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• Claude Code × Codex CLI 에이전트: “터미널에서 끝나는” 자동화 코딩 워크플로 설계 가이드 2026/09/04
• 합성 데이터로 LLM을 “내 도메인에 맞게” 재교육하는 법: SDG→필터링→SFT 파이프라인 심층 가이드 2026/09/03
• AI 스타트업 투자·M&A, 2026년 9월의 키워드는 ‘Agent + Routing + Physical AI’다 2026/09/03
• 실시간 음성 에이전트: STT→LLM→TTS “스트리밍 파이프라인”으로 1초 체감지연 깨는 구현 가이드 2026/09/02
• Chain-of-Thought(CoT) “고급” 프롬프트 최적화: 기준, 성능·비용·안정성을 동시에 잡는 설계 패턴 2026/09/02
• 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 30~80% 줄이기: OpenAI vs Anthropic 실전 설계/히트율 튜닝 2026/09/01
• 중복이 성능을 훔친다: 2026년식 학습 데이터 큐레이션 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계 2026/08/31
• IDE가 “자동완성”을 넘어 “에이전트 OS”로 변한 한 달 2026/08/31
• Agentic RAG로 “스스로 찾고, 평가하고, 다시 찾는” 자율 정보검색 에이전트 만들기 2026/08/30
• MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 된다: LLM 벤치마크 해석 실전 가이드 2026/08/30
• v0 vs bolt.new: “AI가 프론트엔드를 만들어준다”를 프로젝트에 안전하게 넣는 법 2026/08/29
• RAG 성능을 “진짜” 끌어올리는 3종 세트: HyDE + Reranking + Query Expansion 실전 설계 2026/08/29
• LLM 앱이 “느려졌는데 왜 느려졌는지”를 OTel Trace로 끝까지 추적하는 법 2026/08/28
• GraphRAG 구현 가이드: Knowledge Graph로 “멀티홉 질문”을 깨끗하게 푸는 RAG 아키텍처 2026/08/28
• vLLM·TGI·Ollama 로컬/온프렘 서빙 배포 완전 정리: “내 서비스엔 뭐가 맞나?”를 성능/운영 관점에서 결정하기 2026/08/27
• AI 칩 전쟁: NVIDIA는 “메모리/패키징”으로 다시 잠그고, Rebellions·FuriosaAI는 “Inference+오픈소스/클라우드 상품화”로 파고든다 2026/08/27
• Streamlit vs Gradio로 “당일” AI 데모 UI를 출고하는 법: 성능·상태·배포까지 실전 심층 분석 2026/08/26
• 한 번에 끝내는 Video Understanding/Generation: “프레임 분석 파이프라인” 설계 패턴 2026/08/26
• 컨텍스트 폭발을 이기는 2026 Supervisor/Worker 멀티‑에이전트 오케스트레이션 실전 설계 2026/08/25
• 도구 호출이 “대충 되는 데”서 “운영 가능한 수준”으로 바뀌는 2026년식 Function Calling 구현 패턴 2026/08/25
• 8월 한 달, OpenAI·Anthropic·Google API가 동시에 ‘에이전트 운영’으로 기울었다: 무엇을 바꿔야 하나 2026/08/24
• OCR + Document AI + LLM으로 “문서 이해/구조화 추출/표·PDF”를 끝내는 현실적인 설계도 2026/08/23
• Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma: “RAG 성능”이 아니라 “운영 난이도/필터/지연 꼬리”로 고르는 벡터DB 가이드 2026/08/23
• LLM 앱 모니터링의 현실: LangSmith vs Langfuse로 “디버깅·비용·품질”을 한 번에 잡는 설계 2026/08/22
• 긴 컨텍스트(200k~1M+)가 ‘쓸 수 있게’ 되는 법: 2026년식 LLM compaction/summary 설계와 lost-in-the-middle 대응 2026/08/22
• RAG 성능을 좌우하는 Chunking 전략: “Overlap vs Semantic Chunking” 실전 선택 가이드 2026/08/21
• 임베딩 모델 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE — “내 도메인”에서 이기는 선택 가이드 2026/08/20
• arXiv AI 논문 핵심 트렌드: “기법 혁신”보다 “평가·런타임·신뢰”가 승부를 가른다 2026/08/20
• 합성 데이터로 LLM을 ‘내 도메인 전문가’로 만드는 법: 2026년식 Synthetic Data 생성·정제·파인튜닝 실전 레시피 2026/08/19
• Chain of Thought(CoT) “고급 기법”은 이제 프롬프트가 아니라 **추론 예산 + 구조 + 검증 루프**로 설계한다 2026/08/19
• 리뷰가 막히는 시대: AI PR Bot + 자동 테스트 생성으로 “품질 게이트” 다시 세우기 2026/08/18
• “GPU를 더 사기 전에” LLM 서빙을 2배 뽑아내는 Quantization & Inference Acceleration 실전 가이드 2026/08/18
• LLM 비용을 “반으로” 줄이는 Prompt Caching 실전 설계 (Anthropic Claude + OpenAI) 2026/08/17
• 8월 2일 ‘집행’이 시작됐다: AI 규제·정책·윤리 뉴스가 개발자에게 던지는 메시지 2026/08/17
• 멀티 에이전트는 “대화”가 아니라 “오케스트레이션”이다: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 실전 비교와 구현 가이드 2026/08/16
• LLM Structured Output의 진짜 난관: “JSON은 맞는데 스키마는 왜 안 맞지?”를 끝내는 Schema 제약 실전 가이드 2026/08/15
• AI Agent “Long-term Memory + 상태 관리”를 2026년에 제대로 구현하는 법: RAG를 넘어 실행 상태(State)로 다루기 2026/08/15
• Claude Code × Codex CLI: 2026년 8월, “터미널 에이전트 2개”로 자동화 워크플로를 설계하는 법 2026/08/14
• Cursor·Copilot·Windsurf로 “에이전트가 일하는 저장소” 만드는 법 (2026년 8월 실전 가이드) 2026/08/14
• v0 + bolt.new로 “AI UI 생성 → 코드베이스 정착”까지: 프론트엔드 자동화 실전 가이드 2026/08/13
• 프롬프트 인젝션·jailbreak, 2026년 8월엔 “모델”이 아니라 “에이전트 경계”가 뚫린다 2026/08/13
• MMLU·HumanEval 점수, 이제 그대로 믿으면 안 된다: LLM 벤치마크 해석과 실무 적용 가이드 2026/08/12
• 8월 2026 기준: 학습 데이터 큐레이션에서 Dedup이 ‘품질’로 이어지게 만드는 전처리 설계 2026/08/12
• LoRA vs QLoRA: “내 GPU(16~24GB)로 LLM 파인튜닝을 끝내는” 실전 튜토리얼 2026/08/11
• 프레임 예산 32장으로 2시간짜리 영상을 “이해/생성”하기: Video AI 파이프라인 설계 가이드 2026/08/10
• 8월(그리고 6~7월 연장선) 빅테크 AI API 업데이트 총정리: “모델 경쟁”보다 더 큰 변화는 **에이전트 표준화 + 운영/보안 강제** 2026/08/10
• HyDE + Reranking + Query Expansion: RAG 성능을 “끝까지” 끌어올리는 검색 스택 설계 가이드 2026/08/09
• Next.js + Vercel AI SDK로 “운영 가능한” Fullstack AI 앱을 만드는 법 (스트리밍·Tool Calling·모델 라우팅·비용 통제) 2026/08/09
• 도구를 “호출”이 아니라 “실행”하게 만들기: AI Agent Tool Use & Function Calling 구현 심층 가이드 2026/08/08
• “실시간 음성 에이전트” 구현의 승부처는 모델이 아니라 **파이프라인과 전송(WebRTC)** 이다 2026/08/08
• LLM API 비용을 “반으로” 줄이는 2026년식 Routing: Prompt Caching + Semantic Cache + Cascade로 토큰을 아껴라 2026/08/07
• Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma 벡터DB 선택 가이드: “성능”은 결국 **메모리/필터/운영모델** 싸움이다 2026/08/07
• 컨텍스트 1M 시대에도 “기억”은 부족하다: LLM Long Context Compaction 설계 가이드 (Lost-in-the-Middle 대응 포함) 2026/08/06
• GPT·Claude·Gemini “신규 모델 경쟁”이 개발자 스택을 다시 흔든다 2026/08/06
• 8월 2026 기준: vLLM vs TGI vs Ollama — “로컬/사내 LLM 서빙” 배포 전략과 성능 튜닝의 현실적인 선택 기준 2026/08/05
• “Vibe Coding”으로 AI 프로토타이핑/MVP를 3일 안에 끝내는 설계-검증 루프 2026/08/05
• BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년형 “랭킹 병합” 실전 가이드: RRF vs Score Fusion, 그리고 RAG에 먹이는 법 2026/08/04
• Streamlit vs Gradio로 “하루 만에” AI 데모 UI를 만드는 법: 실전 설계/성능/배포까지 2026/08/04
• Claude + MCP 서버 구현: “에이전트 확장 서버”를 프로덕션에 올리는 설계/코드/함정 총정리 2026/08/03
• “GPU 다음”을 노리는 한국 NPU와 공급망 병목: NVIDIA vs Rebellions vs FuriosaAI 트렌드 체크 2026/08/03
• “멀티 에이전트”를 진짜로 프로덕션에 올리는 법: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 심층 비교 & 구현 가이드 2026/08/02
• 임베딩 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE): “우리 서비스”에 맞는 선택 기준 2026/07/31
• Claude Code × Codex CLI 에이전트, “터미널 자동화 워크플로”로 굴리는 법 2026/07/31
• 문서 청킹(Chunking)으로 RAG 성능을 2배 올리는 법: 2026년 기준 Overlap vs Semantic Chunking 실전 분해 전략 2026/07/30
• arXiv가 던진 경고: “에이전트는 똑똑해졌지만, 아직 믿고 맡길 단계는 아니다” 2026/07/30
• MMLU·HumanEval 점수에 속지 않는 법: LLM 벤치마크 해석과 “내 서비스에 맞는 평가” 설계 2026/07/29
• Supervisor가 팀장이고 Worker가 실무자라면, 2026년형 Multi‑Agent Orchestration은 “대화형 LLM을 분산 시스템처럼 운영”하는 문제를 다룹니다 2026/07/29
• LLM Structured Output: JSON mode만으론 부족한 “Schema 강제”의 현실적 제약과 함수 호출 설계법 2026/07/28
• 에이전트가 “검색→검증→재검색”을 반복하게 만드는 Agentic RAG 구현 패턴 (2026년 7월 업데이트) 2026/07/27
• 오픈소스 LLM/VLM 2026년 7월 판도: “가중치 공개”는 늘었는데, **라이선스가 더 중요해졌다** 2026/07/27
• Cursor·Copilot·Windsurf, “에이전트 코딩” 실전 운영법: 규칙(Rules)·스킬(Skills)·브라우저·MCP로 생산성 올리기 2026/07/26
• 컨텍스트 윈도우로는 부족하다: AI Agent 장단기 메모리 & Long-term 상태 관리 구현 가이드 2026/07/26
• AI PR 봇이 “리뷰+테스트”까지 끝내는 시대: 코드 리뷰 자동화·테스트 생성 심층 적용 가이드 2026/07/25
• LLM Batch Inference API “대량 처리 비용” 실전 가이드: 50% 할인만 믿었다가 망하는 지점들 2026/07/25
• 에러 로그만 던지지 말고 “실험 가능한 디버깅 파이프라인”을 만들자: LLM 기반 에러 분석 워크플로 심층 분석 2026/07/24
• “OCR → Document AI → LLM 구조화 추출” 스택이 재정의됐다: 표·PDF를 프로덕션에 넣는 현실적인 기준 2026/07/24
• Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma (2026.7) — “우리 팀 RAG”에 맞는 VectorDB 고르는 실전 기준과 성능 함정 2026/07/23
• EU AI Act “투명성”이 2026-08-02부터 현실이 된다: 각국 규제·윤리 이슈가 개발자 업무를 바꾸는 방식 2026/07/23
• GPU를 “갈아넣지 않고” LLM 서빙 성능 뽑는 법: Quantization + KV cache + 커널/런타임 최적화 실전 가이드 2026/07/22
• 합성 데이터로 파인튜닝 성능을 “올리는” 게 아니라 “망치지 않는” 2026년식 LLM Synthetic Data 파이프라인 2026/07/22
• 0.9초 안에 말이 돌아오는 실시간 Voice Agent: STT·TTS·Realtime 모델 선택과 구현 포인트 2026/07/21
• 24GB GPU 한 장으로 “내 도메인 전용 LLM” 만들기: LoRA/QLoRA Fine-tuning 실전 튜토리얼 2026/07/20
• AI 스타트업 투자·인수합병 ‘7월 러시’ — 에이전트/RevOps로 쏠리는 돈, 빅테크는 “워크플로우 흡수”로 답했다 2026/07/20
• **2026년 7월, AI Agent의 “Tool Use + Function Calling”을 프로덕션에 넣는 법: 루프·계약·오케스트레이션 패턴 총정리** 2026/07/19
• “멀티 에이전트”를 진짜로 출시하려면: LangGraph vs AutoGen(AG2) vs CrewAI 심층 비교 + 구현 가이드 2026/07/19
• 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 10배 줄이기: OpenAI·Anthropic “캐시 히트율” 실전 최적화 2026/07/18
• Dedup + Dataset Quality 전처리 “현업형” 설계도 (MinHash→Semantic→Contamination Gate) 2026/07/18
• Chain-of-Thought(고급 프롬프트 최적화): “생각을 길게 쓰게”가 아니라 “추론을 설계”하는 2026 실전 패턴 2026/07/17
• LLM 호출 내부까지 “끝까지” 보이게: OpenTelemetry GenAI Tracing으로 LLM Observability 구축하기 2026/07/16
• GPT-5.6·Claude Sonnet 5·Gemini “Agentic” 전쟁: LLM 신모델이 바꿀 실무 선택지 2026/07/16
• 컨텍스트 윈도우가 길어질수록 더 위험해진다: LLM Long Context Compaction/Summary 설계 가이드 2026/07/15
• 토큰 예산이 병목인 시대: Video AI(understanding+generation)에서 “Frame Analysis Pipeline”이 승부를 가른다 2026/07/14
• Claude Code × Codex CLI 에이전트: “터미널 자동화 워크플로”로 진짜 생산성 뽑는 법 2026/07/14
• RAG 고급 최적화: HyDE + Reranking + Query Expansion “3단 부스터”를 프로덕션에 제대로 꽂는 법 2026/07/13
• OpenAI·Anthropic·Google AI API 업데이트가 말해주는 것: “모델 경쟁”에서 “운영·거버넌스 경쟁”으로 2026/07/13
• v0 vs bolt.new: “AI 코드 생성 프론트엔드”를 실전에 꽂아 넣는 법 (UI 생성·자동화 심층 분석) 2026/07/12
• Cursor·Copilot·Windsurf를 “프로젝트에 바로 붙여서” 쓰는 2026년 7월형 실전 운영법: Rules/Agents/MCP로 생산성 올리기 2026/07/12
• BM25+Vector 하이브리드 검색, “랭킹 병합”이 승부처인 이유 (RRF/정규화/리랭킹 실전 설계) 2026/07/11
• AI PR 봇이 “리뷰만” 하던 시대는 끝났다: 기준, 코드 리뷰 자동화 + 테스트 생성까지 연결하는 현실적인 설계 2026/07/11
• GraphRAG(2026.7)로 Knowledge Graph RAG를 “프로덕션급”으로 구현하는 법: 인덱싱 비용, Local/Global/DRIFT 설계, Neo4j 연동까지 2026/07/10
• LLM 시대의 OCR Document AI: “문서 이해→구조화 추출”을 프로덕션에 넣는 설계 가이드 2026/07/10
• RAG 성능을 2배로 끌어올리는 2026년형 Chunking 전략: Overlap을 “줄이고”, Semantic을 “구조화”하라 2026/07/07
• 250ms 안에 “말 끊고-대답하는” 2026 실시간 Voice Agent 아키텍처: Realtime API vs Streaming STT→LLM→TTS, 무엇을 언제 쓰나 2026/07/07
• 임베딩 3파전: OpenAI vs Cohere Embed 4 vs BGE-M3, 내 도메인에 맞는 “정답” 고르는 법 2026/07/06
• arXiv가 던진 신호: “Agents/RAG는 이제 모델보다 **평가·데이터·실행 인프라** 싸움이다” 2026/07/06
• 배치 추론으로 LLM 비용을 “반값”으로 만드는 법: Batch Inference API 비용·파이프라인 심층 가이드 2026/07/05
• vLLM vs TGI vs Ollama: “내 서비스”에 맞는 LLM 서빙 인프라/로컬 배포/최적화 결정 가이드 2026/07/04
• LoRA/QLoRA 파인튜닝 실전 튜토리얼: “내 GPU로 어디까지 가능할까?” 2026/07/03
• 컨텍스트 윈도우로는 부족하다: AI Agent Long‑Term Memory & 상태 관리 구현 실전 가이드 2026/07/02
• 규제가 만든 ‘7월 LLM 신작’ 풍경: GPT‑5.6·Claude Fable 5·Gemini, 무엇이 바뀌었나 2026/07/02
• 중복을 “지우는” 순간, 데이터 품질이 “결정”된다: 2026년식 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계 2026/07/01
• Next.js + Vercel AI SDK로 “프로덕션급 Fullstack AI 앱”을 만드는 2026년 7월식 설계도 2026/07/01
• MCP 서버를 “에이전트 확장 레이어”로 쓰는 법: Claude 연동까지 끝내는 구현 가이드 2026/06/30
• AI Agent의 “Tool Use + Function Calling”을 프로덕션에 올리는 구현 패턴 (Agents SDK/Responses API 중심) 2026/06/30
• Chain-of-Thought(CoT) 2026 고급 프롬프트 엔지니어링: “생각을 시키는” 시대는 끝났고, “생각을 설계하는” 시대로 갔다 2026/06/29
• Blackwell 공급망이 흔들고, 한국 NPU가 틈을 파고든다: AI 가속기/GPU/NPU 핵심 뉴스 정리 2026/06/29
• Cursor·Copilot·Windsurf로 “AI를 팀원처럼” 쓰는 법: Rules/MCP/Agent를 프로젝트에 안전하게 붙이는 실전 튜토리얼 2026/06/28
• HyDE + Reranking + Query Expansion: “진짜” RAG 성능을 끌어올리는 고급 검색 스택 2026/06/28
• 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 70~90% 깎는 법: OpenAI/Anthropic 2026년 6월 기준 실전 설계 2026/06/27
• LLM Structured Output “JSON mode + Schema 강제”의 진짜 제약들 (그리고 함수 호출까지 안전하게 붙이는 법) 2026/06/26
• LangGraph·AutoGen·CrewAI로 “멀티 에이전트”를 프로덕션에 올리는 법 (비교 + 구현 패턴) 2026/06/26
• BM25+Vector+RRF로 “안정적으로” 이기는 법: Hybrid Search 랭킹 병합 실전 가이드 2026/06/25
• OpenAI·Anthropic·Google AI API에 무슨 일이? “모델”보다 무서운 건 “키·정책·운영” 변화다 2026/06/25
• LLM으로 “에러를 재현 → 원인 규명 → 수정”까지: AI 디버깅/에러 분석 워크플로 심층 가이드 2026/06/24
• 합성 데이터(Synthetic Data)로 LLM 파인튜닝을 “공급망”처럼 굴리는 법 — 2026년 6월 기준 실전 파이프라인 2026/06/23
• RAG 성능의 80%는 Chunking에서 결정된다: Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략 2026/06/22
• Prompt Injection이 “챗봇 해킹”을 넘어 **에이전트 공급망 리스크**가 된 이유 2026/06/22
• Streamlit vs Gradio로 “이번 주 안에” AI 데모 UI 뽑아내는 법 (2026년 6월 기준 심층 가이드) 2026/06/21
• 자율적으로 “찾고-검증하고-다시 찾는” Agentic RAG 구현법 (2026년 6월 실전 패턴) 2026/06/21
• vLLM·TGI·Ollama로 “내 GPU를 실제로 일하게” 만드는 LLM 서빙 배포 가이드 2026/06/20
• Supervisor가 “팀장(Planner/Router)”, Worker가 “전문가(Executor)”인 순간부터, Multi‑Agent는 **프롬프트 기교가 아니라 런타임 설계 문제**가 됩니다 — 2026년형 Supervisor/Worker 오케스트레이션 심층 분석 2026/06/20
• 실시간 음성 에이전트, “STT+LLM+TTS”를 넘어선 설계 체크리스트 2026/06/19
• v0 + bolt.new로 “UI를 코드로” 끝내는 2026년식 프론트엔드 자동화 워크플로우 (현업 적용 기준까지) 2026/06/19
• LLM API 비용 70% 줄이는 2026년식 Routing 설계: Prompt Caching + Budget-Aware Model Router 2026/06/18
• 6월, LLM 전쟁이 “성능 경쟁”에서 “통제·배포 경쟁”으로 넘어갔다: GPT·Claude·Gemini 최신 출시/중단 정리와 개발자 영향 2026/06/18
• 프레임을 “어떻게 볼지”가 성능을 갈라먹는다: Video AI(Understanding/Generation) 프레임 분석 파이프라인 심층 분석 2026/06/17
• 배치로 50% 깎고도 폭탄 청구서가 나오는 이유: LLM Batch Inference API 비용/파이프라인 심층 분석 2026/06/16
• 터미널에서 “코드 리뷰→수정 PR→릴리즈 노트”까지: Claude Code × Codex CLI 에이전트 자동화 워크플로 심층 가이드 2026/06/16
• Next.js + Vercel AI SDK로 “진짜” Fullstack AI 앱 만들기: 스트리밍·툴콜·런타임 선택까지 2026/06/15
• 6월의 엔터프라이즈 AI 도입, “Copilot/Agent 확산” vs “ROI 회의론”이 동시에 커진 이유 2026/06/15
• Vibe Coding으로 48시간 안에 MVP를 “작동하게” 만드는 2026년식 AI 프로토타이핑 플레이북 2026/06/14
• “Agent tool use + Function Calling”을 프로덕션에 넣는 법: Agents SDK/Responses API 패턴 심층 분석 2026/06/14
• 중복이 성능을 갉아먹는다: 2026년식 데이터 큐레이션 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계 2026/06/13
• MCP 서버로 Claude 에이전트를 “프로젝트에 안전하게 붙이는” 방법 (2026년 6월 기준: Streamable HTTP, 보안 함정, 확장 패턴) 2026/06/13
• Chain-of-Thought(CoT) 2026 고급 프롬프팅: “생각을 더 쓰게”가 아니라 “생각을 제품화”하는 프롬프트 최적화 전략 2026/06/12
• 멀티 에이전트 “진짜로” 굴리려면: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 심층 비교 & 구현 가이드 2026/06/12
• 컨텍스트가 길어질수록 성능이 나빠진다: 2026년 LLM Long Context에서 “Compaction”으로 이기는 법 2026/06/11
• AI 스타트업 머니무브: “Agentic Workflow”가 투자·M&A의 공통 언어가 됐다 2026/06/11
• RAG가 “거의 맞는데” 마지막 10%가 안 오를 때: HyDE × Reranking × Query Expansion 실전 최적화 가이드 2026/06/10
• BM25+Vector 하이브리드 검색, “점수 합산”은 버리고 RRF로 가라: RAG 랭킹 병합 실전 가이드 2026/06/10
• OpenAI vs Cohere vs BGE(BAAI) 임베딩, “진짜” 선택 가이드: 성능·비용·도메인 적합성까지 2026/06/09
• 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 50~90% 줄이기: OpenAI·Anthropic 실전 설계와 히트율 최적화 2026/06/08
• 6월 2026 오픈소스 LLM/VLM 판도: Llama는 ‘멈춤’, Mistral은 ‘정리’, Qwen은 ‘가속’—그리고 라이선스가 승패를 가른다 2026/06/08
• MMLU·HumanEval 점수에 속지 않는 법: LLM 평가를 “프로덕션 의사결정”으로 바꾸는 해석 프레임 2026/06/07
• LoRA vs QLoRA, “내 GPU/데이터/품질 목표”에 맞춰 고르는 실전 파인튜닝 튜토리얼 2026/06/07
• Streamlit vs Gradio, “빠른 AI 데모 UI”를 기준으로 제대로 굴리는 법 2026/06/06
• vLLM·TGI·Ollama로 “진짜 운영 가능한” LLM 서빙 스택 짜는 법 (로컬/온프렘 최적화까지) 2026/06/06
• 말 끊김 없이 “대화가 되는” 2026년형 실시간 음성 에이전트: STT/TTS 파이프라인 vs Speech-to-Speech, WebRTC로 끝내기 2026/06/05
• Cursor·Copilot·Windsurf를 “팀 생산성 파이프라인”으로 쓰는 법: 컨텍스트(AGENTS.md)·규칙(Rules)·에이전트 모드 실전 운영 2026/06/05
• 토큰을 70% 줄이는 2026년식 LLM 비용 최적화: **Prompt Caching + 모델 Routing** 실전 설계 2026/06/04
• Blackwell 이후의 판이 바뀐다: AI 반도체(GPU/NPU) 뉴스로 읽는 공급망·개발자 전략 2026/06/04
• v0.dev + bolt.new로 “프론트엔드 v0(=0→1 UI)”를 뽑아내는 2026년 6월형 워크플로우: 자동화의 이득과 부채를 동시에 설계하기 2026/06/03
• 멀티모달 Vision-Language Model, 2026년 6월에 “프로덕션에 넣는” 활용법: Structured Outputs + Vision 파이프라인 설계 2026/06/03
• Next.js + Vercel AI SDK로 “진짜” Fullstack AI 앱을 만드는 법 (스트리밍/툴콜/운영 함정까지) 2026/06/01
• OpenAI·Anthropic·Google “API 전쟁”의 초점이 모델이 아니라 **DX·정책·비용**으로 옮겨갔다 2026/06/01
• 벡터DB, “진짜” 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능/비용/운영 트레이드오프 2026/05/31
• 합성 데이터로 LLM 파인튜닝 “진짜 성능” 뽑는 법: Synthetic Data 파이프라인 설계 가이드 2026/05/30
• AI Agent “Tool Use + Function Calling”을 프로덕션에 넣는 구현 패턴 (Responses API · Agents SDK · MCP) 2026/05/30
• Claude Code × Codex CLI 에이전트로 “터미널에서 끝내는” 자동화 워크플로 2026/05/29
• LLM 시대의 OCR Document AI: “레이아웃 + 스키마 + 검증”으로 표·PDF를 구조화 추출하는 법 2026/05/29
• LLM Structured Output에서 “JSON mode + JSON Schema 강제”를 제대로 쓰려면 알아야 할 제약들 2026/05/28
• arXiv가 말해준 현실: “모델 성능”보다 “평가·검색·커널”이 더 중요해졌다 2026/05/28
• 컨텍스트가 1M 토큰이어도 망한다: 2026년식 LLM Long Context Compaction으로 “Lost in the Middle” 잡는 법 2026/05/27
• BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년 RAG의 “마지막 20%”를 채우는 랭킹 병합 전략 (RRF vs Weighted) 2026/05/26
• Agentic RAG 자율 에이전트 구현, “프로덕션”에 올리는 법 (LangGraph 중심) 2026/05/26
• RAG 성능의 천장을 결정하는 2026년식 Chunking/Document Splitting 전략 (Overlap vs Semantic Chunking 실전 가이드) 2026/05/25
• EU·미국·주(州)정부까지… 2026년 5월, “AI 규제”가 개발 프로세스를 바꾸기 시작했다 2026/05/25
• Chain of Thought를 “드러내지 않고” 성능만 끌어올리기: 고급 프롬프트 최적화 실전 패턴 2026/05/24
• Vibe Coding으로 2주짜리 MVP를 2일로 줄이는 법: AI 프로토타이핑 “진짜” 빠른 개발 루프 2026/05/24
• AI PR 봇이 “리뷰 + 테스트 생성”까지 맡는 시대: 바로 도입 가능한 아키텍처와 함정들 2026/05/23
• MCP 서버 구현, “Claude용 에이전트 확장 서버”를 프로덕션에 올리는 법 2026/05/23
• vLLM·TGI·Ollama 배포 실전 가이드: “로컬→프로덕션” 서빙 인프라/최적화 의사결정까지 2026/05/22
• 중복 제거(dedup)가 LLM 학습 데이터 품질을 “결정”하는 이유: 2026년식 데이터 큐레이션 파이프라인 실전 가이드 2026/05/22
• FP8 KV Cache부터 INT4 Weight-Only까지: GPU LLM 서빙 최적화(Quantization·추론 가속) 실전 가이드 2026/05/21
• AI 스타트업 투자·M&A가 “모델”에서 “Inference/보안/플랫폼”으로 이동 중 (2026년 5월 결산) 2026/05/21
• 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 30~80% 줄이기: OpenAI vs Anthropic (2026년 5월 실전 최적화) 2026/05/20
• LLM 앱이 “조용히” 망가질 때: LangSmith vs Langfuse로 모니터링·디버깅·비용 추적까지 설계하기 2026/05/20
• 토큰을 “덜 쓰는” 게 아니라 “비싼 토큰을 안 쓰는” 법: LLM API 비용 최적화 Routing 심층 가이드 2026/05/19
• Embedding 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE-M3): “우리 도메인”에서 이기는 선택법 2026/05/19
• Cursor·Copilot·Windsurf를 “내 레포에 붙여서” 생산성 2배 뽑는 법 2026/05/18
• “Prompt Injection은 이론”이 끝났다: AI Agent/코딩봇 탈옥이 실무 보안을 흔드는 방식 2026/05/18
• Next.js + Vercel AI SDK로 “진짜” Fullstack AI 앱 만드는 법: streaming, tool calling, agent loop까지 한 번에 2026/05/17
• MMLU·HumanEval 점수에 속지 마라: LLM 벤치마크를 “내 프로젝트 관점”으로 해석하는 법 2026/05/17
• Function Calling으로 “에이전트답게” 만들기: Tool Use 구현 패턴과 실전 설계 2026/05/16
• 프레임을 “샘플링”하던 시대는 끝났다: 비디오 AI(Understanding/Generation)와 프레임 분석 파이프라인 설계법 2026/05/15
• Claude Code + Codex CLI 에이전트로 “터미널에서 끝나는” 자동화 코딩 워크플로 만들기 2026/05/15
• LLM으로 “에러를 디버깅하는 법”: 기준, Trace 기반 Error Analysis 워크플로 실전 설계 2026/05/14
• 5월(2026) 오픈소스 모델 전쟁: Llama·Mistral·Qwen “공개”의 의미가 갈라지기 시작했다 2026/05/14
• 배치 추론으로 LLM 비용 50% 줄이기: “Batch Inference API” 대량 처리 비용 설계 가이드 2026/05/13
• 프로젝트에 “눈”을 달아주는 VLM(Vision-Language Model) 활용법: 문서·스크린샷·차트 분석을 프로덕션에 넣는 방법 2026/05/12
• LLM 앱이 ‘왜/어디서’ 무너지는지 한 번에 추적하기: 2026년 OpenTelemetry GenAI Tracing 실전 가이드 2026/05/12
• 에이전트가 IDE를 집어삼키는 2026년 5월: Kiro·Copilot·Codex·Cursor가 바꾼 개발자 도구 전쟁 2026/05/11
• v0와 bolt.new로 “UI 생산라인” 만들기: 프론트엔드 자동화 심층 튜토리얼 2026/05/10
• MCP 서버로 Claude를 “내 인프라에 붙이는” 방법: 구현 패턴과 함정 총정리 2026/05/09
• 합성 데이터로 LLM을 “가르칠” 것인가: 2026년식 Synthetic Data 파이프라인(생성→검증→선별→파인튜닝) 심층 가이드 2026/05/08
• Streamlit vs Gradio: “하루 만에 AI 데모 UI”를 제대로 만드는 선택과 설계 2026/05/08
• 5월(2026) 빅테크 AI API 업데이트 총정리: “모델 성능”보다 더 큰 변화는 운영(Ops)과 한도, 그리고 비동기 2026/05/07
• RAG 성능을 갈라버리는 2026년형 Chunking 설계: overlap vs semantic chunking, 그리고 “문서 구조”를 이기는 방법 2026/05/06
• 컨텍스트 윈도우를 넘어서: AI Agent 장·단기 메모리와 Long-term 상태 관리 구현 패턴 2026/05/06
• 임베딩 모델 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE-M3, “내 도메인”에 맞게 고르는 법 2026/05/05
• 5월 2026 벡터DB 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma, “성능”을 제대로 비교하는 법 2026/05/05
• HyDE × Reranking × Query Expansion: RAG 성능 최적화 “3단 부스터” 설계 가이드 2026/05/04
• 파일럿은 넘치는데 P&L은 조용하다: 2026년 5월, 엔터프라이즈 AI 도입의 ‘ROI 격차’와 멀티에이전트 확산 2026/05/04
• BM25와 Vector를 “그냥 섞지 말자”: Hybrid Search 랭킹 병합(RRF/정규화/가중치) 실전 가이드 2026/05/03
• Vibe Coding 2026년 5월: “AI로 MVP를 빨리 만든다”를 실제로 **성공**시키는 프로토타이핑 아키텍처 2026/05/03
• “AI Agent의 Tool Use/Function Calling”을 프로덕션에 넣는 법: Responses API + Agents SDK 패턴 정리 2026/05/02
• Supervisor/Worker 패턴으로 멀티 에이전트 오케스트레이션 “운영 가능”하게 만들기 2026/05/02
• 컨텍스트는 길어졌는데 정답은 왜 가운데서 사라질까? — 2026년 LLM Long Context Compaction 실전 설계서 2026/05/01
• 프롬프트 캐싱으로 LLM 비용 70~90% 줄이는 법 (2026년 5월 기준: Anthropic vs OpenAI 실전 설계) 2026/05/01
• vLLM·TGI·Ollama로 LLM 서빙 “진짜” 배포하기 (로컬/프로덕션/최적화까지) 2026/04/30
• PR 제목 하나로 CI의 API key가 새나간다: ‘prompt injection/jailbreak’이 “에이전트 런타임” 문제로 굳어진 이유 2026/04/30
• Claude Code × Codex CLI 에이전트, “터미널 자동화 워크플로”로 써먹는 법 2026/04/29
• Cursor·Copilot·Windsurf(=Cascade)로 “진짜로” 생산성 올리는 법: 실전 워크플로우 심층 분석 2026/04/29
• 프레임을 “그냥 샘플링”하던 시대는 끝났다: 비디오 AI(understanding+generation) 파이프라인 설계 가이드 2026/04/28
• LLM 앱은 왜 “느린지”가 아니라 “왜 그런 선택을 했는지”를 추적해야 한다: OpenTelemetry GenAI Tracing 심층 적용기 2026/04/28
• MMLU·HumanEval 점수, 그대로 믿으면 망합니다: LLM 벤치마크 “해석법” 심층 가이드 2026/04/27
• AI 규제, “원칙”에서 “집행 일정”으로: 각국 정책·법안·윤리 이슈 총정리 2026/04/27
• FP8 KV-Cache부터 NVFP4까지: GPU LLM 서빙 최적화(quantization + 추론 가속) 실전 가이드 2026/04/26
• LoRA/QLoRA 파인튜닝: “VRAM 한계”를 설계로 이기는 실전 튜토리얼 2026/04/26
• Chain of Thought(CoT) “강제”는 끝났다: 고급 프롬프트 최적화(숨은 추론·Self-Consistency·ReAct까지) 2026/04/25
• 합성 데이터로 LLM 파인튜닝을 “공장화”하는 법: 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
• NVIDIA ‘Rubin’ 로드맵과 한국 NPU 실전 투입(리벨리온·퓨리오사AI) — 2026년 4월 AI 가속기 공급망의 진짜 변화 2026/04/23
• 컨텍스트 윈도우 이후의 세계: AI Agent 장기 메모리 + 상태 관리 구현 가이드 2026/04/22
• Claude용 MCP 서버를 “에이전트 확장 서버”로 제대로 구현하는 법: Streamable HTTP, 버전 호환, 그리고 보안까지 2026/04/22
• 벡터 RAG를 넘어: GraphRAG(지식 그래프 기반 RAG) 구현 실전 가이드 2026/04/21
• 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: Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략 2026/04/20
• AI IDE/CLI ‘에이전트’ 전쟁, 2026년 4월에 실무가 바뀌는 지점들 2026/04/20
• 토큰을 “덜 쓰고, 더 싸게” 쓰는 LLM Routing 설계 (비용 최적화 심층 가이드) 2026/04/19
• 중복이 “학습 비용”을 태운다: 데이터 큐레이션 Dedup + Dataset Quality 전처리 실전 설계 2026/04/19
• AI PR 봇이 “리뷰 + 테스트 생성 + CI 검증”까지 끝내는 시대: 무엇을 자동화하고, 어디서 멈춰야 하나 2026/04/18
• 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: 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
• 벡터DB 선택의 정답: Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma “성능/비용/운영” 심층 비교 2026/04/15
• AI 투자·M&A가 ‘제품’에서 ‘워크플로우’로 옮겨간다: 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 판도 2026/04/14
• UI를 “말로” 만들고, “코드로” 굳히는 시대: 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
• 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: 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: 고급 최적화 설계 2026/04/10
• GPT·Claude·Gemini, ‘신규 모델’의 키워드는 성능이 아니라 “통제된 배포”였다 2026/04/10
• 멀티모달 Vision-Language Model 실전 활용법: “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
• OpenAI·Anthropic·Google의 “개발자 과금/정책/플랫폼” 전쟁이 시작됐다 2026/04/08
• AI 스타트업 투자·M&A, 2026년 4월에 “인프라·보안·바이오”로 돈이 몰린 이유 2026/04/07
• LoRA·QLoRA로 LLM 파인튜닝을 “가볍게” 끝내는 법 (원리부터 TRL/PEFT 코드까지) 2026/04/06
• GPT·Claude·Gemini, “신규 모델 레이스”의 진짜 포인트: 성능보다 중요한 건 출시 방식이다 2026/04/06
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• Cursor·Copilot·Windsurf로 “AI와 함께 코딩”을 설계하는 법: 실전 워크플로우 2026/04/03
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• Cursor·Copilot·Windsurf로 “에이전트처럼” 코딩하기: 생산성 워크플로우 심층 가이드 2026/03/17
• GPT·Claude·Gemini, ‘신규 LLM’ 러시: 성능보다 중요한 건 “제품화 속도”다 2026/03/17
• EU는 ‘AI Act’ 손질(산업용 완화 vs sexual deepfakes 금지), 미국은 연방 대신 ‘소송·주(州) 법안’이 규칙을 만들고, 영국은 통신 분야 AI 사용을 공론화하는 등 AI 규제는 “단일 법”보다 “영역별 안전·투명성·윤리”로 빠르게 재편되고 있습니다. 2026/03/16
• Chain of Thought(CoT)를 “잘 쓰는” 법이 바뀌었다: 숨겨진 추론 시대의 프롬프트 최적화 2026/03/15
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• 도구를 “잘 쓰는” 에이전트 만들기: Function Calling 구현 심층 분석 2026/03/14
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• LLM 서빙 3대장(vLLM·TGI·Ollama) 2026년 3월판 배포 가이드: 로컬부터 프로덕션까지 “성능 곡선”으로 결정하기 2026/03/13
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• 벡터DB 4대장(Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma) 2026년 3월 실전 선택 가이드: “성능”은 벤치마크가 아니라 워크로드가 결정한다 2026/03/12
• EU·미국·중국이 동시에 조이는 AI 규제: “법안”을 넘어 “집행·가이드라인·윤리”의 싸움 2026/03/12
• 실시간 음성 에이전트: STT/TTS를 “파이프라인”이 아니라 “스트림”으로 재설계하기 2026/03/11
• GPT‑5.3 Instant, Gemini 3.1 Flash‑Lite, 그리고 Anthropic RSP 변화: 빅테크 AI 업데이트가 의미하는 것 2026/03/11
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• GPT·Claude·Gemini, “신규 모델 러시”가 개발 워크플로를 바꾼다 2026/03/05
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• 3월 2026, OpenAI·Anthropic·Google AI 업데이트 총정리: “모델”보다 “API·정책·운영”이 승부처가 됐다 2026/03/03
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• EU AI Act ‘시계’가 2026년을 겨냥한다: 각국 규제·윤리 이슈가 개발 프로세스를 바꾸는 중 2026/02/24
• Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma: “성능/운영/비용”으로 고르는 벡터DB 선택 가이드 2026/02/23
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• v0 + bolt.new로 “UI를 말로 만들고, 코드로 굳히는” 2026 프론트엔드 워크플로우 2026/02/21
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• vLLM·TGI·Ollama 배포법: “로컬 개발 → 프로덕션 서빙”까지 한 번에 정리 2026/02/07
• 빅테크 AI “업데이트 폭주” — OpenAI 코딩 에이전트, Anthropic 100만 토큰, Google Gemini 커머스·비전 2026/02/07
• 2월 2026 기준 벡터DB 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능·비용·운영성 한 방에 정리 2026/02/06
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• GPT·Claude·Gemini “신규 모델”보다 더 큰 변화: LLM 전쟁의 초점이 ‘성능’에서 ‘비즈니스/배포’로 이동한다 2026/02/05
• v0와 bolt.new로 “UI는 AI가 만들고, 나는 로직만 짠다” — 2026년 2월 프론트엔드 자동화 실전 가이드 2026/02/04
• EU AI Act “카운트다운”이 현실이 됐다: 2026년 2월, AI 규제·정책·윤리 이슈가 한 번에 몰려오는 이유 2026/02/04
• 멀티 에이전트 “진짜로” 굴리기: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 심층 비교와 구현 패턴 2026/02/03
• 2월 2026 빅테크 AI 업데이트 총정리: “모델 정리(Deprecation)·에이전트 확장·규제 전면전”이 동시에 왔다 2026/02/03
• MMLU 점수 90점의 함정: LLM 벤치마크(MMLU·HumanEval) 해석 가이드 2026/02/02
• AI 스타트업 투자·인수합병이 ‘추론(Inference)·디바이스·엔터프라이즈’로 쏠리는 이유 (2026년 2월 초 기준) 2026/02/02
• HyDE + Reranking + Query Expansion: RAG 성능을 “한 단계” 끌어올리는 3단 조합 2026/02/01
• ‘GPT 교체’와 ‘Gemini 에이전트화’가 동시에 온다 — Claude는 “모델”보다 “통합”으로 승부 2026/02/01
• 멀티모달 VLM(Vision-Language Model) 활용법: “이미지 → 구조화된 데이터” 파이프라인을 가장 단단하게 만드는 법 2026/01/31
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• AI 스타트업 투자·M&A, 2026년 1월은 ‘Agent’와 ‘Vertical Workflow’로 돈이 몰렸다 2026/01/29
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• 벡터DB 선택, 2026년 1월에 다시 해야 하는 이유: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능·운영 심층 비교 2026/01/20
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