2026-04 61

• 2026년 4월 기준: vLLM·TGI·Ollama로 LLM 서빙 “진짜” 배포하기 (로컬/프로덕션/최적화까지) 2026/04/30
• PR 제목 하나로 CI의 API key가 새나간다: 2026년 4월 ‘prompt injection/jailbreak’이 “에이전트 런타임” 문제로 굳어진 이유 2026/04/30
• Claude Code × Codex CLI 에이전트, 2026년 4월 기준 “터미널 자동화 워크플로”로 써먹는 법 2026/04/29
• Cursor·Copilot·Windsurf(=Cascade)로 “진짜로” 생산성 올리는 법: 2026년 4월 기준 실전 워크플로우 심층 분석 2026/04/29
• 프레임을 “그냥 샘플링”하던 시대는 끝났다: 2026년 4월 비디오 AI(understanding+generation) 파이프라인 설계 가이드 2026/04/28
• LLM 앱은 왜 “느린지”가 아니라 “왜 그런 선택을 했는지”를 추적해야 한다: 2026년형 OpenTelemetry GenAI Tracing 심층 적용기 2026/04/28
• MMLU·HumanEval 점수, 그대로 믿으면 망합니다: 2026년 4월 LLM 벤치마크 “해석법” 심층 가이드 2026/04/27
• AI 규제, “원칙”에서 “집행 일정”으로: 2026년 4월 각국 정책·법안·윤리 이슈 총정리 2026/04/27
• FP8 KV-Cache부터 NVFP4까지: 2026년 4월 GPU LLM 서빙 최적화(quantization + 추론 가속) 실전 가이드 2026/04/26
• 2026년 4월 기준 LoRA/QLoRA 파인튜닝: “VRAM 한계”를 설계로 이기는 실전 튜토리얼 2026/04/26
• Chain of Thought(CoT) “강제”는 끝났다: 2026년형 고급 프롬프트 최적화(숨은 추론·Self-Consistency·ReAct까지) 2026/04/25
• Kubernetes에서 LLM 서빙을 “GPU 기준”으로 오토스케일링하기: KServe(vLLM) + KEDA + DCGM, 그리고 노드까지 따라오는 설계(2026년 4월) 2026/04/25
• 합성 데이터로 LLM 파인튜닝을 “공장화”하는 법: 2026년형 Synthetic Data Pipeline 심층 분석 2026/04/24
• 실무에서 바로 쓰는 Agentic RAG: “자율적 정보 검색 에이전트”를 LangGraph로 구현하는 설계/코드/함정 총정리 2026/04/24
• 429 한 번에 무너지지 않는 LLM API: 2026년 4월 기준 rate limit retry/backoff 패턴 실전 설계 2026/04/23
• NVIDIA ‘Rubin’ 로드맵과 한국 NPU 실전 투입(리벨리온·퓨리오사AI) — 2026년 4월 AI 가속기 공급망의 진짜 변화 2026/04/23
• 컨텍스트 윈도우 이후의 세계: 2026년형 AI Agent 장기 메모리 + 상태 관리 구현 가이드 2026/04/22
• 2026년 4월, Claude용 MCP 서버를 “에이전트 확장 서버”로 제대로 구현하는 법: Streamable HTTP, 버전 호환, 그리고 보안까지 2026/04/22
• 벡터 RAG를 넘어: 2026년형 GraphRAG(지식 그래프 기반 RAG) 구현 실전 가이드 2026/04/21
• 2026년 4월 기준 Embedding Model 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE, “우리 도메인”에서 이기는 선택법 2026/04/21
• RAG 성능을 바꾸는 건 “모델”이 아니라 “Chunk”다: 2026년 4월 기준 Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략 2026/04/20
• AI IDE/CLI ‘에이전트’ 전쟁, 2026년 4월에 실무가 바뀌는 지점들 2026/04/20
• 2026년 4월 기준: 토큰을 “덜 쓰고, 더 싸게” 쓰는 LLM Routing 설계 (비용 최적화 심층 가이드) 2026/04/19
• 중복이 “학습 비용”을 태운다: 2026년 4월 기준 데이터 큐레이션 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계 2026/04/19
• AI PR 봇이 “리뷰 + 테스트 생성 + CI 검증”까지 끝내는 시대(2026년 4월): 무엇을 자동화하고, 어디서 멈춰야 하나 2026/04/18
• LLM 백엔드 “Queued Forever”를 끝내는 법: Celery + Redis 비동기 워커 아키텍처 심층 분석 (2026년 4월 기준) 2026/04/18
• 2026년 4월 기준, AI Agent의 “Tool Use + Function Calling” 구현 패턴: 신뢰성/보안/확장성까지 한 번에 잡는 법 2026/04/17
• AI 규제, ‘강화’만 있는 게 아니다: 2026년 4월 각국 정책·윤리 이슈 총정리 2026/04/17
• LLM 서빙 3대장(vLLM·TGI·Ollama) 2026년 4월 배포 가이드: 로컬/서버/쿠버네티스 최적화까지 2026/04/16
• 4월 2026 빅테크 AI 업데이트 총정리: OpenAI는 “Responses/Batch 중심”, Anthropic은 “모델 세대교체+제한 강화”, Google은 “API·플랫폼 키 관리 리스크”가 핵심 2026/04/16
• 2026년 4월 기준 벡터DB 선택의 정답: Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma “성능/비용/운영” 심층 비교 2026/04/15
• AI 투자·M&A가 ‘제품’에서 ‘워크플로우’로 옮겨간다: 2026년 4월 AI 스타트업 딜 5가지 신호 2026/04/15
• 멈칫(awkward pause) 없는 2026 실시간 Voice Agent: Streaming STT/TTS vs Speech-to-Speech Realtime의 승부처 2026/04/14
• LLM “봄 신제품” 전쟁: GPT‑5.4, Claude Mythos(비공개), Gemini 3.1·Gemma 4가 바꾼 2026년 4월 판도 2026/04/14
• UI를 “말로” 만들고, “코드로” 굳히는 시대: 2026년 4월 v0 + bolt.new로 프론트엔드 자동화 실전 가이드 2026/04/13
• 4월 한 달, AI 규제는 “EU는 시행 카운트다운, 미국은 연방 선점, 한국은 세계 최초 전면 시행”으로 갈라졌다 2026/04/13
• 2026년 4월 기준: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI로 “멀티 에이전트”를 제대로 만드는 법 (프레임워크 비교 + 구현 패턴) 2026/04/12
• AI 빅테크 3사( OpenAI·Anthropic·Google ) 2026년 4월 업데이트 총정리: “API는 더 강해지고, 과금/정책은 더 촘촘해졌다” 2026/04/12
• MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 위험한 이유 — 2026년 4월 기준 LLM 벤치마크 해석법 2026/04/11
• OpenAI의 ‘미디어 인수’부터 Anthropic의 ‘AI‑바이오 M&A’까지: 2026년 4월 AI 스타트업 투자·인수합병 흐름 정리 2026/04/11
• AI 스타트업 투자·인수합병, 2026년 4월에만 3가지 흐름이 갈라졌다: “Chip Design Automation”·“Bio/Healthcare”·“AI 미디어/평가” 2026/04/11
• HyDE·Reranking·Query Expansion 3종 세트로 RAG 정확도 끌어올리기: 2026년 4월 기준 고급 최적화 설계 2026/04/10
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 4월 ‘신규 모델’의 키워드는 성능이 아니라 “통제된 배포”였다 2026/04/10
• 멀티모달 Vision-Language Model 실전 활용법 (2026년 4월): “그림을 읽고, 근거를 뽑고, 구조화해 자동화까지” 2026/04/09
• AI 규제 “2차전”이 시작됐다: 2026년 4월, EU·미국(주정부)·한국이 동시에 흔든 정책/윤리 지형 2026/04/09
• Vibe Coding 2026: AI로 “감”을 코드로 바꾸는 초고속 프로토타이핑/MVP 개발 플레이북 2026/04/08
• 2026년 4월, OpenAI·Anthropic·Google의 “개발자 과금/정책/플랫폼” 전쟁이 시작됐다 2026/04/08
• AI 앱 아키텍처, 2026년 4월의 정답은 “분리(Decouple) + 상태(State) + 거버넌스(Governance)”다 2026/04/07
• AI 스타트업 투자·M&A, 2026년 4월에 “인프라·보안·바이오”로 돈이 몰린 이유 2026/04/07
• 2026년 4월 기준 LoRA·QLoRA로 LLM 파인튜닝을 “가볍게” 끝내는 법 (원리부터 TRL/PEFT 코드까지) 2026/04/06
• GPT·Claude·Gemini, 2026년 4월 “신규 모델 레이스”의 진짜 포인트: 성능보다 중요한 건 출시 방식이다 2026/04/06
• 에이전트가 “스스로 검색하고, 검증하고, 다시 검색하는” Agentic RAG 구현 가이드 (2026년 4월 기준) 2026/04/05
• 2026년 4월, AI 규제는 ‘국가별 파편화’로 가나: EU 집행 카운트다운 vs 미국 주(州) 중심 입법 전쟁 2026/04/05
• LLM 앱 모니터링의 “진짜” 2026 스택: LangSmith vs Langfuse, 디버깅·품질·비용을 한 번에 잡는 법 2026/04/04
• 2026년 4월, 빅테크 AI 업데이트가 ‘기능’보다 ‘운영·정책·비용’으로 넘어간 이유 2026/04/04
• Cursor·Copilot·Windsurf로 “AI와 함께 코딩”을 설계하는 법: 2026년 4월 기준 실전 워크플로우 2026/04/03
• OpenAI의 ‘미디어 인수’부터 Rebellions의 6,400억 프리IPO까지: 2026년 4월 AI 스타트업 투자·M&A 신호 읽기 2026/04/03
• FastAPI로 LLM API 서버 “진짜 스트리밍” 만들기 (2026년 4월 기준): SSE, Cancel, 프록시 버퍼링까지 한 번에 정리 2026/04/02
• LLM 3강의 2026년 4월 전초전: GPT‑5.4·Claude 4.6·Gemini 3.1이 만든 “개발자 체감” 경쟁 2026/04/02
• Chain-of-Thought(CoT) 프롬프트, 2026년식으로 다시 쓰기: “생각을 시키는” 대신 “생각이 잘 나오게” 설계하는 고급 프롬프트 최적화 2026/04/01
• AI 규제 ‘적용 카운트다운’ 2026년 4월: EU AI Act 이행, 미국의 ‘연방 선점’ 기조, 그리고 투명성·저작권 전선 2026/04/01