GPT·Claude·Gemini, “신규 모델 전쟁”의 초점은 성능이 아니라 **제품화**다
· News / AI
2026년 3월, OpenAI·Google·Anthropic의 LLM 라인업이 연달아 업데이트되면서 “최강 모델” 경쟁이 다시 불붙었습니다.
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LoRA/QLoRA로 LLM Fine-tuning을 “싸고 빠르게” 끝내는 실전 튜토리얼 (원리까지)
· AI / LLM
2026년에도 LLM 파인튜닝의 현실은 크게 변하지 않았습니다. “데이터는 있는데 GPU/예산이 없다”가 기본 전제고, 그래서 Full Fine-Tuning(FFT) 대신 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)가 표준이 됐습니다.
AI 규제는 “법”보다 “시행 디테일”에서 갈린다: EU 라벨링 Code 초안·중국 정교 규제·미국은 주(州) 중심 실험
· News / AI
2026년 3월 AI 규제 뉴스의 핵심은 “새 법이 갑자기 등장”이라기보다, 이미 확정된 큰 규제 프레임(EU AI Act 등)이 현장에서 작동하도록 만드는 시행 가이드/코드(코드 오브 프랙티스)와 투명성 요건이 구체화되고 있다는 점입니다.
Agentic RAG 자율 에이전트, “검색을 스스로 설계·검증하는” 구현 패턴
· AI / Agent
2024년식 RAG는 “질문 → 검색 → 답변” 파이프라인이 고정돼 있어, 애매한 질의(용어 불명확/범위 과대), 문서 품질 편차, 상충 근거가 섞인 상황에서 쉽게 무너집니다.
Codex Security·RSP 3.0·Gemini in Chrome: 2026년 3월, “모델 성능”보다 “운영·정책·보안”이 승부를 가른다
· News / AI
2026년 3월(그리고 직전 2월 말) OpenAI·Anthropic·Google은 공통적으로 “더 똑똑한 모델” 자체보다, 개발자가 실제로 쓰게 만드는 보안/정책/배포 단위의 업데이트를 전면에 내세웠습니다.
LangSmith vs Langfuse: 2026년 3월, LLM 앱 모니터링/디버깅/비용 추적을 “Trace 표준(OTel)”로 통합하는 법
· AI / MLOps
2026년의 LLM 앱은 “모델 호출 한 번”으로 끝나지 않습니다. Agent가 tool을 여러 번 호출하고, RAG가 retrieval을 반복하며, streaming 응답 중간에 재시도/폴백이 발생합니다.
AI 에이전트 전쟁과 ‘거버넌스’의 부상: AI 스타트업 투자·인수합병 핵심만 정리
· News / AI
2026년 3월 AI 스타트업 투자 뉴스는 “모델 성능”만큼이나 “운영(Ops)·통제(Governance)·현업 워크플로우”가 자금의 중심으로 이동하고 있음을 보여줬습니다.
Cursor·Copilot·Windsurf로 “에이전트처럼” 코딩하기: 생산성 워크플로우 심층 가이드
· AI / Coding
2026년 3월의 AI 코딩 도구는 더 이상 “autocomplete 잘 해주는 플러그인” 수준이 아닙니다.
GPT·Claude·Gemini, ‘신규 LLM’ 러시: 성능보다 중요한 건 “제품화 속도”다
· News / AI
2026년 3월 초, OpenAI·Anthropic·Google이 각각 GPT‑5.4, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Flash‑Lite(및 3.1 Pro)를 전면에 내세우며 “LLM 신규 모델 출시 경쟁”을 다시 가속했습니다.
FastAPI로 LLM API “진짜 스트리밍” 서버 만들기: SSE/StreamingResponse 함정과 설계 해법
· Backend / API
LLM API 서버에서 “스트리밍”은 단순 UX 옵션이 아니라 서버 자원과 지연(latency)을 결정하는 아키텍처 요소입니다. 긴 응답을 한 번에 내려주면 TTFB(Time To First Byte)가 커지고, 프록시/타임아웃에 걸릴 확률도 올라갑니다.