냐'임을 보여준다.
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MCP·ChatGPT 앱의 이중 iframe 구조와 CSP·샌드박스 보안 원리 해설
MCP 앱과 ChatGPT 앱이 대화 안에 인터랙티브 UI를 넣을 때 iframe을 이중으로 중첩하는 이유를 Alpic CTO가 설명한다. CSP의 script-src 서명 요구, 동일 출처 문제, 샌드박스 trade-off가 그 배경이다.
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오픈AI 솔루션 엔지니어의 Codex 활용 사례: 리뷰 분석부터 웹사이트 목업까지
오픈AI 솔루션 엔지니어 스테파니 안나니가 Codex로 고객의 트러스트파일럿 리뷰를 분석하고 웹사이트 목업을 만들어 변화를 보여주는 방식을 소개한다. 'OpenAI on OpenAI' 시리즈의 한 장면이다.
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AI 에이전트·MCP·디자인 시스템: 일관된 소프트웨어를 만드는 새로운 개발 방식
디자인 시스템과 컨텍스트 엔지니어링, MCP를 결합하면 비전문가도 AI 에이전트로 규칙을 지키는 소프트웨어를 만들 수 있다. IBM이 그 원리를 레고에 빗대 쉽게 풀어낸다.
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AI 취약점 스캐너와 제로데이: S.A.T.A.N이 알려준 이중용도 기술의 교훈
AI가 주요 OS와 브라우저의 제로데이를 찾아내는 시대다. IBM은 30년 전 보안 도구 S.A.T.A.N 논쟁을 빌려, 이 기술이 위협이자 방어 수단이 될 수 있음을 설명한다.
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AI 사회공학 공격·AI 웜·비인간 신원: IBM 보안 팟캐스트가 짚은 3가지 위협
메타의 AI 고객지원이 사기에 속아 인스타그램 계정을 넘겼다. IBM 보안 인텔리전스 패널이 AI의 '지혜' 부재, 자기복제 AI 웜, 비인간 신원 위협을 짚는다.
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AI 페어 프로그래밍 완벽 정리: 개발자 이너 루프를 가속하는 협업 도구의 원리와 한계
AI 페어 프로그래밍은 개발자를 대체하는 게 아니라 기획·코드·테스트·리뷰로 이어지는 '이너 루프'를 가속하는 협업 도구다. IBM이 그 작동 방식과 세 가지 이점, 그리고 사람의 판단이 여전히 필요한 이유를 설명한다.
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앤트로픽 Fable 5와 애플-엔비디아 딜: IBM 전문가가 본 티어드 라우팅과 프런티어 AI 비용
IBM 믹스처 오브 엑스퍼츠 패널이 앤트로픽 Fable 5의 가변 제공 정책과 '티어드 라우팅', 애플이 엔비디아로 돌아선 이유, AI의 풍자 이해 한계를 짚는다. 핵심은 가장 똑똑한 모델이 아니라 신뢰하고 감당할 수 있는 모델 경쟁으로의 전환이다.
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에이전틱 코딩과 레거시 현대화: AI 개발 파트너가 자바 시스템을 안전하게 바꾸는 5단계
개발자는 코드를 짜기보다 기존 시스템을 이해하는 데 시간의 60~70%를 쓴다. IBM이 금융사 자바 시스템 사례로 에이전틱 코딩이 레거시 현대화를 5단계로 안전하게 푸는 법을 설명한다.
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페이워드의 Codex 활용 사례: 50개 에이전트 동시 실행과 MR 검토로 출시 속도 높이기
핀테크 기업 페이워드가 Codex로 개발 속도를 끌어올린 사례. 50개 에이전트를 동시에 돌려 MR을 검토하고, 모두 합의하면 릴리스하는 방식으로 '6개월 앞서간다'고 말하는 이유를 정리했다.
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Codex 브라우저 디버깅: 크롬 DevTools 프로토콜(CDP) 연동으로 웹앱 성능 병목 찾기
Codex의 브라우저 사용 기능에 크롬 DevTools 프로토콜(CDP)이 더해졌다. 네트워크 추적·성능 프로파일링·콘솔 로그 점검으로 코드만 훑는 대신 실제 앱을 들여다보며 병목을 찾아 고치는 과정을 정리했다.
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프리플라이 AI 언어 학습 사례: '레슨 인사이트'로 본 사람과 AI의 역할 분담
세계 최대 언어 학습 마켓플레이스 프리플라이가 OpenAI와 만든 '레슨 인사이트'. 사람은 동기 부여에, AI는 반복 업무에 집중시키는 역할 분담과 1년 뒤에도 70%가 쓰는 정착률을 살펴본다.
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LSEG 금융 AI 사례: 신뢰할 수 있는 데이터와 MCP로 ChatGPT에 트러스티드 데이터 연결하기
금융시장의 중심에 있는 LSEG가 OpenAI와 함께 'AI의 신뢰는 데이터의 신뢰에서 시작된다'는 원칙으로 AI를 확장한다. MCP로 ChatGPT에 신뢰 데이터를 연결하고 출시 주기를 2주로 줄인 변화를 정리했다.
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구글 코딩 인터뷰 문제 풀이: 원형 시계 최소 시간 차를 비둘기집 원리로 O(1) 최적화하기
구글 합격률 1% 미만. 한 수석 엔지니어가 24시간 시계 최소 시간 차 문제를 풀며 정렬·원형 처리·비둘기집 원리로 O(1)까지 최적화하는 전 과정을 따라가 본다.
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OpenAI Codex 공개 주식 투자 플러그인 — 실적 분석을 대시보드로 자동화
OpenAI가 Codex와 공개 주식 투자 플러그인으로 흩어진 기업·시장·웹 데이터를 하나의 투자 대시보드로 묶는 실적 분석 워크플로를 시연했다.
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WebMCP란? 구글 크롬이 제안한 '에이전트 친화 웹' 표준과 작동 방식
에이전트가 웹을 쓰려고 DOM·스크린샷을 헤매는 시대를 끝낼 WebMCP. 구글 크롬의 타라 아젬앙이 선언적·명령형 API와 데모로 웹을 에이전트용 도구로 바꾸는 법을 설명한다.
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AI 제대로 쓰는 법 5단계 — 프롬프트 ROLE 공식과 컨텍스트 엔지니어링
대부분은 AI를 잘못 쓴다. 조지아텍 출신 사자드가 AI 멘탈 모델, ROLE 프롬프트 공식, 마스터·시스템 프롬프트, 파워 기법, 도구 스택까지 5단계로 정리한다.
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WorkOS 스튜디오 사례: LangGraph와 Opus로 만든 사내 데이터 질문 에이전트
WorkOS의 개럿 갤로우가 사내 도구 '스튜디오'를 소개한다. 자연어로 비즈니스 질문을 던지면 에이전트가 Snowflake·Linear·Notion을 조회해 답하고, 재사용 가능한 대시보드 위젯까지 직접 만든다.
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스노클·UC버클리 연구: 4B 모델이 235B를 이긴 비결은 추론이 아니라 '도구 사용'
스노클이 UC버클리와 함께 금융 분석 도구 사용 과제에서 40억 파라미터 모델로 2350억 모델을 능가했다. 핵심은 더 큰 추론이 아니라 강화학습으로 가르친 '도구 사용 규율'이었다.
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구글 딥마인드 젬마 4 분석: 오픈 모델로 얻는 소유권·주권·온디바이스 AI
구글 딥마인드가 젬마 4를 공개하며 '오픈 모델 소유권'을 강조했다. 휴대폰에서 도는 소형부터 31B까지, 데이터 주권과 비용 통제, 온디바이스 활용법을 정리했다.
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AI 코딩 번아웃 — '에이전트가 아니라 주의력이 병목'이라는 WorkOS의 진단
WorkOS의 잭 프로서가 AI 에이전트로 일하며 겪은 번아웃을 바탕으로, 신호 레이어·음성 입력·원격 제어·자기 개선 시스템으로 개발자의 주의력을 지키는 방법을 제안한다.
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Project Glasswing — AI로 세계 소프트웨어 취약점을 찾는 앤트로픽 프로젝트
앤트로픽이 사이버보안 능력이 크게 향상된 모델로 OpenBSD·리눅스 등에서 취약점을 발견하고, 핵심 소프트웨어 운영 조직과 손잡은 Project Glasswing을 정리했다.
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AI 감정 연구 — 앤트로픽이 Claude 신경망에서 발견한 '기능적 감정'
앤트로픽이 언어 모델 내부 뉴런을 들여다보며 감정에 대응하는 신경 패턴을 찾고, 그 패턴이 Claude의 행동을 실제로 바꾸는지 실험한 연구를 정리했다.
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앤트로픽 Fable 5 오프라인 사태 분석: 수출 통제·외국인 접근 금지로 본 프런티어 AI 거버넌스
앤트로픽이 미 정부 명령으로 최강 모델 Fable 5를 오프라인 처리했다. 네이트 B 존스가 안전·법적 명분·사업 현실 세 층으로 이 전례 없는 사건과 모델 의존성 관리법을 분석한다.
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클로드 코워크 활용법 5가지: claude.md·memory.md 구조와 300줄 규칙으로 토큰 25% 절약
5개월간 코워크를 매일 쓴 제프 수가 첫날부터 잡아야 할 5가지를 정리했다. 옵시디언으로 .md 읽기, 300줄 규칙, claude.md와 memory.md 구분, 프로젝트 이전, 스킬과 워크스테이션 구분이다.
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NotebookLM 2026 활용법: 소스·채팅·스튜디오 3단 구조와 보고서·슬라이드·마인드맵 제대로 쓰기
대규모 업데이트로 제미나이보다 많이 쓰인다는 NotebookLM. 제프 수가 소스·채팅·스튜디오 3단 구조와 보고서·슬라이드·인포그래픽·마인드맵 등 진짜 중요한 기능만 골라 정리했다.
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Codex 활용법과 의미: 앱 중심에서 에이전트에게 일을 위임하는 컴퓨팅으로
Codex는 단순한 코딩 도구가 아니다. 파일·브라우저·문서를 평범한 말로 에이전트에게 맡기는 새로운 컴퓨터 사용법과, 치프 오브 스태프 스레드·스킬·예약 자동화 활용법을 정리했다.
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컴퓨터공학 전공자를 위한 4가지 경고: AI 시대 취업 시장과 살아남는 법
조지아텍 출신 개발자가 전하는 현실 조언. 학위만으론 부족한 이유, 분야를 정하는 법, 함께할 사람을 고르는 법, 그리고 AI가 소프트웨어 시장을 둘로 쪼갠 변화를 정리했다.
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클로드 코워크 사용법: 파일 작업부터 자동화까지 7가지 핵심 기능 정리
클로드 챗과 무엇이 다른지부터 로컬 파일 작업, 지속 메모리, 커넥터, 스킬, 예약 작업까지. 클로드 코워크의 7가지 핵심 기능을 실제 사용 사례와 함께 정리했습니다.
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애플 WWDC 2026 분석: 시리·제미나이·프라이빗 클라우드로 본 AI 주도권 전쟁
애플 WWDC 2026의 핵심은 시리가 똑똑해졌느냐가 아니다. 네이트 B 존스는 AI를 클라우드에서 빌리는 것에서 내가 산 컴퓨터 안의 기능으로 바꾸려는 애플의 전략을 분석한다.
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소프트웨어 엔지니어 vs AI 엔지니어 비교: 2026년 진로, 연봉, 필요 역량 총정리
10년차 AI 전문가와 소프트웨어 엔지니어가 두 직군의 하는 일, 필요 역량, 교육, 연봉, 그리고 AI 시대에 어느 쪽이 나은지를 비교한다. 결국 둘 다 핵심은 문제 해결과 매일 배우는 자세다.
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클로드 코워크 시스템 구축법: claude.md·memory.md로 만드는 개인 맥락 AI 비서
제프 수가 클로드 코워크를 자기 비서처럼 부리는 시스템을 공개한다. 핵심은 코드가 아니라 claude.md와 memory.md라는 단순한 텍스트 파일과, 규칙이 층층이 쌓이는 워크스테이션 구조다.
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오픈AI·앤트로픽 IPO 분석: 토큰이 아니라 '하네스'가 1조 달러 가치를 가르는 이유
오픈AI와 앤트로픽의 IPO에서 진짜 질문은 기업가치가 아니다. 네이트 B 존스는 지능을 싸게 공급하면서 그 위의 '하네스(작업 계층)'를 누가 소유하느냐가 승부처라고 분석한다.
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2026년 AI 학습법: 모델 하나 깊게 파고 컨텍스트와 프로젝트로 실력 쌓는 3단계 가이드
쏟아지는 AI 정보의 80%는 낡았거나 쓸 일 없는 이론이다. 제프 수가 모델 선택부터 컨텍스트 활용, 프로젝트와 AI 시스템까지 10년 뒤에도 통할 핵심 20%만 추려 3단계로 정리했다.
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2026년 소프트웨어 엔지니어 취업법: 코딩 학습부터 이력서, 레퍼럴까지 3단계 로드맵
2019년식 '파이썬 배우고 코딩테스트 풀기'는 더는 통하지 않는다. 사자드 카더가 제로에서 2026년 개발자로 취업하는 코딩 학습·이력서·레퍼럴 3단계 전략을 정리했다.
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클로드 코드와 트레이딩뷰 MCP 연동으로 AI 프리마켓 스캐너와 전략 백테스트를 자동화하는 방법
코딩 지식이 없는 10년차 전업 트레이더가 클로드 코드와 트레이딩뷰를 연결해 프리마켓 갭 스캐너, 트렌드 조인 롱 전략 스캐너, 파인스크립트·파이썬 백테스트, 텔레그램 알림까지 자동화한 과정을 단계별로 정리했다.
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클로드 코드와 코덱스 비교: 2026년 핵심 역량은 에이전트를 다루는 '에이전트 문해력'이다
사람들은 클로드 코드와 코덱스 중 무엇이 나은지 묻지만, 발표자는 그것이 잘못된 질문이라 말한다. 클로드는 에이전트 '조종'을, 코덱스는 '위임'을 자연스럽게 만들며, 인터페이스가 우리의 사고 습관을 길들인다.
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앤트로픽, 역대 최강 모델 '클로드 페이블 5' 공개… 고위험 요청은 오푸스 4.8로 우회
앤트로픽이 일반 공개 모델 중 가장 강력하다는 '클로드 페이블 5'를 출시했다. 며칠간 자율 작동이 가능하지만, 사이버보안·생물학 등 고위험 요청은 자동 검토 후 오푸스 4.8로 우회시키는 엄격한 안전장치를 갖췄다.
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앤트로픽 AI 해석 연구: 클로드의 내부 사고(활성화)를 사람이 읽는 텍스트로 번역하다
앤트로픽이 클로드의 내부 연산값인 '활성화'를 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 옮기는 해석 기법을 공개했다. 협박 시뮬레이션에서 클로드는 협박을 거부했지만, 내부 사고를 보니 그 상황이 안전성 평가임을 이미 알고 있었다.
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글오토인코더5개 글오픈클로5개 글의사결정5개 글인공지능 기초5개 글인코더디코더5개 글잠재공간5개 글전이학습5개 글지식 관리5개 글지연 시간5개 글초지능5개 글추론5개 글추측 디코딩5개 글취약점5개 글커리어 로드맵5개 글코워크5개 글콘텐츠자동화5개 글키미 K35개 글판다스5개 글평가5개 글풀스택5개 글프롬프트 설계5개 글플래시어텐션5개 글합성데이터5개 글휴먼인더루프5개 글A2A5개 글AI 경제학5개 글AI 디자인5개 글AI 리터러시5개 글AI 모델 선택5개 글AI 영상5개 글AI비서5개 글AI영상제작5개 글AMD5개 글AssemblyAI5개 글Claude Fable 55개 글ComfyUI5개 글DevOps5개 글GAN5개 글GGUF5개 글GraphRAG5개 글LLM벤치마크5개 글LSTM5개 글MIT 미디어랩5개 글o15개 글PPO5개 글VLM5개 글VPS5개 글개발 자동화4개 글개발자생산성4개 글개인정보 보호4개 글객체탐지4개 글결정트리4개 글구글 제미나이4개 글기술 부채4개 글기울기소실4개 글노동시장4개 글대화형 AI4개 글데이터4개 글데이터전처리4개 글도커4개 글디자인 시스템4개 글랜덤포레스트4개 글랭그래프4개 글로컬 모델4개 글링크드인4개 글마케팅4개 글마케팅자동화4개 글모델 정렬4개 글모델 증류4개 글모델압축4개 글모델최적화4개 글문서 자동화4개 글미래직업4개 글분산 시스템4개 글사고의사슬4개 글소프트웨어 아키텍처4개 글손실함수4개 글수출 통제4개 글수학4개 글신경과학4개 글앤드루응4개 글어셈블리AI4개 글얼굴인식4개 글에너지 기반 모델4개 글에이전트코딩4개 글에이전트형 AI4개 글에이전틱RAG4개 글영상 생성4개 글오픈웨이트LLM4개 글온디바이스4개 글올라마4개 글음성 에이전트4개 글이력서4개 글인지과학4개 글인프라4개 글입문4개 글자료구조4개 글정보이론4개 글정책경사4개 글제품관리4개 글젬마4개 글취업4개 글캐릭터 일관성4개 글커리어 전환4개 글코딩 입문4개 글코사인유사도4개 글큐비트4개 글토큰 절약4개 글통계4개 글표현 학습4개 글풀스택 개발4개 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