v0 + bolt.new로 “AI UI 생성 → 코드베이스 정착”까지: 프론트엔드 자동화 실전 가이드
· AI / Coding
프론트엔드에서 AI 코드 생성이 가장 빛나는 순간은 “새 화면을 빠르게 만들고(또는 리뉴얼) 제품/PM과 합의 가능한 수준의 UI를 코드로 즉시 뽑아야 할 때”입니다.
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프롬프트 인젝션·jailbreak, 2026년 8월엔 “모델”이 아니라 “에이전트 경계”가 뚫린다
· News / AI
2026년 8월 현재 AI 보안 이슈의 중심은 여전히 prompt injection/jailbreak이지만, 논점이 “모델이 속냐”에서 “에이전트가 어떤 경계(boundary)를 넘게 되느냐”로 확실히 이동했습니다.
MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 된다: LLM 벤치마크 해석과 실무 적용 가이드
· AI / LLM
LLM을 프로젝트에 붙일 때 “어떤 모델이 더 좋나?”를 빠르게 결정하려면 결국 평가(evaluation) 가 필요합니다. 문제는 2026년 현재, MMLU/HumanEval 같은 고전 벤치마크 점수는 그 자체로 제품 성능을 대표하지 못하는 경우가 점점 늘었다는 점입니다.
8월 2026 기준: 학습 데이터 큐레이션에서 Dedup이 ‘품질’로 이어지게 만드는 전처리 설계
· AI / Data
학습 데이터 큐레이션에서 deduplication(중복 제거) 은 “디스크 절약”이 아니라 학습 신호의 왜곡을 줄이는 품질 공정입니다.
FastAPI로 LLM API 서버를 “진짜로” 스트리밍하기: SSE/StreamingResponse 설계와 함정 정리
· Backend / API
LLM API 서버에서 “스트리밍”은 UX가 아니라 서버 아키텍처 문제입니다. 토큰을 빨리 보내는 것만이 아니라, 취소(cancellation), backpressure, 프록시 버퍼링, 동시 연결 수, 관측성(로그/메트릭)까지 함께 설계해야 운영이 됩니다.
LoRA vs QLoRA: “내 GPU(16~24GB)로 LLM 파인튜닝을 끝내는” 실전 튜토리얼
· AI / LLM
LLM fine-tuning의 현실 문제는 간단합니다. 성능을 올리고 싶지만, 풀 파인튜닝(Full FT)은 VRAM/비용/운영 복잡도가 너무 크다는 것. LoRA/QLoRA는 이 지점에서 “가성비 좋은 커스터마이징”을 제공합니다.
프레임 예산 32장으로 2시간짜리 영상을 “이해/생성”하기: Video AI 파이프라인 설계 가이드
· AI / Multimodal
2026년 8월 시점의 video AI는 “모델이 곧 비디오를 통째로 본다”기보다, 긴 비디오를 제한된 token/window에 맞게 ‘증거(evidence)’로 압축해 넣는 파이프라인 싸움에 가깝습니다.
8월(그리고 6~7월 연장선) 빅테크 AI API 업데이트 총정리: “모델 경쟁”보다 더 큰 변화는 **에이전트 표준화 + 운영/보안 강제**
· News / AI
2026년 8월을 전후해 OpenAI·Anthropic·Google이 공통적으로 “더 큰 모델”보다 에이전트를 굴리기 위한 API 형태/운영 정책을 빠르게 재정렬하고 있습니다.
HyDE + Reranking + Query Expansion: RAG 성능을 “끝까지” 끌어올리는 검색 스택 설계 가이드
· AI / RAG
2026년 8월 기준, 실무에서 성능을 확 올리는 조합은 보통 (1) Query Expansion(다중 쿼리/rewriting)로 recall을 올리고 → (2) Fusion(RRF)로 결과를 안정적으로 합치고 → (3) Cross-Encoder Reranking으로 precision을…
Next.js + Vercel AI SDK로 “운영 가능한” Fullstack AI 앱을 만드는 법 (스트리밍·Tool Calling·모델 라우팅·비용 통제)
· AI / Prototyping
Next.js로 AI 앱을 만들 때 대부분의 팀이 초반에 겪는 문제는 비슷합니다.