합성 데이터로 LLM을 ‘내 도메인 전문가’로 만드는 법: 2026년식 Synthetic Data 생성·정제·파인튜닝 실전 레시피
· AI / Data
LLM 파인튜닝이 막히는 지점은 대부분 “학습시킬 데이터가 없다”가 아니라 “내 제품에서 실제로 실패하는 케이스를 커버하는 학습 데이터가 없다”입니다. 로그는 쌓이는데 정답 라벨이 없고, 사람 라벨링은 비싸고 느립니다.
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Chain of Thought(CoT) “고급 기법”은 이제 프롬프트가 아니라 **추론 예산 + 구조 + 검증 루프**로 설계한다
· AI / LLM
Chain of Thought(이하 CoT)는 한때 “Let’s think step by step” 한 줄로 성능이 오르는 마법처럼 소비됐습니다. 하지만 2026년 8월 기준, 실무에서 CoT를 “고급 기법”으로 쓴다는 의미는 바뀌었습니다. 이유는 간단합니다.
리뷰가 막히는 시대: AI PR Bot + 자동 테스트 생성으로 “품질 게이트” 다시 세우기
· AI / Coding
2026년 8월의 팀 개발에서 병목은 더 이상 “코드 작성”이 아니라 PR review 처리량입니다. Copilot/Codex/Claude 같은 coding agent가 PR 볼륨을 폭증시키면서, 사람 리뷰어는 (1) 변경 의도 파악, (2) 회귀 리스크 판단, (3) 테스트 보강까지…
“GPU를 더 사기 전에” LLM 서빙을 2배 뽑아내는 Quantization & Inference Acceleration 실전 가이드
· AI / MLOps
LLM 서빙 최적화의 본질은 GPU FLOPS가 아니라, 대부분의 경우 메모리 대역폭 + KV cache 메모리 + 커널 런치/스케줄링 오버헤드를 얼마나 줄이느냐입니다. 2026년 8월 시점에는 이 문제를 “가장 값싸게” 푸는 축이 명확해졌습니다:
LLM 비용을 “반으로” 줄이는 Prompt Caching 실전 설계 (Anthropic Claude + OpenAI)
· AI / LLM
LLM을 프로덕션에 붙이면 비용이 터지는 지점은 대개 동일합니다. 매 요청마다 “거의 안 바뀌는 긴 프롬프트(prefix)”—system prompt, tool definitions, 정책/가드레일, 프로젝트 컨텍스트, 긴 대화 히스토리—를 계속 재전송/재계산하기 때문이죠.
8월 2일 ‘집행’이 시작됐다: AI 규제·정책·윤리 뉴스가 개발자에게 던지는 메시지
· News / AI
2026년 8월은 “AI 규제는 아직 준비 기간”이라는 인식을 깨는 달입니다. EU는 2026년 8월 2일부터 AI Act의 집행(enforcement) 권한을 본격 가동했고, 미국은 연방 단일법 제정이 지연되는 가운데 주(州) 단위 규제와 연방 차원의 큰 틀 논의가 충돌하고 있습니다.…
멀티 에이전트는 “대화”가 아니라 “오케스트레이션”이다: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 실전 비교와 구현 가이드
· AI / Agent
2026년 기준으로 AI Agent 개발에서 가장 어려운 부분은 “LLM 호출”이 아니라 (1) 여러 단계/여러 역할의 작업을 어떻게 안정적으로 연결할지, (2) 실패했을 때 어디서부터 재개할지, (3) 디버깅/관측 가능성을 어떻게 확보할지입니다.
Modal vs Runpod vs AWS Lambda: “서버리스 LLM 배포”에서 cold start를 이기는 현실적인 설계
· Infrastructure / Serverless
서버리스 LLM 배포의 본질적인 문제는 간단합니다. “요청이 없을 땐 비용 0에 가깝게, 요청이 오면 즉시(혹은 예측 가능하게) 토큰을 뽑아야 한다”는 상충 목표를 동시에 만족해야 합니다.
LLM Structured Output의 진짜 난관: “JSON은 맞는데 스키마는 왜 안 맞지?”를 끝내는 Schema 제약 실전 가이드
· AI / LLM
LLM을 프로덕션에 붙이면 가장 먼저 터지는 건 “파싱 실패”입니다. 사람이 보기엔 그럴듯한 JSON인데 " 하나 빠지거나, required 필드가 누락되거나, "2"가 2로 와야 하는데 문자열로 오는 식이죠.
AI Agent “Long-term Memory + 상태 관리”를 2026년에 제대로 구현하는 법: RAG를 넘어 실행 상태(State)로 다루기
· AI / Agent
AI Agent를 프로덕션에 올리면, 제일 먼저 터지는 건 대개 “추론 능력”이 아니라 메모리와 상태(state) 일관성입니다. 데모에서는 잘 되던 에이전트가 실서비스에서 갑자기: