프로덕션 AI 앱 아키텍처 설계법: 인증·프롬프트 주입 방어·모델 선택권·서버리스 3원칙
구글 클라우드 고객 엔지니어가 금융 앱 사례로 설명한 프로덕션 AI 애플리케이션 아키텍처를, 인증과 프롬프트 주입 방어, 모델 선택권, 서버리스 운영이라는 세 축으로 정리했다. 통합 관측 화면까지 갖추는 구성도 함께 다룬다.
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AI TOPIC
AI 아키텍처 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 아키텍처 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 13편을 최신순으로 모았습니다.
에너지 기반 트랜스포머(EBT) 해설: 추론을 경사하강법으로 푸는 새 학습 패러다임
에너지 기반 트랜스포머(EBT) 논문 리뷰 정리. 답을 한 번에 내놓는 대신 에너지 함수를 경사하강으로 최적화해 답을 다듬는 구조와 학습 정규화 기법, 확장성 실험 결과와 남은 한계를 함께 짚었다.
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확산 트랜스포머 쉽게 이해하기: ViT와 DiT, MMDiT의 구조와 조건 부여 방식 단계별 정리
언어 모델용으로 만들어진 트랜스포머가 어떻게 이미지 분류와 생성의 기본 구조가 됐는지, ViT의 패치 분할부터 DiT의 조건 부여 네 가지 방식, MMDiT의 결합 어텐션까지 단계별로 정리했다.
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씽킹 머신스 첫 공개 모델 분석: 오픈 가중치 전략과 아키텍처, 그리고 가격 경쟁력의 한계
오픈AI 전 최고기술책임자가 세운 씽킹 머신스가 첫 플래그십 모델을 오픈 가중치로 공개했다. 아키텍처에 새로운 점이 있는지, 구동에 필요한 GPU 규모는 어느 정도인지, 가격 경쟁력은 어떤지 짚어본다.
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AI 아키텍처를 결정하는 것은 위험 — IBM의 위험 적합 설계와 설명가능성 3단계
AI를 쉽게 만들 수 있는 시대일수록 '위험에 맞는' 설계가 중요하다. IBM이 설명하는 데이터·정보·지식의 차이와, 설명가능성을 기준·강화·엄격 세 단계로 운영화하는 방법을 정리했다.
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상태공간모델(SSM)과 맘바 쉽게 이해하기: 자동차 비유로 배우는 언어모델 아키텍처
구·다오가 제안한 상태공간모델(SSM)과 맘바는 RNN과 CNN의 장점을 결합해 언어모델을 효율적으로 바꾸고 있다. 경주용 자동차 비유로 상태·입력·출력과 네 개의 행렬, 그리고 합성곱으로 빨라지는 원리를 풀어낸다.
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에이전틱 AI 아키텍처 정리: 에이전트 루프, 메모리, 임베딩, 벡터DB, RAG, 멀티에이전트
챗봇과 다른 에이전틱 AI 시스템의 구조를 목표·추론·계획·도구·메모리 계층으로 나눠 설명하고, 생각-계획-실행-관찰-성찰의 에이전트 루프와 임베딩·벡터DB·RAG, 단일 대 멀티에이전트의 차이를 정리했다.
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오픈소스 LLM 아키텍처 비교: GPT-OSS·Qwen 3·딥시크 V3의 설계 전략
OpenAI의 GPT-OSS, 알리바바 Qwen 3, 딥시크 V3를 아키텍처 관점에서 비교한다. MoE 구조, 어텐션 방식, 긴 문맥 확장 기법의 차이를 정리했다.
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2026년 LLM 아키텍처 변화: 하이브리드 모델, KV 캐시, 추론과 에이전트 시대 핵심 정리
AI 연구자 세바스찬 라시카가 2026년 LLM의 변화를 짚는다. 트랜스포머와 맘바를 결합한 하이브리드 구조, KV 캐시 절약, RLVR 기반 추론, 추론 시점 스케일링, 그리고 에이전트를 감독하는 개발자의 인지 부담까지 폭넓게 다룬다.
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에이전트 시스템 두 가지 유형: 워크플로 vs 에이전트 차이 정리
에이전트 시스템을 워크플로와 진짜 에이전트로 나눠 설명한다. 정해진 코드 경로로 제어되는 워크플로와, LLM이 스스로 과정을 통제하는 에이전트의 자율성 차이를 짚는다.
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로컬 AI 백업 전략 - 클라우드 모델 차단에도 견디는 AI 시스템 만들기
특정 AI 모델이 차단·중단돼도 서비스가 멈추지 않도록, 클라우드 모델과 로컬 모델을 함께 쓰는 이중화 설계를 Mistral OCR과 RAG 예제로 설명한다.
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RAG 완전정리: 작동 원리·오해·구성요소·패턴 10가지
검색 증강 생성(RAG)을 오픈북 시험에 빗대 설명하고, 흔한 두 가지 오해와 청킹·임베딩·벡터DB 구성요소, 그리고 2026년 알아둘 RAG 패턴 10가지를 정리했다.
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상태공간모델(SSM)과 Mamba란? 트랜스포머 메모리 병목을 푸는 새 구조
GPU 메모리 대역폭에 발목 잡힌 트랜스포머의 한계를, 필요한 것만 기억하는 상태공간모델(SSM)과 맘바가 어떻게 푸는지 IBM이 설명한다. S4부터 하이브리드 소형 모델까지 핵심을 정리한다.
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