AI 123

• 도구를 “잘 쓰는” 에이전트 만들기: 2026년 3월 기준 Function Calling 구현 심층 분석 2026/03/14
• 3월(2026) AI 스타트업 투자·M&A, ‘모델’보다 ‘인프라/워크플로우’로 돈이 몰린다 2026/03/14
• LLM 서빙 3대장(vLLM·TGI·Ollama) 2026년 3월판 배포 가이드: 로컬부터 프로덕션까지 “성능 곡선”으로 결정하기 2026/03/13
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 3월 ‘신규 LLM’ 러시: 무엇이 바뀌었고 개발자는 무엇을 준비해야 하나 2026/03/13
• 벡터DB 4대장(Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma) 2026년 3월 실전 선택 가이드: “성능”은 벤치마크가 아니라 워크로드가 결정한다 2026/03/12
• EU·미국·중국이 동시에 조이는 2026년 3월 AI 규제: “법안”을 넘어 “집행·가이드라인·윤리”의 싸움 2026/03/12
• 실시간 음성 에이전트 2026년 3월판: STT/TTS를 “파이프라인”이 아니라 “스트림”으로 재설계하기 2026/03/11
• GPT‑5.3 Instant, Gemini 3.1 Flash‑Lite, 그리고 Anthropic RSP 변화: 2026년 3월 빅테크 AI 업데이트가 의미하는 것 2026/03/11
• v0 + bolt.new로 “UI는 AI가 만들고, 나는 제품을 만든다”: 2026년 3월 프론트엔드 자동화 워크플로우 심층 분석 2026/03/10
• 에이전트 전쟁이 M&A로 번졌다: 2026년 3월 AI 스타트업 투자·인수합병 핵심 정리 2026/03/10
• 그래프(LangGraph) vs 대화(AutoGen) vs 조직(CrewAI): 2026년 3월 멀티 에이전트 구현의 승부처 2026/03/09
• GPT-5.4 vs Gemini 3.1 Flash‑Lite: 2026년 3월 ‘LLM 출시전’의 승부처는 성능이 아니라 “배포 속도와 비용”이다 2026/03/09
• MMLU와 HumanEval, 점수 하나로 모델을 뽑으면 망하는 이유: 2026년 3월 기준 LLM 벤치마크 해석법 2026/03/08
• AI 규제 “적용 카운트다운”과 “주(州) 단속전”이 동시에 시작됐다: 2026년 3월 정책·윤리 뉴스 정리 2026/03/08
• RAG 성능이 안 오르는 진짜 이유: HyDE + Reranking + Query Expansion을 “같이” 최적화하는 법 (2026년 3월 기준) 2026/03/07
• 2026년 3월 빅테크 AI 업데이트 총정리: OpenAI는 “코딩 에이전트”, Google은 “초저가 Flash-Lite”, Anthropic은 “안전정책 정교화” 2026/03/07
• 2026년 3월, 멀티모달 Vision-Language Model을 “이미지 분석 AI”로 실전에 꽂아 넣는 법 2026/03/06
• 3월 AI 스타트업 투자·M&A, ‘Agent + Physical AI’로 재편되는 판 2026/03/06
• Vibe Coding 시대의 “하루 MVP”: 2026년 3월, AI 에이전트로 프로토타이핑 속도를 10배 올리는 방법 2026/03/05
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 3월 “신규 모델 러시”가 개발 워크플로를 바꾼다 2026/03/05
• AI 규제 ‘시계’가 빨라졌다: 2026년 3월, 각국 정책·윤리 이슈가 개발자에게 던진 신호 2026/03/04
• 2026년 3월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: 4-bit NF4 + PEFT + TRL로 “효율”을 끝까지 뽑아내기 2026/03/03
• 3월 2026, OpenAI·Anthropic·Google AI 업데이트 총정리: “모델”보다 “API·정책·운영”이 승부처가 됐다 2026/03/03
• Agentic RAG로 “스스로 찾아오고, 스스로 검증하는” 자율 에이전트 구현법 (2026년 3월 기준) 2026/03/02
• AI 스타트업 돈줄이 ‘인프라·음성·웨어러블’로 쏠린 2026년 3월: 초대형 투자와 빅테크 M&A가 만든 새 판 2026/03/02
• LLM 앱이 “왜 이상하게” 동작하는지 30분 안에 잡아내는 관측성: 2026년 3월 LangSmith vs Langfuse 심층 분석 (디버깅·비용·추적) 2026/03/01
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 2~3월 ‘신규 모델 러시’가 바꿀 개발 판도 2026/03/01
• Cursor·Copilot·Windsurf(Cascade)로 “에이전트급” 개발 생산성 뽑아내는 2026년 2월 실전 가이드 2026/02/28
• 2026년 2월, AI 규제는 “가이드”에서 “집행 설계”로 넘어갔다: EU AI Act·한국 AI 기본법·윤리 쟁점 총정리 2026/02/28
• OpenAI·Anthropic·Google, 2026년 2월 “API/정책/모델”이 동시에 흔들린 이유 2026/02/27
• Chain-of-Thought(CoT) 2026 심층 가이드: “생각을 쓰게”가 아니라 “비용/정확도”를 최적화하라 2026/02/26
• 2월 한 달, AI 스타트업은 ‘초대형 투자’와 ‘기능 흡수형 M&A’로 재편 중 2026/02/26
• 2026년 2월 기준: AI Agent의 “Tool Use + Function Calling” 구현 패턴, 어디까지 표준화됐나 2026/02/25
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 2월 ‘신규 LLM’ 러시: 코딩 에이전트와 1M 컨텍스트 경쟁이 시작됐다 2026/02/25
• 2월 2026 기준: vLLM vs TGI vs Ollama, “어떻게” 배포하고 “왜” 그렇게 튜닝하는가 2026/02/24
• EU AI Act ‘시계’가 2026년을 겨냥한다: 각국 규제·윤리 이슈가 개발 프로세스를 바꾸는 중 2026/02/24
• Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma: 2026년 2월 기준 “성능/운영/비용”으로 고르는 벡터DB 선택 가이드 2026/02/23
• 빅테크 AI “2월 업데이트” 총정리: OpenAI는 Codex를 에이전트로, Anthropic은 Opus 4.6, Google은 Gemini 3.1 Pro로 승부수 2026/02/23
• 실시간 음성 에이전트의 2026년 2월 스택 지도: STT/TTS/LLM을 “대화 지연 1초대”로 묶는 법 2026/02/22
• AI 스타트업 투자·M&A가 “동시에 폭발”한 2026년 2월: 메가라운드와 인수전이 말해주는 것 2026/02/22
• v0 + bolt.new로 “UI를 말로 만들고, 코드로 굳히는” 2026 프론트엔드 워크플로우 2026/02/21
• 2월 한 달, LLM 판도가 또 바뀌었다: GPT‑5.3‑Codex vs Claude 4.6 vs Gemini 3.1 Pro 2026/02/21
• 그래프(State)로 통제하고, 대화(Chat)로 협업하라: 2026년 2월 LangGraph·AutoGen·CrewAI 멀티 Agent 프레임워크 심층 비교 2026/02/20
• AI 규제 ‘강화’만 남았나: 2026년 2월, EU 시행 카운트다운과 글로벌 ‘AI commons’의 부상 2026/02/20
• LLM 성능평가의 함정: 2026년 2월 기준 MMLU·HumanEval 벤치마크를 “숫자”가 아니라 “방법”으로 읽는 법 2026/02/19
• 2월 2026 빅테크 AI 업데이트 총정리: OpenAI ‘레거시 정리’ vs Anthropic ‘안전 거버넌스’ vs Google ‘API 진화 + 보안 경보’ 2026/02/19
• RAG 성능을 한 단계 끌어올리는 3종 세트: HyDE + Reranking + Query Expansion (2026년 2월 기준) 2026/02/18
• Anthropic 300억달러·개발툴 Seed 6,000만달러…2026년 2월, AI 스타트업 투자·M&A가 ‘플랫폼 전쟁’으로 바뀌었다 2026/02/18
• 2026년 2월, VLM(Vision Language Model)로 “이미지 분석 AI”를 제품에 넣는 법: 멀티모달 설계부터 비용/정확도 최적화까지 2026/02/17
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 2월 ‘LLM 신모델 러시’가 만든 판 변화 2026/02/17
• Vibe Coding으로 48시간 안에 MVP 찍어내기: 2026년 2월 기준 “Agentic Prototyping” 실전 가이드 2026/02/16
• 영국은 “AI Chatbot도 예외 없다” 선언…EU는 AI Act 이행 시계 가속, 미국은 주(州) 규제와 정면충돌(2026년 2월) 2026/02/16
• API “수명”이 더 짧아진 2026년 2월: OpenAI·Anthropic·Google AI 업데이트가 던진 신호 2026/02/15
• 2026년 2월 기준: LoRA/QLoRA로 LLM Fine-tuning을 “현실적으로” 끝내는 방법 (원리+실전) 2026/02/14
• 2월 AI 스타트업 투자·M&A, ‘모델’보다 ‘인프라·에이전트’로 돈이 움직였다 2026/02/14
• 2026년 2월 기준: Agentic RAG로 “자율적 정보 검색 에이전트” 만드는 법 (설계 원리부터 코드까지) 2026/02/13
• 2월 초 ‘동시 출격’한 GPT-5.3-Codex vs Claude Opus 4.6, 그리고 Gemini 3의 ‘Agentic’ 승부수 2026/02/13
• LLM 앱에서 “어디서 터졌고, 왜 비싸졌는지” 끝까지 추적하기: LangSmith vs Langfuse (2026년 2월 관점) 2026/02/12
• 규제의 시계가 빨라진 2026년 2월: EU AI Act ‘완전 적용’ 카운트다운과 각국의 윤리·저작권 전선 2026/02/12
• Cursor·Copilot·Windsurf 3종 세트로 “AI가 코드를 쓰게” 만드는 2026년 2월 실전 운영법 2026/02/11
• OpenAI·Anthropic·Google, 2026년 2월 ‘API/정책’이 동시에 흔들린다: 코딩 에이전트 강화와 디프리케이션 러시 2026/02/11
• 2026년 2월, AI 스타트업 ‘돈’과 ‘엑시트’가 동시에 터졌다: 투자 유치·인수합병 5가지 신호 2026/02/10
• 생각을 “보이게” 만들지 말고 “결과를 강하게” 만들자: 2026년형 Chain of Thought 고급 프롬프트 최적화 2026/02/09
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 2월 ‘LLM 신모델 러시’가 말해주는 것 2026/02/09
• 2026년 2월, AI Agent “Tool Use + Function Calling” 구현의 정답: 스키마 강제(Strict)·루프 제어·추적(Tracing)으로 프로덕션까지 2026/02/08
• AI 규제 ‘실행의 달’이 온다: 2026년 2월을 관통하는 EU AI Act·미국 주(州)법·윤리 프레임워크 2026/02/08
• 2026년 2월 기준 vLLM·TGI·Ollama 배포법: “로컬 개발 → 프로덕션 서빙”까지 한 번에 정리 2026/02/07
• 2026년 2월, 빅테크 AI “업데이트 폭주” — OpenAI 코딩 에이전트, Anthropic 100만 토큰, Google Gemini 커머스·비전 2026/02/07
• 2월 2026 기준 벡터DB 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능·비용·운영성 한 방에 정리 2026/02/06
• SpaceX–xAI 초대형 합병부터 ElevenLabs 5억 달러 투자까지: 2026년 2월 AI 스타트업 투자·M&A가 말하는 것 2026/02/06
• 실시간 음성 에이전트 2026년 2월판: STT/TTS를 “파이프라인”이 아닌 “스트리밍 런타임”으로 다루는 법 2026/02/05
• GPT·Claude·Gemini “신규 모델”보다 더 큰 변화: 2026년 2월 LLM 전쟁의 초점이 ‘성능’에서 ‘비즈니스/배포’로 이동한다 2026/02/05
• v0와 bolt.new로 “UI는 AI가 만들고, 나는 로직만 짠다” — 2026년 2월 프론트엔드 자동화 실전 가이드 2026/02/04
• EU AI Act “카운트다운”이 현실이 됐다: 2026년 2월, AI 규제·정책·윤리 이슈가 한 번에 몰려오는 이유 2026/02/04
• 2026년 2월, 멀티 에이전트 “진짜로” 굴리기: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 심층 비교와 구현 패턴 2026/02/03
• 2월 2026 빅테크 AI 업데이트 총정리: “모델 정리(Deprecation)·에이전트 확장·규제 전면전”이 동시에 왔다 2026/02/03
• MMLU 점수 90점의 함정: 2026년 2월 기준 LLM 벤치마크(MMLU·HumanEval) 해석 가이드 2026/02/02
• AI 스타트업 투자·인수합병이 ‘추론(Inference)·디바이스·엔터프라이즈’로 쏠리는 이유 (2026년 2월 초 기준) 2026/02/02
• HyDE + Reranking + Query Expansion: 2026년형 RAG 성능을 “한 단계” 끌어올리는 3단 조합 2026/02/01
• 2026년 2월, ‘GPT 교체’와 ‘Gemini 에이전트화’가 동시에 온다 — Claude는 “모델”보다 “통합”으로 승부 2026/02/01
• 멀티모달 VLM(Vision-Language Model) 활용법 2026년 1월판: “이미지 → 구조화된 데이터” 파이프라인을 가장 단단하게 만드는 법 2026/01/31
• AI 규제, 2026년 1월에 ‘집행·인프라·콘텐츠 윤리’로 재편되다 2026/01/31
• 프로토타입을 ‘느낌’으로 끝내지 않고 MVP로 끌고 가는 2026 Vibe Coding 실전 프레임워크 2026/01/30
• AI 빅3의 2026년 1월 업데이트 총정리: Gemini API “100MB 파일 입력”, Claude Opus 3 은퇴, OpenAI 정책/안전 변화 2026/01/30
• AI 스타트업 투자·M&A, 2026년 1월은 ‘Agent’와 ‘Vertical Workflow’로 돈이 몰렸다 2026/01/29
• LoRA vs QLoRA, 2026년 1월 기준 “진짜 효율”로 LLM Fine-tuning 하는 법 (원리+실전코드) 2026/01/28
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 1월의 “LLM 출시/적용” 전쟁: 모델은 더 똑똑해졌고, 제품은 더 깊게 잠겼다 2026/01/28
• 스스로 “검색→판단→재검색→검증”까지 도는 Agentic RAG 자율 에이전트, 2026년 1월 기준 구현 패턴 2026/01/27
• AI 규제, “모델”보다 “배포·악용·국가안보”로 무게중심 이동 (2026년 1월 정책/윤리 뉴스 정리) 2026/01/27
• LLM 앱 운영의 현실: LangSmith vs Langfuse로 “디버깅·비용·품질”을 한 번에 잡는 법 (2026년 1월 관점) 2026/01/26
• 애플·미성년자·모델 폐기까지: 2026년 1월 OpenAI·Anthropic·Google AI 업데이트가 말해주는 것 2026/01/26
• Cursor·Copilot·Windsurf로 “에디터 안에서” 에이전트 협업하기: 2026년 1월 실전 활용법 심층 분석 2026/01/25
• 메타·오픈AI가 ‘사고’, VC는 ‘대형 베팅’했다: 2026년 1월 AI 스타트업 투자·M&A 지형도 2026/01/25
• GPT-5.2·Gemini 3 확산, Claude는 ‘모델’보다 ‘운영/안전’이 이슈가 된 2026년 1월 2026/01/24
• Chain of Thought, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 길게”가 아니라 “검증 가능한 추론 파이프라인”을 설계하라 2026/01/23
• AI 규제, 2026년 1월에 ‘정책·안보·아동보호·윤리’가 한꺼번에 몰려왔다 2026/01/23
• 도구를 “API”로 바꾸는 순간: 2026년형 AI Agent Function Calling 구현 패턴 심층 분석 2026/01/22
• API 수명주기 전쟁 2026: OpenAI·Anthropic·Google의 1월 업데이트가 개발자에게 던진 신호 2026/01/22
• 로컬부터 멀티 GPU까지: 2026년 1월 기준 vLLM·TGI·Ollama LLM 서빙 배포/최적화 실전 가이드 2026/01/21
• 2026년 1월, AI 스타트업 투자·M&A가 ‘제품’이 아니라 ‘팀+워크플로우’로 쏠리는 이유 2026/01/21
• 벡터DB 선택, 2026년 1월에 다시 해야 하는 이유: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능·운영 심층 비교 2026/01/20
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 1월의 관전 포인트는 ‘신규 모델’이 아니라 ‘배포·개인화·에이전트’다 2026/01/20
• 실시간 음성 에이전트 2026: “STT→LLM→TTS”를 넘어 Speech-to-Speech로 가는 설계와 구현 2026/01/19
• AI 규제, “실행의 해”로 들어가나: 2026년 1월 글로벌 법안·정책·윤리 이슈 정리 2026/01/19
• AI가 UI를 “그려주고”, Bolt.new가 “실행·수정·배포”까지 끝낸다: 2026년 1월 v0 + bolt.new 프론트엔드 자동화 심층 분석 2026/01/18
• ChatGPT에 광고, Claude는 “Cowork”, Gemini API는 대규모 파일·모델 정리 모드: 2026년 1월 빅테크 AI 업데이트 총정리 2026/01/18
• 2026년 1월, AI Agent 개발의 ‘정답’은 없다: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI로 멀티 에이전트 설계하기 2026/01/17
• AI 스타트업 돈줄이 ‘Health·Agent·On-device’로 몰린다: 2026년 1월 투자·인수합병 핵심 정리 2026/01/17
• GPT·Claude·Gemini “1월 대격돌”? 2026년 1월 LLM 출시/기능 업데이트로 본 경쟁 구도 2026/01/17
• 2026년 1월 기준: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI로 “멀티 에이전트”를 제대로 만드는 법 (비교 + 구현 패턴) 2026/01/17
• AI 스타트업 ‘돈’이 몰린 곳: 2026년 1월 투자·인수합병이 말해주는 3가지 방향 2026/01/17
• LLM이 “찾아보고(검색) → 판단하고(계획) → 답한다(생성)”까지 하는 2025 RAG Agent 구현 튜토리얼 2026/01/06
• 2025년 12월 LLM 전쟁 결산: GPT-5.2·Gemini 3 Flash·GPT‑Image‑1.5가 바꾼 개발자 스택 2026/01/06
• 2025년형 LLM RAG 에이전트 구현 튜토리얼: LangGraph + (OpenAI Responses/File Search)로 “검색→판단→생성→검증” 루프 만들기 2026/01/03
• 2025년 12월, LLM 전쟁의 ‘다음 라운드’가 열렸다: GPT‑5.2·Codex와 Gemini 3 Flash, 그리고 ChatGPT App Directory 2026/01/03
• 2025년형 LLM RAG Agent 튜토리얼: “검색 → 검증 → 재검색”까지 자동화하는 Agentic RAG 설계/구현 2025/12/29
• 연말 ‘LLM 업그레이드 러시’(GPT-5.2·Claude Opus 4.5·Agent Skills 오픈 표준): 2025년 12월 AI/LLM 뉴스 핵심 정리 2025/12/29
• 2025년형 LLM RAG Agent 구현 튜토리얼: “검색”을 도구로 쓰는 Agentic RAG 아키텍처 완전 정복 2025/12/26
• AI 업계 2025년 12월: “LLM 성능 경쟁”에서 “Agent/OS·인프라 전쟁”으로 2025/12/26
• 2025년형 LLM RAG 에이전트 튜토리얼: “retrieve→answer”를 넘어 “plan→search→grade→rewrite”로 진화시키기 2025/12/23
• 12월 LLM 판이 다시 뒤집혔다: NVIDIA Nemotron 3 ‘오픈 모델’ 공세와 Agent 시대의 비용 전쟁 2025/12/23
• AI로 빠르게 프로토타이핑하는 나만의 방법 🤖 2025/12/20
• LangChain으로 RAG 시스템 구축하기 📚 2025/12/10