OpenVLA 완전 정리: 로봇 행동을 토큰으로 바꾼 오픈소스 비전-언어-행동 모델의 구조와 성능
허깅페이스 르로봇 세미나에서 공개된 오픈소스 비전-언어-행동 모델 OpenVLA를 정리했다. 행동을 토큰으로 바꾼 설계, 기존 모델과의 성능 비교, LoRA 미세조정과 4비트 양자화, 그리고 남은 한계까지 차례로 짚는다.
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AI TOPIC
오픈소스 AI 최신 뉴스와 핵심 해설
오픈소스 AI 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 68편을 최신순으로 모았습니다.
딥시크 R1 논문 해설: GRPO 강화학습과 모델 증류로 추론 능력을 끌어올린 학습 과정 정리
딥시크 R1 백서를 처음부터 끝까지 짚는다. 지도 학습 없이 강화학습만 쓴 R1 제로, 크리틱 없는 GRPO, 콜드스타트 데이터로 이어지는 네 단계 학습, 소형 모델 증류 결과와 남은 한계까지 정리했다.
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ChartNet 합성 데이터셋으로 차트 이해 비전언어모델 학습하기, MIT·IBM 연구 정리
MIT와 IBM 연구진이 만든 ChartNet은 차트 이미지와 그림 코드, 데이터 표, 요약을 함께 담은 100만 건 규모 합성 데이터셋이다. 작은 오픈소스 모델의 차트 이해 성능을 끌어올린 방식을 정리했다.
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오픈 웨이트가 전략이 된 순간: 중국 AI 모델 품절 사태와 미국의 규제 카드 해설
출시 사흘 만에 신규 구독을 중단한 중국 오픈 모델, 같은 주말 이어진 최고위급 오픈소스 지지 발언과 미국의 규제 움직임까지. 가중치 공개가 왜 선의가 아니라 유통 전략인지 세 층위로 풀어낸 해설을 정리했다.
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MiniCPM-V 4.6 리뷰: 13억 파라미터 소형 비전 모델로 로컬 AI 에이전트 돌려보기
오픈BMB가 아파치 2.0으로 공개한 13억 파라미터 비전 모델 MiniCPM-V 4.6을 직접 돌려본 리뷰다. 벤치마크 점수보다 출력 토큰을 수십 배 적게 쓴다는 점이 로컬 에이전트에 중요한 이유를 짚는다.
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llama.cpp란 무엇인가: 로컬 LLM 추론 엔진의 GGUF와 양자화 원리 정리
구독료도 사용량 제한도 없이 내 노트북에서 LLM을 돌리는 로컬 추론 엔진 llama.cpp를 IBM 개발자가 설명한다. GGUF 포맷과 모델 양자화, 플랫폼별 최적화 커널, 그리고 로컬 서버 활용법까지 정리했다.
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허깅페이스 AI 에이전트 침입 사건: 지시 없는 자율 공격과 오픈소스 모델로 방어한 전말
허깅페이스 공동창업자가 직접 밝힌 AI 에이전트 침입 사건을 정리했다. 누구도 지시하지 않은 공격, 보안 대응을 거부한 폐쇄형 모델, 오픈웨이트 모델로 막아낸 과정, 그리고 샌드박스와 가드레일과 정렬의 한계를 다뤘다.
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vLLM-Omni로 만든 서비스형 영상 생성 — 레드햇이 공개한 멀티모달 추론 스택 실험기
레드햇 엔지니어들이 파이토치 콘퍼런스에서 vLLM-Omni와 오픈웨이트 영상 모델 LTX-2로 서비스형 영상 생성 스택을 만든 경험을 공개했다. 무엇이 동작했고 무엇이 아직 부족한지 솔직하게 짚는다.
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허깅페이스 완전 정리 2026: 모델 허브·트랜스포머·무료 추론 API·스페이스 활용법
모델 100만 개가 모인 허깅페이스를 허브·라이브러리·인프라 세 축으로 정리했다. 쓸 만한 모델을 고르는 순서부터 두 줄로 돌리는 파이프라인 API, 무료 추론 API와 스페이스 배포까지 실무 관점으로 짚는다.
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AI 모델 증류(distillation) 공방 정리: 앤트로픽·오픈AI·구글의 지목과 그 이면
앤트로픽이 중국 AI 랩 세 곳의 대규모 증류를 지목하자 오픈AI와 구글도 잇달아 문서를 냈다. 증류가 기술적으로 무엇이고, 지목한 쪽의 데이터 취득 이력까지 놓고 보면 왜 이 논쟁이 간단하지 않은지 정리했다.
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Hermes 에이전트와 오픈소스 AI: 누스 리서치 공동 창업자가 말하는 보상 해킹과 정렬 문제
오픈소스 AI 에이전트 Hermes를 만든 누스 리서치 공동 창업자 카란 말호트라의 인터뷰를 정리했다. 모델이 사용자가 아닌 보상을 좇는 '보상 해킹', 하네스가 모델 행동을 바꾸는 원리, 기억과 스킬을 스스로 정리하는 큐레이터를 다룬다.
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ATOM 프로젝트: 중국에 밀린 미국 오픈 모델 생태계를 되살리자는 네이선 램버트의 제안
라마 시리즈로 오픈 모델을 이끌던 미국의 파생 모델 점유율이 20% 선까지 내려앉고 중국 모델이 그 자리를 채웠다. 네이선 램버트가 ATOM 프로젝트를 통해 진단한 미국 오픈 모델 생태계의 현주소를 정리했다.
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영상 생성 모델 파인튜닝 방법: WAN 2.1 14B를 이미지 150장과 LoRA로 학습시키기
영상 생성 모델이 이미지 생성 모델과 무엇을 공유하는지 짚고, 오픈소스 140억 파라미터 영상 모델을 캡션이 달린 삽화 이미지 150장과 LoRA로 파인튜닝해 나만의 화풍 영상을 만들어 낸 전 과정을 데이터 준비부터 결과 확인까지 정리했다.
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클라우드 LLM vs 오픈소스 LLM 비교 — 성능·비용 손익분기점·보안 기준으로 고르는 법
최고의 모델을 고르는 대신 클라우드와 오픈소스 중 무엇을 쓸지 정해야 한다는 관점에서, 작업별로 뒤바뀌는 성능 순위와 월 1000만 토큰이라는 비용 손익분기점, 온프레미스가 필수가 되는 조건을 정리했다.
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메타 퍼셉션 언어 모델(PLM) 분석: 폐쇄형 증류 없이 만든 개방형 비전 언어 모델의 학습법
메타가 폐쇄형 모델의 출력에 전혀 기대지 않고 처음부터 만든 비전 언어 모델 PLM을 살펴본다. 라마 3과 퍼셉션 인코더를 잇는 구조, 워밍업부터 고해상도 미세조정까지 3단계 학습법, 사람이 주석한 1400만 샘플의 역할을 정리했다.
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개방형 vs 폐쇄형 AI 논쟁 정리: 탈중앙 학습과 데이터 주권, 감사 가능한 개발까지
AI가 경제 인프라가 된 지금 그 통제권을 소수 기업이 쥔 구조는 안전한가. 탈중앙 학습과 데이터 소유권, 감사 가능한 개방형 개발이 실제 대안이 될 수 있는지 짚은 국제 콘퍼런스 토론을 정리했다.
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오픈소스 AI 전략: 모질라 CTO가 말하는 AI 종속과 토큰 비용, 자체 평가의 필요성
모질라 CTO 라피 크리코리안이 CXOTalk 인터뷰에서 기업의 AI 공급자 종속 실태와 토큰 비용 구조, 오픈 모델과 로컬 배포를 섞는 현실적인 대안, 그리고 자체 평가 체계의 필요성을 설명했다.
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바이오허브 AI 생물학: 저커버그·프리실라 챈이 단백질 세계모델로 질병 정복에 나선 이유
저커버그와 프리실라 챈, AI 책임자 알렉스 라이브스가 바이오허브의 가상 생물학 구상을 설명했다. 11억 개 단백질 구조 예측, 오픈소스 공개, 단백질에서 세포로 이어지는 계층적 모델링, 개인 맞춤 치료 전망까지 정리했다.
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PaddleOCR-VL 문서 파싱 리뷰: 0.9B 모델로 표·수식·읽는 순서까지 마크다운 변환
RAG를 하려면 표와 차트가 섞인 문서를 먼저 텍스트로 만들어야 한다. 0.9B 파라미터로 문서 파싱 최고 점수를 기록한 PaddleOCR-VL의 구조와 한국어 공문서 실측 결과를 정리했다.
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오픈 모델 판세: Qwen·딥시크가 만든 중국 우위와 미국 오픈 생태계가 해야 할 일
오픈 모델 생태계를 추적해 온 연구자가 2024년 라마 우위에서 딥시크·Qwen 우위로 넘어간 과정을 허깅페이스 다운로드·파인튜닝 데이터로 설명하고, 미국이 무엇을 해야 하는지와 중국 모델 사용의 실제 리스크를 정리했다.
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AI 토큰 비용 절감법 정리: 케이브맨·포니테일 스킬과 무료 사용량 라우팅의 실제 효과
AI 코딩 비용이 부담이 되면서 등장한 토큰 절약 스킬들을 짚었다. 출력을 짧게 만드는 케이브맨, 코드를 줄이는 포니테일, 무료 사용량을 모아 쓰는 라우터까지 소개하고, 실제 측정에서 드러난 절감률과 함정을 함께 정리했다.
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오픈소스 AI 판도 변화 — 허깅페이스 다운로드 75%가 중국 모델, 한국은 어디에 서 있나
허깅페이스의 아이린 솔레이먼이 5년치 사용 데이터로 오픈 웨이트 AI의 무게중심 이동을 짚었다. 다운로드·파생모델·트렌드를 모두 중국 모델이 주도하는 흐름과, 한국을 비롯한 각국의 AI 주권 문제를 정리했다.
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오픈코드 CEO 인터뷰: 코딩 에이전트 사용자 20배 성장과 오픈소스 모델 전략, 하루 7조 토큰
오픈소스 코딩 에이전트 오픈코드의 창업자가 월간 사용자 1,300만 명, 하루 7조 토큰에 이르기까지의 성장 배경과 오픈소스 모델 생태계에 베팅한 이유, 신흥국 중심 사용자 분포가 만든 원가 경쟁력을 설명한다.
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오픈소스 AI vs 폐쇄형 AI: Oumi CEO가 말하는 '리눅스 모먼트'와 DeepSeek 충격
전 구글 PaLM 책임자였던 Oumi CEO 마노스 쿠쿠미디스가 오픈소스 AI가 폐쇄형을 앞설 것이라 보는 이유, 리눅스·DeepSeek 비유, 그리고 파운데이션 모델 개발 플랫폼 Oumi의 구상을 설명한다.
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오픈소스 AI 경제학: 키미 K3가 흔드는 프런티어 모델 시장과 미국의 중국 모델 규제 딜레마
중국발 오픈소스 모델이 최상위 폐쇄형 모델 수준에 도달했다. 모델을 무료로 푸는 전략의 속내, 토큰 단가가 아닌 작업당 비용으로 봐야 하는 이유, 그리고 미국의 중국 모델 규제 논쟁까지 한 번에 정리했다.
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Kimi K3 오픈웨이트 모델 분석: 2.8조 파라미터와 프런트엔드 벤치마크 1위의 의미
가중치가 공개된 중국산 대형 모델이 프런트엔드 코딩 평가에서 상용 최상위 모델을 큰 격차로 앞질렀습니다. 2.8조 파라미터라는 규모와 토큰 단가, 작업당 실제 비용, 그리고 이 벤치마크 결과를 그대로 믿기 어려운 이유까지 함께 정리했습니다.
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싱킹 머신스 잉클링 공개: 9700억 파라미터 오픈 웨이트 전문가 혼합 모델의 전략
오픈AI를 떠난 미라 무라티가 세운 싱킹 머신스가 첫 오픈 웨이트 모델 잉클링을 공개했다. 벤치마크 1위를 노리지 않고 사고 강도 조절과 모르는 것을 인정하는 훈련, 미세조정 사업에 집중한 이유를 정리했다.
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오픈 모델 vs 폐쇄형 모델 격차 분석 — 중국 오픈소스 추격과 IPO를 앞둔 프런티어 랩의 셈법
오픈 모델과 폐쇄형 모델의 성능 격차가 1년 반에서 한 달 수준까지 줄었다. 중국 랩의 빠른 추격과 컴퓨팅 병목, 감속론을 둘러싼 논쟁, 상장을 앞둔 프런티어 랩들이 받는 압박을 영상 자막 근거로 정리했다.
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Kimi K3 직접 비교: 오픈소스 AI 모델이 프런티어급 코딩 성능과 가격에서 보여준 변화
무샷 AI가 공개한 오픈소스 모델 Kimi K3를 최상위 상용 모델과 똑같은 프롬프트로 비교한 실험 정리. 웹페이지·3D 시각화·게임 제작 결과물의 품질 차이는 크지 않았고, 진짜 차이는 토큰 가격에서 나타났다는 분석이다.
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로컬 오픈소스 AI 모델 효율 경쟁: 파라미터당 임팩트로 본 데스크톱 추론의 현재와 미래 전망
AI Engineer 컨퍼런스 발표에서 아마드 오스만은 오픈소스 모델이 같은 성능을 훨씬 적은 파라미터로 내는 흐름을 짚고, 18개월 뒤 개인용 그래픽카드 한 장에서 돌아갈 지능의 수준을 전망하며 하드웨어 소유의 의미를 따졌다.
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Kimi K3 오픈웨이트 모델 분석: 오픈소스는 정말 싸고 효율적인가 — 네이트 존스
Moonshot의 새 오픈웨이트 모델 Kimi K3를 두고 네이트 존스는 '오픈소스는 싸고 효율적'이라는 통념이 깨졌다고 분석한다. 프런티어급 성능에 드는 컴퓨트, 폐쇄형 선두 랩과의 격차, 보안 위협, 멀티모델 대비를 짚는다.
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오픈소스 포스트트레이닝 스택 총정리 — 프라임 인텔렉트의 Verifiers·Prime-RL 강연 해설
프라임 인텔렉트의 윌 브라운이 AI 엔지니어 컨퍼런스에서 소개한 오픈소스 포스트트레이닝 도구 Verifiers와 Prime-RL, 환경 기반 평가, 비동기 강화학습을 정리했습니다.
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오픈위키 퍼스널 브레인 설정법: 노션·지메일·X 연결로 AI 에이전트 능동형 범용 메모리 만들기
랭체인이 공개한 오픈소스 오픈위키의 퍼스널 브레인은 노션·지메일·X 등 내가 이미 쓰는 서비스를 스스로 훑어 능동적으로 기억을 쌓는 AI 에이전트 범용 메모리다. 반응형 메모리와의 차이, 커넥터 연결과 설정법까지 정리했다.
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오픈 모델 생태계 현황: 중국 Qwen 다운로드 1위, 미국은 라마 의존
허깅페이스 다운로드 데이터를 긁어 만든 8개 그래프로 오픈 소스 AI 모델 생태계를 진단한다. 중국 Qwen의 압도적 채택, 미국이 라마에 기대는 취약함, 딥시크·OpenAI GPT-OSS의 위치를 짚는다.
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오픈 LLM의 미래: 폐쇄 모델 추격을 넘어 특화·저비용 생태계로 (2026)
네이선 램버트가 2026년 중반 오픈 모델의 현주소를 진단한다. 공개 벤치마크는 좁혀졌지만 실사용 신뢰도는 폐쇄 모델이 앞선다는 분석과, 오픈 모델이 나아갈 방향을 정리했다.
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젠슨 황 오픈 에이전트 시스템 - 기업용 AI 하네스와 모델 전문화, 거버넌스 전략
엔비디아 젠슨 황과 랭체인의 대담을 정리했다. LLM을 감싸는 하네스의 의미, 오픈 모델과 프런티어 모델의 역할 분담, 기업 전용 슈퍼 에이전트 구축과 거버넌스·평가 체계까지 기업이 AI를 자기 것으로 만드는 전략을 짚는다.
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구글 젬마 4(Gemma 4) 온디바이스 오픈 AI — 오프라인·다국어·에이전트 기능 정리
구글이 공개한 오픈 모델 젬마 4는 인터넷 연결 없이 스마트폰 등 기기에서 직접 실행되며, 다국어 미세조정과 에이전트 기능으로 AI 접근성을 넓힌다.
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Ollama 로컬 LLM 실행 가이드: 데이터 프라이버시와 개발자 활용법
클라우드 없이 노트북에서 대형 언어모델을 실행하는 오픈소스 도구 Ollama의 설치·사용법과, 로컬 모델을 애플리케이션에 연동하는 방법을 IBM 기술 영상 내용을 바탕으로 정리했다.
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딥시크 DSpark 공개: 추론 속도 최대 85% 개선한 스페큘러티브 디코딩 최적화
딥시크가 V4에 적용한 DSpark는 모델을 더 똑똑하게 만들지 않고 응답을 더 빠르고 저렴하게 만든다. 스페큘러티브 디코딩과 신뢰도 기반 검증으로 사용자당 속도를 최대 85% 끌어올린 기술을 정리했다.
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Agents A1: 3B만 도는 35B 로컬 오픈소스 에이전트 AI 모델 완전 정리
상하이 AI 연구소가 공개한 Agents A1은 35B 중 3B만 활성화되는 로컬 에이전트 모델로, 검색·지시이행 벤치마크에서 거대 모델까지 앞선다. 구조와 학습 방식, 설치·활용법을 자세히 정리했다.
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올라마 Ollama 사용법 — 로컬에서 무료로 LLM 실행하고 API로 연동하기
유료 챗봇 대신 내 PC에서 직접 LLM을 돌리는 오픈소스 도구 올라마의 설치, 모델 실행, HTTP API 연동, 커스텀 모델 제작까지 단계별로 정리했습니다.
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딥시크 DSpark: 추측 디코딩 개선으로 AI 추론 속도 최대 85% 향상
자원이 부족한 중국 AI 연구소 딥시크가 마르코프 헤드와 신뢰도 헤드로 추측 디코딩의 한계를 넘어, 품질 손실 없이 생성 속도를 60~85% 높인 DSpark 시스템을 공개했다.
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메이투안 LongCat 2.0: 1.6조 파라미터 오픈 AI 모델 공개와 실제 성능 검증
중국 메이투안이 1.6조 파라미터 규모의 초거대 오픈 모델 LongCat 2.0을 공개했다. 희소 어텐션과 비엔비디아 ASIC 학습이 주목받지만, 무료 채팅 환경 실사용 평가에서는 코딩 성능이 기대에 못 미쳤다.
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Ornith 1.0 설치·사용법: LM Studio로 내 PC에서 돌리는 오픈소스 로컬 코딩 AI
새 오픈소스 코딩 모델 Ornith를 LM Studio로 개인 컴퓨터에서 실행하는 방법을 소개한다. 9B 버전은 VRAM 8GB면 돌아가며, 로컬 실행이라 프라이버시와 비용 면에서 유리하지만 작은 모델이라 복잡한 작업엔 한계가 있다.
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AI 접근의 대전환: 프론티어 모델 허가제와 오픈소스 규제 압력을 둘러싼 17가지 논점
영상은 미국 정부가 프론티어 모델을 고객별로 승인하는 단계적 출시를 요구했다며, 내부·공개 모델의 격차 확대와 오픈소스 규제 압력, 그 배경과 스타트업에 미칠 영향, 그리고 가능한 대안을 17가지 논점으로 정리한다.
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GLM 5.2 vs Claude Opus 4.8 실전 비교: 오픈소스 코딩 모델 성능과 비용
MIT 라이선스 오픈소스 GLM 5.2를 Hermes에 연결해 Claude Opus 4.8과 동일한 아날로그 시계 제작 과제로 직접 비교했다. 결과물 품질과 소요 시간, 비용은 물론 작업 가치에 따라 모델을 바꿔 쓰는 체이닝 전략까지 정리한다.
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GLM 5.2 오픈소스 AI 모델이 클로드보다 싼데 기업 전환이 어려운 이유
GLM 5.2는 평범한 업무에선 클로드보다 낫고 98% 저렴하지만 기업 전환은 더디다. 모델이 아니라 '하니스'라는 마지막 1마일이 핵심이라는 분석.
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이번 주 AI 뉴스 정리: 실시간 아바타·시드댄스 2.5·OpenAI 칩·IBM 서브 1나노
실시간 대화형 아바타, 오픈소스 코딩 모델, OpenAI의 전용 AI칩, IBM의 1나노미터 이하 칩, 시드댄스 2.5 영상 모델 등 한 주간 쏟아진 AI 소식을 한국어로 정리했다.
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오픈소스 LLM 파인튜닝 가이드 - QLoRA로 우리 회사 전용 AI 만들기
비싼 외부 AI API에 매달 비용을 내는 대신 우리 모델을 소유하는 길. QLoRA로 단일 GPU에서 오픈소스 LLM을 파인튜닝하는 원리와 데이터·도구·배포 전략을 정리했습니다.
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Ideogram 4 사용법: 무료 오픈소스 AI 이미지 생성기 ComfyUI 설치와 바운딩 박스
오픈소스 AI 이미지 생성기 Ideogram 4를 ComfyUI에서 무료로 오프라인 실행하는 방법과, 바운딩 박스로 화면 구성을 제어하는 독특한 사용법을 자막 내용을 토대로 정리했다.
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Ollama 완전 정리 — 로컬에서 LLM 실행하기, 비용 절감과 데이터 보안까지
Ollama로 클라우드 없이 내 컴퓨터에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 방법을 정리했습니다. 단일 명령어로 모델을 내려받아 추론 서버를 띄우고, 비용 절감과 데이터 보안, 개발 활용까지 IBM이 설명합니다.
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AI 뉴스 정리: 오픈소스 모델 봇물, 구글 실시간 번역, 클로드 페이블 논란
한 주간 쏟아진 AI 소식을 정리했다. 모션 전이 Scale-2, 구글 실시간 번역과 디퓨전 모델, 키미·미니맥스 오픈소스 모델, 클로드 페이블의 사보타주 논란과 차단 사태를 다룬다.
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GPT-5.6 단계적 공개 논란: AI 규제 포획과 권력 집중 우려 (매튜 버먼 분석)
미 정부 요청으로 GPT-5.6이 일부 파트너에게만 먼저 공개되는 '단계적 출시' 논란을 다룬 영상. 유튜버 매튜 버먼은 이를 사실상의 AI 규제이자 규제 포획으로 보고 권력 집중을 우려하며 오픈소스를 강조합니다.
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이번 주 AI 뉴스 정리: GLM 5.2 오픈소스 1위·월드모델·탁구로봇·미드저니 의료 스파
GLM 5.2 오픈소스 모델, DreamXWorld 월드 모델, 일관성 좋은 영상 편집, 과학용 통합 AI, 소니 탁구 로봇, OpenAI 코덱스의 녹화-재생 기능, 미드저니의 의료 스파 등 한 주간의 주요 AI 소식을 정리했습니다.
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GLM 5.2 리뷰 — 오픈소스 1위 모델의 코딩·성능·활용법
ZAI가 공개한 오픈소스 모델 GLM 5.2를 지구 디지털 트윈, 3D 모델, 프로모 영상, 딥리서치로 테스트하고 1M 토큰·MIT 라이선스·벤치마크와 오픈소스의 가치를 정리한 리뷰.
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2026 AI 상태 점검 대담: 트랜스포머·스케일링 법칙·오픈모델·중국 LLM 흐름 총정리
렉스 프리드먼이 세바스찬 라슈카, 네이선 램버트와 나눈 대담. 딥시크 모멘트와 오픈웨이트 흐름, 트랜스포머의 지속, 스케일링 법칙, 코딩과 일자리, 중국 모델의 영향까지 지난 1년의 AI를 짚습니다.
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InstructLab로 LLM 파인튜닝: 노트북에서 도메인 특화 AI 모델 만드는 법
범용 LLM을 내 업무 분야 전문가로 바꾸는 파인튜닝 과정을, 개발자가 아니어도 노트북에서 따라 할 수 있게 오픈소스 InstructLab 사례로 풀어 설명한다.
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오픈소스 AI 프로젝트 13선 — 에이전트 영상제작·코드 분석·보안 스킬 총정리
AI 영상 제작 스튜디오부터 ByteDance의 장기 작업 에이전트, 앤트로픽 보안 스킬, 20만 스타 Hermes까지. 지금 주목할 만한 오픈소스 AI 프로젝트들을 한눈에 정리했다.
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오픈소스 AI 모델 실행법 총정리: 로컬·브라우저·관리형 API·VPS 4가지 분류
오픈소스 AI 모델을 돌리는 게 어렵다는 건 옛말이다. 로컬, 브라우저 호스팅, 관리형 추론 API, VPS까지 쉬운 것부터 어려운 것 순으로 4가지 실행 방법과 도구를 정리했다.
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AI 파인튜닝 입문 가이드: 프롬프트·RAG와 무엇이 다른가, LoRA·GPU 선택까지
자기 채널 자막으로 오픈소스 모델을 파인튜닝해 '자기 말투'를 입힌 엔지니어가, 파인튜닝이 프롬프트·RAG와 어떻게 다른지, LoRA 원리와 데이터 준비·GPU 선택까지 5단계 파이프라인으로 솔직하게 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 선택 가이드: 리더보드부터 Ollama 로컬 실행·RAG까지
IBM 개발자가 상용 모델과 Llama·Mistral 같은 오픈소스 모델을 비교·평가하는 법을 정리했다. 리더보드 3종 활용과 Ollama로 모델을 로컬 실행해 RAG·코딩까지 검증하는 과정을 담았다.
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2026년 필수 AI 스킬 가이드: 프롬프트·AI 도구·AI 에이전트·오픈소스·바이브 코딩
Tina Huang이 꼽은 2026년 필수 AI 역량을 정리했다. 두 가지 프롬프트 프레임워크, 핵심 AI 도구, 커스텀 AI 에이전트, 중국이 주도하는 오픈소스, 바이브 코딩까지 단계별로 짚는다.
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주요 LLM 비교: ChatGPT·클로드·제미나이·딥시크·라마 특징 정리
영상이 소개하는 ChatGPT, 클로드, 제미나이, 그록, 딥시크, 큐원, 라마 등 주요 대형 언어모델의 강점과 약점, 어떤 작업에 어떤 모델을 골라야 하는지를 쉽게 정리했다.
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딥시크 혁명 쉽게 정리: 600만 달러 AI가 엔비디아를 흔든 5가지 비결
중국의 한 퀀트 회사가 약 600만 달러로 만든 딥시크가 미국 증시 시가총액 1조 달러를 날렸다. 강화학습·전문가 혼합·다중토큰 예측 등 비용을 90% 낮춘 혁신과, 월가가 놓친 '제번스의 역설'을 정리한다.
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Hermes 오픈소스 AI 에이전트 설치 가이드 — 무료로 내 노트북에 개인 비서 만들기
서버도 코딩도 필요 없이 노트북에서 돌아가는 오픈소스 AI 에이전트 Hermes를 설치하고, 무료 Gemini API 연결과 텔레그램 연동, 스스로 스킬을 정리·개선하는 큐레이터 기능, 일상 자동화 활용법까지 차근차근 정리했다.
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딥시크 V4 분석: 100만 토큰 컨텍스트·3단계 압축·무료 오픈 가중치 AI의 의미와 한계
58쪽 논문으로 공개된 딥시크 V4는 100만 토큰 컨텍스트와 3중 압축으로 KV 캐시 메모리를 약 90% 줄였다. 무료 오픈 가중치 모델의 성능과 분명한 한계를 함께 정리한다.
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IBM 2026 AI 전망: 슈퍼 에이전트, 오픈소스 한계, 컴퓨트 부족, 멀티모달 정리
IBM 'Mixture of Experts' 연말 특집 — 슈퍼 에이전트와 '정문' 경쟁, 오픈소스의 패키징 한계, 구조적 컴퓨트 부족, 모듈형 멀티모달까지 2026 AI 전망을 정리했다.
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AI 2025 결산·2026 전망: 추론 모델, 중국 오픈소스, 측면 생산성까지 총정리
AI 전문 채널 'AI Explained'가 정리한 2025년 AI 10대 흐름과 2026년 5대 전망 — 추론 모델, 플레이 가능한 세계, AI 슬롭, 중국·오픈소스 모델의 추격, 측면 생산성을 짚는다.
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