프레임을 “그냥 샘플링”하던 시대는 끝났다: 2026년 4월 비디오 AI(understanding+generation) 파이프라인 설계 가이드
· AI / Multimodal
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LLM 앱은 왜 “느린지”가 아니라 “왜 그런 선택을 했는지”를 추적해야 한다: 2026년형 OpenTelemetry GenAI Tracing 심층 적용기
· AI / MLOps
MMLU·HumanEval 점수, 그대로 믿으면 망합니다: 2026년 4월 LLM 벤치마크 “해석법” 심층 가이드
· AI / LLM
AI 규제, “원칙”에서 “집행 일정”으로: 2026년 4월 각국 정책·법안·윤리 이슈 총정리
· AI / News
FP8 KV-Cache부터 NVFP4까지: 2026년 4월 GPU LLM 서빙 최적화(quantization + 추론 가속) 실전 가이드
· AI / MLOps
2026년 4월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝: “VRAM 한계”를 설계로 이기는 실전 튜토리얼
· AI / LLM
Chain of Thought(CoT) “강제”는 끝났다: 2026년형 고급 프롬프트 최적화(숨은 추론·Self-Consistency·ReAct까지)
· AI / LLM
Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 기준”으로 오토스케일링하기: KServe(vLLM) + KEDA + DCGM, 그리고 노드까지 따라오는 설계(2026년 4월)
· Infra / Kubernetes
합성 데이터로 LLM 파인튜닝을 “공장화”하는 법: 2026년형 Synthetic Data Pipeline 심층 분석
· AI / Data
실무에서 바로 쓰는 Agentic RAG: “자율적 정보 검색 에이전트”를 LangGraph로 구현하는 설계/코드/함정 총정리
· AI / Agent