프레임을 “그냥 샘플링”하던 시대는 끝났다: 비디오 AI(understanding+generation) 파이프라인 설계 가이드
· AI / Multimodal
비디오 AI를 제품에 붙이려는 팀이 2026년에 실제로 마주치는 문제는 두 가지입니다.
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LLM 앱은 왜 “느린지”가 아니라 “왜 그런 선택을 했는지”를 추적해야 한다: OpenTelemetry GenAI Tracing 심층 적용기
· AI / MLOps
LLM/Agent 앱을 운영해보면 전통적인 APM(HTTP latency, error rate, DB time)만으로는 장애의 원인에 닿기 어렵습니다. 많은 실패가 “500 에러”가 아니라 의미적 실패(semantic failure) 로 나타나기 때문입니다. 예를 들어:
MMLU·HumanEval 점수, 그대로 믿으면 망합니다: LLM 벤치마크 “해석법” 심층 가이드
· AI / LLM
LLM을 도입/교체할 때 가장 흔한 실패는 “벤치마크 1~2개 점수만 보고” 모델을 고르는 것입니다. 특히 MMLU(지식+추론 MCQ)와 HumanEval(코드 생성)는 여전히 가장 많이 인용되지만, 2026년 시점에선 점수 자체보다 ‘점수가 만들어지는 과정’을 이해하지 못하면 의사결정…
AI 규제, “원칙”에서 “집행 일정”으로: 각국 정책·법안·윤리 이슈 총정리
· News / AI
2026년 4월 AI 규제 뉴스의 핵심은 한 가지입니다. EU는 2026년 8월 2일(집행 시작)을 향해 기업 컴플라이언스 시계를 더 빠르게 돌리고, 미국은 연방-주(州) 규제 주도권 싸움이 소송과 조달 규정으로 번지며 개발팀의 운영 부담이 커지고 있습니다.
FP8 KV-Cache부터 NVFP4까지: GPU LLM 서빙 최적화(quantization + 추론 가속) 실전 가이드
· AI / MLOps
LLM 서빙에서 비용을 폭발시키는 진짜 원인은 “weights 연산량”만이 아니라, 긴 context + 높은 동시성에서 터지는 KV cache 메모리/대역폭과, 부하 변동을 못 따라가는 스케줄링/배칭 병목입니다.
LoRA/QLoRA 파인튜닝: “VRAM 한계”를 설계로 이기는 실전 튜토리얼
· AI / LLM
LLM fine-tuning을 실제 프로젝트에 넣으려 하면, 대부분 “성능”보다 먼저 “학습 인프라/비용”에서 막힙니다.
Chain of Thought(CoT) “강제”는 끝났다: 고급 프롬프트 최적화(숨은 추론·Self-Consistency·ReAct까지)
· AI / LLM
Chain of Thought(CoT)는 “모델이 중간 추론 단계를 거치게 만들어” 정답률/일관성을 끌어올리는 고전적 기법이었습니다. 그런데 2025~2026을 거치며 현업에서의 CoT 활용 방식이 바뀌었습니다. 이유는 간단합니다.
Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 기준”으로 오토스케일링하기: KServe(vLLM) + KEDA + DCGM, 그리고 노드까지 따라오는 설계
· Infrastructure / Kubernetes
LLM inference는 CPU 웹서비스처럼 “QPS만 보고” HPA로 늘리면 자주 망합니다. 이유는 간단합니다.
합성 데이터로 LLM 파인튜닝을 “공장화”하는 법: Synthetic Data Pipeline 심층 분석
· AI / Data
현업에서 파인튜닝이 막히는 지점은 거의 항상 같습니다. “학습시킬 만한 데이터가 없다(또는 비싸다)” 입니다.
실무에서 바로 쓰는 Agentic RAG: “자율적 정보 검색 에이전트”를 LangGraph로 구현하는 설계/코드/함정 총정리
· AI / Agent
전통적 RAG는 보통 retrieve → (rerank) → generate 파이프라인이 고정이라, 질문이 애매하거나(재질문 필요), 문서가 방대하거나(추가 탐색 필요), 근거가 부족한데도 답을 생성하는(환각) 상황에서 취약합니다.