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<video:title>AI 모델 평가(eval)의 진화 — OpenAI 연구 리드가 말하는 벤치마크 포화와 프런티어 평가</video:title>
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<video:description>OpenAI 연구 리드 테잘 파트와르단이 벤치마크 포화, 벤치맥싱, 실제 업무를 재는 GDPval과 과학 실험 평가까지 AI 모델 평가가 어떻게 진화하는지 설명한다.</video:description>
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<video:title>구글 클라우드 ADK·A2A 멀티 에이전트 시연: AI 에이전트들이 협업해 게임을 기획하는 방법</video:title>
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<video:description>구글 클라우드가 ADK와 A2A로 역할이 다른 여러 AI 에이전트가 협업해 5분 만에 게임 기획안을 만드는 과정을 시연했다. 충돌 해결과 사람의 개입 지점까지 정리했다.</video:description>
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<video:title>앤트로픽 클로드 해석가능성 연구: AI의 내부 사고를 텍스트로 번역하는 새로운 방법</video:title>
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<video:description>앤트로픽이 클로드 내부의 수많은 숫자(활성값)를 텍스트로 번역하고 다시 숫자로 되돌리는 왕복 검증으로 신뢰도를 높이는 해석가능성 연구를 공개했다. 핵심 발견과 한계를 정리했다.</video:description>
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<video:title>구글 제미나이 리더 인터뷰: AI 시대 채용 기준과 코딩·면접의 미래, 커리어 전략</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>확산 모델 가속의 핵심 3가지: 양자화·캐싱·스텝 증류로 실시간 영상 생성에 다가가기</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트 보안: Kagenti로 멀티 에이전트 ‘혼란된 대리인’ 취약점 차단하기</video:title>
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<video:description>여러 AI 에이전트를 운영할 때 생기는 ‘혼란된 대리인’ 보안 문제를, 경로가 아닌 신원을 보호하는 오픈소스 프로젝트 Kagenti로 해결하는 방법을 정리했다.</video:description>
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<video:title>구글 ADK 장기 실행 AI 에이전트 패턴: 신입 온보딩 사례로 본 휴면·메모리·멀티에이전트</video:title>
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<video:description>구글 클라우드가 공개한 ADK 장기 실행 에이전트 패턴을 신입사원 온보딩 코디네이터 사례로 설명한다. 며칠씩 멈췄다 외부 이벤트로 깨어나는 휴면 구조와 내구성 메모리를 다룬다.</video:description>
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<video:title>샘 올트먼 스탠퍼드 강연: AI 스케일링·AGI·컴퓨트 부족과 지능 유틸리티 시대 정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>의료 AI 사이버 보안과 환자 권한 — 스탠퍼드 헬스케어 AI 토론 정리</video:title>
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<video:description>스탠퍼드 헬스케어 AI 팟캐스트에서 전직 미국 수석 데이터 과학자 DJ가 의료 시스템의 사이버 보안 취약성과 AI가 환자 권한을 넓히는 변화, 그리고 필요한 정책을 짚었다.</video:description>
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<video:title>AI 엔지니어 로드맵, 2026년 실전 학습법과 핵심 커리큘럼 정리</video:title>
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<video:description>AI 엔지니어가 되려는 사람을 위한 현실적인 로드맵. 수학·모델 학습보다 사전학습 모델·LLM·RAG 적용에 집중하라는 조언과 단계별 커리큘럼, 학습법, 장단점을 정리했다.</video:description>
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<video:title>제미나이 생성형 UI(GenUI), 앱 화면 실시간 생성 — 구글 클라우드 넥스트 26 젠라떼 시연</video:title>
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<video:description>구글 클라우드 넥스트 26에서 공개된 젠라떼는 플러터·파이어베이스·제미나이를 결합해, 사용자가 원하는 이미지를 대화하듯 다듬으면 그에 맞춰 앱 화면이 실시간으로 생성되는 생성형 UI를 시연했다.</video:description>
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<video:title>AI 코딩 에이전트와 인지 부채, 속도 뒤에 놓치기 쉬운 검증과 코드 이해의 가치</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>웨이페어 GPT 활용 사례: 4천만 상품 카탈로그 보강을 모델과 API로 자동화</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 페어 프로그래밍 완벽 정리: 개발자 이너 루프를 가속하는 협업 도구의 원리와 한계</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 버블 논쟁의 진짜 질문: 인프라 수요와 추론 비용으로 본 엔비디아와 오픈AI</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>MCP·ChatGPT 앱의 이중 iframe 구조와 CSP·샌드박스 보안 원리 해설</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>오픈AI 솔루션 엔지니어의 Codex 활용 사례: 리뷰 분석부터 웹사이트 목업까지</video:title>
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<video:description>오픈AI 솔루션 엔지니어 스테파니 안나니가 Codex로 고객의 트러스트파일럿 리뷰를 분석하고 웹사이트 목업을 만들어 변화를 보여주는 방식을 소개한다. 'OpenAI on OpenAI' 시리즈의 한 장면이다.</video:description>
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<video:title>Claude Fable 5 차단 사태 정리: 수출 통제·jailbreak 논란 11가지 맥락</video:title>
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<video:description>미국 정부의 수출 통제 명령으로 Anthropic이 Claude Fable 5를 전원 차단한 사태를 둘러싼 11가지 맥락을 정리한다. jailbreak 논란, 정치적 배경, 향후 전망까지 짚는다.</video:description>
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<video:title>오픈AI·앤트로픽 IPO 분석: 토큰이 아니라 '하네스'가 1조 달러 가치를 가르는 이유</video:title>
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<video:description>오픈AI와 앤트로픽의 IPO에서 진짜 질문은 기업가치가 아니다. 네이트 B 존스는 지능을 싸게 공급하면서 그 위의 '하네스(작업 계층)'를 누가 소유하느냐가 승부처라고 분석한다.</video:description>
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<video:title>페이워드의 Codex 활용 사례: 50개 에이전트 동시 실행과 MR 검토로 출시 속도 높이기</video:title>
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<video:description>핀테크 기업 페이워드가 Codex로 개발 속도를 끌어올린 사례. 50개 에이전트를 동시에 돌려 MR을 검토하고, 모두 합의하면 릴리스하는 방식으로 '6개월 앞서간다'고 말하는 이유를 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트·MCP·디자인 시스템: 일관된 소프트웨어를 만드는 새로운 개발 방식</video:title>
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<video:description>디자인 시스템과 컨텍스트 엔지니어링, MCP를 결합하면 비전문가도 AI 에이전트로 규칙을 지키는 소프트웨어를 만들 수 있다. IBM이 그 원리를 레고에 빗대 쉽게 풀어낸다.</video:description>
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<video:title>엔비디아 네모트론 3 울트라: 5500억 매개변수 무료 개방형 AI의 강점과 한계, 라이선스까지</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>앤트로픽 Fable 5 오프라인 사태 분석: 수출 통제·외국인 접근 금지로 본 프런티어 AI 거버넌스</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>Fable 5 코딩 후기: 강력한 성능과 안전장치, 높은 비용까지 직접 검증</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>SQL 서버 코드를 포스트그레SQL로 변환 — 구글 DMS와 제미나이 활용법</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>Codex 활용법과 의미: 앱 중심에서 에이전트에게 일을 위임하는 컴퓨팅으로</video:title>
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<video:description>Codex는 단순한 코딩 도구가 아니다. 파일·브라우저·문서를 평범한 말로 에이전트에게 맡기는 새로운 컴퓨터 사용법과, 치프 오브 스태프 스레드·스킬·예약 자동화 활용법을 정리했다.</video:description>
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<video:title>OpenAI Codex 공개 주식 투자 플러그인 — 실적 분석을 대시보드로 자동화</video:title>
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<video:description>OpenAI가 Codex와 공개 주식 투자 플러그인으로 흩어진 기업·시장·웹 데이터를 하나의 투자 대시보드로 묶는 실적 분석 워크플로를 시연했다.</video:description>
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<video:title>프리플라이 AI 언어 학습 사례: '레슨 인사이트'로 본 사람과 AI의 역할 분담</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>LSEG 금융 AI 사례: 신뢰할 수 있는 데이터와 MCP로 ChatGPT에 트러스티드 데이터 연결하기</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>Codex 브라우저 디버깅: 크롬 DevTools 프로토콜(CDP) 연동으로 웹앱 성능 병목 찾기</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>앤트로픽 Fable 5와 애플-엔비디아 딜: IBM 전문가가 본 티어드 라우팅과 프런티어 AI 비용</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>구글 ADK와 MCP로 Looker 데이터에 연결된 첫 AI 에이전트 만들기</video:title>
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<video:description>구글 Looker를 LLM·AI 에이전트와 연결하는 첫걸음을 정리했다. 오픈소스 ADK와 MCP toolbox로 자격증명 보안, tools.yaml 도구 정의, 로컬 에이전트 실행까지의 과정을 단계별로 소개한다.</video:description>
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<video:title>애플 WWDC 2026 분석: 시리·제미나이·프라이빗 클라우드로 본 AI 주도권 전쟁</video:title>
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<video:description>애플 WWDC 2026의 핵심은 시리가 똑똑해졌느냐가 아니다. 네이트 B 존스는 AI를 클라우드에서 빌리는 것에서 내가 산 컴퓨터 안의 기능으로 바꾸려는 애플의 전략을 분석한다.</video:description>
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<video:title>컴퓨터공학 전공자를 위한 4가지 경고: AI 시대 취업 시장과 살아남는 법</video:title>
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<video:description>조지아텍 출신 개발자가 전하는 현실 조언. 학위만으론 부족한 이유, 분야를 정하는 법, 함께할 사람을 고르는 법, 그리고 AI가 소프트웨어 시장을 둘로 쪼갠 변화를 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI 코딩 번아웃 — '에이전트가 아니라 주의력이 병목'이라는 WorkOS의 진단</video:title>
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<video:description>WorkOS의 잭 프로서가 AI 에이전트로 일하며 겪은 번아웃을 바탕으로, 신호 레이어·음성 입력·원격 제어·자기 개선 시스템으로 개발자의 주의력을 지키는 방법을 제안한다.</video:description>
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<video:title>WorkOS 스튜디오 사례: LangGraph와 Opus로 만든 사내 데이터 질문 에이전트</video:title>
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<video:description>WorkOS의 개럿 갤로우가 사내 도구 '스튜디오'를 소개한다. 자연어로 비즈니스 질문을 던지면 에이전트가 Snowflake·Linear·Notion을 조회해 답하고, 재사용 가능한 대시보드 위젯까지 직접 만든다.</video:description>
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<video:title>WebMCP란? 구글 크롬이 제안한 '에이전트 친화 웹' 표준과 작동 방식</video:title>
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<video:description>에이전트가 웹을 쓰려고 DOM·스크린샷을 헤매는 시대를 끝낼 WebMCP. 구글 크롬의 타라 아젬앙이 선언적·명령형 API와 데모로 웹을 에이전트용 도구로 바꾸는 법을 설명한다.</video:description>
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<video:title>AI 취약점 스캐너와 제로데이: S.A.T.A.N이 알려준 이중용도 기술의 교훈</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>Claude Fable 5 시스템 카드 분석: 벤치마크·생물학·평가 인식 정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>클로드 미토스와 프로젝트 글래스윙 논란: AI 보안 모델의 실력과 과장된 마케팅을 따져보다</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>로컬 LLM 코딩 환경 구축 가이드: VRAM 기준 모델 선택부터 LM Studio·VS Code 설정까지</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>구글 ADK로 첫 AI 에이전트 만들기: 블로그 작성 에이전트 실습 가이드</video:title>
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<video:description>AI 에이전트의 기본 개념과 세 가지 동작 패턴을 정리하고, 구글 ADK로 계획·작성·검증을 거치는 블로그 작성 에이전트를 단계별로 직접 만드는 과정을 소개합니다.</video:description>
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<video:title>구글 AI 스튜디오 바이브 코딩으로 비개발자가 일정 앱 만들기</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>클로드 코드와 코덱스 비교: 2026년 핵심 역량은 에이전트를 다루는 '에이전트 문해력'이다</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>스노클·UC버클리 연구: 4B 모델이 235B를 이긴 비결은 추론이 아니라 '도구 사용'</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>구글 딥마인드 젬마 4 분석: 오픈 모델로 얻는 소유권·주권·온디바이스 AI</video:title>
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<video:description>구글 딥마인드가 젬마 4를 공개하며 '오픈 모델 소유권'을 강조했다. 휴대폰에서 도는 소형부터 31B까지, 데이터 주권과 비용 통제, 온디바이스 활용법을 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI 사회공학 공격·AI 웜·비인간 신원: IBM 보안 팟캐스트가 짚은 3가지 위협</video:title>
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<video:description>메타의 AI 고객지원이 사기에 속아 인스타그램 계정을 넘겼다. IBM 보안 인텔리전스 패널이 AI의 '지혜' 부재, 자기복제 AI 웜, 비인간 신원 위협을 짚는다.</video:description>
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<video:title>로컬 LLM 실행 도구 5가지 비교: Ollama·llama.cpp·LM Studio·vLLM·MLX LM</video:title>
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<video:description>Qwen·GLM 같은 오픈 모델을 클라우드 API 없이 내 기기에서 돌리는 다섯 가지 도구를 용도별로 비교한다. 프로토타이핑부터 프로덕션 서빙까지 무엇을 골라야 할지 정리했다.</video:description>
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<video:title>RAG는 죽었나? 단발 벡터 검색에서 에이전틱 검색으로의 전환</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트 확장의 난제: 에이전틱 AI를 키울 때 무엇이 무너지는가</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>2026년 AI 학습법: 모델 하나 깊게 파고 컨텍스트와 프로젝트로 실력 쌓는 3단계 가이드</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>앤트로픽, 역대 최강 모델 '클로드 페이블 5' 공개… 고위험 요청은 오푸스 4.8로 우회</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>구글 코딩 인터뷰 문제 풀이: 원형 시계 최소 시간 차를 비둘기집 원리로 O(1) 최적화하기</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>에이전틱 코딩과 레거시 현대화: AI 개발 파트너가 자바 시스템을 안전하게 바꾸는 5단계</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트 안정성의 핵심, Temporal 내구성 실행(durable execution) 정리</video:title>
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<video:description>데모에서는 잘 돌던 AI 에이전트가 운영 환경에서 무너지는 이유와, 상태·재시도·오류를 플랫폼이 대신 처리하는 '내구성 있는 실행' 개념을 콘퍼런스 현장 후기로 풀어본다.</video:description>
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<video:title>압축은 곧 지능이다: 섀넌 정보이론·엔트로피와 거대언어모델 사전학습의 숨은 연결 고리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>클로드 코드와 트레이딩뷰 MCP 연동으로 AI 프리마켓 스캐너와 전략 백테스트를 자동화하는 방법</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 추론과 토큰의 일생 — 스탠퍼드 CS336 댄 푸 강연 정리</video:title>
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<video:description>스탠퍼드 CS336 초청 강연에서 댄 푸가 언어모델 추론의 작동 방식, 프리필·디코드와 KV 캐시, 메가 커널과 루프 트랜스포머 PARSE 연구를 설명했다.</video:description>
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<video:title>AI 추론 경제학과 맞춤형 모델 — 베이스텐 CEO 스탠퍼드 강연 정리</video:title>
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<video:description>스탠퍼드 강연에서 베이스텐 공동창업자 투힌이 AI 추론 비용 구조, 오픈소스 맞춤형 모델의 가치, GPU 부족과 컴퓨트 확보 전략을 설명했다.</video:description>
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<video:title>에르메스 에이전트(Hermes Agent) 설치·설정 입문 가이드와 보안 주의점</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>딥마인드 알파프루프 넥서스: 50년 넘은 에르되시 난제 9개 해결과 토너먼트식 증명의 비결</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>데이터 엔지니어링 기초: ETL·데이터 웨어하우스·OLAP·스타 스키마 한 번에</video:title>
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<video:description>AI로 분석가와 엔지니어의 경계가 흐려지는 가운데, 배달 앱 예시로 ETL·데이터 레이크·웨어하우스·메달리온 아키텍처·스타 스키마 같은 데이터 엔지니어링 핵심 개념을 정리한다.</video:description>
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<video:title>2026년 소프트웨어 엔지니어 취업법: 코딩 학습부터 이력서, 레퍼럴까지 3단계 로드맵</video:title>
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<video:description>2019년식 '파이썬 배우고 코딩테스트 풀기'는 더는 통하지 않는다. 사자드 카더가 제로에서 2026년 개발자로 취업하는 코딩 학습·이력서·레퍼럴 3단계 전략을 정리했다.</video:description>
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<video:title>클로드 오퍼스 4.8 정직성 개선 분석 — 거짓말·게으름 줄인 AI 모델</video:title>
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<video:description>앤트로픽 클로드 오퍼스 4.8은 지능 점수보다 정직성에 초점을 맞췄다. 자기 작업을 속이지 않고, 코드베이스를 대충 훑던 게으름도 개선됐다는 244쪽 시스템 카드 분석.</video:description>
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<video:title>AI 용어 완벽 정리 — LLM·트랜스포머·토큰·RAG·파인튜닝 개념 쉽게 이해하기</video:title>
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<video:description>신경망, LLM, 트랜스포머, 토큰, 컨텍스트 윈도우, 온도, 환각, 임베딩·벡터DB·RAG, 파인튜닝, RLHF, 에이전트 등 핵심 AI 용어를 메커니즘 중심으로 풀어 설명한다.</video:description>
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<video:title>제프 딘 인터뷰 — 학습 데이터 고갈·추론 하드웨어·연속 학습 전망</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>CPU vs GPU vs TPU 차이 정리: 칩마다 다른 연산 특성과 머신러닝</video:title>
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<video:description>같은 작업이 CPU·GPU·TPU에서 왜 다르게 동작하는지, 각 칩이 어떤 연산에 최적화됐는지 행렬 곱셈과 텐서 개념을 통해 쉽게 풀어낸다. 특화의 장단점도 함께 설명한다.</video:description>
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<video:title>Ollama + Gemma 3로 LLM 셀프 호스팅하기 — API 키 없이 내 서버에서 모델 운영하는 법</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>클로드 오푸스 4.8 분석: 성능 향상과 정직성·평가 인식 문제 15가지 포인트</video:title>
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<video:description>수백 페이지 분량의 보고서를 토대로 클로드 오푸스 4.8의 성능 향상, 정직성의 한계, 자신이 평가받는 중임을 알아채는 문제 등 핵심 포인트를 짚는다.</video:description>
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<video:title>AI 프로덕트 매니저(AIPM) 2026 커리어 전망, 연봉·필요 역량 총정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>소프트웨어 엔지니어 vs AI 엔지니어 비교: 2026년 진로, 연봉, 필요 역량 총정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>데미스 허사비스 인터뷰 — AI 신약 개발, 코사이언티스트, 자동 발견 전망</video:title>
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<video:description>딥마인드 데미스 허사비스가 AI를 활용한 질병 정복 로드맵, 가설을 만드는 코사이언티스트, 알파폴드 이후의 신약 개발, 그리고 'AI가 새 과학을 발명하는' 자동 발견의 가능성을 이야기한다.</video:description>
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<video:title>2026 AI 필수 스킬 로드맵: 프롬프팅·AI 에이전트·AI 코딩까지 단계별 정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>랭체인(LangChain) 에이전트 AI 크래시 코스: 생성형 AI·RAG·에이전트 정리</video:title>
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<video:description>생성형 AI와 LLM의 작동 원리부터 RAG, 그리고 도구·메모리를 갖춘 AI 에이전트까지, 랭체인으로 실습하며 배우는 에이전트 AI 입문 강의의 핵심을 한국어로 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI가 Bun 런타임을 Zig에서 Rust로 포팅: 100만 줄 코드 재작성 사례를 분석하다</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>2026 AI 도구 정리: 챗·크리에이터·에이전트·빌더 4분류와 무료 vs 유료 선택 기준</video:title>
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<video:description>2026년 AI 도구를 챗·크리에이터·에이전트·빌더 네 가지로 나누고, 각 분야에서 무료 요금제로 충분한 경우와 유료 전환이 유리한 경우를 사례와 함께 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI 활용 4단계 완벽 정리: 챗·도구·워크플로우·에이전트 (2026)</video:title>
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<video:description>AI를 제대로 쓰려면 단순 질문을 넘어야 한다. 챗, 도구, 워크플로우, 자율 에이전트로 이어지는 4단계 활용법과 단계별 실제 사례를 한눈에 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI 제대로 쓰는 법 5단계 — 프롬프트 ROLE 공식과 컨텍스트 엔지니어링</video:title>
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<video:description>대부분은 AI를 잘못 쓴다. 조지아텍 출신 사자드가 AI 멘탈 모델, ROLE 프롬프트 공식, 마스터·시스템 프롬프트, 파워 기법, 도구 스택까지 5단계로 정리한다.</video:description>
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<video:title>구글 I/O 분석: 제미나이 옴니·3.5 플래시와 AGI를 향한 두 가지 베팅</video:title>
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<video:description>구글 I/O에서 공개된 제미나이 옴니와 3.5 플래시를 짚고, 월드 모델과 추론 모델로 갈리는 AGI 경로 논쟁, 그리고 모델의 ‘들쭉날쭉함’ 문제를 정리한다.</video:description>
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<video:title>웨더넥스트(WeatherNext): 구글 딥마인드 AI 기상 모델, 허리케인을 사흘 먼저 예측</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 유방암 연구: 알파폴드로 우간다에서 백신 후보를 찾아내는 과정과 그 의미</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 항생제 내성 연구: 구글 딥마인드와 제미나이가 슈퍼박테리아 치료를 바꾸는 법</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 코사이언티스트: 구글 딥마인드의 과학 가설 생성 멀티 에이전트 시스템</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>클로드 코워크 활용법 5가지: claude.md·memory.md 구조와 300줄 규칙으로 토큰 25% 절약</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>클로드 코웍 셋업 가이드: PRD 기반 자동화로 대시보드와 아침 브리핑 만들기</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>코덱스 CLI 활용법 5가지: 파워 유저가 실제로 쓰는 agents.md·플랜·워크트리 전략</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>AI 마우스 포인터: 구글 딥마인드와 제미나이가 반세기 만에 다시 상상한 화면 상호작용</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>LangChain LCEL 순차 체인: RunnablePassthrough·itemgetter로 맥락 손실 해결하기</video:title>
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<video:description>LangChain의 파이프 연산자는 출력 하나만 전달해 다단계 LLM 파이프라인에서 맥락이 사라진다. dict 단계와 RunnablePassthrough, itemgetter로 변수를 분기마다 라우팅해 이 문제를 해결하는 방법을 정리했다.</video:description>
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<video:title>클로드 코워크(Claude Cowork) 기초 사용법 — 코딩 없이 워크플로 자동화</video:title>
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<video:description>티나 황이 클로드 코워크 입문부터 스킬·커넥터·스케줄·프로젝트까지 단계별로 보여 준다. 코딩 없이 파일 정리, 대시보드 제작, 반복 작업 자동화를 구축하는 법을 정리했다.</video:description>
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<video:title>LangChain 프롬프트 템플릿·LCEL로 production AI 만들기</video:title>
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<video:description>프롬프트가 늘어날수록 코드가 엉키는 문제를, LangChain의 프롬프트 템플릿과 LCEL 파이프로 모듈화·테스트·운영까지 해결하는 방법을 정리했습니다.</video:description>
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<video:title>앤트로픽 AI 해석 연구: 클로드의 내부 사고(활성화)를 사람이 읽는 텍스트로 번역하다</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>딥시크 V4 분석: 100만 토큰 컨텍스트·3단계 압축·무료 오픈 가중치 AI의 의미와 한계</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>LangChain 1.0 입문 — 실전용 AI 에이전트 구조 설계 가이드</video:title>
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<video:description>대부분의 AI 에이전트가 실전에서 실패하는 이유는 모델이 아니라 코드 구조에 있습니다. LangChain 1.0의 세 기둥과 설계 원칙을 정리했습니다.</video:description>
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<video:title>GitHub Copilot fleet — AI 에이전트 5개 병렬 리팩터링 실전기</video:title>
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<video:description>GitHub Copilot의 fleet 명령으로 서브 에이전트 5개를 동시에 돌려 레거시 코드를 마이그레이션하는 방법과, 충돌을 막는 계획·권한·드라이런 전략을 정리했습니다.</video:description>
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<video:title>넷플릭스의 자바 활용 2026: 스프링 부트, ZGC, 가상 스레드와 AI 마이그레이션</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>깃허브 장애와 가동률 하락: CEO 공백·가짜 스타·AI 과부하 논란을 총정리하다</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>OpenClaw 설정 완벽 가이드 — 멀티 에이전트·메모리·보안까지</video:title>
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<video:description>티나 황이 자율 AI 에이전트 OpenClaw의 하드웨어 선택부터 모델·통신 채널·미션 컨트롤·멀티 에이전트·메모리·보안 설정까지 자신의 실제 구성을 단계별로 공개한다.</video:description>
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<video:title>클로드 코워크 시스템 구축법: claude.md·memory.md로 만드는 개인 맥락 AI 비서</video:title>
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<video:description>제프 수가 클로드 코워크를 자기 비서처럼 부리는 시스템을 공개한다. 핵심은 코드가 아니라 claude.md와 memory.md라는 단순한 텍스트 파일과, 규칙이 층층이 쌓이는 워크스테이션 구조다.</video:description>
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<video:title>GPT-5.5 vs DeepSeek V4 비교: 벤치마크·환각·컴퓨트 부족 정리</video:title>
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<video:description>약 20시간 사이 공개된 OpenAI GPT-5.5와 중국 DeepSeek V4를 벤치마크·비용·환각률·사이버보안 관점에서 비교하고, 업계 전반의 컴퓨트 부족 문제를 짚는다.</video:description>
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<video:title>데이터 레이크하우스란 무엇인가: 레이크와 웨어하우스의 차이, 테이블 형식과 카탈로그까지</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>로컬 AI 에이전트란? 구성·설계·안전 원칙과 오픈클로·코워크 활용 가이드</video:title>
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<video:description>티나 황이 로컬 AI 에이전트의 정의부터 머신·통신·모델·메모리·도구·스케줄·눈으로 이어지는 구성 요소와 안전 원칙, 오픈클로·클로드 코워크 데모까지 정리했다.</video:description>
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<video:title>데미스 허사비스 인터뷰: 알파폴드·알파고가 보여준 AI의 진짜 잠재력</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>클로드 코워크 사용법: 파일 작업부터 자동화까지 7가지 핵심 기능 정리</video:title>
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<video:description>클로드 챗과 무엇이 다른지부터 로컬 파일 작업, 지속 메모리, 커넥터, 스킬, 예약 작업까지. 클로드 코워크의 7가지 핵심 기능을 실제 사용 사례와 함께 정리했습니다.</video:description>
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<video:title>Project Glasswing — AI로 세계 소프트웨어 취약점을 찾는 앤트로픽 프로젝트</video:title>
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<video:description>앤트로픽이 사이버보안 능력이 크게 향상된 모델로 OpenBSD·리눅스 등에서 취약점을 발견하고, 핵심 소프트웨어 운영 조직과 손잡은 Project Glasswing을 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI 감정 연구 — 앤트로픽이 Claude 신경망에서 발견한 '기능적 감정'</video:title>
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<video:description>앤트로픽이 언어 모델 내부 뉴런을 들여다보며 감정에 대응하는 신경 패턴을 찾고, 그 패턴이 Claude의 행동을 실제로 바꾸는지 실험한 연구를 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트 7가지 유형 정리: 반사형·목표 기반·학습·계층형·멀티 에이전트</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>이미지의 로그를 취한다는 것 — 에셔 판화 전시장과 등각사상 (3Blue1Brown)</video:title>
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<video:description>3Blue1Brown은 M.C. 에셔의 ‘판화 전시장’에 담긴 무한 확대 고리를, 이미지에 복소 로그와 지수함수를 적용하는 등각사상으로 재현하며 그 수학적 원리를 시각적으로 풀어낸다.</video:description>
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<video:title>NotebookLM 2026 활용법: 소스·채팅·스튜디오 3단 구조와 보고서·슬라이드·마인드맵 제대로 쓰기</video:title>
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<video:description>대규모 업데이트로 제미나이보다 많이 쓰인다는 NotebookLM. 제프 수가 소스·채팅·스튜디오 3단 구조와 보고서·슬라이드·인포그래픽·마인드맵 등 진짜 중요한 기능만 골라 정리했다.</video:description>
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<video:title>알파고 10주년 회고: 이세돌과의 대국, 37수, 알파제로에서 알파폴드까지의 AI 혁명</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>Cursor 개발 교훈: Composer 모델·RL 학습·클라우드 에이전트의 미래</video:title>
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<video:description>Cursor가 자체 모델 Composer를 만든 이유, 수백만 샌드박스를 돌리는 RL 인프라, 클라우드 에이전트의 과제, 그리고 코딩의 변화에 대한 인터뷰를 정리했다.</video:description>
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<video:title>고차원 구의 부피 공식: 5차원에서 최대, 100차원에선 거의 0이 되는 이유</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>Redis란 무엇인가: 단일 스레드 실행, 인메모리 저장, 자료구조 서버의 작동 원리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>털난 공 정리 쉽게 이해하기 — 구 위 벡터장과 위상수학의 우아한 증명</video:title>
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<video:description>구 표면을 빈틈없이 빗는 것은 왜 불가능할까? 3Blue1Brown이 게임·바람·전파의 예와 플럭스를 이용한 아름다운 증명으로 털난 공 정리를 설명합니다.</video:description>
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<video:title>AI 도구 고르는 법: 챗GPT·제미나이·클로드·퍼플렉시티·노트북LM 활용 가이드</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>2026 AI 트렌드 6가지 정리: 워크플로우·맥락·광고·로봇 전망</video:title>
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<video:description>맥킨지·OpenAI·스탠퍼드 자료를 토대로 2026년 AI 흐름을 6가지로 정리합니다. 모델 평준화, AI 워크플로우, 기술 장벽 붕괴, 맥락의 중요성, 챗봇 광고, 로봇까지 핵심만 짚습니다.</video:description>
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<video:title>IBM 2026 AI 전망: 슈퍼 에이전트, 오픈소스 한계, 컴퓨트 부족, 멀티모달 정리</video:title>
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<video:description>IBM 'Mixture of Experts' 연말 특집 — 슈퍼 에이전트와 '정문' 경쟁, 오픈소스의 패키징 한계, 구조적 컴퓨트 부족, 모듈형 멀티모달까지 2026 AI 전망을 정리했다.</video:description>
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<video:title>LLM 텍스트 생성 원리: 토큰화·임베딩·트랜스포머·확률·샘플링 5단계 정리</video:title>
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<video:description>LLM이 프롬프트를 받아 글자를 만들어 내는 과정을 토큰화, 임베딩, 트랜스포머(어텐션), 확률, 샘플링의 5단계로 풀어낸다. 환각과 온도, 컨텍스트 한계가 왜 생기는지까지 짚는다.</video:description>
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<video:title>AI 2025 결산·2026 전망: 추론 모델, 중국 오픈소스, 측면 생산성까지 총정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>멀티 에이전트 시스템이란: AI 에이전트 협력 구조와 장단점 완벽 정리</video:title>
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<video:description>여러 AI 에이전트가 협력해 복잡한 문제를 푸는 멀티 에이전트 시스템의 개념, 네트워크·계층 구조, 장점과 과제, 단일 에이전트와의 선택 기준을 IBM 영상 내용으로 설명합니다.</video:description>
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<video:title>LLM은 어떻게 만들어지나: 데이터·토큰화·학습·평가까지 5단계로 정리</video:title>
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<video:description>GPT·Gemini·Claude 같은 대규모 언어모델을 만드는 5단계를 정리한다. 데이터 큐레이션과 토큰화부터 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습, 그리고 평가까지 핵심 과정과 비용·기술을 쉽게 설명한다.</video:description>
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<video:title>라플라스 변환 직관적으로 이해하기 — 극, s-평면, 그리고 진동하는 시스템 분석</video:title>
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<video:description>라플라스 변환이 미분방정식을 어떻게 대수식으로 바꾸는지, 극과 s-평면이 시스템의 진동·감쇠·성장을 어떻게 드러내는지 외력을 받는 스프링 예제로 설명합니다.</video:description>
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<video:title>AI 코딩 제대로 하는 법: 규칙·프롬프트·계획·리뷰로 바이브 코딩 탈출</video:title>
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<video:description>AI에 맡기는 바이브 코딩과 개발자가 안내하는 코딩은 다르다. 규칙 설정, 구체적 프롬프트, 계획 먼저 워크플로우, 코드 리뷰까지 제대로 코딩하는 법을 정리했다.</video:description>
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<video:title>지니 3(Genie 3): 텍스트로 생성하는 실시간 인터랙티브 월드 모델</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>생성형 AI vs AI 에이전트 vs 에이전틱 AI: 세 가지 개념의 차이를 쉽게 정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>생성형 AI vs 에이전트형 AI 차이: 반응형과 능동형, 그리고 LLM의 역할</video:title>
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<video:description>생성형 AI는 프롬프트에 반응해 콘텐츠를 만드는 반응형 시스템이고, 에이전트형 AI는 목표를 향해 스스로 행동을 이어가는 능동형 시스템이다. 두 방식의 차이와 공통 기반인 LLM을 정리한다.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트 쉽게 이해하기: LLM·워크플로·에이전트 3단계 정리</video:title>
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<video:description>기술 배경이 없어도 AI 에이전트를 이해할 수 있도록 LLM, AI 워크플로, AI 에이전트를 단계별로 비교하고 RAG와 ReAct 개념까지 쉽게 풀어 설명합니다.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트란? 작동 원리·유형·아키텍처 핵심 정리 | ByteByteGo</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>ChatGPT·LLM 활용법 총정리 — 카파시가 알려주는 실전 사용 가이드</video:title>
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<video:description>카파시가 일상과 업무에서 ChatGPT를 비롯한 LLM을 어떻게 쓰는지 정리했다. 토큰·사고 모델·검색·딥리서치·코드 실행·음성·메모리까지 실전 기능을 한눈에 짚는다.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트 기초: 에이전틱 워크플로와 4가지 설계 패턴, 멀티 에이전트까지</video:title>
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<video:description>AI 에이전트가 무엇인지, 일회성 프롬프트와 어떻게 다른지, 반영·도구 사용·계획·멀티 에이전트라는 4가지 설계 패턴과 멀티 에이전트 아키텍처를 한 영상 정리로 쉽게 설명합니다.</video:description>
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<video:title>ChatGPT 작동 원리 완전 정리: 사전학습·환각·강화학습으로 보는 LLM의 모든 것</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>대규모 언어 모델(LLM) 작동 원리: 다음 단어 예측과 트랜스포머 쉽게 이해하기</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>스탠퍼드 CS229로 배우는 LLM 구축: 데이터·스케일링·정렬 핵심 정리</video:title>
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<video:description>스탠퍼드 CS229 강의로 보는 대규모 언어모델 구축의 전 과정. 사전학습과 토큰화, 평가와 스케일링 법칙, 학습 비용, 그리고 SFT·RLHF·DPO 정렬까지 핵심을 정리했다.</video:description>
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<video:title>AI 머신러닝 딥러닝 생성형 AI 차이 한눈에 정리 | IBM 기술 해설</video:title>
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<video:description>인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI가 어떻게 포함 관계로 연결되는지 IBM 전문가가 역사와 함께 쉽게 풀어 설명합니다. 헷갈리는 용어를 한 번에 정리해 보세요.</video:description>
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<video:title>AI 에이전트란? 복합 AI 시스템·추론·도구·메모리와 ReAct 방식 정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>GPT-2 재현 따라하기 — 카파시의 PyTorch·nanoGPT 학습 전 과정</video:title>
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<video:description>안드레이 카파시가 GPT-2(124M)를 PyTorch로 바닥부터 재현한다. 모델 구조와 GPT-3 하이퍼파라미터, torch.compile·플래시 어텐션 최적화, 약 1시간·10달러 학습까지 다룬다.</video:description>
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<video:title>트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리</video:title>
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<video:description>GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다.</video:description>
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<video:title>GPT 토크나이저와 BPE 토큰화 완전 해설 — LLM이 글자를 다루는 방법</video:title>
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<video:description>안드레이 카파시가 GPT 토크나이저를 바닥부터 구현하며 바이트 페어 인코딩(BPE)과 UTF-8, 어휘 크기 절충, 비영어·코드 처리 문제까지 토큰화의 원리를 설명한다.</video:description>
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<video:title>LLM 작동 원리 완전 정리: 두 개의 파일부터 학습·파인튜닝·보안까지</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>RAG란 무엇인가: LLM의 환각·정보 노후화를 해결하는 검색 증강 생성</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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<video:title>LLM이란? '확률적 앵무새' 비유로 쉽게 이해하는 거대 언어 모델 원리</video:title>
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<video:description>LLM은 의미를 이해할까? '확률적 앵무새' 비유로 언어 모델과 거대 언어 모델의 작동 원리, 신경망, RLHF, 그 한계까지 쉽게 풀어 정리했다.</video:description>
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<video:title>거대 언어 모델(LLM) 작동 원리: 데이터, 트랜스포머, 학습 한눈에 정리</video:title>
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<video:description>GPT 같은 거대 언어 모델이 무엇이고 어떻게 사람처럼 글을 쓰는지, 데이터와 트랜스포머 아키텍처, 학습 과정을 IBM 영상 내용을 바탕으로 쉽게 설명합니다.</video:description>
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<video:title>LLM(대규모 언어 모델)이란? 사전학습·미세조정·프롬프트 설계 한눈에 정리</video:title>
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<video:description>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.</video:description>
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