AI PR 봇이 “리뷰 + 테스트 생성”까지 맡는 시대(2026년 5월): 바로 도입 가능한 아키텍처와 함정들
· AI / Coding
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MCP 서버 구현, 2026년 5월 기준 “Claude용 에이전트 확장 서버”를 프로덕션에 올리는 법
· AI / Agent
2026년 5월 기준 vLLM·TGI·Ollama 배포 실전 가이드: “로컬→프로덕션” 서빙 인프라/최적화 의사결정까지
· AI / MLOps
중복 제거(dedup)가 LLM 학습 데이터 품질을 “결정”하는 이유: 2026년식 데이터 큐레이션 파이프라인 실전 가이드
· AI / Data
FP8 KV Cache부터 INT4 Weight-Only까지: 2026년 5월 기준 GPU LLM 서빙 최적화(Quantization·추론 가속) 실전 가이드
· AI / MLOps
AI 스타트업 투자·M&A가 “모델”에서 “Inference/보안/플랫폼”으로 이동 중 (2026년 5월 결산)
· AI / News
프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 30~80% 줄이기: OpenAI vs Anthropic (2026년 5월 실전 최적화)
· AI / LLM
LLM 앱이 “조용히” 망가질 때: 2026년 5월 기준 LangSmith vs Langfuse로 모니터링·디버깅·비용 추적까지 설계하기
· AI / MLOps
토큰을 “덜 쓰는” 게 아니라 “비싼 토큰을 안 쓰는” 법: 2026년 5월 LLM API 비용 최적화 Routing 심층 가이드
· AI / LLM
2026년 5월, Embedding 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE-M3): “우리 도메인”에서 이기는 선택법
· AI / RAG