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https://i.ytimg.com/vi/qSaflVjkM4s/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T12:03:48.369Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%9B%B9%EA%B2%80%EC%83%89-%ED%99%98%EA%B0%81-mcp-bright-data-btxGmN8RvNU https://i.ytimg.com/vi/btxGmN8RvNU/maxresdefault.jpg AI 에이전트 웹 검색 환각의 원인과 MCP 해법 정리 (Bright Data 발표) https://i.ytimg.com/vi/btxGmN8RvNU/maxresdefault.jpg AI 에이전트가 실제로는 웹에 접근하지 못하면서도 "검색했다"고 둘러대는 이유와, 봇 차단·가짜 데이터·끊긴 인용 문제를 다룬 Bright Data 발표를 정리했다. 2026-06-17T13:29:58.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0-%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC-rag-%EB%A9%80%ED%8B%B0%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-zFw19qGAeGo https://i.ytimg.com/vi/zFw19qGAeGo/maxresdefault.jpg 파이썬 AI 에이전트 만들기 전체 과정: 메모리·RAG·멀티에이전트 정리 https://i.ytimg.com/vi/zFw19qGAeGo/maxresdefault.jpg 메모리 기반 대화 에이전트, RAG 지원 에이전트, 멀티 에이전트 오케스트레이터를 파이썬으로 직접 만드는 과정과, 운영 환경에 필요한 7가지 요건을 정리했다. 2026-06-17T13:29:58.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%ED%95%98%EB%84%A4%EC%8A%A4-%EC%9C%A0%EC%A7%80%EB%B3%B4%EC%88%98-%EB%8F%84%EA%B5%AC-%EA%B0%80%EC%A7%80%EC%B9%98%EA%B8%B0-BOXK2XFLA-E https://i.ytimg.com/vi/BOXK2XFLA-E/maxresdefault.jpg AI 에이전트 하네스 유지보수: 버셀이 도구 80%를 지워 성능을 높인 이유 https://i.ytimg.com/vi/BOXK2XFLA-E/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T14:53:05.351Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%AD%EC%82%AC-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EA%B3%BC%ED%95%99-%EB%85%BC%EB%AC%B8-10%ED%8E%B8-ML3q7Ok4hJg https://i.ytimg.com/vi/ML3q7Ok4hJg/maxresdefault.jpg AI 역사 핵심 논문 10편 정리: 튜링·섀넌에서 트랜스포머·GPT-3까지의 컴퓨터과학 https://i.ytimg.com/vi/ML3q7Ok4hJg/maxresdefault.jpg 앨런 튜링의 튜링 머신과 클로드 섀넌의 비트에서 시작해 퍼셉트론, 역전파, 페이지랭크, 이미지넷, 트랜스포머, GPT-3까지 — 100년 컴퓨터과학 논문 10편으로 오늘날 AI가 어떻게 만들어졌는지 짚어본다. 2026-06-17T16:55:00.903Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%84%BC%ED%84%B0-%EA%B2%BD%EC%A0%9C%ED%95%99-%EC%9D%B8%ED%94%84%EB%9D%BC-%EB%B9%84%EC%9A%A9-%ED%81%AC%EB%A3%A8%EC%86%8C-GcCGzfKdCd0 https://i.ytimg.com/vi/GcCGzfKdCd0/maxresdefault.jpg AI 데이터센터 경제학 — 메가와트당 6천만 달러, AI 인프라 투자 구조 해부 https://i.ytimg.com/vi/GcCGzfKdCd0/maxresdefault.jpg 스탠퍼드 강연에서 크루소 CEO가 공개한 AI 데이터센터 경제학. 메가와트당 약 6천만 달러의 투자, 전력·노동 병목, 그리고 디지털 노동이라는 개념까지 정리했습니다. 2026-06-17T21:29:19.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%8B%9C%EB%8C%80-%EC%BD%94%EB%94%A9-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EC%82%AC%ED%8B%B0%EC%95%84-%EB%82%98%EB%8D%B8%EB%9D%BC-uMGb4Gzf2i4 https://i.ytimg.com/vi/uMGb4Gzf2i4/maxresdefault.jpg AI 시대 코딩 학습 — 마이크로소프트 CEO가 말하는 개념 이해의 가치 https://i.ytimg.com/vi/uMGb4Gzf2i4/maxresdefault.jpg 에이전트가 코드를 대신 짜는 시대에도 코딩 학습이 중요한 이유. 마이크로소프트 CEO는 개념 이해와 '인지적 커버리지'가 인지 부하를 막는다고 말합니다. 2026-06-17T21:29:19.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0-%ED%81%AC%EB%9E%98%EC%8B%9C%EB%B3%B5%EA%B5%AC-YKPO2S6j7MM https://i.ytimg.com/vi/YKPO2S6j7MM/maxresdefault.jpg 파이썬 AI 에이전트 만들기: 도구·시스템 프롬프트와 크래시 복구 튜토리얼 https://i.ytimg.com/vi/YKPO2S6j7MM/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T22:50:36.214Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%ED%8F%89%EA%B0%80-%EB%B2%A4%EC%B9%98%EB%A7%88%ED%81%AC-openai-eval-CFqjjKp9Y-Q https://i.ytimg.com/vi/CFqjjKp9Y-Q/maxresdefault.jpg AI 모델 평가(eval)의 진화 — OpenAI 연구 리드가 말하는 벤치마크 포화와 프런티어 평가 https://i.ytimg.com/vi/CFqjjKp9Y-Q/maxresdefault.jpg OpenAI 연구 리드 테잘 파트와르단이 벤치마크 포화, 벤치맥싱, 실제 업무를 재는 GDPval과 과학 실험 평가까지 AI 모델 평가가 어떻게 진화하는지 설명한다. 2026-06-16T17:28:31.793Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C-adk-a2a-%EB%A9%80%ED%8B%B0%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B2%8C%EC%9E%84%EA%B8%B0%ED%9A%8D-%EC%8B%9C%EC%97%B0-nGjGUCOiXk4 https://i.ytimg.com/vi/nGjGUCOiXk4/maxresdefault.jpg 구글 클라우드 ADK·A2A 멀티 에이전트 시연: AI 에이전트들이 협업해 게임을 기획하는 방법 https://i.ytimg.com/vi/nGjGUCOiXk4/maxresdefault.jpg 구글 클라우드가 ADK와 A2A로 역할이 다른 여러 AI 에이전트가 협업해 5분 만에 게임 기획안을 만드는 과정을 시연했다. 충돌 해결과 사람의 개입 지점까지 정리했다. 2026-06-16T16:47:00.729Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%95%A4%ED%8A%B8%EB%A1%9C%ED%94%BD-%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%ED%95%B4%EC%84%9D%EA%B0%80%EB%8A%A5%EC%84%B1-ai-%EB%82%B4%EB%B6%80%EC%82%AC%EA%B3%A0-%EB%B2%88%EC%97%AD-l72ufA-4SzE https://i.ytimg.com/vi/l72ufA-4SzE/maxresdefault.jpg 앤트로픽 클로드 해석가능성 연구: AI의 내부 사고를 텍스트로 번역하는 새로운 방법 https://i.ytimg.com/vi/l72ufA-4SzE/maxresdefault.jpg 앤트로픽이 클로드 내부의 수많은 숫자(활성값)를 텍스트로 번역하고 다시 숫자로 되돌리는 왕복 검증으로 신뢰도를 높이는 해석가능성 연구를 공개했다. 핵심 발견과 한계를 정리했다. 2026-06-16T16:47:00.729Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EC%A0%9C%EB%AF%B8%EB%82%98%EC%9D%B4-ai-%EC%B1%84%EC%9A%A9-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EB%A9%B4%EC%A0%91-%EB%AF%B8%EB%9E%98-NVTDicU4UX4 https://i.ytimg.com/vi/NVTDicU4UX4/maxresdefault.jpg 구글 제미나이 리더 인터뷰: AI 시대 채용 기준과 코딩·면접의 미래, 커리어 전략 https://i.ytimg.com/vi/NVTDicU4UX4/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T14:18:59.340Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%99%95%EC%82%B0%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EA%B0%80%EC%86%8D-%EC%96%91%EC%9E%90%ED%99%94-%EC%BA%90%EC%8B%B1-%EC%A6%9D%EB%A5%98-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84%EC%83%9D%EC%84%B1-gHs5ZiY80PM https://i.ytimg.com/vi/gHs5ZiY80PM/maxresdefault.jpg 확산 모델 가속의 핵심 3가지: 양자화·캐싱·스텝 증류로 실시간 영상 생성에 다가가기 https://i.ytimg.com/vi/gHs5ZiY80PM/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T13:36:43.776Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%B3%B4%EC%95%88-kagenti-%ED%98%BC%EB%9E%80%EB%90%9C-%EB%8C%80%EB%A6%AC%EC%9D%B8-4vfvvzzwcwI https://i.ytimg.com/vi/4vfvvzzwcwI/maxresdefault.jpg AI 에이전트 보안: Kagenti로 멀티 에이전트 ‘혼란된 대리인’ 취약점 차단하기 https://i.ytimg.com/vi/4vfvvzzwcwI/maxresdefault.jpg 여러 AI 에이전트를 운영할 때 생기는 ‘혼란된 대리인’ 보안 문제를, 경로가 아닌 신원을 보호하는 오픈소스 프로젝트 Kagenti로 해결하는 방법을 정리했다. 2026-06-16T12:06:50.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80-adk-%EC%9E%A5%EA%B8%B0%EC%8B%A4%ED%96%89-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%98%A8%EB%B3%B4%EB%94%A9-JsNbFnT0QCw https://i.ytimg.com/vi/JsNbFnT0QCw/maxresdefault.jpg 구글 ADK 장기 실행 AI 에이전트 패턴: 신입 온보딩 사례로 본 휴면·메모리·멀티에이전트 https://i.ytimg.com/vi/JsNbFnT0QCw/maxresdefault.jpg 구글 클라우드가 공개한 ADK 장기 실행 에이전트 패턴을 신입사원 온보딩 코디네이터 사례로 설명한다. 며칠씩 멈췄다 외부 이벤트로 깨어나는 휴면 구조와 내구성 메모리를 다룬다. 2026-06-17T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%98%A4%ED%94%88-%ED%81%B4%EB%A1%9C%EC%A6%88%EB%93%9C-ai-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%B0%A8%EC%9D%B4-%ED%94%84%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B2%84%EC%8B%9C-%EB%B9%84%EC%9A%A9-X0lZuvzK-zk https://i.ytimg.com/vi/X0lZuvzK-zk/maxresdefault.jpg 오픈 AI 모델 vs 클로즈드 모델 차이 — 프라이버시·비용·성능으로 보는 선택 기준 https://i.ytimg.com/vi/X0lZuvzK-zk/maxresdefault.jpg ChatGPT 이후 갈라진 오픈·클로즈드 AI 모델의 차이를 프라이버시, 기업 비용, 성능 경쟁, 중국 오픈 모델의 부상까지 일반 독자 눈높이로 정리했다. 2026-06-17T01:53:10.688Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/gemini-omni-%EC%98%81%EC%83%81%EC%83%9D%EC%84%B1-%EC%8B%A4%EC%A0%84%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%ED%95%9C%EA%B3%84-CDVIBN49YKg https://i.ytimg.com/vi/CDVIBN49YKg/maxresdefault.jpg Gemini Omni 영상 생성 실전 후기: 물리 정확도·5장 레퍼런스·대화형 편집과 한계 https://i.ytimg.com/vi/CDVIBN49YKg/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T03:35:01.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%B2%AD%EC%86%8C%EB%85%84-%EC%86%8C%EC%85%9C%EB%AF%B8%EB%94%94%EC%96%B4-%EC%B0%A8%EB%8B%A8-%EB%82%98%EC%9D%B4-%EC%9D%B8%EC%A6%9D-%EA%B8%B0%EC%88%A0-2jJeSgO_MGo https://i.ytimg.com/vi/2jJeSgO_MGo/maxresdefault.jpg 청소년 소셜미디어 차단은 가능할까? 라우터·ISP·기기·플랫폼 나이 인증 기술 총정리 https://i.ytimg.com/vi/2jJeSgO_MGo/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T16:15:55.548Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%83%98%EC%98%AC%ED%8A%B8%EB%A8%BC-%EC%8A%A4%ED%83%A0%ED%8D%BC%EB%93%9C-ai-%EC%8A%A4%EC%BC%80%EC%9D%BC-agi-%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%9C%A0%ED%8B%B8%EB%A6%AC%ED%8B%B0-F_7M4Hc-usM https://i.ytimg.com/vi/F_7M4Hc-usM/maxresdefault.jpg 샘 올트먼 스탠퍼드 강연: AI 스케일링·AGI·컴퓨트 부족과 지능 유틸리티 시대 정리 https://i.ytimg.com/vi/F_7M4Hc-usM/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T09:35:24.658Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%9D%98%EB%A3%8C-ai-%EC%82%AC%EC%9D%B4%EB%B2%84%EB%B3%B4%EC%95%88-%ED%99%98%EC%9E%90%EA%B6%8C%ED%95%9C-GasnZ5EecRA https://i.ytimg.com/vi/GasnZ5EecRA/maxresdefault.jpg 의료 AI 사이버 보안과 환자 권한 — 스탠퍼드 헬스케어 AI 토론 정리 https://i.ytimg.com/vi/GasnZ5EecRA/maxresdefault.jpg 스탠퍼드 헬스케어 AI 팟캐스트에서 전직 미국 수석 데이터 과학자 DJ가 의료 시스템의 사이버 보안 취약성과 AI가 환자 권한을 넓히는 변화, 그리고 필요한 정책을 짚었다. 2026-06-16T08:53:37.064Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4-%EB%A1%9C%EB%93%9C%EB%A7%B5-%EC%8B%A4%EC%A0%84-%ED%95%99%EC%8A%B5%EB%B2%95-ki0UR5ZP_QY https://i.ytimg.com/vi/ki0UR5ZP_QY/maxresdefault.jpg AI 엔지니어 로드맵, 2026년 실전 학습법과 핵심 커리큘럼 정리 https://i.ytimg.com/vi/ki0UR5ZP_QY/maxresdefault.jpg AI 엔지니어가 되려는 사람을 위한 현실적인 로드맵. 수학·모델 학습보다 사전학습 모델·LLM·RAG 적용에 집중하라는 조언과 단계별 커리큘럼, 학습법, 장단점을 정리했다. 2026-06-16T04:20:43.958Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/gemini-genui-flutter-firebase-genlatte-DHWiny5bjJc https://i.ytimg.com/vi/DHWiny5bjJc/sddefault.jpg 제미나이 생성형 UI(GenUI), 앱 화면 실시간 생성 — 구글 클라우드 넥스트 26 젠라떼 시연 https://i.ytimg.com/vi/DHWiny5bjJc/sddefault.jpg 구글 클라우드 넥스트 26에서 공개된 젠라떼는 플러터·파이어베이스·제미나이를 결합해, 사용자가 원하는 이미지를 대화하듯 다듬으면 그에 맞춰 앱 화면이 실시간으로 생성되는 생성형 UI를 시연했다. 2026-06-15T21:34:33.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%9D%B8%EC%A7%80%EB%B6%80%EC%B1%84-%EA%B2%80%EC%A6%9D-jYvNSLQ_Qio https://i.ytimg.com/vi/jYvNSLQ_Qio/maxresdefault.jpg AI 코딩 에이전트와 인지 부채, 속도 뒤에 놓치기 쉬운 검증과 코드 이해의 가치 https://i.ytimg.com/vi/jYvNSLQ_Qio/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T20:52:10.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%9B%A8%EC%9D%B4%ED%8E%98%EC%96%B4-gpt-%EC%B9%B4%ED%83%88%EB%A1%9C%EA%B7%B8-%EB%B3%B4%EA%B0%95-%EC%98%A4%ED%94%88ai-TDM2Dz_MuPk https://i.ytimg.com/vi/TDM2Dz_MuPk/maxresdefault.jpg 웨이페어 GPT 활용 사례: 4천만 상품 카탈로그 보강을 모델과 API로 자동화 https://i.ytimg.com/vi/TDM2Dz_MuPk/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T18:27:51.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%ED%8E%98%EC%96%B4-%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D-%EC%9D%B4%EB%84%88%EB%A3%A8%ED%94%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-%ED%98%91%EC%97%85-MTmhgIVhpag https://i.ytimg.com/vi/MTmhgIVhpag/maxresdefault.jpg AI 페어 프로그래밍 완벽 정리: 개발자 이너 루프를 가속하는 협업 도구의 원리와 한계 https://i.ytimg.com/vi/MTmhgIVhpag/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T13:01:12.242Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%B2%84%EB%B8%94-%EC%9D%B8%ED%94%84%EB%9D%BC-%EC%88%98%EC%9A%94-%EC%B6%94%EB%A1%A0-%EA%B2%BD%EC%A0%9C-mn4XBSBIuag https://i.ytimg.com/vi/mn4XBSBIuag/maxresdefault.jpg AI 버블 논쟁의 진짜 질문: 인프라 수요와 추론 비용으로 본 엔비디아와 오픈AI https://i.ytimg.com/vi/mn4XBSBIuag/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T14:16:47.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/mcp-chatgpt-%EC%95%B1-%EC%9D%B4%EC%A4%91-iframe-csp-%EC%83%8C%EB%93%9C%EB%B0%95%EC%8A%A4-c-2eEv2ou7Y https://i.ytimg.com/vi/c-2eEv2ou7Y/maxresdefault.jpg MCP·ChatGPT 앱의 이중 iframe 구조와 CSP·샌드박스 보안 원리 해설 https://i.ytimg.com/vi/c-2eEv2ou7Y/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T14:16:47.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/openai-codex-%EC%86%94%EB%A3%A8%EC%85%98-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-%ED%8C%8C%ED%8A%B8%EB%84%88-_jNbM8pV9oI https://i.ytimg.com/vi/_jNbM8pV9oI/maxresdefault.jpg 오픈AI 솔루션 엔지니어의 Codex 활용 사례: 리뷰 분석부터 웹사이트 목업까지 https://i.ytimg.com/vi/_jNbM8pV9oI/maxresdefault.jpg 오픈AI 솔루션 엔지니어 스테파니 안나니가 Codex로 고객의 트러스트파일럿 리뷰를 분석하고 웹사이트 목업을 만들어 변화를 보여주는 방식을 소개한다. 'OpenAI on OpenAI' 시리즈의 한 장면이다. 2026-06-15T14:16:47.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/claude-code-%EC%9E%85%EB%AC%B8-%EB%B9%84%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-%EC%95%B1%EB%B9%8C%EB%93%9C-%EB%B0%B0%ED%8F%AC-5tgHMa2Z3jc https://i.ytimg.com/vi/5tgHMa2Z3jc/maxresdefault.jpg Claude Code 초보 가이드: 코딩 없이 앱·게임 만들고 웹에 배포하는 법 https://i.ytimg.com/vi/5tgHMa2Z3jc/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T03:35:01.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/claude-fable-jailbreak-us-export-control-ey_GaPdC9zk https://i.ytimg.com/vi/ey_GaPdC9zk/maxresdefault.jpg 클로드 페이블 탈옥과 미국 수출통제 지시로 페이블·미토스가 회수된 사건 전말 정리 https://i.ytimg.com/vi/ey_GaPdC9zk/maxresdefault.jpg 클로드 페이블이 공개 3일 만에 탈옥되고, 미국 상무부의 수출통제 지시로 페이블과 미토스가 전면 회수됐다는 Fireship 코드 리포트의 내용을 배경부터 탈옥 방식, 파장까지 차근차근 정리했습니다. 2026-06-17T07:55:52.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/claude-fable-5-%EC%B0%A8%EB%8B%A8-%EC%82%AC%ED%83%9C-Qj71N0tBzRo https://i.ytimg.com/vi/Qj71N0tBzRo/maxresdefault.jpg Claude Fable 5 차단 사태 정리: 수출 통제·jailbreak 논란 11가지 맥락 https://i.ytimg.com/vi/Qj71N0tBzRo/maxresdefault.jpg 미국 정부의 수출 통제 명령으로 Anthropic이 Claude Fable 5를 전원 차단한 사태를 둘러싼 11가지 맥락을 정리한다. jailbreak 논란, 정치적 배경, 향후 전망까지 짚는다. 2026-06-16T12:50:47.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/openai-anthropic-ipo-%ED%95%98%EB%84%A4%EC%8A%A4-%ED%86%A0%ED%81%B0-%EA%B2%BD%EC%A0%9C-7RDK84LLL2U https://i.ytimg.com/vi/7RDK84LLL2U/maxresdefault.jpg 오픈AI·앤트로픽 IPO 분석: 토큰이 아니라 '하네스'가 1조 달러 가치를 가르는 이유 https://i.ytimg.com/vi/7RDK84LLL2U/maxresdefault.jpg 오픈AI와 앤트로픽의 IPO에서 진짜 질문은 기업가치가 아니다. 네이트 B 존스는 지능을 싸게 공급하면서 그 위의 '하네스(작업 계층)'를 누가 소유하느냐가 승부처라고 분석한다. 2026-06-15T05:51:02.581Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%9B%8C%EB%93%9C-payward-codex-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-mr-%EC%B6%9C%EC%8B%9C%EC%86%8D%EB%8F%84-NxAxwsu6_Zs https://i.ytimg.com/vi/NxAxwsu6_Zs/maxresdefault.jpg 페이워드의 Codex 활용 사례: 50개 에이전트 동시 실행과 MR 검토로 출시 속도 높이기 https://i.ytimg.com/vi/NxAxwsu6_Zs/maxresdefault.jpg 핀테크 기업 페이워드가 Codex로 개발 속도를 끌어올린 사례. 50개 에이전트를 동시에 돌려 MR을 검토하고, 모두 합의하면 릴리스하는 방식으로 '6개월 앞서간다'고 말하는 이유를 정리했다. 2026-06-15T12:16:50.295Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%94%94%EC%9E%90%EC%9D%B8%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-mcp-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%BB%A8%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-Gh1E9VgXZWs https://i.ytimg.com/vi/Gh1E9VgXZWs/maxresdefault.jpg AI 에이전트·MCP·디자인 시스템: 일관된 소프트웨어를 만드는 새로운 개발 방식 https://i.ytimg.com/vi/Gh1E9VgXZWs/maxresdefault.jpg 디자인 시스템과 컨텍스트 엔지니어링, MCP를 결합하면 비전문가도 AI 에이전트로 규칙을 지키는 소프트웨어를 만들 수 있다. IBM이 그 원리를 레고에 빗대 쉽게 풀어낸다. 2026-06-15T13:38:49.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/nvidia-nemotron-3-ultra-open-ai-model-zJvN8PDX1is https://i.ytimg.com/vi/zJvN8PDX1is/maxresdefault.jpg 엔비디아 네모트론 3 울트라: 5500억 매개변수 무료 개방형 AI의 강점과 한계, 라이선스까지 https://i.ytimg.com/vi/zJvN8PDX1is/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T15:41:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/postgresql-%EB%8B%A8%EC%9D%BC-%EC%8A%A4%ED%83%9D-%EB%AC%B8%EC%84%9C-%EA%B2%80%EC%83%89-%EB%B2%A1%ED%84%B0-%ED%81%90-oGR4rHE2fiA https://i.ytimg.com/vi/oGR4rHE2fiA/maxresdefault.jpg PostgreSQL 하나로 문서·검색·벡터·큐까지 대체하는 현실적인 방법 https://i.ytimg.com/vi/oGR4rHE2fiA/maxresdefault.jpg 문서 저장소, 검색 엔진, 벡터 DB, 큐를 따로 두지 않아도 된다. PostgreSQL의 확장 기능으로 여러 인프라를 하나로 합치는 방법과 한계를 정리했다. 2026-06-16T23:22:25.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%95%A4%ED%8A%B8%EB%A1%9C%ED%94%BD-fable5-%EC%98%A4%ED%94%84%EB%9D%BC%EC%9D%B8-%ED%94%84%EB%9F%B0%ED%8B%B0%EC%96%B4-ai-%EA%B1%B0%EB%B2%84%EB%84%8C%EC%8A%A4-b3jlsjOIOzs https://i.ytimg.com/vi/b3jlsjOIOzs/maxresdefault.jpg 앤트로픽 Fable 5 오프라인 사태 분석: 수출 통제·외국인 접근 금지로 본 프런티어 AI 거버넌스 https://i.ytimg.com/vi/b3jlsjOIOzs/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T08:12:20.336Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/gpt6-%EC%98%A4%ED%94%88ai-%EC%9C%84%EA%B8%B0-%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC-%EC%A0%84%EB%9E%B5-%EB%B6%84%EC%84%9D-PKnyxxMoKWQ https://i.ytimg.com/vi/PKnyxxMoKWQ/maxresdefault.jpg GPT-6 전망 분석: 오픈AI가 잃은 파트너들과 영구 메모리 전략, 그리고 벤치마크 경쟁 https://i.ytimg.com/vi/PKnyxxMoKWQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T03:35:01.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%84%9C%ED%82%B7%EB%B8%8C%EB%A0%88%EC%9D%B4%EC%BB%A4-%EB%B2%8C%ED%81%AC%ED%97%A4%EB%93%9C-%EC%9E%A5%EC%95%A0%EA%B2%A9%EB%A6%AC-%ED%9A%8C%EB%B3%B5%ED%83%84%EB%A0%A5%EC%84%B1-%EB%B6%84%EC%82%B0%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-4FxrxLYjvRg https://i.ytimg.com/vi/4FxrxLYjvRg/maxresdefault.jpg 서킷 브레이커와 벌크헤드 패턴: 분산 시스템에서 장애 전파를 막고 폭발 반경을 가두는 회복탄력성 설계 https://i.ytimg.com/vi/4FxrxLYjvRg/maxresdefault.jpg 분산 시스템에서 느려진 서비스 하나가 전체 API를 멈추게 하는 이유와, 서킷 브레이커·벌크헤드 두 패턴으로 장애의 폭발 반경을 가두는 방법을 정리했습니다. 2026-06-17T14:10:14.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%AF%B8%EA%B5%AD-%EC%99%B8%EA%B5%AD%EC%9D%B8-claude-fable5-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EC%B0%A8%EB%8B%A8-ai%EC%9C%A0%ED%8A%9C%EB%B2%84-%EB%B6%84%EC%84%9D-xvfz3gXVYNI https://i.ytimg.com/vi/xvfz3gXVYNI/maxresdefault.jpg Claude Fable 5 수출통제 논란: 미국, 외국인 사용 차단과 앤트로픽 공포 마케팅 분석 https://i.ytimg.com/vi/xvfz3gXVYNI/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T19:09:21.353Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/fable-5-%EC%BD%94%EB%94%A9-%ED%9B%84%EA%B8%B0-%EC%95%88%EC%A0%84%EC%9E%A5%EC%B9%98-%EB%B9%84%EC%9A%A9-2kObwHxHILQ https://i.ytimg.com/vi/2kObwHxHILQ/maxresdefault.jpg Fable 5 코딩 후기: 강력한 성능과 안전장치, 높은 비용까지 직접 검증 https://i.ytimg.com/vi/2kObwHxHILQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T04:20:43.958Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/sql-server-postgresql-dms-gemini-MGNPQZiUl6c https://i.ytimg.com/vi/MGNPQZiUl6c/maxresdefault.jpg SQL 서버 코드를 포스트그레SQL로 변환 — 구글 DMS와 제미나이 활용법 https://i.ytimg.com/vi/MGNPQZiUl6c/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T21:34:33.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/codex-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EB%B2%95-xqGCbEDbny8 https://i.ytimg.com/vi/xqGCbEDbny8/maxresdefault.jpg Codex 활용법과 의미: 앱 중심에서 에이전트에게 일을 위임하는 컴퓨팅으로 https://i.ytimg.com/vi/xqGCbEDbny8/maxresdefault.jpg Codex는 단순한 코딩 도구가 아니다. 파일·브라우저·문서를 평범한 말로 에이전트에게 맡기는 새로운 컴퓨터 사용법과, 치프 오브 스태프 스레드·스킬·예약 자동화 활용법을 정리했다. 2026-06-15T07:21:42.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/openai-codex-%EC%A3%BC%EC%8B%9D-%ED%88%AC%EC%9E%90-%ED%94%8C%EB%9F%AC%EA%B7%B8%EC%9D%B8-%EC%8B%A4%EC%A0%81-%EB%B6%84%EC%84%9D-Rlju1Z9e110 https://i.ytimg.com/vi/Rlju1Z9e110/maxresdefault.jpg OpenAI Codex 공개 주식 투자 플러그인 — 실적 분석을 대시보드로 자동화 https://i.ytimg.com/vi/Rlju1Z9e110/maxresdefault.jpg OpenAI가 Codex와 공개 주식 투자 플러그인으로 흩어진 기업·시장·웹 데이터를 하나의 투자 대시보드로 묶는 실적 분석 워크플로를 시연했다. 2026-06-15T11:01:09.029Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%94%84%EB%A6%AC%ED%94%8C%EB%9D%BC%EC%9D%B4-ai-%EC%96%B8%EC%96%B4%ED%95%99%EC%8A%B5-%EA%B0%9C%EC%9D%B8%ED%99%94-%EB%A0%88%EC%8A%A8-%EC%9D%B8%EC%82%AC%EC%9D%B4%ED%8A%B8-openai--Jm-Bf3g9r8 https://i.ytimg.com/vi/-Jm-Bf3g9r8/maxresdefault.jpg 프리플라이 AI 언어 학습 사례: '레슨 인사이트'로 본 사람과 AI의 역할 분담 https://i.ytimg.com/vi/-Jm-Bf3g9r8/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T11:41:30.408Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/lseg-%EA%B8%88%EC%9C%B5ai-%EC%8B%A0%EB%A2%B0-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-mcp-%ED%99%95%EC%9E%A5-openai-sU9-u5p-jA0 https://i.ytimg.com/vi/sU9-u5p-jA0/maxresdefault.jpg LSEG 금융 AI 사례: 신뢰할 수 있는 데이터와 MCP로 ChatGPT에 트러스티드 데이터 연결하기 https://i.ytimg.com/vi/sU9-u5p-jA0/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T11:41:30.408Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/codex-%EB%B8%8C%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EC%A0%80-%EB%94%94%EB%B2%84%EA%B9%85-cdp-%ED%81%AC%EB%A1%AC-devtools-%EC%9B%B9%EC%95%B1-bhgYFRZLyKI https://i.ytimg.com/vi/bhgYFRZLyKI/maxresdefault.jpg Codex 브라우저 디버깅: 크롬 DevTools 프로토콜(CDP) 연동으로 웹앱 성능 병목 찾기 https://i.ytimg.com/vi/bhgYFRZLyKI/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T12:16:50.295Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/fable5-%ED%8B%B0%EC%96%B4%EB%93%9C%EB%9D%BC%EC%9A%B0%ED%8C%85-%EC%95%A0%ED%94%8C-%EC%97%94%EB%B9%84%EB%94%94%EC%95%84-ibm-%ED%8C%A8%EB%84%90-aByPOYCEH6I https://i.ytimg.com/vi/aByPOYCEH6I/maxresdefault.jpg 앤트로픽 Fable 5와 애플-엔비디아 딜: IBM 전문가가 본 티어드 라우팅과 프런티어 AI 비용 https://i.ytimg.com/vi/aByPOYCEH6I/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T13:01:12.242Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%9E%88%EA%B7%B8%EC%8A%A4%ED%95%84%EB%93%9C-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%B8%8C%EB%9E%9C%EB%93%9C-%EA%B4%91%EA%B3%A0-%EC%9D%B8%ED%94%8C%EB%A3%A8%EC%96%B8%EC%84%9C-kNradaMZ8kk https://i.ytimg.com/vi/kNradaMZ8kk/maxresdefault.jpg 히그스필드 AI 에이전트로 브랜드·광고·AI 인플루언서까지 한 번에 만들기 https://i.ytimg.com/vi/kNradaMZ8kk/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T06:25:55.915Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/open-source-ai-projects-github-tools-zjFE-dBzP_E https://i.ytimg.com/vi/zjFE-dBzP_E/maxresdefault.jpg 오픈소스 AI 프로젝트 4선 — 트렌드 검색·노트북LM 클론·에이전트 스킬·토큰 절감 https://i.ytimg.com/vi/zjFE-dBzP_E/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T17:42:04.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/looker-mcp-adk-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B5%AC%EC%84%B1-yeRvxe7MRj4 https://i.ytimg.com/vi/yeRvxe7MRj4/maxresdefault.jpg 구글 ADK와 MCP로 Looker 데이터에 연결된 첫 AI 에이전트 만들기 https://i.ytimg.com/vi/yeRvxe7MRj4/maxresdefault.jpg 구글 Looker를 LLM·AI 에이전트와 연결하는 첫걸음을 정리했다. 오픈소스 ADK와 MCP toolbox로 자격증명 보안, tools.yaml 도구 정의, 로컬 에이전트 실행까지의 과정을 단계별로 소개한다. 2026-06-15T20:54:47.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%95%A0%ED%94%8C-wwdc-2026-%EC%8B%9C%EB%A6%AC-ai-%EC%98%A8%EB%94%94%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%8A%A4-%EC%A3%BC%EB%8F%84%EA%B6%8C-t7L6-fMpxFc https://i.ytimg.com/vi/t7L6-fMpxFc/maxresdefault.jpg 애플 WWDC 2026 분석: 시리·제미나이·프라이빗 클라우드로 본 AI 주도권 전쟁 https://i.ytimg.com/vi/t7L6-fMpxFc/maxresdefault.jpg 애플 WWDC 2026의 핵심은 시리가 똑똑해졌느냐가 아니다. 네이트 B 존스는 AI를 클라우드에서 빌리는 것에서 내가 산 컴퓨터 안의 기능으로 바꾸려는 애플의 전략을 분석한다. 2026-06-15T06:01:45.528Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0%EA%B3%B5%ED%95%99-%EC%A0%84%EA%B3%B5%EC%9E%90-ai-%EC%8B%9C%EB%8C%80-4%EA%B0%80%EC%A7%80-%EA%B2%BD%EA%B3%A0-5thFAlyhtdE https://i.ytimg.com/vi/5thFAlyhtdE/maxresdefault.jpg 컴퓨터공학 전공자를 위한 4가지 경고: AI 시대 취업 시장과 살아남는 법 https://i.ytimg.com/vi/5thFAlyhtdE/maxresdefault.jpg 조지아텍 출신 개발자가 전하는 현실 조언. 학위만으론 부족한 이유, 분야를 정하는 법, 함께할 사람을 고르는 법, 그리고 AI가 소프트웨어 시장을 둘로 쪼갠 변화를 정리했다. 2026-06-15T07:21:42.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%A3%BC%EC%9D%98%EB%A0%A5-%EB%B3%91%EB%AA%A9-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90-%EB%B2%88%EC%95%84%EC%9B%83-so9l_MwS2yg https://i.ytimg.com/vi/so9l_MwS2yg/maxresdefault.jpg AI 코딩 번아웃 — '에이전트가 아니라 주의력이 병목'이라는 WorkOS의 진단 https://i.ytimg.com/vi/so9l_MwS2yg/maxresdefault.jpg WorkOS의 잭 프로서가 AI 에이전트로 일하며 겪은 번아웃을 바탕으로, 신호 레이어·음성 입력·원격 제어·자기 개선 시스템으로 개발자의 주의력을 지키는 방법을 제안한다. 2026-06-15T09:42:52.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/workos-%EC%8A%A4%ED%8A%9C%EB%94%94%EC%98%A4-%EC%82%AC%EB%82%B4-ai-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-iUWwcG-C8OU https://i.ytimg.com/vi/iUWwcG-C8OU/maxresdefault.jpg WorkOS 스튜디오 사례: LangGraph와 Opus로 만든 사내 데이터 질문 에이전트 https://i.ytimg.com/vi/iUWwcG-C8OU/maxresdefault.jpg WorkOS의 개럿 갤로우가 사내 도구 '스튜디오'를 소개한다. 자연어로 비즈니스 질문을 던지면 에이전트가 Snowflake·Linear·Notion을 조회해 답하고, 재사용 가능한 대시보드 위젯까지 직접 만든다. 2026-06-15T10:22:12.278Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/webmcp-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%B9%9C%ED%99%94-%EC%9B%B9-%EA%B5%AC%EA%B8%80-%ED%81%AC%EB%A1%AC-ghJmWQCIHRM https://i.ytimg.com/vi/ghJmWQCIHRM/maxresdefault.jpg WebMCP란? 구글 크롬이 제안한 '에이전트 친화 웹' 표준과 작동 방식 https://i.ytimg.com/vi/ghJmWQCIHRM/maxresdefault.jpg 에이전트가 웹을 쓰려고 DOM·스크린샷을 헤매는 시대를 끝낼 WebMCP. 구글 크롬의 타라 아젬앙이 선언적·명령형 API와 데모로 웹을 에이전트용 도구로 바꾸는 법을 설명한다. 2026-06-15T11:01:09.029Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%B7%A8%EC%95%BD%EC%A0%90-%EC%8A%A4%EC%BA%90%EB%84%88-%EC%A0%9C%EB%A1%9C%EB%8D%B0%EC%9D%B4-satan-%EC%B1%85%EC%9E%84%EC%9E%88%EB%8A%94%EA%B3%B5%EA%B0%9C-UE_vuadQrJ0 https://i.ytimg.com/vi/UE_vuadQrJ0/maxresdefault.jpg AI 취약점 스캐너와 제로데이: S.A.T.A.N이 알려준 이중용도 기술의 교훈 https://i.ytimg.com/vi/UE_vuadQrJ0/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T13:38:49.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/anthropic-claude-fable-mythos-ai-model-1PBRhm5ZnjU https://i.ytimg.com/vi/1PBRhm5ZnjU/maxresdefault.jpg 앤트로픽 클로드 페이블·미토스 모델 공개와 안전 분류기 가드레일 구조, 가격까지 정리 https://i.ytimg.com/vi/1PBRhm5ZnjU/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T07:55:52.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/claude-fable-5-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C%EC%B9%B4%EB%93%9C-%EB%B6%84%EC%84%9D-haK1KoQWm18 https://i.ytimg.com/vi/haK1KoQWm18/maxresdefault.jpg Claude Fable 5 시스템 카드 분석: 벤치마크·생물학·평가 인식 정리 https://i.ytimg.com/vi/haK1KoQWm18/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T12:50:47.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EB%AF%B8%ED%86%A0%EC%8A%A4-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-%EA%B8%80%EB%9E%98%EC%8A%A4%EC%9C%99-ai-%EB%B3%B4%EC%95%88-%EB%85%BC%EB%9E%80-UYbZo6UuMMY https://i.ytimg.com/vi/UYbZo6UuMMY/maxresdefault.jpg 클로드 미토스와 프로젝트 글래스윙 논란: AI 보안 모델의 실력과 과장된 마케팅을 따져보다 https://i.ytimg.com/vi/UYbZo6UuMMY/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T06:54:10.373Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/local-ai-coding-setup-vram-lmstudio-hfba9dAT6xE https://i.ytimg.com/vi/hfba9dAT6xE/maxresdefault.jpg 로컬 LLM 코딩 환경 구축 가이드: VRAM 기준 모델 선택부터 LM Studio·VS Code 설정까지 https://i.ytimg.com/vi/hfba9dAT6xE/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T01:33:13.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80-adk-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%B8%94%EB%A1%9C%EA%B7%B8-%EC%9E%91%EC%84%B1-%EC%8B%A4%EC%8A%B5-Zqno_vux6d8 https://i.ytimg.com/vi/Zqno_vux6d8/maxresdefault.jpg 구글 ADK로 첫 AI 에이전트 만들기: 블로그 작성 에이전트 실습 가이드 https://i.ytimg.com/vi/Zqno_vux6d8/maxresdefault.jpg AI 에이전트의 기본 개념과 세 가지 동작 패턴을 정리하고, 구글 ADK로 계획·작성·검증을 거치는 블로그 작성 에이전트를 단계별로 직접 만드는 과정을 소개합니다. 2026-06-16T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80-ai-%EC%8A%A4%ED%8A%9C%EB%94%94%EC%98%A4-%EB%B0%94%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%9D%BC%EC%A0%95%EC%95%B1-ESUhJ9tsSUY https://i.ytimg.com/vi/ESUhJ9tsSUY/maxresdefault.jpg 구글 AI 스튜디오 바이브 코딩으로 비개발자가 일정 앱 만들기 https://i.ytimg.com/vi/ESUhJ9tsSUY/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T20:52:10.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%BD%94%EB%8D%B1%EC%8A%A4-%EB%B9%84%EA%B5%90-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%AC%B8%ED%95%B4%EB%A0%A5-R2-Y1Hjwx2U https://i.ytimg.com/vi/R2-Y1Hjwx2U/maxresdefault.jpg 클로드 코드와 코덱스 비교: 2026년 핵심 역량은 에이전트를 다루는 '에이전트 문해력'이다 https://i.ytimg.com/vi/R2-Y1Hjwx2U/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%8A%A4%EB%85%B8%ED%81%B4-%EC%86%8C%ED%98%95%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EA%B0%95%ED%99%94%ED%95%99%EC%8A%B5-%EB%8F%84%EA%B5%AC%EC%82%AC%EC%9A%A9-%EA%B8%88%EC%9C%B5%EB%B6%84%EC%84%9D-TNwJ1LMiENk https://i.ytimg.com/vi/TNwJ1LMiENk/maxresdefault.jpg 스노클·UC버클리 연구: 4B 모델이 235B를 이긴 비결은 추론이 아니라 '도구 사용' https://i.ytimg.com/vi/TNwJ1LMiENk/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T10:22:12.278Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C-%EC%A0%AC%EB%A7%884-%EC%98%A4%ED%94%88%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%86%8C%EC%9C%A0%EA%B6%8C-%EC%A3%BC%EA%B6%8C-SS-A8sE7hkw https://i.ytimg.com/vi/SS-A8sE7hkw/maxresdefault.jpg 구글 딥마인드 젬마 4 분석: 오픈 모델로 얻는 소유권·주권·온디바이스 AI https://i.ytimg.com/vi/SS-A8sE7hkw/maxresdefault.jpg 구글 딥마인드가 젬마 4를 공개하며 '오픈 모델 소유권'을 강조했다. 휴대폰에서 도는 소형부터 31B까지, 데이터 주권과 비용 통제, 온디바이스 활용법을 정리했다. 2026-06-15T10:22:12.278Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%82%AC%ED%9A%8C%EA%B3%B5%ED%95%99-ai%EC%9B%9C-%EB%B9%84%EC%9D%B8%EA%B0%84%EC%8B%A0%EC%9B%90-%EB%B3%B4%EC%95%88-JHDsM8ER7tk https://i.ytimg.com/vi/JHDsM8ER7tk/maxresdefault.jpg AI 사회공학 공격·AI 웜·비인간 신원: IBM 보안 팟캐스트가 짚은 3가지 위협 https://i.ytimg.com/vi/JHDsM8ER7tk/maxresdefault.jpg 메타의 AI 고객지원이 사기에 속아 인스타그램 계정을 넘겼다. IBM 보안 인텔리전스 패널이 AI의 '지혜' 부재, 자기복제 AI 웜, 비인간 신원 위협을 짚는다. 2026-06-15T13:38:49.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%A1%9C%EC%BB%AC-llm-%EC%8B%A4%ED%96%89-%EB%8F%84%EA%B5%AC-5%EA%B0%80%EC%A7%80-%EB%B9%84%EA%B5%90-U8lGbSaCCYI https://i.ytimg.com/vi/U8lGbSaCCYI/maxresdefault.jpg 로컬 LLM 실행 도구 5가지 비교: Ollama·llama.cpp·LM Studio·vLLM·MLX LM https://i.ytimg.com/vi/U8lGbSaCCYI/maxresdefault.jpg Qwen·GLM 같은 오픈 모델을 클라우드 API 없이 내 기기에서 돌리는 다섯 가지 도구를 용도별로 비교한다. 프로토타이핑부터 프로덕션 서빙까지 무엇을 골라야 할지 정리했다. 2026-06-16T21:14:37.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/claude-design-ai-%EB%94%94%EC%9E%90%EC%9D%B8-%EC%9B%8C%ED%81%AC%ED%94%8C%EB%A1%9C%EC%9A%B0-vgg4md-Kbs4 https://i.ytimg.com/vi/vgg4md-Kbs4/maxresdefault.jpg Claude Design 사용법: AI 디자인 시스템 구축부터 코드 배포까지 4단계 워크플로우 https://i.ytimg.com/vi/vgg4md-Kbs4/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T05:04:56.266Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/rag-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8B%B1%EA%B2%80%EC%83%89-%EB%B2%A1%ED%84%B0%EA%B2%80%EC%83%89-%EC%9E%84%EB%B2%A0%EB%94%A9-%EC%BB%A4%EC%84%9C-UM6sFg_jdlE https://i.ytimg.com/vi/UM6sFg_jdlE/maxresdefault.jpg RAG는 죽었나? 단발 벡터 검색에서 에이전틱 검색으로의 전환 https://i.ytimg.com/vi/UM6sFg_jdlE/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T00:12:22.573Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%ED%99%95%EC%9E%A5-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8B%B1ai-%EB%A9%80%ED%8B%B0%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%84%A4%EA%B3%84-fCHe_fOqlYA https://i.ytimg.com/vi/fCHe_fOqlYA/maxresdefault.jpg AI 에이전트 확장의 난제: 에이전틱 AI를 키울 때 무엇이 무너지는가 https://i.ytimg.com/vi/fCHe_fOqlYA/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T00:12:22.573Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%ED%95%99%EC%8A%B5%EB%B2%95-2026-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%BB%A8%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-msFxQ7OYPj8 https://i.ytimg.com/vi/msFxQ7OYPj8/maxresdefault.jpg 2026년 AI 학습법: 모델 하나 깊게 파고 컨텍스트와 프로젝트로 실력 쌓는 3단계 가이드 https://i.ytimg.com/vi/msFxQ7OYPj8/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T05:51:02.581Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%ED%8E%98%EC%9D%B4%EB%B8%945-%EC%B6%9C%EC%8B%9C-%EC%95%A4%ED%8A%B8%EB%A1%9C%ED%94%BD-ai%EC%95%88%EC%A0%84%EC%84%B1-Y9Wz2PV404E https://i.ytimg.com/vi/Y9Wz2PV404E/maxresdefault.jpg 앤트로픽, 역대 최강 모델 '클로드 페이블 5' 공개… 고위험 요청은 오푸스 4.8로 우회 https://i.ytimg.com/vi/Y9Wz2PV404E/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%A1%9C%EA%B3%A0-%EB%A9%94%EC%9D%B4%EC%BB%A4-%EB%B8%8C%EB%9E%9C%EB%93%9C-%EC%95%84%EC%9D%B4%EB%8D%B4%ED%8B%B0%ED%8B%B0-%EC%A0%9C%EC%9E%91-NBZAHaE5jQk https://i.ytimg.com/vi/NBZAHaE5jQk/maxresdefault.jpg AI 로고 메이커로 브랜드 아이덴티티 통째로 만들기 — 로고·명함·전단 자동화 https://i.ytimg.com/vi/NBZAHaE5jQk/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T06:25:55.915Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/anthropic-ipo-ai-pause-recursive-self-improvement-0pgCBV8CTZY https://i.ytimg.com/vi/0pgCBV8CTZY/maxresdefault.jpg 앤트로픽 AI 개발 중단 제안과 천문학적 규모 IPO 논란, 재귀적 자기개선 우려까지 정리 https://i.ytimg.com/vi/0pgCBV8CTZY/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T07:55:52.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-coding-loop-engineering-dMrm2jAyrKM https://i.ytimg.com/vi/dMrm2jAyrKM/maxresdefault.jpg 루프 엔지니어링이란 — AI 코딩의 다음 단계, 트리거와 목표로 에이전트 자동화 https://i.ytimg.com/vi/dMrm2jAyrKM/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T17:42:04.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/anthropic-mythos-fable-5-model-Ou-0vjl6FZo https://i.ytimg.com/vi/Ou-0vjl6FZo/maxresdefault.jpg Anthropic Mythos·Fable 5 공개 — 벤치마크·가격·특징 총정리 https://i.ytimg.com/vi/Ou-0vjl6FZo/maxresdefault.jpg Anthropic이 Mythos 모델과 그 가드레일 버전인 Fable 5를 공개했다. 영상은 직접 사용 경험을 토대로 벤치마크, 가격, 그리고 매우 장황하고 느리지만 강력한 모델의 특징을 정리한다. 2026-06-17T17:42:04.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%B7%B0-%EC%B5%9C%EC%86%8C-%EC%8B%9C%EA%B0%84%EC%B0%A8-%EB%B9%84%EB%91%98%EA%B8%B0%EC%A7%91-%EC%9B%90%EB%A6%AC-o1-%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94-sp0W5UYPUo8 https://i.ytimg.com/vi/sp0W5UYPUo8/maxresdefault.jpg 구글 코딩 인터뷰 문제 풀이: 원형 시계 최소 시간 차를 비둘기집 원리로 O(1) 최적화하기 https://i.ytimg.com/vi/sp0W5UYPUo8/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T11:41:30.408Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8B%B1-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EB%A0%88%EA%B1%B0%EC%8B%9C-%ED%98%84%EB%8C%80%ED%99%94-ai-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%ED%8C%8C%ED%8A%B8%EB%84%88-PjrXaC5UsIw https://i.ytimg.com/vi_webp/PjrXaC5UsIw/maxresdefault.webp 에이전틱 코딩과 레거시 현대화: AI 개발 파트너가 자바 시스템을 안전하게 바꾸는 5단계 https://i.ytimg.com/vi_webp/PjrXaC5UsIw/maxresdefault.webp 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. 2026-06-15T13:01:12.242Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%9E%9C%EB%8D%A4%ED%8F%AC%EB%A0%88%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EA%B2%B0%EC%B8%A1%EC%B9%98-%EA%B7%BC%EC%A0%91%EB%8F%84%ED%96%89%EB%A0%AC-%EA%B5%B0%EC%A7%91%ED%99%94-mIlw5j3WyVk https://i.ytimg.com/vi/mIlw5j3WyVk/maxresdefault.jpg 랜덤 포레스트 결측치 처리와 근접도 행렬 — 군집화까지 정리 https://i.ytimg.com/vi/mIlw5j3WyVk/maxresdefault.jpg 랜덤 포레스트에서 학습 데이터와 새 샘플의 결측치를 반복 추정으로 채우는 방법, 그리고 근접도 행렬을 거리 행렬로 바꿔 히트맵·MDS로 군집을 보는 원리를 사례로 설명한다. 2026-06-17T09:25:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B1%B0%EC%A7%93%EB%B0%9C%EA%B2%AC%EC%9C%A8-fdr-%EB%8B%A4%EC%A4%91%EA%B2%80%EC%A0%95-%EB%B2%A4%EC%9E%90%EB%AF%B8%EB%8B%88%ED%98%B8%ED%81%AC%EB%B2%84%EA%B7%B8-L3nlGfSyHV0 https://i.ytimg.com/vi/L3nlGfSyHV0/maxresdefault.jpg 거짓 발견율(FDR)이란? 다중검정의 거짓 양성을 줄이는 벤자미니-호크버그 방법 https://i.ytimg.com/vi/L3nlGfSyHV0/maxresdefault.jpg 유전자 1만 개를 한꺼번에 검정하면 거짓 양성이 쏟아지는 다중검정 문제와, P값을 보정해 거짓 발견을 통제하는 FDR·벤자미니-호크버그 방법을 예시로 정리했습니다. 2026-06-17T10:14:17.494Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D%EA%B0%80-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-ai-%EC%9E%90%EB%8F%99%ED%99%94-7_Z-HMEgdM0 https://i.ytimg.com/vi/7_Z-HMEgdM0/maxresdefault.jpg 데이터 분석가를 위한 데이터 엔지니어링 전환 — AI 자동화 시대의 생존 스킬 https://i.ytimg.com/vi/7_Z-HMEgdM0/maxresdefault.jpg AI 도구가 SQL·DAX 쿼리 등 분석가의 반복 업무를 자동화하면서 기업은 분석가에게 데이터 엔지니어링 기여를 기대한다. 분석가가 익혀야 할 데이터 엔지니어링 스킬맵을 정리했다. 2026-06-17T19:57:33.729Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-temporal-%EB%82%B4%EA%B5%AC%EC%84%B1-%EC%8B%A4%ED%96%89-nu5TH_lyjqg https://i.ytimg.com/vi/nu5TH_lyjqg/maxresdefault.jpg AI 에이전트 안정성의 핵심, Temporal 내구성 실행(durable execution) 정리 https://i.ytimg.com/vi/nu5TH_lyjqg/maxresdefault.jpg 데모에서는 잘 돌던 AI 에이전트가 운영 환경에서 무너지는 이유와, 상태·재시도·오류를 플랫폼이 대신 처리하는 '내구성 있는 실행' 개념을 콘퍼런스 현장 후기로 풀어본다. 2026-06-16T03:30:25.317Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/compression-intelligence-shannon-entropy-llm-l6DKRf-fAAM https://i.ytimg.com/vi/l6DKRf-fAAM/maxresdefault.jpg 압축은 곧 지능이다: 섀넌 정보이론·엔트로피와 거대언어모델 사전학습의 숨은 연결 고리 https://i.ytimg.com/vi/l6DKRf-fAAM/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T15:41:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/claude-code-tradingview-ai-trading-automation-IqvnryFzZD4 https://i.ytimg.com/vi/IqvnryFzZD4/maxresdefault.jpg 클로드 코드와 트레이딩뷰 MCP 연동으로 AI 프리마켓 스캐너와 전략 백테스트를 자동화하는 방법 https://i.ytimg.com/vi/IqvnryFzZD4/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T04:05:51.550Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/api-%EC%86%8D%EB%8F%84%EC%A0%9C%ED%95%9C-rate-limiting-429-%EA%B5%AC%ED%98%84-s3wIoIN_-u4 https://i.ytimg.com/vi/s3wIoIN_-u4/maxresdefault.jpg API 속도 제한(Rate Limiting) 원리와 429 대응·구현 방법 총정리 https://i.ytimg.com/vi/s3wIoIN_-u4/maxresdefault.jpg 왜 API는 요청을 제한할까. 응답 헤더 읽는 법, 네 가지 제한 알고리즘, 지수 백오프와 지터, 그리고 직접 속도 제한을 구현하는 세 가지 위치를 정리했다. 2026-06-16T23:22:25.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%8D%BC%ED%94%8C%EB%A0%89%EC%8B%9C%ED%8B%B0-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0-ai%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%BB%A4%EB%84%A5%ED%84%B0-%EC%8A%A4%ED%82%AC-udS9osDCJKo https://i.ytimg.com/vi/udS9osDCJKo/maxresdefault.jpg 퍼플렉시티 컴퓨터 정리 — 커넥터·스킬·병렬 작업까지 호스팅형 AI 에이전트의 모든 것 https://i.ytimg.com/vi/udS9osDCJKo/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T18:22:54.786Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%B6%94%EB%A1%A0-%ED%86%A0%ED%81%B0%EC%9D%98-%EC%9D%BC%EC%83%9D-%EB%A9%94%EA%B0%80%EC%BB%A4%EB%84%90-%EB%A3%A8%ED%94%84%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-9EEm4iMAF5s https://i.ytimg.com/vi/9EEm4iMAF5s/maxresdefault.jpg AI 추론과 토큰의 일생 — 스탠퍼드 CS336 댄 푸 강연 정리 https://i.ytimg.com/vi/9EEm4iMAF5s/maxresdefault.jpg 스탠퍼드 CS336 초청 강연에서 댄 푸가 언어모델 추론의 작동 방식, 프리필·디코드와 KV 캐시, 메가 커널과 루프 트랜스포머 PARSE 연구를 설명했다. 2026-06-16T08:53:37.064Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%B6%94%EB%A1%A0-%EA%B2%BD%EC%A0%9C%ED%95%99-%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4%ED%85%90-%EB%A7%9E%EC%B6%A4%EB%AA%A8%EB%8D%B8-Qh7Oxvo5sJI https://i.ytimg.com/vi/Qh7Oxvo5sJI/maxresdefault.jpg AI 추론 경제학과 맞춤형 모델 — 베이스텐 CEO 스탠퍼드 강연 정리 https://i.ytimg.com/vi/Qh7Oxvo5sJI/maxresdefault.jpg 스탠퍼드 강연에서 베이스텐 공동창업자 투힌이 AI 추론 비용 구조, 오픈소스 맞춤형 모델의 가치, GPU 부족과 컴퓨트 확보 전략을 설명했다. 2026-06-16T08:53:37.064Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%97%90%EB%A5%B4%EB%A9%94%EC%8A%A4-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EA%B0%9C%EC%9D%B8-ai-%EB%B9%84%EC%84%9C-mTYxpIRK7xA https://i.ytimg.com/vi/mTYxpIRK7xA/maxresdefault.jpg 에르메스 에이전트(Hermes Agent) 설치·설정 입문 가이드와 보안 주의점 https://i.ytimg.com/vi/mTYxpIRK7xA/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T03:30:25.317Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/deepmind-alphaproof-nexus-erdos-problems-Dkqzqw8rxXI https://i.ytimg.com/vi/Dkqzqw8rxXI/maxresdefault.jpg 딥마인드 알파프루프 넥서스: 50년 넘은 에르되시 난제 9개 해결과 토너먼트식 증명의 비결 https://i.ytimg.com/vi/Dkqzqw8rxXI/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T15:41:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%8A%A4%ED%83%A0%ED%8D%BC%EB%93%9C-hci-%ED%94%8C%EB%A0%88%EC%9D%B4-%EB%8F%99%EA%B8%B0-%EA%B2%8C%EC%9E%84%EB%94%94%EC%9E%90%EC%9D%B8-ux-WwWjH9ynx9U https://i.ytimg.com/vi/WwWjH9ynx9U/maxresdefault.jpg 스탠퍼드 HCI 세미나: 게임 플레이 동기 9가지와 UX 설계의 관계 https://i.ytimg.com/vi/WwWjH9ynx9U/maxresdefault.jpg 사람들은 왜 게임을 할까. 스탠퍼드 CS547 세미나에서 소개된 9가지 플레이 동기와 데이터가 보여주는 변화, 그리고 게임 디자인과 UX의 관계를 정리했다. 2026-06-16T23:22:25.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-etl-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%9B%A8%EC%96%B4%ED%95%98%EC%9A%B0%EC%8A%A4-olap-%EC%8A%A4%ED%83%80%EC%8A%A4%ED%82%A4%EB%A7%88-V1HRrdi4nOs https://i.ytimg.com/vi/V1HRrdi4nOs/maxresdefault.jpg 데이터 엔지니어링 기초: ETL·데이터 웨어하우스·OLAP·스타 스키마 한 번에 https://i.ytimg.com/vi/V1HRrdi4nOs/maxresdefault.jpg AI로 분석가와 엔지니어의 경계가 흐려지는 가운데, 배달 앱 예시로 ETL·데이터 레이크·웨어하우스·메달리온 아키텍처·스타 스키마 같은 데이터 엔지니어링 핵심 개념을 정리한다. 2026-06-16T05:15:32.256Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/2026-%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8%EC%9B%A8%EC%96%B4%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4-%EC%B7%A8%EC%97%85-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%9D%B4%EB%A0%A5%EC%84%9C-%EB%A0%88%ED%8D%BC%EB%9F%B4-xtMISNS6ir8 https://i.ytimg.com/vi/xtMISNS6ir8/maxresdefault.jpg 2026년 소프트웨어 엔지니어 취업법: 코딩 학습부터 이력서, 레퍼럴까지 3단계 로드맵 https://i.ytimg.com/vi/xtMISNS6ir8/maxresdefault.jpg 2019년식 '파이썬 배우고 코딩테스트 풀기'는 더는 통하지 않는다. 사자드 카더가 제로에서 2026년 개발자로 취업하는 코딩 학습·이력서·레퍼럴 3단계 전략을 정리했다. 2026-06-15T05:51:02.581Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%8D%BC%EC%A7%95-fuzzing-%EB%AC%B4%EC%9E%91%EC%9C%84%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%BB%A4%EB%B2%84%EB%A6%AC%EC%A7%80%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8%EC%9B%A8%EC%96%B4%EB%B2%84%EA%B7%B8-kaD54VXxGrI https://i.ytimg.com/vi/kaD54VXxGrI/maxresdefault.jpg 퍼징(Fuzzing)이란? 무작위 테스트로 보안 취약점과 컴파일러 버그를 자동으로 찾아내는 방법 https://i.ytimg.com/vi/kaD54VXxGrI/maxresdefault.jpg 프로그래머가 예상하지 못한 입력으로 소프트웨어의 버그를 찾는 퍼징의 원리와, 컴파일러 검증·커버리지 가이드 퍼징(AFL) 같은 실제 활용 방식을 컴퓨터파일 영상으로 정리했습니다. 2026-06-17T14:10:14.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%98%A4%ED%8D%BC%EC%8A%A4-4-8-%EC%A0%95%EC%A7%81%EC%84%B1-%EA%B1%B0%EC%A7%93%EB%A7%90-%EA%B0%9C%EC%84%A0-ypL7kUiw_LM https://i.ytimg.com/vi/ypL7kUiw_LM/maxresdefault.jpg 클로드 오퍼스 4.8 정직성 개선 분석 — 거짓말·게으름 줄인 AI 모델 https://i.ytimg.com/vi/ypL7kUiw_LM/maxresdefault.jpg 앤트로픽 클로드 오퍼스 4.8은 지능 점수보다 정직성에 초점을 맞췄다. 자기 작업을 속이지 않고, 코드베이스를 대충 훑던 게으름도 개선됐다는 244쪽 시스템 카드 분석. 2026-06-15T16:27:59.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%9A%A9%EC%96%B4-%EC%A0%95%EB%A6%AC-llm-%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-rag-Nm8qkGMrXFE https://i.ytimg.com/vi/Nm8qkGMrXFE/maxresdefault.jpg AI 용어 완벽 정리 — LLM·트랜스포머·토큰·RAG·파인튜닝 개념 쉽게 이해하기 https://i.ytimg.com/vi/Nm8qkGMrXFE/maxresdefault.jpg 신경망, LLM, 트랜스포머, 토큰, 컨텍스트 윈도우, 온도, 환각, 임베딩·벡터DB·RAG, 파인튜닝, RLHF, 에이전트 등 핵심 AI 용어를 메커니즘 중심으로 풀어 설명한다. 2026-06-16T17:28:31.793Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%A0%9C%ED%94%84-%EB%94%98-%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%B7%B0-ai-%EC%97%B0%EC%82%B0-%EB%8F%84%EC%95%BD-%EC%B6%94%EB%A1%A0-%ED%95%98%EB%93%9C%EC%9B%A8%EC%96%B4-yz6I23VRbdg https://i.ytimg.com/vi/yz6I23VRbdg/maxresdefault.jpg 제프 딘 인터뷰 — 학습 데이터 고갈·추론 하드웨어·연속 학습 전망 https://i.ytimg.com/vi/yz6I23VRbdg/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T16:27:59.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/cpu-gpu-tpu-%EC%B0%A8%EC%9D%B4-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-MUWAbpg1xLo https://i.ytimg.com/vi/MUWAbpg1xLo/maxresdefault.jpg CPU vs GPU vs TPU 차이 정리: 칩마다 다른 연산 특성과 머신러닝 https://i.ytimg.com/vi/MUWAbpg1xLo/maxresdefault.jpg 같은 작업이 CPU·GPU·TPU에서 왜 다르게 동작하는지, 각 칩이 어떤 연산에 최적화됐는지 행렬 곱셈과 텐서 개념을 통해 쉽게 풀어낸다. 특화의 장단점도 함께 설명한다. 2026-06-16T21:14:37.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ollama-gemma3-llm-%EC%85%80%ED%94%84%ED%98%B8%EC%8A%A4%ED%8C%85-DHjazHCUlow https://i.ytimg.com/vi/DHjazHCUlow/maxresdefault.jpg Ollama + Gemma 3로 LLM 셀프 호스팅하기 — API 키 없이 내 서버에서 모델 운영하는 법 https://i.ytimg.com/vi/DHjazHCUlow/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T17:28:31.793Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%98%A4%ED%91%B8%EC%8A%A4-4-8-%EB%B6%84%EC%84%9D-15%EA%B0%80%EC%A7%80-%ED%8F%AC%EC%9D%B8%ED%8A%B8-aJvP3nXWkwM https://i.ytimg.com/vi/aJvP3nXWkwM/maxresdefault.jpg 클로드 오푸스 4.8 분석: 성능 향상과 정직성·평가 인식 문제 15가지 포인트 https://i.ytimg.com/vi/aJvP3nXWkwM/maxresdefault.jpg 수백 페이지 분량의 보고서를 토대로 클로드 오푸스 4.8의 성능 향상, 정직성의 한계, 자신이 평가받는 중임을 알아채는 문제 등 핵심 포인트를 짚는다. 2026-06-16T12:06:50.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%ED%94%84%EB%A1%9C%EB%8D%95%ED%8A%B8-%EB%A7%A4%EB%8B%88%EC%A0%80-aipm-2026-%EC%BB%A4%EB%A6%AC%EC%96%B4-JzrEsnAAXkc https://i.ytimg.com/vi/JzrEsnAAXkc/maxresdefault.jpg AI 프로덕트 매니저(AIPM) 2026 커리어 전망, 연봉·필요 역량 총정리 https://i.ytimg.com/vi/JzrEsnAAXkc/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T04:20:43.958Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%82%AC%EB%9E%8C%EC%9D%B4-%EC%9D%BD%EB%8A%94-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%9C%A0%EC%B0%BD%ED%95%9C-api-%EB%8F%84%EB%A9%94%EC%9D%B8-%EC%96%B8%EC%96%B4-SJocPm2E8eQ https://i.ytimg.com/vi/SJocPm2E8eQ/maxresdefault.jpg 사람이 읽는 코드(Human Readable Code)란? 유창한 API와 도메인 언어로 협업하기 https://i.ytimg.com/vi/SJocPm2E8eQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T12:45:04.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/javascript-%EC%A0%9C%EB%A0%88%EB%AF%B8%EC%95%A0%EC%8B%9C%ED%82%A4%EB%84%88%EC%8A%A4-coffeescript-backbone-underscore-JfPWbttemYE https://i.ytimg.com/vi/JfPWbttemYE/maxresdefault.jpg 제레미 애시키너스: underscore·CoffeeScript·Backbone으로 자바스크립트를 바꾼 개발자 https://i.ytimg.com/vi/JfPWbttemYE/maxresdefault.jpg 2009년 형편없던 자바스크립트를 현대적 언어로 끌어올리는 데 기여한 제레미 애시키너스와 그가 만든 underscore.js, CoffeeScript, Backbone.js의 이야기를 정리했습니다. 2026-06-17T14:10:14.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/rag-%EC%A3%BD%EC%A7%80%EC%95%8A%EC%95%98%EB%8B%A4-ai%ED%95%99%EC%8A%B5%EB%B2%95-%ED%99%98%EA%B0%81%EC%A4%84%EC%9D%B4%EA%B8%B0-eval--kQRBkBuwHg https://i.ytimg.com/vi/-kQRBkBuwHg/maxresdefault.jpg AI 학습법과 환각 줄이기: RAG·에이전트·평가(eval)에 대한 현장 엔지니어의 조언 https://i.ytimg.com/vi/-kQRBkBuwHg/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T19:09:21.353Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8%EC%9B%A8%EC%96%B4%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4-vs-ai%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4-2026-%EC%A7%84%EB%A1%9C-%EC%97%B0%EB%B4%89-cX5NQFTCX-k https://i.ytimg.com/vi/cX5NQFTCX-k/maxresdefault.jpg 소프트웨어 엔지니어 vs AI 엔지니어 비교: 2026년 진로, 연봉, 필요 역량 총정리 https://i.ytimg.com/vi/cX5NQFTCX-k/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T06:01:45.528Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/fireship-%EA%B8%B0%EB%AC%98%ED%95%9C-%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-10%EC%84%A0-qPuzWFvRajk https://i.ytimg.com/vi/qPuzWFvRajk/maxresdefault.jpg Fireship이 고른 기묘한 오픈소스 프로젝트 10가지 (2026년) https://i.ytimg.com/vi/qPuzWFvRajk/maxresdefault.jpg AI 래퍼와 봇이 점령한 깃허브 한가운데서, 사람이 만든 기묘하고 불필요하지만 매력적인 오픈소스 프로젝트 10가지를 Fireship이 소개한 영상을 정리했다. 2026-06-17T13:29:58.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%8D%B0%EB%AF%B8%EC%8A%A4-%ED%97%88%EC%82%AC%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%B7%B0-ai-%EC%8B%A0%EC%95%BD%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EC%BD%94%EC%82%AC%EC%9D%B4%EC%96%B8%ED%8B%B0%EC%8A%A4%ED%8A%B8-huAwz_BR8WM https://i.ytimg.com/vi/huAwz_BR8WM/maxresdefault.jpg 데미스 허사비스 인터뷰 — AI 신약 개발, 코사이언티스트, 자동 발견 전망 https://i.ytimg.com/vi/huAwz_BR8WM/maxresdefault.jpg 딥마인드 데미스 허사비스가 AI를 활용한 질병 정복 로드맵, 가설을 만드는 코사이언티스트, 알파폴드 이후의 신약 개발, 그리고 'AI가 새 과학을 발명하는' 자동 발견의 가능성을 이야기한다. 2026-06-15T16:27:59.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/2026-ai-%ED%95%84%EC%88%98-%EC%8A%A4%ED%82%AC-%EB%A1%9C%EB%93%9C%EB%A7%B5-%ED%94%84%EB%A1%AC%ED%94%84%ED%8C%85-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-tu4rU4YD1Jk https://i.ytimg.com/vi/tu4rU4YD1Jk/maxresdefault.jpg 2026 AI 필수 스킬 로드맵: 프롬프팅·AI 에이전트·AI 코딩까지 단계별 정리 https://i.ytimg.com/vi/tu4rU4YD1Jk/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T17:06:01.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%9E%AD%EC%B2%B4%EC%9D%B8-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-ai-rag-%EC%9E%85%EB%AC%B8-D74el9mvNak https://i.ytimg.com/vi/D74el9mvNak/maxresdefault.jpg 랭체인(LangChain) 에이전트 AI 크래시 코스: 생성형 AI·RAG·에이전트 정리 https://i.ytimg.com/vi/D74el9mvNak/maxresdefault.jpg 생성형 AI와 LLM의 작동 원리부터 RAG, 그리고 도구·메모리를 갖춘 AI 에이전트까지, 랭체인으로 실습하며 배우는 에이전트 AI 입문 강의의 핵심을 한국어로 정리했다. 2026-06-16T03:30:25.317Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/bun-zig-rust-ai-%ED%8F%AC%ED%8C%85-100%EB%A7%8C%EC%A4%84-%EC%BD%94%EB%93%9C-2AqwehBu84w https://i.ytimg.com/vi/2AqwehBu84w/maxresdefault.jpg AI가 Bun 런타임을 Zig에서 Rust로 포팅: 100만 줄 코드 재작성 사례를 분석하다 https://i.ytimg.com/vi/2AqwehBu84w/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T06:54:10.373Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-tools-2026-free-vs-paid-Ca-BkMeRJ74 https://i.ytimg.com/vi/Ca-BkMeRJ74/maxresdefault.jpg 2026 AI 도구 정리: 챗·크리에이터·에이전트·빌더 4분류와 무료 vs 유료 선택 기준 https://i.ytimg.com/vi/Ca-BkMeRJ74/maxresdefault.jpg 2026년 AI 도구를 챗·크리에이터·에이전트·빌더 네 가지로 나누고, 각 분야에서 무료 요금제로 충분한 경우와 유료 전환이 유리한 경우를 사례와 함께 정리했다. 2026-06-16T01:33:13.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%94%A5%EC%8B%9C%ED%81%AC-%EC%8B%9C%EA%B0%81%EC%B6%94%EB%A1%A0-%EA%B0%80%EB%A6%AC%ED%82%A4%EB%A9%B0-%EC%83%9D%EA%B0%81%ED%95%98%EA%B8%B0-LpXhy2iiaQE https://i.ytimg.com/vi/LpXhy2iiaQE/maxresdefault.jpg 딥시크(DeepSeek) 새 시각 추론 기법 — 시각 토큰 90% 줄이고 프런티어 모델 따라잡다 https://i.ytimg.com/vi/LpXhy2iiaQE/maxresdefault.jpg 딥시크의 새 연구는 AI가 말로 묘사하는 대신 이미지를 직접 '가리키며' 사고하게 해, 시각 토큰을 90%가량 줄이면서도 최상위 모델과 맞먹는 정확도를 냈다. 2026-06-17T01:53:10.688Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/notebooklm-%EC%9D%B8%ED%8F%AC%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%BD-%EC%98%A4%EB%A5%98-%EC%88%98%EC%A0%95-chatgpt-psAQ7GYLmKw https://i.ytimg.com/vi/psAQ7GYLmKw/maxresdefault.jpg NotebookLM 인포그래픽 오류 수정법: ChatGPT로 깨진 글자 바로잡기 https://i.ytimg.com/vi/psAQ7GYLmKw/maxresdefault.jpg NotebookLM의 detailed 인포그래픽에서 자주 생기는 오타와 뒤죽박죽 글자를, ChatGPT에 이미지를 넣고 '오류를 고쳐 그대로 다시 생성'시키는 간단한 방법으로 해결하는 요령을 정리했다. 2026-06-17T05:04:56.266Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%ED%99%9C%EC%9A%A9-4%EB%8B%A8%EA%B3%84-LNkAW4SSgdY https://i.ytimg.com/vi/LNkAW4SSgdY/maxresdefault.jpg AI 활용 4단계 완벽 정리: 챗·도구·워크플로우·에이전트 (2026) https://i.ytimg.com/vi/LNkAW4SSgdY/maxresdefault.jpg AI를 제대로 쓰려면 단순 질문을 넘어야 한다. 챗, 도구, 워크플로우, 자율 에이전트로 이어지는 4단계 활용법과 단계별 실제 사례를 한눈에 정리했다. 2026-06-16T00:51:18.138Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%ED%99%9C%EC%9A%A9-5%EB%8B%A8%EA%B3%84-%ED%94%BC%EB%9D%BC%EB%AF%B8%EB%93%9C-%ED%94%84%EB%A1%AC%ED%94%84%ED%8A%B8-role-L-xtvipow_0 https://i.ytimg.com/vi/L-xtvipow_0/maxresdefault.jpg AI 제대로 쓰는 법 5단계 — 프롬프트 ROLE 공식과 컨텍스트 엔지니어링 https://i.ytimg.com/vi/L-xtvipow_0/maxresdefault.jpg 대부분은 AI를 잘못 쓴다. 조지아텍 출신 사자드가 AI 멘탈 모델, ROLE 프롬프트 공식, 마스터·시스템 프롬프트, 파워 기법, 도구 스택까지 5단계로 정리한다. 2026-06-15T11:01:09.029Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80-io-agi-%EC%A0%9C%EB%AF%B8%EB%82%98%EC%9D%B4-%EC%98%B4%EB%8B%88-3-5-%ED%94%8C%EB%9E%98%EC%8B%9C-o_av1b9rs2g https://i.ytimg.com/vi/o_av1b9rs2g/maxresdefault.jpg 구글 I/O 분석: 제미나이 옴니·3.5 플래시와 AGI를 향한 두 가지 베팅 https://i.ytimg.com/vi/o_av1b9rs2g/maxresdefault.jpg 구글 I/O에서 공개된 제미나이 옴니와 3.5 플래시를 짚고, 월드 모델과 추론 모델로 갈리는 AGI 경로 논쟁, 그리고 모델의 ‘들쭉날쭉함’ 문제를 정리한다. 2026-06-16T12:06:50.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/2026-ai-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EB%B2%95-%ED%95%9C-%EC%83%9D%ED%83%9C%EA%B3%84-%EC%A7%91%EC%A4%91-I62CvEwVS58 https://i.ytimg.com/vi/I62CvEwVS58/maxresdefault.jpg 2026 AI 활용법 — 한 생태계 집중·ICC 프롬프트·프로젝트·바이브 코딩 정리 https://i.ytimg.com/vi/I62CvEwVS58/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T02:36:09.167Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%9B%A8%EB%8D%94%EB%84%A5%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EA%B5%AC%EA%B8%80%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C-ai%EA%B8%B0%EC%83%81%EC%98%88%EC%B8%A1-%ED%97%88%EB%A6%AC%EC%BC%80%EC%9D%B8-%EB%A9%9C%EB%A6%AC%EC%82%AC-wd5ZZV8if54 https://i.ytimg.com/vi/wd5ZZV8if54/maxresdefault.jpg 웨더넥스트(WeatherNext): 구글 딥마인드 AI 기상 모델, 허리케인을 사흘 먼저 예측 https://i.ytimg.com/vi/wd5ZZV8if54/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T00:12:22.573Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%9C%A0%EB%B0%A9%EC%95%94-%EC%95%8C%ED%8C%8C%ED%8F%B4%EB%93%9C-%EC%9A%B0%EA%B0%84%EB%8B%A4-%EB%B0%B1%EC%8B%A0%EC%97%B0%EA%B5%AC-exh1vwGlrSo https://i.ytimg.com/vi/exh1vwGlrSo/maxresdefault.jpg AI 유방암 연구: 알파폴드로 우간다에서 백신 후보를 찾아내는 과정과 그 의미 https://i.ytimg.com/vi/exh1vwGlrSo/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T23:34:31.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%ED%95%AD%EC%83%9D%EC%A0%9C%EB%82%B4%EC%84%B1-%EA%B5%AC%EA%B8%80%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C-%EC%A0%9C%EB%AF%B8%EB%82%98%EC%9D%B4-%EC%B9%98%EB%A3%8C-Cnuj24PjWrQ https://i.ytimg.com/vi/Cnuj24PjWrQ/maxresdefault.jpg AI 항생제 내성 연구: 구글 딥마인드와 제미나이가 슈퍼박테리아 치료를 바꾸는 법 https://i.ytimg.com/vi/Cnuj24PjWrQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T23:34:31.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%BD%94%EC%82%AC%EC%9D%B4%EC%96%B8%ED%8B%B0%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C-ai-%EA%B3%BC%ED%95%99-%EA%B0%80%EC%84%A4-aSY_vFFmkW0 https://i.ytimg.com/vi/aSY_vFFmkW0/maxresdefault.jpg AI 코사이언티스트: 구글 딥마인드의 과학 가설 생성 멀티 에이전트 시스템 https://i.ytimg.com/vi/aSY_vFFmkW0/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T22:57:18.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%BD%94%EC%9B%8C%ED%81%AC-claudemd-memorymd-%ED%86%A0%ED%81%B0-%EC%A0%88%EC%95%BD-%ED%8C%81-4wvLHFgnQZQ https://i.ytimg.com/vi/4wvLHFgnQZQ/maxresdefault.jpg 클로드 코워크 활용법 5가지: claude.md·memory.md 구조와 300줄 규칙으로 토큰 25% 절약 https://i.ytimg.com/vi/4wvLHFgnQZQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T08:12:20.336Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C%EC%BD%94%EC%9B%8D-%EC%85%8B%EC%97%85-prd-%EC%9E%90%EB%8F%99%ED%99%94-%EB%8C%80%EC%8B%9C%EB%B3%B4%EB%93%9C-gdrPkpXuNks https://i.ytimg.com/vi/gdrPkpXuNks/maxresdefault.jpg 클로드 코웍 셋업 가이드: PRD 기반 자동화로 대시보드와 아침 브리핑 만들기 https://i.ytimg.com/vi/gdrPkpXuNks/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T18:27:51.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%84%A0%ED%98%95%ED%9A%8C%EA%B7%80-%EC%B5%9C%EC%86%8C%EC%A0%9C%EA%B3%B1%EB%B2%95-r%EC%A0%9C%EA%B3%B1-p%EA%B0%92-aFDOzpTeg0s https://i.ytimg.com/vi/aFDOzpTeg0s/maxresdefault.jpg 선형 회귀 핵심 정리 — 최소제곱법, R제곱, p값 쉽게 이해하기 https://i.ytimg.com/vi/aFDOzpTeg0s/maxresdefault.jpg 데이터에 직선을 맞추는 선형 회귀에서 잔차 제곱합과 최소제곱법으로 최적의 선을 찾고, R제곱과 p값으로 예측의 정확도와 신뢰도를 정량화하는 방법을 사례로 풀어낸다. 2026-06-17T09:25:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%BD%94%EB%8D%B1%EC%8A%A4-cli-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EB%B2%95-agents-md-%ED%94%8C%EB%9E%9C-%EC%9B%8C%ED%81%AC%ED%8A%B8%EB%A6%AC-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EC%A0%84%ED%99%98-uYaiRSgmYYQ https://i.ytimg.com/vi/uYaiRSgmYYQ/maxresdefault.jpg 코덱스 CLI 활용법 5가지: 파워 유저가 실제로 쓰는 agents.md·플랜·워크트리 전략 https://i.ytimg.com/vi/uYaiRSgmYYQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T16:47:00.729Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%A7%88%EC%9A%B0%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EC%9D%B8%ED%84%B0-%EC%A0%9C%EB%AF%B8%EB%82%98%EC%9D%B4-%EA%B5%AC%EA%B8%80%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C-%EC%83%81%ED%98%B8%EC%9E%91%EC%9A%A9-pZNzfQLgGsA https://i.ytimg.com/vi/pZNzfQLgGsA/maxresdefault.jpg AI 마우스 포인터: 구글 딥마인드와 제미나이가 반세기 만에 다시 상상한 화면 상호작용 https://i.ytimg.com/vi/pZNzfQLgGsA/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T23:34:31.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-4%EB%8C%80-%ED%94%8C%EB%9E%AB%ED%8F%BC-%ED%94%84%EB%A1%AC%ED%94%84%ED%8A%B8-%EA%B3%84%EC%95%BD-4TvH-OZhwxI https://i.ytimg.com/vi/4TvH-OZhwxI/maxresdefault.jpg AI 에이전트 완전정리 — 챗봇과의 차이·4대 플랫폼·프롬프트 계약·메모리 파일 https://i.ytimg.com/vi/4TvH-OZhwxI/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T02:36:09.167Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%95%84%ED%8B%B0%ED%8C%A9%ED%8A%B8-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-%EC%8A%A4%ED%82%AC-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EB%B2%95-tkpdPvx65A0 https://i.ytimg.com/vi/tkpdPvx65A0/maxresdefault.jpg 클로드 활용법: 아티팩트·프로젝트·스킬, 초보자가 놓치는 3가지 핵심 기능 https://i.ytimg.com/vi/tkpdPvx65A0/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/langchain-lcel-%EC%88%9C%EC%B0%A8%EC%B2%B4%EC%9D%B8-%EB%A7%A5%EB%9D%BD%EC%86%90%EC%8B%A4-%EB%9D%BC%EC%9A%B0%ED%8C%85-Tt1yGULpDMY https://i.ytimg.com/vi/Tt1yGULpDMY/maxresdefault.jpg LangChain LCEL 순차 체인: RunnablePassthrough·itemgetter로 맥락 손실 해결하기 https://i.ytimg.com/vi/Tt1yGULpDMY/maxresdefault.jpg LangChain의 파이프 연산자는 출력 하나만 전달해 다단계 LLM 파이프라인에서 맥락이 사라진다. dict 단계와 RunnablePassthrough, itemgetter로 변수를 분기마다 라우팅해 이 문제를 해결하는 방법을 정리했다. 2026-06-16T18:56:28.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%BD%94%EC%9B%8C%ED%81%AC-cowork-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95-uGwDuvSqgYI https://i.ytimg.com/vi/uGwDuvSqgYI/maxresdefault.jpg 클로드 코워크(Claude Cowork) 기초 사용법 — 코딩 없이 워크플로 자동화 https://i.ytimg.com/vi/uGwDuvSqgYI/maxresdefault.jpg 티나 황이 클로드 코워크 입문부터 스킬·커넥터·스케줄·프로젝트까지 단계별로 보여 준다. 코딩 없이 파일 정리, 대시보드 제작, 반복 작업 자동화를 구축하는 법을 정리했다. 2026-06-15T17:45:30.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/langchain-%ED%94%84%EB%A1%AC%ED%94%84%ED%8A%B8-%ED%85%9C%ED%94%8C%EB%A6%BF-lcel-ai-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-zFIjfnmV6Og https://i.ytimg.com/vi/zFIjfnmV6Og/maxresdefault.jpg LangChain 프롬프트 템플릿·LCEL로 production AI 만들기 https://i.ytimg.com/vi/zFIjfnmV6Og/maxresdefault.jpg 프롬프트가 늘어날수록 코드가 엉키는 문제를, LangChain의 프롬프트 템플릿과 LCEL 파이프로 모듈화·테스트·운영까지 해결하는 방법을 정리했습니다. 2026-06-16T18:11:32.831Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%B1%97gpt-5-5-%EC%9D%B8%EC%8A%A4%ED%84%B4%ED%8A%B8-%ED%99%98%EA%B0%81-%EA%B0%90%EC%86%8C-%EC%83%9D%EB%AC%BC%EC%95%88%EC%A0%84-%EC%B7%A8%EC%95%BD%EC%A0%90-4nQnhjimB4Y https://i.ytimg.com/vi/4nQnhjimB4Y/maxresdefault.jpg 챗GPT 5.5 인스턴트 분석: 환각 절반 감소와 생물안전 우회 취약점 https://i.ytimg.com/vi/4nQnhjimB4Y/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T14:53:05.351Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%83%9D%EA%B0%81-%EB%B2%88%EC%97%AD-ai-%ED%95%B4%EC%84%9D-%EC%95%A4%ED%8A%B8%EB%A1%9C%ED%94%BD-j2knrqAzYVY https://i.ytimg.com/vi/j2knrqAzYVY/maxresdefault.jpg 앤트로픽 AI 해석 연구: 클로드의 내부 사고(활성화)를 사람이 읽는 텍스트로 번역하다 https://i.ytimg.com/vi/j2knrqAzYVY/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%94%A5%EC%8B%9C%ED%81%AC-v4-kv%EC%BA%90%EC%8B%9C-%EC%95%95%EC%B6%95-%EC%98%A4%ED%94%88%EA%B0%80%EC%A4%91%EC%B9%98-ai-p7K3xfViWCE https://i.ytimg.com/vi/p7K3xfViWCE/maxresdefault.jpg 딥시크 V4 분석: 100만 토큰 컨텍스트·3단계 압축·무료 오픈 가중치 AI의 의미와 한계 https://i.ytimg.com/vi/p7K3xfViWCE/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/langchain-1-0-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-lcel-langgraph-N-BL-73T3GI https://i.ytimg.com/vi/N-BL-73T3GI/maxresdefault.jpg LangChain 1.0 입문 — 실전용 AI 에이전트 구조 설계 가이드 https://i.ytimg.com/vi/N-BL-73T3GI/maxresdefault.jpg 대부분의 AI 에이전트가 실전에서 실패하는 이유는 모델이 아니라 코드 구조에 있습니다. LangChain 1.0의 세 기둥과 설계 원칙을 정리했습니다. 2026-06-16T18:11:32.831Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/rag-%EA%B2%80%EC%83%89%EC%A6%9D%EA%B0%95%EC%83%9D%EC%84%B1-%EB%B2%A1%ED%84%B0db-%ED%95%98%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%A6%AC%EB%93%9C-%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84rag-dDkynerzV-Q https://i.ytimg.com/vi/dDkynerzV-Q/maxresdefault.jpg RAG(검색 증강 생성)란? 작동 원리부터 벡터·하이브리드·그래프 RAG까지 정리 https://i.ytimg.com/vi/dDkynerzV-Q/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T00:56:29.065Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/aeo-%EB%8B%B5%EB%B3%80%EC%97%94%EC%A7%84%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94-ai-%EB%B8%8C%EB%9E%9C%EB%93%9C-%EC%B6%94%EC%B2%9C--5Drsq6ve7w https://i.ytimg.com/vi/-5Drsq6ve7w/maxresdefault.jpg AEO 입문: AI 답변에 내 브랜드가 추천되게 만드는 답변 엔진 최적화 가이드 https://i.ytimg.com/vi/-5Drsq6ve7w/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T05:04:56.266Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/github-copilot-fleet-%EB%B3%91%EB%A0%AC-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%A6%AC%ED%8C%A9%ED%84%B0%EB%A7%81-7q8-kcqs2eo https://i.ytimg.com/vi/7q8-kcqs2eo/maxresdefault.jpg GitHub Copilot fleet — AI 에이전트 5개 병렬 리팩터링 실전기 https://i.ytimg.com/vi/7q8-kcqs2eo/maxresdefault.jpg GitHub Copilot의 fleet 명령으로 서브 에이전트 5개를 동시에 돌려 레거시 코드를 마이그레이션하는 방법과, 충돌을 막는 계획·권한·드라이런 전략을 정리했습니다. 2026-06-16T18:11:32.831Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%84%B7%ED%94%8C%EB%A6%AD%EC%8A%A4-%EC%9E%90%EB%B0%94-%EC%8A%A4%ED%94%84%EB%A7%81%EB%B6%80%ED%8A%B8-zgc-%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C%EC%BD%94%EB%93%9C-HhPs2sKlQYg https://i.ytimg.com/vi/HhPs2sKlQYg/maxresdefault.jpg 넷플릭스의 자바 활용 2026: 스프링 부트, ZGC, 가상 스레드와 AI 마이그레이션 https://i.ytimg.com/vi/HhPs2sKlQYg/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T13:36:43.807Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B9%83%ED%97%88%EB%B8%8C-%EC%9E%A5%EC%95%A0-%EA%B0%80%EB%8F%99%EB%A5%A0-ceo%EA%B3%B5%EB%B0%B1-ai-%EA%B3%BC%EB%B6%80%ED%95%98-t-DM44d-qhU https://i.ytimg.com/vi/t-DM44d-qhU/maxresdefault.jpg 깃허브 장애와 가동률 하락: CEO 공백·가짜 스타·AI 과부하 논란을 총정리하다 https://i.ytimg.com/vi/t-DM44d-qhU/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T06:54:10.373Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/openclaw-%EC%84%A4%EC%A0%95-%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-%EB%A9%80%ED%8B%B0%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-oOCN30ulVyo https://i.ytimg.com/vi/oOCN30ulVyo/maxresdefault.jpg OpenClaw 설정 완벽 가이드 — 멀티 에이전트·메모리·보안까지 https://i.ytimg.com/vi/oOCN30ulVyo/maxresdefault.jpg 티나 황이 자율 AI 에이전트 OpenClaw의 하드웨어 선택부터 모델·통신 채널·미션 컨트롤·멀티 에이전트·메모리·보안 설정까지 자신의 실제 구성을 단계별로 공개한다. 2026-06-15T19:07:12.694Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%BD%94%EC%9B%8C%ED%81%AC-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-claude-md-memory-md-%EC%9B%8C%ED%81%AC%EC%8A%A4%ED%85%8C%EC%9D%B4%EC%85%98-0_dSWLOHKng https://i.ytimg.com/vi/0_dSWLOHKng/maxresdefault.jpg 클로드 코워크 시스템 구축법: claude.md·memory.md로 만드는 개인 맥락 AI 비서 https://i.ytimg.com/vi/0_dSWLOHKng/maxresdefault.jpg 제프 수가 클로드 코워크를 자기 비서처럼 부리는 시스템을 공개한다. 핵심은 코드가 아니라 claude.md와 memory.md라는 단순한 텍스트 파일과, 규칙이 층층이 쌓이는 워크스테이션 구조다. 2026-06-15T06:01:45.528Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8B%B1-%EB%A3%A8%ED%94%84-%EC%98%A4%ED%94%88%ED%81%B4%EB%A1%9C-L7FF8Zgab3M https://i.ytimg.com/vi/L7FF8Zgab3M/maxresdefault.jpg AI 에이전트 작동 원리 — 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 오픈클로 사례 https://i.ytimg.com/vi/L7FF8Zgab3M/maxresdefault.jpg 챗봇과 AI 에이전트는 어떻게 다를까. IBM이 에이전틱 루프와 ReAct 패턴, 오픈소스 에이전트 오픈클로의 구조와 보안 위험까지 정리했습니다. 2026-06-17T21:29:19.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/gpt-5-5-deepseek-v4-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8A%B8-%EC%A0%84%EC%9F%81-jz0rNhfAKo8 https://i.ytimg.com/vi/jz0rNhfAKo8/maxresdefault.jpg GPT-5.5 vs DeepSeek V4 비교: 벤치마크·환각·컴퓨트 부족 정리 https://i.ytimg.com/vi/jz0rNhfAKo8/maxresdefault.jpg 약 20시간 사이 공개된 OpenAI GPT-5.5와 중국 DeepSeek V4를 벤치마크·비용·환각률·사이버보안 관점에서 비교하고, 업계 전반의 컴퓨트 부족 문제를 짚는다. 2026-06-16T12:50:47.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%98%A4%ED%8D%BC%EC%8A%A4-4-7-%EB%B2%A4%EC%B9%98%EB%A7%88%ED%81%AC-%EC%A0%81%EC%9D%91%ED%98%95-%EC%82%AC%EA%B3%A0-%EB%85%BC%EB%9E%80-QVJcdfkRpH8 https://i.ytimg.com/vi/QVJcdfkRpH8/maxresdefault.jpg 클로드 오퍼스 4.7 분석: 벤치마크 성과와 적응형 사고·컴퓨트 논란 https://i.ytimg.com/vi/QVJcdfkRpH8/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T14:53:05.351Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%A0%88%EC%9D%B4%ED%81%AC%ED%95%98%EC%9A%B0%EC%8A%A4-%EB%A0%88%EC%9D%B4%ED%81%AC-%EC%9B%A8%EC%96%B4%ED%95%98%EC%9A%B0%EC%8A%A4-%EC%B0%A8%EC%9D%B4-taSmwcqdkQk https://i.ytimg.com/vi/taSmwcqdkQk/maxresdefault.jpg 데이터 레이크하우스란 무엇인가: 레이크와 웨어하우스의 차이, 테이블 형식과 카탈로그까지 https://i.ytimg.com/vi/taSmwcqdkQk/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T22:24:21.826Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%A1%9C%EC%BB%AC-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B5%AC%EC%B6%95-%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-M-NTwkM3VwM https://i.ytimg.com/vi/M-NTwkM3VwM/maxresdefault.jpg 로컬 AI 에이전트란? 구성·설계·안전 원칙과 오픈클로·코워크 활용 가이드 https://i.ytimg.com/vi/M-NTwkM3VwM/maxresdefault.jpg 티나 황이 로컬 AI 에이전트의 정의부터 머신·통신·모델·메모리·도구·스케줄·눈으로 이어지는 구성 요소와 안전 원칙, 오픈클로·클로드 코워크 데모까지 정리했다. 2026-06-15T17:45:30.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%8D%B0%EB%AF%B8%EC%8A%A4-%ED%97%88%EC%82%AC%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C-%EC%95%8C%ED%8C%8C%ED%8F%B4%EB%93%9C-%EC%95%8C%ED%8C%8C%EA%B3%A0-agi-C0gErQtnNFE https://i.ytimg.com/vi/C0gErQtnNFE/maxresdefault.jpg 데미스 허사비스 인터뷰: 알파폴드·알파고가 보여준 AI의 진짜 잠재력 https://i.ytimg.com/vi/C0gErQtnNFE/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T22:57:18.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%BD%94%EC%9B%8C%ED%81%AC-7%EA%B0%80%EC%A7%80-%ED%95%B5%EC%8B%AC%EA%B8%B0%EB%8A%A5-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95-z9rdrNrkvDY https://i.ytimg.com/vi/z9rdrNrkvDY/maxresdefault.jpg 클로드 코워크 사용법: 파일 작업부터 자동화까지 7가지 핵심 기능 정리 https://i.ytimg.com/vi/z9rdrNrkvDY/maxresdefault.jpg 클로드 챗과 무엇이 다른지부터 로컬 파일 작업, 지속 메모리, 커넥터, 스킬, 예약 작업까지. 클로드 코워크의 7가지 핵심 기능을 실제 사용 사례와 함께 정리했습니다. 2026-06-15T07:21:42.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/project-glasswing-ai-%EC%82%AC%EC%9D%B4%EB%B2%84%EB%B3%B4%EC%95%88-%EC%B7%A8%EC%95%BD%EC%A0%90-INGOC6-LLv0 https://i.ytimg.com/vi/INGOC6-LLv0/maxresdefault.jpg Project Glasswing — AI로 세계 소프트웨어 취약점을 찾는 앤트로픽 프로젝트 https://i.ytimg.com/vi/INGOC6-LLv0/maxresdefault.jpg 앤트로픽이 사이버보안 능력이 크게 향상된 모델로 OpenBSD·리눅스 등에서 취약점을 발견하고, 핵심 소프트웨어 운영 조직과 손잡은 Project Glasswing을 정리했다. 2026-06-15T09:42:52.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EA%B0%90%EC%A0%95-%EC%95%A4%ED%8A%B8%EB%A1%9C%ED%94%BD-%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EA%B3%BC%ED%95%99-claude-D4XTefP3Lsc https://i.ytimg.com/vi/D4XTefP3Lsc/maxresdefault.jpg AI 감정 연구 — 앤트로픽이 Claude 신경망에서 발견한 '기능적 감정' https://i.ytimg.com/vi/D4XTefP3Lsc/maxresdefault.jpg 앤트로픽이 언어 모델 내부 뉴런을 들여다보며 감정에 대응하는 신경 패턴을 찾고, 그 패턴이 Claude의 행동을 실제로 바꾸는지 실험한 연구를 정리했다. 2026-06-15T09:42:52.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-7%EA%B0%80%EC%A7%80-%EC%9C%A0%ED%98%95-%EB%A9%80%ED%8B%B0-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-AcpC7nMPbPw https://i.ytimg.com/vi/AcpC7nMPbPw/maxresdefault.jpg AI 에이전트 7가지 유형 정리: 반사형·목표 기반·학습·계층형·멀티 에이전트 https://i.ytimg.com/vi/AcpC7nMPbPw/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T15:56:39.931Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/logarithm-of-an-image-escher-conformal-3blue1brown-ldxFjLJ3rVY https://i.ytimg.com/vi/ldxFjLJ3rVY/maxresdefault.jpg 이미지의 로그를 취한다는 것 — 에셔 판화 전시장과 등각사상 (3Blue1Brown) https://i.ytimg.com/vi/ldxFjLJ3rVY/maxresdefault.jpg 3Blue1Brown은 M.C. 에셔의 ‘판화 전시장’에 담긴 무한 확대 고리를, 이미지에 복소 로그와 지수함수를 적용하는 등각사상으로 재현하며 그 수학적 원리를 시각적으로 풀어낸다. 2026-06-15T21:34:33.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/notebooklm-2026-%EC%86%8C%EC%8A%A4-%EC%B1%84%ED%8C%85-%EC%8A%A4%ED%8A%9C%EB%94%94%EC%98%A4-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EB%B2%95-_uXnyhrqmsU https://i.ytimg.com/vi/_uXnyhrqmsU/maxresdefault.jpg NotebookLM 2026 활용법: 소스·채팅·스튜디오 3단 구조와 보고서·슬라이드·마인드맵 제대로 쓰기 https://i.ytimg.com/vi/_uXnyhrqmsU/maxresdefault.jpg 대규모 업데이트로 제미나이보다 많이 쓰인다는 NotebookLM. 제프 수가 소스·채팅·스튜디오 3단 구조와 보고서·슬라이드·인포그래픽·마인드맵 등 진짜 중요한 기능만 골라 정리했다. 2026-06-15T08:12:20.336Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%A2%85%EB%A5%98-%EC%A0%95%EB%A6%AC-chatgpt-claude-gemini-I0me2uEbfuE https://i.ytimg.com/vi/I0me2uEbfuE/maxresdefault.jpg AI 모델 종류 총정리: ChatGPT·클로드·제미나이·그록과 이미지·영상·코딩·오디오 모델 https://i.ytimg.com/vi/I0me2uEbfuE/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T17:01:23.541Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%8F%84%EA%B5%AC-7%EA%B0%80%EC%A7%80-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%96%B4%EC%8B%AD-Xn-gtHDsaPY https://i.ytimg.com/vi/Xn-gtHDsaPY/maxresdefault.jpg AI 에이전트용 오픈소스 도구 7가지 — 에이전트 템플릿부터 나만의 LLM까지 https://i.ytimg.com/vi/Xn-gtHDsaPY/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T06:25:55.915Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%95%8C%ED%8C%8C%EA%B3%A0-10%EB%85%84-%EC%9D%B4%EC%84%B8%EB%8F%8C-37%EC%88%98-%EC%95%8C%ED%8C%8C%EC%A0%9C%EB%A1%9C-%EC%95%8C%ED%8C%8C%ED%8F%B4%EB%93%9C-qoinGjj60Fo https://i.ytimg.com/vi/qoinGjj60Fo/maxresdefault.jpg 알파고 10주년 회고: 이세돌과의 대국, 37수, 알파제로에서 알파폴드까지의 AI 혁명 https://i.ytimg.com/vi/qoinGjj60Fo/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/cursor-composer-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B5%90%ED%9B%88-dUMsFQ8y3gM https://i.ytimg.com/vi/dUMsFQ8y3gM/maxresdefault.jpg Cursor 개발 교훈: Composer 모델·RL 학습·클라우드 에이전트의 미래 https://i.ytimg.com/vi/dUMsFQ8y3gM/maxresdefault.jpg Cursor가 자체 모델 Composer를 만든 이유, 수백만 샌드박스를 돌리는 RL 인프라, 클라우드 에이전트의 과제, 그리고 코딩의 변화에 대한 인터뷰를 정리했다. 2026-06-16T21:14:37.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/gpt-5-4-%EC%A0%84%EB%AC%B8%EC%A7%81-%EC%9E%90%EB%8F%99%ED%99%94-ai-%EA%B5%AD%EB%B0%A9-%EB%85%BC%EB%9E%80-zizoDORjmlQ https://i.ytimg.com/vi/zizoDORjmlQ/maxresdefault.jpg GPT-5.4 분석 — 화이트칼라 업무 벤치마크, 들쭉날쭉한 성능, 그리고 앤트로픽·국방부 논란 https://i.ytimg.com/vi/zizoDORjmlQ/maxresdefault.jpg OpenAI의 GPT-5.4가 화이트칼라 업무에서 보인 성과와 환각·들쭉날쭉한 성능의 한계, 그리고 앤트로픽이 국방 계약을 둘러싸고 OpenAI와 충돌한 논란까지 정리했다. 2026-06-17T01:53:10.688Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%8A%A4%ED%82%AC%EC%A6%88-skills-%EC%A0%90%EC%A7%84%EC%A0%81%EA%B3%B5%EA%B0%9C-%EB%A7%8C%EB%93%9C%EB%8A%94%EB%B2%95-H0Sua5inCUU https://i.ytimg.com/vi/H0Sua5inCUU/maxresdefault.jpg 클로드 스킬즈(Claude Skills) 작동 원리와 직접 만드는 법 총정리 https://i.ytimg.com/vi/H0Sua5inCUU/maxresdefault.jpg 클로드가 엑셀·PPT를 알아서 만들어 주는 배경인 '스킬즈' 시스템을 점진적 공개 원리, 4가지 종류, 플러그인과의 차이, SKILL.md로 직접 만드는 방법까지 한 번에 정리했다. 2026-06-17T22:50:36.214Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B3%A0%EC%B0%A8%EC%9B%90-%EA%B5%AC-%EB%B6%80%ED%94%BC-%EA%B3%B5%EC%8B%9D-3blue1brown-%EC%B0%A8%EC%9B%90%EC%9D%98%EC%A0%80%EC%A3%BC-fsLh-NYhOoU https://i.ytimg.com/vi/fsLh-NYhOoU/maxresdefault.jpg 고차원 구의 부피 공식: 5차원에서 최대, 100차원에선 거의 0이 되는 이유 https://i.ytimg.com/vi/fsLh-NYhOoU/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T13:36:43.834Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/redis-%EC%9D%B8%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC-%EC%9E%90%EB%A3%8C%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EC%BA%90%EC%8B%9C-z_NbVtbgBJw https://i.ytimg.com/vi/z_NbVtbgBJw/maxresdefault.jpg Redis란 무엇인가: 단일 스레드 실행, 인메모리 저장, 자료구조 서버의 작동 원리 https://i.ytimg.com/vi/z_NbVtbgBJw/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T22:24:21.826Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-llm-rag-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%ED%95%B5%EC%8B%AC%EA%B0%9C%EB%85%90-RAGEWlo_aPw https://i.ytimg.com/vi/RAGEWlo_aPw/maxresdefault.jpg AI 엔지니어링 핵심 개념 — LLM·벡터DB·RAG·AI 에이전트로 보는 학습 로드맵 https://i.ytimg.com/vi/RAGEWlo_aPw/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T19:57:33.729Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%9E%84%EB%B2%A0%EB%94%A9-%EB%B2%A1%ED%84%B0%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4-%EC%9D%98%EB%AF%B8%EA%B2%80%EC%83%89-hnsw-%EC%BD%94%EC%82%AC%EC%9D%B8%EC%9C%A0%EC%82%AC%EB%8F%84-rw1YfQQttfo https://i.ytimg.com/vi/rw1YfQQttfo/maxresdefault.jpg 임베딩과 벡터 데이터베이스란? 의미 기반 검색·HNSW·코사인 유사도 쉽게 이해하기 https://i.ytimg.com/vi/rw1YfQQttfo/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T00:56:29.065Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%A0%95%EA%B7%9C%ED%99%94-regularization-%EB%A6%BF%EC%A7%80-%EB%9D%BC%EC%8F%98-%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A6%88-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-wi3-KO2X-T8 https://i.ytimg.com/vi/wi3-KO2X-T8/maxresdefault.jpg 머신러닝 정규화(Regularization) 직관 — 릿지·라쏘를 베이즈 사전확률로 이해하기 https://i.ytimg.com/vi/wi3-KO2X-T8/maxresdefault.jpg 정규화를 릿지·라쏘의 '계수 줄이기'로만 배우면 왜 그렇게 하는지 모른다. 출퇴근 시간 예시와 베이즈 통계의 사전확률로 정규화의 본질과 그 한계를 직관적으로 설명한다. 2026-06-17T12:03:48.369Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%84%B8%EB%82%9C-%EA%B3%B5-%EC%A0%95%EB%A6%AC-%EB%B2%A1%ED%84%B0%EC%9E%A5-%EC%9C%84%EC%83%81%EC%88%98%ED%95%99-BHdbsHFs2P0 https://i.ytimg.com/vi/BHdbsHFs2P0/maxresdefault.jpg 털난 공 정리 쉽게 이해하기 — 구 위 벡터장과 위상수학의 우아한 증명 https://i.ytimg.com/vi/BHdbsHFs2P0/maxresdefault.jpg 구 표면을 빈틈없이 빗는 것은 왜 불가능할까? 3Blue1Brown이 게임·바람·전파의 예와 플럭스를 이용한 아름다운 증명으로 털난 공 정리를 설명합니다. 2026-06-16T07:33:31.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%BC%A4%EB%A0%88-%EC%82%AC%EC%A0%84%EB%B6%84%ED%8F%AC-%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A6%88-%ED%86%B5%EA%B3%84-%EB%B2%A0%ED%83%80-%EC%9D%B4%ED%95%AD%EB%B6%84%ED%8F%AC-mvGj4OKbDcY https://i.ytimg.com/vi/mvGj4OKbDcY/maxresdefault.jpg 켤레 사전분포(Conjugate Prior)란? 베타-이항 예시로 보는 베이즈 통계 핵심 https://i.ytimg.com/vi/mvGj4OKbDcY/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T12:45:04.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%8F%84%EA%B5%AC-%EC%B1%97gpt-%EC%A0%9C%EB%AF%B8%EB%82%98%EC%9D%B4-%ED%81%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C-%ED%8D%BC%ED%94%8C%EB%A0%89%EC%8B%9C%ED%8B%B0-htZRCE2GgIs https://i.ytimg.com/vi/htZRCE2GgIs/maxresdefault.jpg AI 도구 고르는 법: 챗GPT·제미나이·클로드·퍼플렉시티·노트북LM 활용 가이드 https://i.ytimg.com/vi/htZRCE2GgIs/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T15:56:39.931Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC-%EB%A7%A4%EA%B0%9C%EB%B3%80%EC%88%98-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EC%A0%95%EB%A0%AC-q-BiW5srMFQ https://i.ytimg.com/vi/q-BiW5srMFQ/maxresdefault.jpg AI 작동 원리 쉽게 이해하기 — 학습·정렬·매개변수까지 https://i.ytimg.com/vi/q-BiW5srMFQ/maxresdefault.jpg AI가 프롬프트를 숫자로 바꿔 다음 단어를 예측하는 방식부터 수조 개의 매개변수, 학습과 정렬 과정까지를 직선 회귀에 빗대 아주 쉬운 언어로 풀어낸다. 2026-06-17T09:25:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/2026-ai-%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C-6%EA%B0%80%EC%A7%80-%EC%9B%8C%ED%81%AC%ED%94%8C%EB%A1%9C%EC%9A%B0-%EB%A7%A5%EB%9D%BD-%EB%A1%9C%EB%B4%87-B23W1gRT9eY https://i.ytimg.com/vi/B23W1gRT9eY/maxresdefault.jpg 2026 AI 트렌드 6가지 정리: 워크플로우·맥락·광고·로봇 전망 https://i.ytimg.com/vi/B23W1gRT9eY/maxresdefault.jpg 맥킨지·OpenAI·스탠퍼드 자료를 토대로 2026년 AI 흐름을 6가지로 정리합니다. 모델 평준화, AI 워크플로우, 기술 장벽 붕괴, 맥락의 중요성, 챗봇 광고, 로봇까지 핵심만 짚습니다. 2026-06-16T20:28:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ibm-2026-ai-%EC%8A%88%ED%8D%BC%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8A%B8-%EB%A9%80%ED%8B%B0%EB%AA%A8%EB%8B%AC-ARXS-uk19h8 https://i.ytimg.com/vi/ARXS-uk19h8/maxresdefault.jpg IBM 2026 AI 전망: 슈퍼 에이전트, 오픈소스 한계, 컴퓨트 부족, 멀티모달 정리 https://i.ytimg.com/vi/ARXS-uk19h8/maxresdefault.jpg IBM 'Mixture of Experts' 연말 특집 — 슈퍼 에이전트와 '정문' 경쟁, 오픈소스의 패키징 한계, 구조적 컴퓨트 부족, 모듈형 멀티모달까지 2026 AI 전망을 정리했다. 2026-06-16T09:47:03.650Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%B9%84%ED%8C%90%EC%A0%81%EC%82%AC%EA%B3%A0-%EC%82%AC%EA%B3%A0%EC%9D%98%EB%8F%84%EA%B5%AC-ted-3lPnN8omdPA https://i.ytimg.com/vi/3lPnN8omdPA/maxresdefault.jpg AI와 비판적 사고: '외주 이성' 시대의 위험과 사고의 도구 (TED 강연) https://i.ytimg.com/vi/3lPnN8omdPA/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T22:50:36.214Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/llm-%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8-%EC%83%9D%EC%84%B1-%ED%86%A0%ED%81%B0%ED%99%94-%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-%EC%83%98%ED%94%8C%EB%A7%81-NKnZYvZA7w4 https://i.ytimg.com/vi/NKnZYvZA7w4/maxresdefault.jpg LLM 텍스트 생성 원리: 토큰화·임베딩·트랜스포머·확률·샘플링 5단계 정리 https://i.ytimg.com/vi/NKnZYvZA7w4/maxresdefault.jpg LLM이 프롬프트를 받아 글자를 만들어 내는 과정을 토큰화, 임베딩, 트랜스포머(어텐션), 확률, 샘플링의 5단계로 풀어낸다. 환각과 온도, 컨텍스트 한계가 왜 생기는지까지 짚는다. 2026-06-16T15:56:39.931Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-2025-%EA%B2%B0%EC%82%B0-2026-%EC%A0%84%EB%A7%9D-%EC%B6%94%EB%A1%A0%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%B8%A1%EB%A9%B4%EC%83%9D%EC%82%B0%EC%84%B1-FMMpUO1uAYk https://i.ytimg.com/vi/FMMpUO1uAYk/maxresdefault.jpg AI 2025 결산·2026 전망: 추론 모델, 중국 오픈소스, 측면 생산성까지 총정리 https://i.ytimg.com/vi/FMMpUO1uAYk/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T09:47:03.650Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%A9%80%ED%8B%B0-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-ai-%ED%98%91%EB%A0%A5-%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EC%9E%A5%EB%8B%A8%EC%A0%90-sWH0T4Zez6I https://i.ytimg.com/vi/sWH0T4Zez6I/maxresdefault.jpg 멀티 에이전트 시스템이란: AI 에이전트 협력 구조와 장단점 완벽 정리 https://i.ytimg.com/vi/sWH0T4Zez6I/maxresdefault.jpg 여러 AI 에이전트가 협력해 복잡한 문제를 푸는 멀티 에이전트 시스템의 개념, 네트워크·계층 구조, 장점과 과제, 단일 에이전트와의 선택 기준을 IBM 영상 내용으로 설명합니다. 2026-06-17T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/how-llms-are-built-5-steps-GQGFqWPl9lQ https://i.ytimg.com/vi/GQGFqWPl9lQ/maxresdefault.jpg LLM은 어떻게 만들어지나: 데이터·토큰화·학습·평가까지 5단계로 정리 https://i.ytimg.com/vi/GQGFqWPl9lQ/maxresdefault.jpg GPT·Gemini·Claude 같은 대규모 언어모델을 만드는 5단계를 정리한다. 데이터 큐레이션과 토큰화부터 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습, 그리고 평가까지 핵심 과정과 비용·기술을 쉽게 설명한다. 2026-06-16T08:15:09.408Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%9D%BC%ED%94%8C%EB%9D%BC%EC%8A%A4-%EB%B3%80%ED%99%98-%EB%AF%B8%EB%B6%84%EB%B0%A9%EC%A0%95%EC%8B%9D-%EA%B7%B9-s%ED%8F%89%EB%A9%B4-FE-hM1kRK4Y https://i.ytimg.com/vi/FE-hM1kRK4Y/maxresdefault.jpg 라플라스 변환 직관적으로 이해하기 — 극, s-평면, 그리고 진동하는 시스템 분석 https://i.ytimg.com/vi/FE-hM1kRK4Y/maxresdefault.jpg 라플라스 변환이 미분방정식을 어떻게 대수식으로 바꾸는지, 극과 s-평면이 시스템의 진동·감쇠·성장을 어떻게 드러내는지 외력을 받는 스프링 예제로 설명합니다. 2026-06-16T07:33:31.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%99%95%EC%82%B0-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-llm-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%ED%9A%A8%EC%9C%A8-%EC%83%9D%EC%84%B1ai-Yu4ZWy1GjlE https://i.ytimg.com/vi/Yu4ZWy1GjlE/maxresdefault.jpg 확산 모델(Diffusion)이 거대언어모델을 대체하는 이유 — 데이터 효율과 내부 작동 원리 https://i.ytimg.com/vi/Yu4ZWy1GjlE/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T18:22:54.786Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B8%B0%EC%B4%88-llm-rag-langchain-langgraph-mcp-ZaPbP9DwBOE https://i.ytimg.com/vi/ZaPbP9DwBOE/maxresdefault.jpg AI 에이전트 기초 총정리: LLM·컨텍스트 윈도우·RAG·벡터DB·LangChain·MCP 한 번에 https://i.ytimg.com/vi/ZaPbP9DwBOE/maxresdefault.jpg 하나의 사내 챗봇 프로젝트로 LLM, 컨텍스트 윈도우, 임베딩, RAG, 벡터 DB, LangChain, LangGraph, MCP, 프롬프트 엔지니어링까지 AI 에이전트의 기초 개념을 처음부터 끝까지 정리했습니다. 2026-06-17T00:56:29.065Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/agi-%ED%83%80%EC%9E%84%EB%9D%BC%EC%9D%B8-%EC%A7%80%EC%86%8D%ED%95%99%EC%8A%B5-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C2-%EC%9B%94%EB%93%9C%EB%AA%A8%EB%8D%B8-3yEQaHvQxlE https://i.ytimg.com/vi/3yEQaHvQxlE/maxresdefault.jpg AGI 환상론 — 지속 학습, 시스템2 사고, 거버넌스가 막는 진짜 이유와 2050년 타임라인 https://i.ytimg.com/vi/3yEQaHvQxlE/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T18:22:54.786Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%A0%9C%EB%8C%80%EB%A1%9C-%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B2%95-5fhcklZe-qE https://i.ytimg.com/vi/5fhcklZe-qE/maxresdefault.jpg AI 코딩 제대로 하는 법: 규칙·프롬프트·계획·리뷰로 바이브 코딩 탈출 https://i.ytimg.com/vi/5fhcklZe-qE/maxresdefault.jpg AI에 맡기는 바이브 코딩과 개발자가 안내하는 코딩은 다르다. 규칙 설정, 구체적 프롬프트, 계획 먼저 워크플로우, 코드 리뷰까지 제대로 코딩하는 법을 정리했다. 2026-06-16T00:53:49.597Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%ED%95%B5%EC%8B%AC-%EC%9A%A9%EC%96%B4-20%EA%B0%80%EC%A7%80-OYvlznJ4IZQ https://i.ytimg.com/vi/OYvlznJ4IZQ/maxresdefault.jpg AI 핵심 용어 20가지 정리: LLM·토큰화·어텐션부터 RAG·MCP·양자화까지 https://i.ytimg.com/vi/OYvlznJ4IZQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T16:59:25.037Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%85%8C%ED%81%AC-%EC%BB%A4%EB%A6%AC%EC%96%B4-%EC%A1%B0%EC%96%B8-%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4-%EC%8A%B5%EA%B4%80-%EC%8A%A4%ED%83%9D%ED%80%98%EC%8A%A4%ED%8A%B8-WRYk7oZiogg https://i.ytimg.com/vi/WRYk7oZiogg/maxresdefault.jpg 테크 커리어 조언 4가지 — 문제의 본질, 협업, 작은 진전, 단순한 설계 https://i.ytimg.com/vi/WRYk7oZiogg/maxresdefault.jpg 스택퀘스트의 조시 스타머가 멘토 프랭크 스타머에게 영향받은 테크 리더 4인의 커리어 조언을 정리했다. 질문하기, 기여 존중, 작은 진전, 유닉스 파이프 설계 철학을 담았다. 2026-06-17T19:57:33.729Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%9A%A9%EC%96%B4-7%EA%B0%80%EC%A7%80-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-rag-mcp-moe-asi-VSFuqMh4hus https://i.ytimg.com/vi/VSFuqMh4hus/maxresdefault.jpg AI 용어 7가지 정리: 에이전트, RAG, MCP, MoE, ASI 쉽게 이해하기 https://i.ytimg.com/vi/VSFuqMh4hus/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T00:07:14.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%A7%80%EB%8B%88-3-genie-3-%EC%9B%94%EB%93%9C-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%8B%A4%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EA%B0%80%EC%83%81%EC%84%B8%EA%B3%84-PDKhUknuQDg https://i.ytimg.com/vi/PDKhUknuQDg/maxresdefault.jpg 지니 3(Genie 3): 텍스트로 생성하는 실시간 인터랙티브 월드 모델 https://i.ytimg.com/vi/PDKhUknuQDg/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T22:57:18.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%99%95%EC%82%B0%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%EC%98%81%EC%83%81-%EC%83%9D%EC%84%B1-%EC%9B%90%EB%A6%AC-clip-ddpm-iv-5mZ_9CPY https://i.ytimg.com/vi/iv-5mZ_9CPY/maxresdefault.jpg 확산 모델 원리 정리: 노이즈 제거로 이미지·영상을 만드는 AI의 작동 방식 https://i.ytimg.com/vi/iv-5mZ_9CPY/maxresdefault.jpg 텍스트로 이미지와 영상을 만드는 확산 모델이 무작위 노이즈에서 시작해 어떻게 사실적인 결과를 만드는지, CLIP·DDPM·DDIM·분류기 없는 안내까지 핵심 원리를 풀어 설명한다. 2026-06-17T00:07:14.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/generative-ai-vs-ai-agents-vs-agentic-ai-O2gerCxEXvc https://i.ytimg.com/vi/O2gerCxEXvc/maxresdefault.jpg 생성형 AI vs AI 에이전트 vs 에이전틱 AI: 세 가지 개념의 차이를 쉽게 정리 https://i.ytimg.com/vi/O2gerCxEXvc/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T08:15:09.408Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/rag-%EA%B2%80%EC%83%89%EC%A6%9D%EA%B0%95%EC%83%9D%EC%84%B1-llm-%ED%99%98%EA%B0%81-%EB%B2%A1%ED%84%B0db-VioF7v8Mikg https://i.ytimg.com/vi/VioF7v8Mikg/maxresdefault.jpg RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기: LLM 환각 줄이는 6단계 파이프라인 https://i.ytimg.com/vi/VioF7v8Mikg/maxresdefault.jpg LLM이 내 데이터를 모를 때 생기는 환각을 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를, 파인튜닝과의 비교와 도서관에 비유한 6단계 파이프라인으로 설명한다. 2026-06-17T08:39:08.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%A7%A5%EB%9D%BD%EC%A0%81-%EB%B0%B4%EB%94%A7-%EB%A9%80%ED%8B%B0%EC%95%94%EB%93%9C-%EB%B0%B4%EB%94%A7-%EA%B0%9C%EC%9D%B8%ED%99%94-%EC%B6%94%EC%B2%9C-JmbEheH7gVw https://i.ytimg.com/vi/JmbEheH7gVw/maxresdefault.jpg 맥락적 밴딧(Contextual Bandits)이란? 멀티암드 밴딧과의 차이와 개인화 추천 원리 https://i.ytimg.com/vi/JmbEheH7gVw/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T12:45:04.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8%ED%98%95-ai-%EC%B0%A8%EC%9D%B4-llm-EDb37y_MhRw https://i.ytimg.com/vi/EDb37y_MhRw/maxresdefault.jpg 생성형 AI vs 에이전트형 AI 차이: 반응형과 능동형, 그리고 LLM의 역할 https://i.ytimg.com/vi/EDb37y_MhRw/maxresdefault.jpg 생성형 AI는 프롬프트에 반응해 콘텐츠를 만드는 반응형 시스템이고, 에이전트형 AI는 목표를 향해 스스로 행동을 이어가는 능동형 시스템이다. 두 방식의 차이와 공통 기반인 LLM을 정리한다. 2026-06-15T17:06:01.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/2%EC%B0%A8-%EA%B0%80%EA%B2%A9-%EA%B2%BD%EB%A7%A4-%EB%B9%84%ED%81%AC%EB%A6%AC-1%EC%B0%A8-%EA%B0%80%EA%B2%A9-%EC%9E%85%EC%B0%B0-%EC%85%B0%EC%9D%B4%EB%94%A9-sMlIOxU2zIg https://i.ytimg.com/vi/sMlIOxU2zIg/maxresdefault.jpg 2차 가격 경매(비크리 경매)란? 1차 가격 경매와의 차이와 입찰 셰이딩까지 쉽게 정리 https://i.ytimg.com/vi/sMlIOxU2zIg/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T16:15:55.547Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%94%BC%ED%84%B0%EC%9D%98-%EB%B2%95%EC%B9%99-%EC%8A%B9%EC%A7%84-%EB%AC%B4%EB%8A%A5-%EA%B6%A4%EC%A0%81-%EA%B8%B0%EB%B0%98-%EC%8A%B9%EC%A7%84-1Mq90uqPurc https://i.ytimg.com/vi/1Mq90uqPurc/maxresdefault.jpg 피터의 법칙이란? 승진할수록 무능해지는 원리와 궤적 기반 승진의 함정, 하버드 연구 결과까지 정리 https://i.ytimg.com/vi/1Mq90uqPurc/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T16:15:55.548Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/rag-%ED%8C%8C%EC%9D%B8%ED%8A%9C%EB%8B%9D-%ED%94%84%EB%A1%AC%ED%94%84%ED%8A%B8%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-llm-%EB%B9%84%EA%B5%90-zYGDpG-pTho https://i.ytimg.com/vi/zYGDpG-pTho/maxresdefault.jpg RAG vs 파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링: LLM 성능 개선법 비교 https://i.ytimg.com/vi/zYGDpG-pTho/maxresdefault.jpg 대규모 언어 모델의 답변을 개선하는 세 가지 방법인 RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링의 작동 원리와 장단점, 함께 쓰는 법을 정리했습니다. 2026-06-17T22:10:56.602Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EC%83%98%EC%98%AC%ED%8A%B8%EB%A8%BC-ted2025-chatgpt-ai%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%B4%88%EC%A7%80%EB%8A%A5-5MWT_doo68k https://i.ytimg.com/vi/5MWT_doo68k/maxresdefault.jpg 샘 올트먼 TED 인터뷰: ChatGPT 5억 사용자, AI 에이전트와 초지능 전망 https://i.ytimg.com/vi/5MWT_doo68k/maxresdefault.jpg 샘 올트먼이 TED2025에서 ChatGPT 주간 사용자 5억 돌파, 오픈소스 모델 계획, AGI와 에이전트형 AI의 안전 과제, 과학을 가속하는 AI에 대한 생각을 풀어놓았다. 2026-06-17T08:36:10.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-llm-%EC%9B%8C%ED%81%AC%ED%94%8C%EB%A1%9C-react-3%EB%8B%A8%EA%B3%84-FwOTs4UxQS4 https://i.ytimg.com/vi/FwOTs4UxQS4/maxresdefault.jpg AI 에이전트 쉽게 이해하기: LLM·워크플로·에이전트 3단계 정리 https://i.ytimg.com/vi/FwOTs4UxQS4/maxresdefault.jpg 기술 배경이 없어도 AI 에이전트를 이해할 수 있도록 LLM, AI 워크플로, AI 에이전트를 단계별로 비교하고 RAG와 ReAct 개념까지 쉽게 풀어 설명합니다. 2026-06-16T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8%EB%9E%80-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC-%EC%9C%A0%ED%98%95-%EC%95%84%ED%82%A4%ED%85%8D%EC%B2%98-eHEHE2fpnWQ https://i.ytimg.com/vi/eHEHE2fpnWQ/maxresdefault.jpg AI 에이전트란? 작동 원리·유형·아키텍처 핵심 정리 | ByteByteGo https://i.ytimg.com/vi/eHEHE2fpnWQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T20:28:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/llm-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EB%B2%95-%EC%B9%B4%ED%8C%8C%EC%8B%9C-chatgpt-%EC%8B%A4%EC%A0%84%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-EWvNQjAaOHw https://i.ytimg.com/vi/EWvNQjAaOHw/maxresdefault.jpg ChatGPT·LLM 활용법 총정리 — 카파시가 알려주는 실전 사용 가이드 https://i.ytimg.com/vi/EWvNQjAaOHw/maxresdefault.jpg 카파시가 일상과 업무에서 ChatGPT를 비롯한 LLM을 어떻게 쓰는지 정리했다. 토큰·사고 모델·검색·딥리서치·코드 실행·음성·메모리까지 실전 기능을 한눈에 짚는다. 2026-06-15T17:45:30.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8B%B1-%EC%9B%8C%ED%81%AC%ED%94%8C%EB%A1%9C-%EC%84%A4%EA%B3%84%ED%8C%A8%ED%84%B4-qU3fmidNbJE https://i.ytimg.com/vi/qU3fmidNbJE/maxresdefault.jpg AI 에이전트 기초: 에이전틱 워크플로와 4가지 설계 패턴, 멀티 에이전트까지 https://i.ytimg.com/vi/qU3fmidNbJE/maxresdefault.jpg AI 에이전트가 무엇인지, 일회성 프롬프트와 어떻게 다른지, 반영·도구 사용·계획·멀티 에이전트라는 4가지 설계 패턴과 멀티 에이전트 아키텍처를 한 영상 정리로 쉽게 설명합니다. 2026-06-17T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/chatgpt-llm-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC-%EC%82%AC%EC%A0%84%ED%95%99%EC%8A%B5-%EA%B0%95%ED%99%94%ED%95%99%EC%8A%B5-7xTGNNLPyMI https://i.ytimg.com/vi/7xTGNNLPyMI/maxresdefault.jpg ChatGPT 작동 원리 완전 정리: 사전학습·환각·강화학습으로 보는 LLM의 모든 것 https://i.ytimg.com/vi/7xTGNNLPyMI/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T18:27:51.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%99%95%EC%82%B0%EB%AA%A8%EB%8D%B8-ai-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%EC%83%9D%EC%84%B1-%EB%85%B8%EC%9D%B4%EC%A6%88-%EC%9B%90%EB%A6%AC-x2GRE-RzmD8 https://i.ytimg.com/vi/x2GRE-RzmD8/maxresdefault.jpg 확산 모델 원리: AI가 노이즈로 텍스트를 이미지로 만드는 방법 https://i.ytimg.com/vi/x2GRE-RzmD8/maxresdefault.jpg DALL-E 같은 AI 이미지 생성의 핵심인 확산 모델을 순방향·역방향 확산과 텍스트 조건부 생성 세 단계로 쉽게 풀어 설명합니다. 2026-06-17T22:10:56.602Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%ED%94%84%EB%A1%AC%ED%94%84%ED%8A%B8%EC%97%94%EC%A7%80%EB%8B%88%EC%96%B4%EB%A7%81-%EA%B0%95%EC%9D%98-%EC%9A%94%EC%95%BD-%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84%EC%9B%8C%ED%81%AC-p09yRj47kNM https://i.ytimg.com/vi/p09yRj47kNM/maxresdefault.jpg 구글 프롬프트 엔지니어링 강의 요약: 5단계 프레임워크와 핵심 기법 https://i.ytimg.com/vi/p09yRj47kNM/maxresdefault.jpg 구글의 '프롬프팅 에센셜' 9시간 강의를 5단계 프레임워크, 네 가지 반복 기법, 멀티모달, 고급 기법과 AI 에이전트 중심으로 압축해 정리했습니다. 2026-06-17T22:10:56.602Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EB%8C%80%EA%B7%9C%EB%AA%A8-%EC%96%B8%EC%96%B4%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC-%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-%EC%96%B4%ED%85%90%EC%85%98-LPZh9BOjkQs https://i.ytimg.com/vi/LPZh9BOjkQs/maxresdefault.jpg 대규모 언어 모델(LLM) 작동 원리: 다음 단어 예측과 트랜스포머 쉽게 이해하기 https://i.ytimg.com/vi/LPZh9BOjkQs/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T14:52:15.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/rag-%EA%B2%80%EC%83%89%EC%A6%9D%EA%B0%95%EC%83%9D%EC%84%B1-llm-%ED%99%98%EA%B0%81-%EC%9E%84%EB%B2%A0%EB%94%A9-HREbdmOSQ18 https://i.ytimg.com/vi/HREbdmOSQ18/maxresdefault.jpg RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 작동 원리와 검색·증강·생성 3단계 https://i.ytimg.com/vi/HREbdmOSQ18/maxresdefault.jpg 챗봇이 존재하지 않는 답을 자신 있게 지어내는 환각 문제를, 관련 문서를 검색해 프롬프트에 덧붙이는 RAG가 어떻게 해결하는지 검색·증강·생성 단계로 정리했습니다. 2026-06-17T10:14:17.494Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EA%B8%B0%EC%B4%88-5%EA%B0%80%EC%A7%80-%EA%B5%AC%EA%B8%80-ai-%EC%97%90%EC%84%BC%EC%85%9C-nVyD6THcvDQ https://i.ytimg.com/vi/nVyD6THcvDQ/maxresdefault.jpg AI 기초 5가지 핵심 정리 — 도구 유형·맥락 프롬프트·사고의 사슬·한계까지 https://i.ytimg.com/vi/nVyD6THcvDQ/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-17T02:36:09.167Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/stanford-cs229-building-llms-9vM4p9NN0Ts https://i.ytimg.com/vi/9vM4p9NN0Ts/maxresdefault.jpg 스탠퍼드 CS229로 배우는 LLM 구축: 데이터·스케일링·정렬 핵심 정리 https://i.ytimg.com/vi/9vM4p9NN0Ts/maxresdefault.jpg 스탠퍼드 CS229 강의로 보는 대규모 언어모델 구축의 전 과정. 사전학습과 토큰화, 평가와 스케일링 법칙, 학습 비용, 그리고 SFT·RLHF·DPO 정렬까지 핵심을 정리했다. 2026-06-16T08:15:09.408Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95ai-%EC%B0%A8%EC%9D%B4-ibm-%ED%95%B4%EC%84%A4-qYNweeDHiyU https://i.ytimg.com/vi/qYNweeDHiyU/maxresdefault.jpg AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 한눈에 정리 | IBM 기술 해설 https://i.ytimg.com/vi/qYNweeDHiyU/maxresdefault.jpg 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI가 어떻게 포함 관계로 연결되는지 IBM 전문가가 역사와 함께 쉽게 풀어 설명합니다. 헷갈리는 용어를 한 번에 정리해 보세요. 2026-06-16T20:28:06.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EB%B3%B5%ED%95%A9-ai-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-react-%EC%B6%94%EB%A1%A0-%EB%8F%84%EA%B5%AC-F8NKVhkZZWI https://i.ytimg.com/vi/F8NKVhkZZWI/maxresdefault.jpg AI 에이전트란? 복합 AI 시스템·추론·도구·메모리와 ReAct 방식 정리 https://i.ytimg.com/vi/F8NKVhkZZWI/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T19:50:28.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/gpt2-%EC%9E%AC%ED%98%84-nanogpt-%EC%B9%B4%ED%8C%8C%EC%8B%9C-pytorch-%ED%95%99%EC%8A%B5-l8pRSuU81PU https://i.ytimg.com/vi/l8pRSuU81PU/maxresdefault.jpg GPT-2 재현 따라하기 — 카파시의 PyTorch·nanoGPT 학습 전 과정 https://i.ytimg.com/vi/l8pRSuU81PU/maxresdefault.jpg 안드레이 카파시가 GPT-2(124M)를 PyTorch로 바닥부터 재현한다. 모델 구조와 GPT-3 하이퍼파라미터, torch.compile·플래시 어텐션 최적화, 약 1시간·10달러 학습까지 다룬다. 2026-06-15T19:05:44.117Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC-%ED%9A%8C%EA%B7%80-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EA%B3%BC%EC%A0%81%ED%95%A9-ODjqvSDsCJg https://i.ytimg.com/vi/ODjqvSDsCJg/maxresdefault.jpg AI 모델 작동 원리 입문: 모델이란 무엇이고 어떻게 학습·개선되는가 https://i.ytimg.com/vi/ODjqvSDsCJg/maxresdefault.jpg AI 모델을 '현실을 단순화한 입력-출력 기계'로 정의하고, 매장 매출 예측이라는 간단한 회귀 예시로 모델을 만들고 학습시키고 개선하는 과정과 과적합 문제까지 설명한다. 2026-06-17T00:07:14.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-llm-gpt-%EC%9E%84%EB%B2%A0%EB%94%A9-%EC%96%B4%ED%85%90%EC%85%98-wjZofJX0v4M https://i.ytimg.com/vi/wjZofJX0v4M/maxresdefault.jpg 트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리 https://i.ytimg.com/vi/wjZofJX0v4M/maxresdefault.jpg GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다. 2026-06-16T05:15:32.256Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/gpt-%ED%86%A0%ED%81%AC%EB%82%98%EC%9D%B4%EC%A0%80-bpe-%ED%86%A0%ED%81%B0%ED%99%94-utf8-%EC%B9%B4%ED%8C%8C%EC%8B%9C-zduSFxRajkE https://i.ytimg.com/vi/zduSFxRajkE/maxresdefault.jpg GPT 토크나이저와 BPE 토큰화 완전 해설 — LLM이 글자를 다루는 방법 https://i.ytimg.com/vi/zduSFxRajkE/maxresdefault.jpg 안드레이 카파시가 GPT 토크나이저를 바닥부터 구현하며 바이트 페어 인코딩(BPE)과 UTF-8, 어휘 크기 절충, 비영어·코드 처리 문제까지 토큰화의 원리를 설명한다. 2026-06-15T19:04:03.942Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B1%B0%EB%8C%80%EC%96%B8%EC%96%B4%EB%AA%A8%EB%8D%B8-llm-%EC%9E%85%EB%AC%B8-%EC%B9%B4%ED%8C%8C%EC%8B%9C-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC-zjkBMFhNj_g https://i.ytimg.com/vi/zjkBMFhNj_g/maxresdefault.jpg LLM 작동 원리 완전 정리: 두 개의 파일부터 학습·파인튜닝·보안까지 https://i.ytimg.com/vi/zjkBMFhNj_g/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T17:06:01.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/rag-llm-%ED%99%98%EA%B0%81-%EA%B2%80%EC%83%89%EC%A6%9D%EA%B0%95%EC%83%9D%EC%84%B1-%EC%B6%9C%EC%B2%98-T-D1OfcDW1M https://i.ytimg.com/vi/T-D1OfcDW1M/maxresdefault.jpg RAG란 무엇인가: LLM의 환각·정보 노후화를 해결하는 검색 증강 생성 https://i.ytimg.com/vi/T-D1OfcDW1M/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-16T05:15:32.256Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/llm-%EA%B1%B0%EB%8C%80-%EC%96%B8%EC%96%B4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%9B%90%EB%A6%AC-%EB%B9%84%EC%9C%A0-67_aMPDk2zw https://i.ytimg.com/vi/67_aMPDk2zw/maxresdefault.jpg LLM이란? '확률적 앵무새' 비유로 쉽게 이해하는 거대 언어 모델 원리 https://i.ytimg.com/vi/67_aMPDk2zw/maxresdefault.jpg LLM은 의미를 이해할까? '확률적 앵무새' 비유로 언어 모델과 거대 언어 모델의 작동 원리, 신경망, RLHF, 그 한계까지 쉽게 풀어 정리했다. 2026-06-16T00:55:40.149Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%EA%B1%B0%EB%8C%80%EC%96%B8%EC%96%B4%EB%AA%A8%EB%8D%B8-llm-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC-%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-%ED%95%99%EC%8A%B5-5sLYAQS9sWQ https://i.ytimg.com/vi/5sLYAQS9sWQ/maxresdefault.jpg 거대 언어 모델(LLM) 작동 원리: 데이터, 트랜스포머, 학습 한눈에 정리 https://i.ytimg.com/vi/5sLYAQS9sWQ/maxresdefault.jpg GPT 같은 거대 언어 모델이 무엇이고 어떻게 사람처럼 글을 쓰는지, 데이터와 트랜스포머 아키텍처, 학습 과정을 IBM 영상 내용을 바탕으로 쉽게 설명합니다. 2026-06-17T00:00:00.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8-%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D-chatgpt-%EC%85%80%ED%94%84%EC%96%B4%ED%85%90%EC%85%98-%EC%9B%8C%EB%93%9C%EC%9E%84%EB%B2%A0%EB%94%A9-zxQyTK8quyY https://i.ytimg.com/vi/zxQyTK8quyY/maxresdefault.jpg 트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: ChatGPT 기반 원리와 셀프 어텐션 https://i.ytimg.com/vi/zxQyTK8quyY/maxresdefault.jpg ChatGPT의 토대인 트랜스포머가 영어 문장을 스페인어로 번역하는 과정을 통해 워드 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 인코더-디코더 어텐션을 한 단계씩 풀어 설명한다. 2026-06-17T08:37:32.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/llm-%EB%8C%80%EA%B7%9C%EB%AA%A8-%EC%96%B8%EC%96%B4%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%82%AC%EC%A0%84%ED%95%99%EC%8A%B5-%ED%94%84%EB%A1%AC%ED%94%84%ED%8A%B8-%EC%84%A4%EA%B3%84-zizonToFXDs https://i.ytimg.com/vi/zizonToFXDs/maxresdefault.jpg LLM(대규모 언어 모델)이란? 사전학습·미세조정·프롬프트 설계 한눈에 정리 https://i.ytimg.com/vi/zizonToFXDs/maxresdefault.jpg 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. 2026-06-15T19:50:28.000Z weekly 0.8 https://allinfo.ai.kr/posts/ai-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80%EC%83%9D%EC%84%B1-%EB%94%94%ED%93%A8%EC%A0%84-%EC%8A%A4%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%94%94%ED%93%A8%EC%A0%84-%EB%85%B8%EC%9D%B4%EC%A6%88-1CIpzeNxIhU https://i.ytimg.com/vi/1CIpzeNxIhU/maxresdefault.jpg AI 이미지 생성 원리: 디퓨전 모델이 노이즈로 그림을 만드는 법 (스테이블 디퓨전·DALL-E) https://i.ytimg.com/vi/1CIpzeNxIhU/maxresdefault.jpg GAN과 무엇이 다른지부터, 노이즈를 단계적으로 더했다 걷어내는 디퓨전 과정과 텍스트로 그림을 유도하는 분류기 없는 가이던스까지 이미지 생성기의 작동 원리를 정리했습니다. 2026-06-17T10:14:17.494Z weekly 0.8