Agent S3: 인간 수준 컴퓨터 사용 능력에 근접한 혁신적 AI 에이전트
Simular의 Agent S3가 OSWorld 벤치마크에서 69.9% 정확도를 달성하며 인간 수준(72%)에 근접한 컴퓨터 사용 능력을 보여줍니다. Behavior Best-of-N 기법과 네이티브 코딩 에이전트를 통한 혁신적 접근법을 상세히 분석합니다.
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Unsloth의 혁명적인 gpt-oss 강화학습: 무료 GPU로 프론티어 모델 훈련하기
Unsloth가 무료 Google Colab에서 gpt-oss 강화학습을 가능하게 만든 방법을 살펴봅니다. 3배 빠른 추론 속도, 50% 적은 VRAM 사용, 그리고 보상 해킹 해결책까지.
AgentOps: AI 에이전트 모니터링 및 디버깅을 위한 종합 플랫폼
AI 에이전트의 성능 모니터링, 비용 추적, 벤치마킹, 보안 기능을 제공하는 강력한 Python SDK AgentOps를 알아보세요.
RAGHub: RAG 생태계 혁신을 이끄는 커뮤니티 기반 종합 디렉토리
최첨단 RAG 프레임워크, 도구, 리소스의 포괄적인 컬렉션인 RAGHub를 통해 검색 증강 생성 시스템의 미래를 발견해보세요.
NVIDIA TensorRT Model Optimizer: 프로덕션 AI 배포를 위한 종합 LLMOps 가이드
NVIDIA TensorRT Model Optimizer를 활용한 기업용 LLM 배포 마스터링. 양자화, 가지치기, 최적화 기법으로 추론 비용을 최대 4배까지 절감하는 방법을 학습하세요.
SkyPilot: 멀티클라우드 AI 워크로드 관리의 혁신적 플랫폼
Kubernetes, 17개 이상의 클라우드, 온프레미스 인프라에서 AI 워크로드를 실행, 관리, 확장할 수 있는 통합 플랫폼 SkyPilot의 완전 가이드. 비용 최적화와 벤더 종속성 방지 전략 포함.
gpt-oss 모델의 정확도와 성능 최적화: 양자화 인식 훈련을 통한 파인튜닝 가이드
OpenAI의 gpt-oss 모델을 효과적으로 파인튜닝하는 방법을 학습하세요. 지도 학습과 양자화 인식 훈련을 통해 FP4 정밀도의 이점을 유지하면서 정확도를 보장하는 프로덕션 배포 전략을 소개합니다.
OpenAI HealthBench: 협업적 LLMOps를 통한 의료 AI 평가의 혁명
전 세계 262명의 의사와 5,000개의 실제 대화를 통해 구축된 OpenAI HealthBench가 어떻게 혁신적인 LLMOps 방법론으로 의료 AI 평가를 변화시키고 있는지 알아보세요.
양지린의 비전: Kimi와 장문맥 언어모델로 구축하는 AI의 미래
자연어 처리 연구자에서 Kimi Chat으로 중국의 장문맥 LLM 혁명을 이끄는 문샷AI 창업자 양지린의 여정을 심도 있게 탐구합니다.
GPU 스케일링의 심층 이해: Google DeepMind JAX 스케일링 가이드 분석
NVIDIA GPU 아키텍처부터 네트워킹, 대규모 언어 모델 훈련까지 - GPU 기반 ML 시스템의 성능 최적화를 위한 포괄적 이론 분석
Beta9: Python 우선 접근법으로 서버리스 AI 인프라 혁신하기
빠른 컨테이너 시작, 제로 스케일 아키텍처, 원활한 GPU 오케스트레이션으로 ML 워크로드 배포를 단순화하는 오픈소스 서버리스 AI 플랫폼 Beta9에 대한 종합 가이드.
AI Agent 병렬 처리: LangGraph와 CrewAI를 활용한 워크플로우 최적화
AI Agent들의 병렬 처리를 통해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 알아보세요. LangGraph와 CrewAI를 활용한 실전 가이드와 성능 최적화 기법을 소개합니다.
NVIDIA NeMo RL: 차세대 대규모 언어모델 강화학습 프레임워크 완전 분석
NVIDIA NeMo RL의 아키텍처, 기술 스택, 핵심 컴포넌트를 심층 분석하고 기업 환경에서의 활용 전략을 제시합니다.
Parlant AI 에이전트 프레임워크: 프로덕션 환경 LLMOps 완벽 가이드
지시사항을 100% 준수하는 AI 에이전트 구축. Parlant의 가이드라인 기반 제어 시스템으로 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션을 운영하는 방법
AutoCodeBench: LLM 코드 생성의 새로운 벤치마크 표준
텐센트 Hunyuan팀이 공개한 AutoCodeBench는 20개 언어, 3,920개 문제로 구성된 다국어 코드 생성 벤치마크로, 기존 한계를 극복한 자동화된 평가 시스템을 제시합니다.
NVIDIA DeepOps: 엔터프라이즈 GPU 클러스터 인프라 자동화의 새로운 패러다임
AI/ML 시대의 핵심 인프라인 GPU 클러스터 관리를 혁신하는 NVIDIA DeepOps의 철학과 전략을 심도 있게 분석합니다. Kubernetes와 Slurm을 활용한 차세대 클러스터 운영 방법론을 탐구합니다.
GSPO: 그룹 시퀀스 정책 최적화 - LLM 강화학습의 새로운 패러다임
Qwen3에 적용된 GSPO 알고리즘의 핵심 원리와 GRPO 대비 우수성을 상세히 분석합니다. 시퀀스 수준 최적화로 MoE 모델의 안정성을 확보한 혁신적 접근법을 탐구해보세요.
RAG 기반 LLMOps 프로덕션 구현 가이드: 엔터프라이즈 환경에서의 검색 증강 생성 시스템 설계
Retrieval Augmented Generation(RAG) 시스템의 핵심 아키텍처부터 프로덕션 배포까지, LLMOps 관점에서 살펴보는 엔터프라이즈급 RAG 구현 전략과 최적화 방법론을 제공합니다.
OpenPipe ART: 실전 에이전트 강화학습 프레임워크 완벽 가이드
GRPO를 활용한 멀티스텝 에이전트 훈련부터 실제 업무 태스크 적용까지. Qwen, Llama, Kimi 모델로 실무형 AI 에이전트 개발하기
Microsoft ArchScale: 확장 가능한 LLM 사전 훈련 프레임워크 완벽 가이드
ArchScale을 활용한 신경망 아키텍처 연구와 대규모 모델 훈련 파이프라인 구축. μP++ 스케일링 법칙부터 128K 컨텍스트 훈련까지
Agent Leaderboard v2 완벽 가이드 - AI 에이전트 성능 평가의 새로운 표준
Galileo.ai의 Agent Leaderboard v2를 활용하여 AI 에이전트의 툴 사용 성능을 평가하고 벤치마킹하는 방법을 실습을 통해 학습합니다.
Kimi-K2 Tool Calling 완벽 가이드: 차세대 워크플로우 자동화 혁신
Moonshot AI의 Kimi-K2 모델의 Tool Calling 기능으로 에이전틱 워크플로우 자동화의 새로운 패러다임을 구현하는 완벽한 가이드입니다.
Gemini Embedding API 일반 공개 - 차세대 임베딩 모델의 혁신적 성능
구글이 MTEB 다국어 리더보드 1위의 Gemini Embedding API를 일반 공개했습니다. 100개 이상 언어 지원, 3072 출력 차원, 그리고 혁신적인 Matryoshka 기법까지 살펴봅니다.
Airbyte와 LLMOps: 데이터 파이프라인 구축의 완벽 가이드
오픈소스 데이터 통합 플랫폼 Airbyte를 활용한 LLM 데이터 파이프라인 구축 방법과 실제 운영 사례를 상세히 알아보겠습니다.
NVIDIA NeMo-RL과 GRPO: DeepScaleR 레시피로 살펴보는 차세대 강화학습 혁신
DeepSeek의 혁신적인 GRPO 기술과 NVIDIA NeMo-RL 프레임워크가 어떻게 대규모 언어 모델의 강화학습을 혁신하고 있는지 상세히 살펴봅니다.
NVIDIA TensorRT-LLM을 사용한 LLM 추론 벤치마킹 및 성능 튜닝 완벽 가이드
TensorRT-LLM의 핵심 최적화 기법과 실제 벤치마킹 방법을 통해 LLM 추론 성능을 극대화하는 방법을 알아보세요.
Mem0 + Gemini 2.5: 장기 메모리 AI의 무한 가능성 - 창의적 응용부터 엔터프라이즈까지
상태 없는 LLM에 영구 기억을 부여하는 Mem0 프레임워크와 Gemini 2.5 통합. 개인 맞춤형 AI부터 엔터프라이즈 지식 관리까지 혁신적 응용 사례.
Rancher로 대규모 운영팀의 멀티-클러스터 통합 관리하기
운영팀 규모가 클 때 Rancher 멀티-클러스터 관제 UI로 사용자·RBAC·Helm 앱을 통합 관리하는 완벽 가이드. 엔터프라이즈급 Kubernetes 운영의 모든 것
Hugging Face Gemma Recipes: 멀티모달 LLMOps 완전 가이드
Google Gemma 3n 모델의 추론, 파인튜닝, 배포를 위한 실용적인 레시피 모음 - 텍스트, 이미지, 오디오 멀티모달 지원
RAG 스택 선택 완전 가이드: 데이터 규모별 최적화 전략과 비용 분석
10만 벡터부터 10억 벡터까지, 데이터 규모에 따른 최적의 RAG 스택 선택 방법과 Qwen3 활용 전략을 상세히 알아봅니다.
NVIDIA Dynamo vs Dynamo-Triton: LLM 분산 추론 최적화 프레임워크 완전 가이드
NVIDIA Dynamo는 멀티노드 LLM 분산 추론을, Dynamo-Triton은 단일 노드 범용 모델 서빙을 최적화합니다. 두 프레임워크의 차이점과 선택 기준을 상세히 분석합니다.
LMCache: LLM 서빙 성능을 3-10배 향상시키는 KV 캐시 최적화 솔루션
LMCache는 KV 캐시 재사용을 통해 LLM 서빙 성능을 대폭 개선하는 오픈소스 엔진입니다. vLLM과 통합하여 TTFT 감소와 처리량 증대를 실현합니다.
OpenAI Deep Research API 전문가 분석 - 에이전틱 리서치의 새로운 패러다임
OpenAI의 Deep Research API가 제시하는 자율형 연구 워크플로우와 o3/o4-mini 모델의 기술적 혁신을 전문가 관점에서 분석
AI Engineering Hub Build-Reasoning-Model 완전 분석: DeepSeek R1 기반 추론 모델 구현
10.7k 스타 AI Engineering Hub의 Build-reasoning-model 프로젝트를 소스코드 레벨에서 심층 분석하고, DeepSeek R1 방법론을 활용한 추론 모델 구축 방법을 제시합니다.
TensorRT-LLM Expert Parallelism 완전정복 - 대규모 MoE 모델 추론 최적화 가이드
NVIDIA TensorRT-LLM의 Expert Parallelism 기술을 활용하여 Mixture of Experts 모델의 대규모 추론 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다.
Unsloth+TRL를 활용한 한국어 특화 LLM 학습 완전 가이드
Unsloth+TRL로 높은 수준의 한국어 특화 대규모 언어 모델을 구축하는 단계별 실무 가이드
Unsloth+TRL 한국어 LLM 학습 자동화 - 4편: Ray와 KubeRay를 활용한 대규모 분산 학습
Ray Train/Tune/Serve와 KubeRay를 활용한 엔터프라이즈급 분산 한국어 LLM 학습 및 오토스케일링 시스템 구축
Unsloth+TRL 한국어 LLM 학습 자동화 - 2편: 쿠버네티스 파이프라인 구축
쿠버네티스로 Unsloth+TRL 기반 한국어 LLM 학습 파이프라인을 완전 자동화하는 실무 가이드
Unsloth+TRL 한국어 LLM 학습 자동화 - 5편: Kubeflow + Ray 통합 엔터프라이즈 MLOps 시스템
Kubeflow Pipelines를 워크플로 오케스트레이터로, Ray를 분산 실행 엔진으로 활용한 완전한 MLOps 시스템 구축
Unsloth+TRL 한국어 LLM 학습 자동화 - 3편: Kubeflow 및 MLOps 프레임워크 활용
Kubeflow, MLflow, DVC를 활용한 엔터프라이즈급 한국어 LLM 학습 파이프라인 구축
GB200 NVL72에서 DeepSeek 671B 최적화: 2.7배 성능 향상 달성
NVIDIA GB200 NVL72에서 SGLang을 활용한 DeepSeek 671B 모델의 대규모 추론 최적화 및 성능 분석
DeepSpeed: 대규모 분산 훈련 최적화 라이브러리 완전 가이드
분산 훈련과 추론을 쉽고 효율적으로 만드는 DeepSpeed 라이브러리의 핵심 기능, ZeRO 최적화, 실무 적용 가이드
Axolotl: 통합 LLM 파인튜닝 프레임워크 완전 가이드
다양한 AI 모델의 포스트 트레이닝을 간소화하는 Axolotl 프레임워크의 기능, 설치, 사용법 및 실무 적용 가이드
Vanna: RAG 기반 Text-to-SQL 프레임워크 실전 활용 가이드
실제 프로덕션 환경에서 Vanna를 활용한 Text-to-SQL 시스템 구축부터 최적화까지 완벽 실전 가이드
Claude 코드 생성 최적화 가이드: Tokenbender 사례 분석
Tokenbender의 경험을 바탕으로 Claude로부터 최고의 코드 출력을 이끌어내는 프롬프트 전략을 정리했습니다.
2025년 LLM 시장 스냅샷 📊 — 가격, 컨텍스트 & 기능
최종 업데이트 2025년 6월 4일
토큰, 모든 것을 연결하는 디지털 단위: AI부터 경제까지 심층 분석
‘토큰(Token)’은 본질적으로 가치·권리를 상징하는 가장 작은 디지털 단위입니다. NLP에서는 문장을 기계가 이해할 최소 단위로 나눈 결과를 가리킵니다.
NeMo QAT 완전 가이드: 양자화 인식 훈련으로 FP4 모델 정확도 극대화하기
NVIDIA NeMo의 Quantization-Aware Training으로 FP4 양자화 시 정확도 손실을 최소화하는 전문 가이드. 실전 구현부터 최적화 팁까지
H100 클러스터를 활용한 대규모 AI 모델 배포 및 운영 전략
대규모 언어 모델(LLM)의 상용 서비스 운영에서 H100 클러스터를 효과적으로 활용하는 방법을 상세히 살펴보겠습니다. 월 4억 건 이상의 AI 추론 요청을 처리하는 실제 사례를 바탕으로 한 검증된 전략을 소개합니다.
블랙웰 GPU에서 4비트 추론, 왜 필요하고 어떻게 시작할까요? 🚀
NVIDIA Blackwell 아키텍처의 FP4 추론으로 AI 성능을 극대화하고 비용을 절감하는 완전 가이드. DeepSeek-R1 세계 기록 달성의 비밀과 실전 구현 방법
Unsloth: LLM 파인튜닝을 2배 빠르게, 메모리는 80% 절약하는 혁신적 프레임워크
Qwen3, Llama 4, Gemma 3를 2배 빠르게 파인튜닝하면서 VRAM을 80%까지 절약. OpenAI Triton 기반의 정확도 손실 없는 최적화 엔진
TRL: Hugging Face의 차세대 LLM 후처리 프레임워크 완전 가이드
SFT, DPO, GRPO, PPO 등 최신 강화학습 기법으로 Transformer 모델을 후처리하는 포괄적 라이브러리. CLI부터 분산 학습까지 모든 것을 지원
PEFT: 대형 모델을 0.2%만 학습해도 전체 파인튜닝 성능을 내는 혁신 기술
LoRA, AdaLoRA, IA3 등 최신 PEFT 기법으로 메모리는 80% 절약하면서 성능은 그대로. Llama, BERT, Stable Diffusion까지 모든 모델에 적용 가능
DeepSeek-R1 완전 재현 가이드: 2단계 RL + 2단계 SFT + Distillation 파이프라인
DeepSeek-R1의 공식 학습 파이프라인을 단계별로 완전 재현. 강화학습부터 지식 증류까지 전체 과정의 실전 구현 가이드
DeepSeek-R1 → Qwen 지식 증류 완전 가이드: 11개 오픈소스 파이프라인 총정리
교사-학생 모델 증류의 실전 구현체들. MIT/Apache 2.0 라이선스로 자유롭게 활용 가능한 DeepSeek-R1 → Qwen 계열 지식 증류 파이프라인 11선
LLaMA Factory: 100+ 모델을 손쉽게 파인튜닝하는 통합 LLM 프레임워크
Llama 3, Qwen 3, DeepSeek 등 100+ 최신 LLM을 코드 한 줄로 파인튜닝. LoRA/QLoRA, FSDP, Flash-Attention 2 등 최신 기법 통합한 오픈소스 프레임워크
Transformer를 넘어: LLM의 미래를 바꿀 3가지 혁신 아키텍처 심층 분석
리퀴드 뉴럴넷, 맘바(Mamba), 디퓨전 기반 언어 모델 등 Transformer를 대체할 차세대 LLM 아키텍처들의 핵심 원리와 성능 비교 분석
DeepEval 소개
DeepEval: LLM 시스템 평가를 위한 프레임워크 분석
MLOps 현장 속으로
UC Berkeley 인터뷰 연구로 본 성공 전략, 난제, 그리고 미래
Ollama 스트리밍 툴 콜링 완전 가이드: macOS에서 실시간 AI 에이전트 구축하기
Ollama의 최신 업데이트로 스트리밍과 툴 콜링이 동시에 가능해졌습니다. 이제 macOS에서 완전히 로컬 환경으로 실시간 대화형 AI 에이전트를 구축할 수 있게 되었습니다. 이번 글에서는 새로운 기능들을 살펴보고, 실제 개발 환경을 구축하는 방법을 단계별로 안내하겠습니다.
AI 기업 도입 완벽 가이드: OpenAI, Google, Anthropic의 최신 실무 자료 모음
AI 기술이 기업 환경에서 본격적으로 활용되기 시작하면서, 주요 AI 기업들이 실무진을 위한 종합적인 가이드를 연이어 공개했습니다. OpenAI, Google, Anthropic이 최근 발표한 이 자료들은 AI 도입을 고려하는 기업과 개발자들에게 매우 실용적인 인사이트를 제공합니다.
["news"]
OpenAI, AgentKit 출시: AI 에이전트 개발의 혁신적 플랫폼
OpenAI가 에이전트 개발을 수개월에서 수시간으로 단축시키는 종합 도구 세트 AgentKit을 발표했습니다. 시각적 워크플로우 설계와 엔터프라이즈급 배포 기능을 제공합니다.
OpenAI DevDay 2025에서 Agent Builder 공개: 시각적 AI 워크플로우 생성의 새로운 시대
OpenAI가 Zapier와 n8n에 직접 경쟁하는 드래그 앤 드롭 AI 워크플로우 생성 도구인 Agent Builder를 발표했습니다. MCP 커넥터와 사전 구축된 템플릿을 제공합니다.
코딩 에이전트를 무한 루프에 넣었더니 하룻밤에 6개 저장소가 완성된 혁신적 실험
Claude 코딩 에이전트를 while 루프에 넣어 자동으로 1000건 이상의 커밋과 여러 프로그래밍 언어 간 포팅 작업을 성공시킨 놀라운 실험 결과를 상세히 소개합니다.
AI 데이터센터 금융 버블: 400억 달러 문제의 실체
금융 전문가들이 AI 데이터센터가 현재 수익 전망을 훨씬 초과하는 막대한 연간 감가상각비용에 직면하여 지속 불가능한 경제 버블을 형성할 수 있다고 경고했습니다.
RepomMirror: Git 저장소 캐싱을 혁신하는 게임 체인저 도구
개발 워크플로우를 근본적으로 변화시키는 RepomMirror, 로컬 Git 저장소 캐싱 자동화를 통해 대역폭 사용량을 극적으로 줄이고 개발 속도를 가속화하는 혁신적인 도구를 만나보세요.
구글의 Hot Chips 2025 혁신적 액체 냉각 기술: 데이터센터 열 관리의 패러다임 변화
구글이 Hot Chips 2025에서 공개한 데이터센터 규모의 액체 냉각 혁신 기술로, 물 기반 냉각 시스템이 공기 대비 4000배 우수한 열전도율을 제공하며 냉각 전력 소비를 95% 감소시키는 방법을 소개합니다.
다국어 블로그 시스템 런칭 - 한국어, 영어, 아랍어 지원
Thaki Cloud 기술 블로그가 한국어, 영어, 아랍어 3개 언어를 지원하는 다국어 플랫폼으로 업그레이드되었습니다.
창의적 영역까지 정복한 AI 시대: Po-Shen Loh 박사가 제시하는 생존 전략
Carnegie Mellon Po-Shen Loh 박사의 통찰: AI가 수학 올림피아드까지 정복한 시대, 인간이 살아남기 위한 핵심 역량과 교육 철학의 근본적 변화
구글의 PH-LLM, 개인 건강 AI의 새로운 지평을 열다 - 웨어러블 데이터로 수면과 피트니스 코칭 혁신
Google이 Nature Medicine에 발표한 PH-LLM은 웨어러블 기기 데이터를 활용한 개인 맞춤형 건강 코칭 AI로, 의료 전문가를 능가하는 성능을 보여주며 디지털 헬스케어의 패러다임을 바꾸고 있습니다.
Context Engineering 시대의 도래: 프롬프트 엔지니어링은 정말 구시대 유물인가?
AI 업계에서 화두가 되고 있는 Context Engineering의 가치와 한계를 분석하며, 프롬프트 엔지니어링의 지속적 중요성을 재조명해본다.
Software 3.0 혁명의 현실화: Nuvi가 제시하는 ‘명세가 곧 소스코드’ 패러다임
자연어로 쓴 명세가 곧 실행되는 AI 에이전트가 되는 시대. Nuvi의 혁신이 가져올 소프트웨어 개발의 근본적 변화를 분석합니다.
RAG 시스템 배포의 현실: 업계 전문가가 전하는 10가지 핵심 교훈
RAG의 아버지 Douwe Kiela가 전하는 기업 AI 프로젝트 성공의 비밀. 87%가 실패하는 RAG 시스템, 무엇이 문제일까?
AI의 대부 제프리 힌튼이 말하는 인공지능의 위험과 미래
노벨상 수상자 제프리 힌튼의 심층 인터뷰: 초지능 AI의 실존적 위험부터 일자리 위협, 사이버 공격, 자율 무기까지 AI 안전성에 대한 모든 것
AI Reasoning Debate: Apple & Lawson
AI 추론 능력에 대한 Apple, Lawson의 토론을 시각 자료와 함께 살펴봅니다.
Cursor for X: AI 시대, 다음 혁신은 어디서 나올까?
Cursor의 성공 방정식과 ‘Cursor for X’가 의미하는 AI+SaaS 혁신 공식, 그리고 각 산업별 적용 가능성과 성공 조건을 분석한다.
Cursor가 보여준 AI 코딩 혁명: 21개월 만에 4천억 원 ARR 달성한 비밀과 2027년 개발자의 미래
Cursor, 출시 21개월 만에 4천억 원 ARR을 달성하다
AI의 두 얼굴: 파이썬 거장들이 보여준 극명한 시선 차이
같은 날, 같은 주제로 정반대 글을 쓴 두 개발자. Glyph Lefkowitz의 회의론과 Armin Ronacher의 낙관론을 통해 본 2025년 AI 담론의 진짜 모습
애플 AI 혁신의 새 장: WWDC 2025 ‘Liquid Glass’ 시대 개막
iOS 26부터 시작되는 통합 연도 명명 체계, 개발자 AI SDK 개방, Live Translation, Workout Buddy까지 - 애플이 제시한 차세대 인공지능 생태계 전략 분석
Jeff Dean과 함께 본 AI 인프라와 컴퓨팅의 미래
Alphabet 최고 과학자 Jeff Dean이 말하는 AI 대규모 모델의 진화, 추론 하드웨어, 멀티모달 에이전트, Pathways 시스템, 그리고 주니어 엔지니어 수준 AI의 실현 가능성까지—AI 인프라의 현재와 미래를 총정리한 대담 요약
젠슨 황이 말하는 AI 산업혁명: ‘AI 팩토리’가 바꿀 미래 일자리와 제조업의 모든 것
NVIDIA CEO 젠슨 황이 최근 힐튼 밸리 포럼에서 AI가 가져올 산업혁명의 전모를 상세히 설명했습니다. 그는 AI를 단순한 기술이 아닌 전력과 같은 새로운 산업혁명의 동력으로 정의하며, ‘AI 팩토리’라는 개념을 통해 미래 경제의 청사진을 제시했습니다.
AI 혁명은 과소평가되고 있어요: Eric Schmidt TED 토크 정리
Eric Schmidt의 TED 토크 분석: AI 과소평가 현상, 에너지·데이터 한계, 미중 경쟁, 자율 에이전트 안전성, AI의 긍정적 잠재력까지 핵심 메시지 정리
["tutorials"]
Goclone: 웹사이트를 몇 초 만에 컴퓨터로 복제하기
HTML, CSS, JavaScript, 이미지를 포함한 전체 웹사이트를 로컬 머신에 다운로드할 수 있는 강력한 Go 기반 웹사이트 클로너 Goclone 사용법을 배워보세요.
RAGLight 완벽 가이드: 기본 RAG부터 에이전트 워크플로우까지
RAGLight 프레임워크를 마스터하세요. RAG, Agentic RAG, RAT 파이프라인, MCP 통합을 통해 강력한 검색 증강 생성 시스템을 구축하는 실전 가이드입니다.
LangGPT: 구조화된 프롬프트 엔지니어링 프레임워크로 AI 상호작용 마스터하기
LangGPT의 구조화된 프레임워크를 사용하여 고품질의 재사용 가능한 프롬프트를 만드는 방법을 배워보세요. 혼란스러운 프롬프트 엔지니어링을 체계적인 방법론으로 변환하는 템플릿, 예제, 모범 사례를 제공합니다.
udocker: 루트 권한 없이 Docker 컨테이너 실행하는 완벽 가이드
udocker를 사용하여 루트 권한 없이 Docker 컨테이너를 실행하는 방법을 배워보세요. HPC 환경, 공유 시스템, 보안 컨테이너 실행에 완벽한 솔루션입니다.
Shannon AI Agent Orchestrator: 엔터프라이즈급 AI 에이전트 관리 완전 가이드
엔터프라이즈급 보안, 비용 제어, 벤더 유연성을 제공하는 오픈소스 AI 에이전트 오케스트레이터 Shannon의 설치부터 고급 멀티 에이전트 워크플로우까지 완전한 가이드를 제공합니다.
Helm Dashboard: Kubernetes Helm 차트 UI 관리 완벽 가이드
Helm Dashboard에 대한 종합 튜토리얼 - 시각적 인터페이스로 Kubernetes 차트 관리를 단순화하고 리비전 히스토리와 손쉬운 롤백 기능을 제공하는 Helm의 필수 UI 도구.
AI 코딩 어시스턴트: 개발 생산성을 극대화하는 완벽 가이드
GitHub Copilot, ChatGPT, Claude 등 AI 기반 코딩 도구를 마스터하여 개발 워크플로우를 가속화하고 더 나은 코드를 빠르게 작성하는 방법을 알아보세요.
에이전틱 루프 설계: AI 코딩 에이전트 완전 가이드
AI 코딩 에이전트를 위한 효과적인 에이전틱 루프 설계 방법을 마스터하세요. 안전 실습, 도구 선택, 실제 구현 전략을 학습합니다.
컨텍스트 엔지니어링: AI 코딩 어시스턴트 마스터하기 완전 가이드
컨텍스트 엔지니어링을 마스터하세요 - 프롬프트 엔지니어링보다 10배, 바이브 코딩보다 100배 뛰어난 혁신적 접근법. AI 코딩 어시스턴트를 진정으로 효과적으로 만드는 방법을 배워보세요.
ytDownloader: 멀티플랫폼 비디오 다운로드를 위한 완벽한 설치 및 사용 가이드
ytDownloader 마스터하기 - YouTube, TikTok, Instagram 등 수백 개 사이트를 지원하는 현대적인 GUI 애플리케이션. 설치, 고급 기능, 최적화 팁을 학습하세요.
VibeKit: AI 코딩 에이전트를 위한 궁극의 보안 계층 - 완전 가이드
VibeKit을 사용하여 Claude Code, Gemini 등 AI 코딩 에이전트를 안전한 격리 샌드박스에서 실행하고, 내장된 데이터 편집 및 포괄적인 관찰 가능성을 활용하는 방법을 학습하세요.
LandingAI Agentic Document Extraction 완전 가이드: AI 기반 PDF 및 이미지 처리
LandingAI의 Agentic Document Extraction 라이브러리를 활용한 지능형 문서 처리 마스터하기. 복잡한 PDF, 이미지, 문서에서 구조화된 데이터를 AI 파싱 기능으로 추출하는 방법을 학습합니다.
Pepper: 실시간 이벤트 기반 아키텍처로 구축하는 프로액티브 AI 어시스턴트
Gmail을 자동으로 관리하고, 중요한 이메일을 요약하며, 백그라운드에서 작업을 자율적으로 처리하는 오픈소스 개인 AI 어시스턴트 Pepper의 설치 및 활용 완벽 가이드. 이벤트 드리븐 아키텍처의 모든 것.
나만의 SaaS 구축하기: 프라이빗 클라우드 서비스 자체 호스팅 완벽 가이드
VPN, 파일 저장소, 분석 도구, 비밀번호 관리자 등을 직접 구축하는 방법을 상세히 안내합니다. 오픈소스 자체 호스팅 솔루션으로 데이터 주권을 확보하세요.
Unsloth Docker로 LLM 파인튜닝 완벽 가이드: 설치부터 실전까지
Unsloth Docker 컨테이너를 사용하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 방법을 배워보세요. 설치, 설정, 실습 예제까지 포함한 종합 튜토리얼입니다.
NVIDIA FlashInfer로 고성능 LLM 추론 최적화하기
NVIDIA의 FlashInfer 라이브러리를 활용해 LLM 추론 성능을 극대화하는 방법과 실제 구현 가이드
["owm"]
Ring-1T-FP8: 1조 파라미터 AI 모델을 워크플로우 자동화에 통합하기
inclusionAI의 1조 파라미터 사고 모델 Ring-1T-FP8가 딥 러닝 추론 능력, 멀티 에이전트 프레임워크, 확장 가능한 배포 전략을 통해 워크플로우 자동화를 혁신하는 방법을 살펴봅니다.
UserLM-8b: 사용자 시뮬레이션으로 대화형 AI 테스트 워크플로우 혁신하기
Microsoft의 UserLM-8b가 어시스턴트 대신 사용자 역할을 시뮬레이션하여 대화형 AI 시스템의 테스트 워크플로우를 어떻게 혁신하는지 알아봅니다.
Liquid AI LFM2-8B-A1B: 엣지 AI 배포를 위한 혁신적인 하이브리드 모델
Liquid AI의 LFM2-8B-A1B 모델을 심층 분석합니다. 83억 개의 총 파라미터와 15억 개의 활성 파라미터를 가진 이 혁신적인 MoE 모델이 어떻게 엣지 AI와 온디바이스 배포의 새로운 표준을 제시하는지 알아보세요.
GLM-4.5-Air: 효율적인 지능형 에이전트 개발의 새로운 패러다임
Z.ai의 혁신적인 106B 파라미터 모델 GLM-4.5-Air를 소개합니다. 하이브리드 추론 기능과 상업적 친화적인 MIT 라이선스로 지능형 에이전트 개발에 탁월한 성능을 제공합니다.
IBM Granite 4.0 Micro: 30억 매개변수 AI로 혁신하는 엔터프라이즈 워크플로우 자동화
IBM Granite 4.0 Micro가 고급 도구 호출 기능, 다국어 지원, 효율적인 30억 매개변수 아키텍처로 엔터프라이즈 워크플로우 자동화를 어떻게 변화시키는지 알아보세요.
GLM-4.6: 고급 에이전트, 추론 및 코딩 능력을 갖춘 차세대 AI 모델
GLM-4.6은 실세계 코딩, 긴 컨텍스트 처리(최대 200K 토큰), 추론, 검색, 작성 및 에이전트 애플리케이션 분야에서 상당한 발전을 가져왔습니다.
알리바바 Logics-Parsing: 혁신적인 엔드투엔드 문서 AI 워크플로우
알리바바의 Logics-Parsing을 통해 복잡한 문서 처리 워크플로우를 혁신하는 강력한 VLM 기반 문서 파싱 모델의 뛰어난 정확도와 효율성을 살펴보세요.
Tiny Reasoning Language Model (TRLM-135M): 소형 모델의 추론 능력 혁신
135M 파라미터로 구현된 TRLM-135M은 소형 모델의 단계별 추론 학습을 연구하는 혁신적인 모델입니다. 3단계 파이프라인을 통해 일반적인 대화부터 복잡한 추론까지 학습합니다.
Smol2Operator: 컴퓨터 사용 자동화를 위한 혁신적인 GUI 에이전트 훈련
경량 비전-언어 모델을 GUI 자동화 에이전트로 변환하는 HuggingFace의 획기적인 2단계 훈련 방법론을 통해 제로 그라운딩 모델을 지능형 GUI 에이전트로 변환하는 과정을 살펴봅니다.
Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner: 기업 자동화 환경에서 오디오 처리 워크플로우 혁신
Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner의 고급 멀티모달 기능을 통해 음성 전사, 환경음 분석, 멀티미디어 콘텐츠 처리의 자동화를 구현하여 오디오 분석 워크플로우를 혁신하는 방법을 탐구합니다.
LongCat-Flash-Thinking: 중국의 새로운 SOTA 오픈소스 추론 모델이 AI 효율성을 혁신하다
560B 매개변수 MoE 모델인 LongCat-Flash-Thinking의 혁신적인 성능과 64.5% 토큰 감소, 비동기 RL 훈련 기술을 알아보세요.
Qwen3-Next: 대규모 언어모델의 미래를 바꾸는 혁신적 AI 아키텍처
하이브리드 어텐션 메커니즘과 초효율적 처리 능력을 결합한 알리바바의 획기적인 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 모델이 인공지능 분야에서 매개변수 효율성과 컨텍스트 처리에 새로운 기준을 제시하는 방법을 탐구합니다.
Ring-flash-2.0: IcePop 알고리즘으로 혁신을 이룬 차세대 사고형 MoE 모델
1000억 파라미터 중 추론 시 61억만 활성화하는 혁신적인 MoE 모델 Ring-flash-2.0과 안정적인 RL 훈련을 위한 IcePop 알고리즘, 그리고 복잡한 추론 작업에서의 획기적인 성능을 살펴봅니다.
Ling-flash-2.0: 1000억 매개변수의 혁신적인 MoE 언어모델과 초고속 추론 성능
inclusionAI의 최신 MoE 아키텍처 Ling-flash-2.0을 살펴보세요. 단 61억 개의 활성화 매개변수로 SOTA 성능을 달성하며 7배의 효율성 향상과 초당 200+ 토큰의 추론 속도를 제공합니다.
["llmops", "dev"]
오픈소스 기반 완전한 LLMOps 파이프라인 구축 가이드
오픈소스 기반 더욱 유연하고 비용 효율적인 LLMOps 파이프라인을 구축하는 실전 가이드
OrbStack으로 MLflow 컨테이너 환경 구축하기 - Docker & Kubernetes 실험 가이드
OrbStack을 활용하여 Docker와 Kubernetes 환경에서 MLflow를 설치하고 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하는 방법을 알아봅니다.
Kubeflow Training Operator로 분산 ML 학습하기 - MLflow, MinIO, DVC 통합 가이드
OrbStack 환경에서 Kubeflow Training Operator와 MLflow, MinIO, DVC를 통합하여 완전한 MLOps 파이프라인을 구축하고 분산 모델 학습을 수행하는 방법을 알아봅니다.
맥북에서 MLflow로 모델 실험 추적하기 - FAIR 원칙 기반 개인 MLOps 가이드
MLflow와 FAIR 원칙을 활용하여 맥북에서 개인 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고 추적하는 방법을 알아봅니다.
EVAlchemy 평가 시스템 완전 가이드 - LLM 성능 평가의 모든 것
언어 모델의 성능을 체계적으로 평가하기 위한 종합적인 EVAlchemy 시스템의 전체 동작 과정을 단계별로 상세히 설명합니다. 수학, 코딩, 주관식 문제 채점부터 분산 처리까지 완벽 가이드.
MLX vs GGUF 완벽 비교: 로컬 LLM 추론을 위한 최적 포맷 선택 가이드
Apple Silicon 최적화 MLX와 범용 GGUF 포맷을 성능, 호환성, 메모리 효율성, 개발자 경험 등 다양한 관점에서 상세 비교하여 최적의 선택 기준을 제시합니다.
Evalchemy vs LM-Eval-Harness: 현대적 LLM 평가 프레임워크 심층 분석
LLM 평가의 두 축, Evalchemy와 LM-Eval-Harness를 아키텍처, 사용자 경험, 비용 효율성, 엔터프라이즈 관점에서 종합 비교 분석합니다.
Chain-of-Thought 추론 모델 평가: 실전 가이드와 최적화 전략
DeepSeek-R1, Qwen-Reasoner 등 최신 추론 모델의 평가 과제와 LM-Eval-Harness, Evalchemy를 활용한 체계적 평가 방법론을 소개합니다.
vLLM + Evalchemy 벤치마킹 완벽 최적화 가이드: 동적 배칭부터 실전 튜닝까지
동적 배칭과 요청 큐를 이해하여 신뢰할 수 있는 LLM 성능 측정을 위한 서버-클라이언트 통합 최적화 전략
LM-Evaluation-Harness 완전 가이드: 언어 모델 평가의 표준 프레임워크
EleutherAI의 LM-Evaluation-Harness로 GPT, Claude, Llama 등 다양한 언어 모델을 체계적으로 평가하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
vLLM 서버로 고성능 모델 벤치마킹하기: Evalchemy 완벽 실전 가이드
vLLM 서버와 Evalchemy를 연동하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 평가하는 방법과 50+ 벤치마크 태스크 총정리
로컬 LM Studio 모델을 API처럼 벤치마킹하기: Evalchemy + LiteLLM 완벽 가이드
LM Studio와 Evalchemy를 연동하여 로컬 언어 모델을 OpenAI API처럼 간편하게 평가하는 방법
Evalchemy로 API 호출만으로 100+ LLM 모델 평가하기: 설치 없는 벤치마크 완벽 가이드
Evalchemy + Curator + LiteLLM 조합으로 GPT-4o, Claude-3, Gemini 등 100여 종 API 모델을 설치 없이 평가하는 방법을 단계별로 알아봅니다.
["research"]
Qwen3-VL: 고급 위치 임베딩과 다층 특징 융합을 통한 비전-언어 모델의 진화
Interleaved-MRoPE, DeepStack 특징 융합, 텍스트-타임스탬프 정렬을 포함한 Qwen3-VL의 아키텍처 혁신과 이를 통해 실현된 우수한 멀티모달 추론 및 장문맥 비디오 이해 능력에 대한 심층 탐구
ChatGPT 사용 패턴의 전 세계적 확산과 경제적 영향: OpenAI의 대규모 사용자 행동 분석 연구
OpenAI의 최신 연구를 통해 살펴본 ChatGPT의 전 세계적 확산 현황과 사용자 행동 패턴의 심층 분석, 그리고 지식 집약적 노동 시장에 미치는 경제적 함의
PrunaAI의 Awesome AI Efficiency: 현대 AI 최적화 패러다임 종합 분석
PrunaAI가 큐레이션한 AI 효율성 리포지토리에 대한 심층적 학술 탐구로, 현대 인공지능 시스템의 8가지 핵심 최적화 패러다임의 이론적 기초와 실용적 함의를 검토합니다.
최신 선호도 최적화 기법: 현대적 정책 방법론의 종합적 분석
Pref-GRPO, PVPO, DCPO, ARPO, GRPO-RoC 등 5가지 최첨단 선호도 최적화 기법의 이론적 기반과 실용적 함의를 심층 분석한 학술 연구
대형 언어 모델의 과도한 생각 현상: 추론 완료 지점의 과학적 분석
대형 언어 모델이 추론 과정에서 과도한 생각 패턴에 빠지는 현상을 심층 분석하고, 추론 완료 지점 식별을 통해 성능과 계산 효율성을 동시에 최적화하는 방법을 탐구합니다.
Jet-Nemotron: 포스트 신경망 아키텍처 탐색을 통한 언어 모델 혁신
Jet-Nemotron의 하이브리드 아키텍처와 PostNAS 방법론에 대한 심층 분석으로, 모델 정확도를 유지하면서 생성 속도 효율성에서 획기적인 성과를 달성한 연구
광고 임베딩 공격: 대형 언어 모델에 대한 새로운 보안 위협
대형 언어 모델(LLM)을 대상으로 한 광고 임베딩 공격(AEA)의 등장과 그 위험성을 분석하고, 모델 출력에 악성 콘텐츠를 은밀하게 삽입하여 정보 무결성을 훼손하는 새로운 공격 벡터를 탐구합니다.
2025년 강화학습 후훈련 연구의 최전선: 필독 논문 10선 종합 분석
2025년 4월부터 발표된 강화학습 후훈련 분야의 핵심 연구들을 심층 분석합니다. Kimi k1.5부터 AlphaMed까지, LLM의 추론 능력을 혁신적으로 향상시키는 최신 기법들을 한국어로 상세히 소개합니다.
2025년 에이전틱 모델 개발을 위한 강화학습 기반 포스트 트레이닝 연구 동향
2025년 4월 이후 발표된 주요 arXiv 논문들을 통해 살펴보는 강화학습 기반 에이전트 모델 훈련의 최신 연구 동향과 핵심 기술들
DuPO: 듀얼 정책 최적화를 통한 대규모 언어 모델의 혁신적 자기 감독 학습 프레임워크
기존 RLHF와 RLVR의 한계를 극복하는 DuPO의 듀얼리티 기반 자기 감독 학습 방법론과 다양한 작업에서의 성능 향상 분석
경량 언어 모델에서의 검색 증강 추론: 프라이버시 보장 AI 시스템의 새로운 패러다임
Alan Turing Institute에서 발표한 경량 언어 모델 기반 RAG 시스템 연구 분석. 로컬 배포 가능한 추론-검색 통합 아키텍처와 NHS 데이터를 활용한 실험 결과를 상세히 살펴봅니다.
ReTool: 강화학습을 통한 대형 언어 모델의 전략적 도구 사용 연구
ByteDance Seed가 개발한 ReTool은 대형 언어 모델에 코드 인터프리터를 동적으로 통합하여 수학적 추론 능력을 획기적으로 향상시킨 강화학습 프레임워크입니다.
["datasets"]
LLM 데이터셋 큐레이션 완전 가이드: 훈련부터 선호도 정렬까지
LLM 후훈련을 위한 필수 데이터셋과 도구들을 탐구합니다. 지도 미세조정 데이터셋, 선호도 정렬 데이터, 그리고 고품질 AI 모델 구축을 위한 큐레이션 방법론을 다룹니다.
Awesome Public Datasets: 고품질 오픈 데이터의 보고
농업부터 e스포츠까지 다양한 분야의 엄선된 공개 데이터셋 컬렉션을 통해 전 세계 오픈 데이터 커뮤니티의 노하우를 만나보세요.
NVIDIA Granary: 25개 유럽 언어를 지원하는 대규모 다언어 음성 데이터셋
64만 시간의 오디오 데이터로 구성된 NVIDIA의 최신 다언어 음성 인식 및 번역 데이터셋, Granary의 특징과 활용 방안을 알아봅니다.
AnyCrawl: LLM 친화적 웹 크롤러 완전 가이드 - AI 데이터 수집의 새로운 표준
Node.js/TypeScript로 구축된 AnyCrawl로 웹사이트를 LLM 친화적 데이터로 변환하고, Google/Bing SERP 결과를 효율적으로 수집하는 방법을 마스터해보세요.
Chunkr: RAG/LLM을 위한 지능형 문서 데이터 처리 플랫폼
복잡한 PDF, PPT, Word 문서를 레이아웃 분석, OCR, 시맨틱 청킹을 통해 RAG 시스템에 최적화된 구조화 데이터로 변환하는 오픈소스 문서 지능형 API 플랫폼
기업용 RAG 시스템을 위한 산업별 공개 데이터셋 완벽 가이드: 은행부터 증권까지
은행, 보험, 회계, 법률, 의료, 자동차, 증권 분야에서 RAG 기반 LLM 챗봇 구축에 활용 가능한 공개 데이터셋과 실제 구현 방법을 종합 정리
Metabase Dataset Generator: LLM 기반 현실적인 합성 데이터 생성 완벽 가이드
OpenAI GPT-4o를 활용한 Metabase Dataset Generator로 데모, 학습, 대시보드를 위한 현실적인 합성 데이터셋을 생성하는 방법을 알아보세요.
FineWeb2: 50억 개 문서의 다국어 웹 데이터셋 완벽 가이드
Hugging Face의 FineWeb2 데이터셋을 활용한 다국어 LLM 학습 가이드. 2000개 언어 지원, 투명한 처리 파이프라인, 실제 활용 사례까지 완벽 분석.
MultiFinBen: 다국어·다중모달 금융 LLM 평가 벤치마크 완전 가이드
최초의 다국어·다중모달 금융 도메인 벤치마크 - 5개 언어, 텍스트·비전·오디오 모달리티, 22개 SOTA 모델 평가 결과
한국어 LLM 학습 완전 정복: 18만+ 샘플부터 11.4M 멀티모달까지
Hugging Face heegyu 컬렉션부터 AI-Hub 공공데이터까지. 한국어 대화형 AI 구축을 위한 사전학습, SFT, RLHF 전체 파이프라인 데이터셋 가이드
["llmops", "tutorials"]
LangWatch: 오픈소스 LLMOps 플랫폼으로 AI 운영 체계 구축하기
LangWatch로 LLM 추적, 평가, 데이터셋 관리부터 프롬프트 최적화까지 - RunPod, vLLM과 연계한 종합 LLMOps 가이드
Qwen3-4B GRPO 학습 완전 가이드 - 한국어 추론 데이터셋 활용 및 Colab 노트북 분석
Qwen3-4B 모델의 GRPO(Gradient-based Reasoning Policy Optimization) 학습 과정을 상세 분석하고, 한국어 추론 데이터셋을 활용한 효과적인 모델 훈련 방법을 제공합니다.
NVIDIA NeMo로 주말에 추론 LLM 훈련하기 - 실무진을 위한 완전 가이드
48시간 내 단일 GPU로 GPT-4급 추론 능력을 갖춘 LLM을 훈련하는 NVIDIA NeMo 실전 활용법
RunPod 파인튜닝 매니지먼트 서비스와 Hub 완전 분석 - 2025년 AI 개발의 새로운 패러다임
RunPod의 Axolotl 기반 파인튜닝 자동화와 GitHub 연동 Hub 플랫폼을 통한 AI 개발 혁신. 멀티노드 클러스터부터 서버리스 배포까지 최신 업데이트를 심도 있게 분석합니다.
Kubernetes 기본 스케줄러의 한계: AI 워크로드에서 전문 스케줄러가 필요한 이유와 실제 사례 분석
Kubernetes 기본 스케줄러(kube-scheduler)로는 AI/ML 워크로드를 효율적으로 관리할 수 없는 이유를 실제 기업 사례와 함께 심층 분석합니다.
AI 워크로드 스케줄러 비교 분석: 클라우드 업체를 위한 Volcano vs Koordinator vs KAI Scheduler 완벽 가이드
클라우드 업체 관점에서 GPU 최적화 AI 워크로드 스케줄러 3종 세트를 심층 분석하고 도입 시나리오별 선택 가이드를 제공합니다.
KitOps 완전 가이드: AI/ML 모델 패키징과 버전 관리의 새로운 표준
OCI 표준 기반 KitOps로 AI/ML 모델, 데이터셋, 코드를 통합 패키징하고 버전 관리하는 실전 가이드
Qwen 2.5 기반 한국어 LLM 학습 완벽 가이드: Unsloth vs DeepSpeed 비교
Qwen 2.5-72B 모델을 한국어 데이터로 CPT-SFT-RLHF 파이프라인으로 학습하는 두 가지 방법을 상세히 비교 분석합니다.
LLM 3단계 튜닝 완벽 가이드: CPT → SFT → DPO 파이프라인
폭넓게 적응(CPT) → 정확히 가르치기(SFT) → 사람 취향 맞추기(DPO)의 3단계 순차 튜닝으로 똑똑하면서도 인간 친화적인 LLM을 만드는 검증된 전략을 알아봅니다.
Hugging Face Kernel Hub 완벽 가이드: 모델 성능을 5분 만에 향상시키기
Kernel Hub를 활용해 FlashAttention·GELU·RMSNorm 등 고성능 커널을 즉시 적용하여 LLM 추론·학습 속도를 높이는 방법을 단계별로 소개합니다.
["dev"]
Devin.cursorrules: $20 Cursor를 $25 Devin급 AI 어시스턴트로 변환하는 완벽 가이드
Cursor/Windsurf IDE를 Devin과 같은 고급 AI 어시스턴트로 향상시키는 혁신적인 도구, devin.cursorrules의 모든 것을 알아보세요.
macOS GitHub CLI 완전 자동화 시리즈 - 2편: 이슈 관리 완전 자동화
지능형 이슈 생성, 자동 라벨링, 스프린트 계획까지 - GitHub 이슈 관리의 모든 것을 자동화하는 전문가 가이드
macOS GitHub CLI 완전 자동화 시리즈 - 1편: 설치와 환경 구성
macOS에서 GitHub CLI 완전 자동화 환경 구축: zshrc 스크립트, alias, 그리고 원클릭 워크플로우 설정까지
Lens IDE - Kubernetes 관리를 위한 올인원 솔루션
전 세계 100만 명이 선택한 Kubernetes IDE로 노드-파드-Helm을 실시간 트리뷰로 관리하고, GPU/CPU 사용률부터 로그까지 한 번에 확인하세요.
macOS GitHub CLI 완전 자동화 시리즈 - 4편: 위키 관리 완전 자동화
코드 기반 위키 자동 생성, API 문서 동기화, 다국어 문서 관리까지 - 개발 문서화의 모든 것을 자동화
macOS GitHub CLI 완전 자동화 시리즈 - 3편: 프로젝트 관리 완전 분리
회사/개인 프로젝트 완전 분리, GitHub Projects v2 자동화, 팀 협업 워크플로우까지
macOS GitHub CLI 완전 자동화 시리즈 - 5편: 고급 워크플로우와 실무 적용
전체 시스템 통합, CI/CD 연동, 팀 온보딩 자동화까지 - 실무에서 바로 사용하는 완성형 GitHub 자동화 시스템
n8n 워크플로우로 클라우드 AI 플랫폼 운영 자동화하기: 실전 활용 가이드
9.8k 스타를 받은 n8n 워크플로우 컬렉션에서 클라우드 AI 플랫폼 회사에 최적화된 자동화 사례와 구현 방법
역 엔지니어링의 역사와 현대적 방법론: GitSearchAI부터 Cursor까지
시대별 대표 사례로 살펴보는 역 엔지니어링의 진화와 AI 시대의 새로운 접근법
AI 시대의 소프트웨어: Andrej Karpathy가 말하는 3가지 프로그래밍 패러다임
전 Tesla AI 디렉터 Andrej Karpathy의 통찰: Software 1.0에서 3.0까지, LLM을 운영체제로 보는 관점, 부분 자율성 앱의 미래, 그리고 모든 사람이 프로그래머가 되는 시대
["agentops"]
Claude Code SDK 이메일 에이전트: Anthropic의 AI 기반 이메일 어시스턴트 데모 심층 분석
IMAP 이메일 어시스턴트, AI 기반 검색, 자연어 처리, 실시간 스트리밍 기능을 갖춘 Anthropic의 Claude Code SDK 데모에 대한 종합적 분석.
Binary Quantization으로 32배 더 가벼운 RAG 시스템 구축하기
Perplexity, Azure, HubSpot이 사용하는 Binary Quantization 기법으로 RAG 시스템의 메모리를 32배 절약하고 <30ms 검색 성능을 달성하는 방법을 상세히 알아봅니다.
Refact.ai: 엔드투엔드 AI 소프트웨어 개발 에이전트 완전 가이드
SWE-bench 검증을 통과한 오픈소스 AI 에이전트 Refact.ai의 핵심 기능과 실제 적용 사례, 그리고 엔터프라이즈 환경에서의 활용 전략을 상세히 분석합니다.
LangChain Open Deep Research: 자동화된 연구 보고서 생성 AI 에이전트 완전 가이드
4.6k stars를 보유한 LangChain의 오픈소스 연구 에이전트가 제공하는 자동화된 연구 보고서 생성 시스템과 멀티 에이전트 아키텍처의 실무 활용 전략을 심층 분석합니다.
TRAE-agent: ByteDance의 AI 기반 소프트웨어 엔지니어링 자동화 도구 완벽 가이드
ByteDance에서 개발한 TRAE-agent로 클라우드 개발 워크플로우를 혁신적으로 자동화하는 방법을 알아보세요.
Stanford STORM: LLM 기반 지식 큐레이션 에이전트 시스템 완벽 가이드
Stanford에서 개발한 STORM과 Co-STORM 완벽 분석. 자동 리서치, 보고서 생성, 인용 시스템, 협업 AI 에이전트까지 실전 활용 가이드.
WrenAI: 자연어로 데이터를 대화하는 GenBI Agent 완전 가이드 + Kubernetes 엔터프라이즈 배포 아키텍처
8.5k GitHub Stars의 WrenAI GenBI Agent를 상세히 분석하고, Kubernetes 환경에서 엔터프라이즈급 배포를 위한 완전한 아키텍처와 구현 가이드를 제공합니다.
["careers"]
기술적 역량을 넘어선 커리어 성장 전략
기술적 우수성은 모든 커리어의 기초이지만, 진정한 성장을 위해서는 기술적 능력, 제품 사고, 프로젝트 실행, 그리고 인간관계 기술이라는 네 가지 핵심 역량을 균형 있게 발전시켜야 합니다.
ML 엔지니어가 알아야 할 핵심 스킬 가이드 - 채용 담당자와 지원자를 위한 필수 체크리스트
프로덕션 환경에서 ML 애플리케이션을 구축하기 위해 필요한 핵심 기술 스택과 역량을 정리한 실무 중심 가이드
백엔드·인프라 엔지니어 채용: 10대 필독서와 우리가 찾는 사람
백엔드·인프라 엔지니어 채용을 위한 10대 필독서와 실무 적용 사례를 통해 우리가 찾는 인재상과 채용 기준을 소개합니다.
Three Vs-Driven MLOps at ThakiCloud 🚀 — Why You’ll Want to Join Us
ThakiCloud의 Three Vs(속도, 검증, 버전관리) 기반 MLOps 문화와 실전 사례, 그리고 함께할 동료를 찾는 채용 안내를 담았습니다.
[Thaki Cloud Life & 커리어] KCD Seoul 2025
KCD Seoul 2025에서 발표한 자료를 공유합니다. xPU as a Service 기반 Agentic AI 플랫폼Thaki Cloud에 대한 내용입니다
Thaki Cloud Life & 커리어 가이드
Thaki Cloud의 기업 문화, 복지, 개발자들의 이야기, 채용 정보 등을 공유합니다.
[Thaki Cloud Life & 커리어] 미션, 원칙, 가치
Thaki Cloud의 미션, 원칙, 그리고 가치를 공유합니다.
["datasets", "llmops"]
NVIDIA Nemotron 6백만 다국어 추론 데이터셋 공개 - 오픈소스 AI 생태계 강화
NVIDIA가 6백만 개의 다국어 추론 데이터셋을 공개하며 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 일본어 5개 언어로 확장된 고품질 훈련 데이터를 제공합니다.
dots.ocr: 1.7B 파라미터로 달성한 SOTA 다국어 문서 파싱 - 완전 분석
RedNote가 공개한 dots.ocr로 다국어 문서 레이아웃 분석과 OCR을 단일 비전-언어 모델에서 구현하는 방법을 알아봅니다.
NVIDIA Nemotron Post-Training Dataset v1 - LLM 성능 향상을 위한 대규모 합성 데이터셋 완전 분석
NVIDIA가 공개한 2,560만 개 샘플의 대규모 합성 데이터셋으로, 수학, 코딩, STEM, 추론, 도구 호출 능력 향상을 위한 고품질 훈련 데이터를 제공합니다.
Essential-Web v1.0: 24조 토큰 규모의 고품질 웹 데이터셋 - EAI 분류 체계와 품질 평가 시스템
Essential AI의 24T 토큰 웹 데이터셋 완전 분석 - EAI 분류학, Red Pajama v2 품질 지표, FastText 분류, ODC-By 라이센스 가이드
NVIDIA OpenMathReasoning: AIMO-2 우승 모델의 기반이 된 대규모 수학 추론 데이터셋
306K 수학 문제와 568만 솔루션으로 구성된 OpenMathReasoning 데이터셋 완전 분석 - CoT, TIR, GenSelect 방법론과 OpenMath-Nemotron 시리즈 성과
NVIDIA OpenCodeReasoning: 경쟁 프로그래밍을 위한 최대 규모 추론 기반 코딩 데이터셋
735K 샘플과 28K 문제로 구성된 OpenCodeReasoning 완전 분석 - R1 모델 기반 합성 데이터, 10개 주요 플랫폼 통합, SFT 최적화
NVIDIA AceReason-1.1-SFT: 수학·코딩 추론 특화 SFT 데이터셋 완전 가이드
NVIDIA의 AceReason-1.1-SFT 데이터셋 상세 분석 - CC BY 4.0 라이센스, 400만 샘플, DeepSeek-R1 기반 고품질 수학·코딩 추론 데이터
["llmops", "research"]
GMPO: 기하 평균 기반 정책 최적화로 해결하는 RLHF 안정성 문제
GRPO의 이상치 민감성을 해결한 Geometric-Mean Policy Optimization으로 수학적 추론 4.1%, 멀티모달 추론 1.4% 성능 향상을 달성한 혁신적 LLMOps 기법을 분석합니다.
Claude Code 역공학으로 발견한 차세대 LLMOps 아키텍처 Part 1: 실시간 Steering과 지능형 컨텍스트 관리
shareAI-lab의 Claude Code v1.0.33 역공학 분석을 통해 발견된 혁신적인 LLMOps 기술들을 심도있게 분석합니다. 실시간 Steering, 지능형 컨텍스트 압축, 6단계 도구 실행 프레임워크 등 현대 LLM 운영의 핵심 기술을 탐구합니다.
Claude Code 역공학으로 발견한 차세대 LLMOps 아키텍처 Part 2: Agent 루프와 도구 실행 프레임워크
Claude Code 역공학 분석의 두 번째 편으로, nO 주 루프 엔진의 상태 관리, 6단계 도구 실행 파이프라인, 6층 보안 프레임워크, 실시간 모니터링 시스템 등 프로덕션 환경을 위한 핵심 LLMOps 기술들을 상세히 분석합니다.
NVIDIA NeMo-Skills: LLM 워크플로우 자동화의 혁신적 솔루션
복잡한 LLM 개발 파이프라인을 간소화하는 NVIDIA NeMo-Skills의 핵심 기능과 실전 활용법을 완벽 가이드
AceReason vs Evalchemy 평가 시스템 완전 비교 - LLM 평가 도구 선택 가이드
NVIDIA AceReason과 Evalchemy 평가 시스템의 접근 방법, 기술적 차이점, 장단점을 종합 비교 분석합니다. 코딩/수학 평가 방식, Think 태그 처리, 성능 최적화 전략부터 사용 사례별 권장사항까지 완벽 가이드.
AceReason Evaluation Toolkit 완전 분석 - NVIDIA 수학/코딩 평가 시스템 심층 가이드
NVIDIA AceReason Evaluation Toolkit의 전체 동작 과정을 단계별로 상세하게 분석합니다. AIME 수학 문제와 LiveCodeBench 코딩 평가의 파이프라인, 채점 방식, 성능 최적화 전략까지 완벽 해부.
["dev", "tutorials"]
Anchore Grype로 컨테이너 보안 강화하기: 클라우드 AI 플랫폼 완전 가이드
10.1k 스타를 받은 Grype 취약점 스캐너로 컨테이너 보안을 강화하고 CI/CD 파이프라인에 통합하는 실전 가이드
JupyterLab 4에서 code-server 활용하기 - 맥북에서 GPU 서버까지 완전 개발 환경 가이드
JupyterLab 4에서 VS Code를 브라우저로 사용하는 방법부터 도커 컨테이너, GPU 서버 환경까지 모든 개발 시나리오를 다루는 완전 가이드
Vibe Coding vs Agentic Coding: ChatGPT와 Cursor AI 활용 완전 실전 가이드
Cornell 대학 논문 기반으로 두 AI 코딩 패러다임을 이해하고 실제 개발에서 ChatGPT와 Cursor AI를 효과적으로 활용하는 방법
Gemini CLI 완전 가이드: 터미널에서 만나는 차세대 AI 에이전트
Google Gemini CLI의 혁신적 기능부터 Claude와의 비교, 멀티모달 기능, 도구 통합까지 실전 활용법 완전 정복
Cursor AI 마스터 가이드 2025: 월 500회 제한을 뛰어넘는 전략적 활용법
2025년 6월 최신 버전 기준으로 Cursor AI를 전문가처럼 활용하는 12가지 핵심 전략. 월 500회 제한 극복부터 생산성 극대화까지
["datasets", "research"]
ByteDance Dolphin 문서 이미지 파싱: Fox 데이터셋과 벤치마크 완전 분석
ByteDance에서 공개한 Dolphin 프로젝트의 Fox 데이터셋과 벤치마크를 상세히 분석합니다. ACL 2025에 게재된 최신 문서 이해 기술과 3천만 개 이상의 샘플로 구성된 대규모 데이터셋을 알아보세요.
Yandex Yambda: 50억 규모 음악 추천시스템 데이터셋 완전 가이드
Yandex가 공개한 대규모 음악 청취 행동 데이터셋으로 추천시스템 연구의 새로운 표준을 제시하는 Yambda 완전 분석
Facebook Seamless Interaction Dataset: 4,000시간 인간 상호작용 멀티모달 데이터셋 완전 가이드
AI 연구를 위한 대규모 멀티모달 인간 상호작용 데이터셋 Seamless Interaction의 특징, 구조, 활용법을 상세 분석
OMEGA Explorative: LLM 수학 추론 능력 평가를 위한 혁신적 데이터셋
Allen AI의 OMEGA Explorative 데이터셋으로 LLM의 탐색적 일반화 능력을 체계적으로 평가하는 완전 가이드
["llmops", "AI Engineering"]
LLM Tool Calling 완전 정복 - Claude & GPT-4 실전 가이드
AI 모델이 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있게 하는 Tool Calling은 현대 AI 시스템의 핵심 기능입니다. Claude와 GPT-4의 Tool Calling 활용법부터 IDE 통합, 데스크톱 자동화까지 실전에서 바로 적용할 수 있...
LangGraph 에이전트 핵심 프롬프트 심층 분석 - Gemini 연구 에이전트 시리즈 2편
Google Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 프로젝트의 핵심은 정교하게 설계된 4개의 프롬프트입니다. 각 프롬프트는 검색 쿼리 생성 → 웹 연구 → 반성적 평가 → 최종 답변 합성의 워크플로우에서 고유한 역할을 수행하며, 전체 에이전트의 품질과 ...
Google Gemini 2.5 + LangGraph로 구축하는 AI 연구 에이전트 - 풀스택 가이드
Google에서 공식 발표한 Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 프로젝트는 Gemini 2.5 모델과 LangGraph를 활용하여 고도화된 AI 연구 에이전트를 구축하는 완전한 풀스택 솔루션입니다. 11.6k 스타를 받으며 큰 관심을 받고 있는 이 ...
Google A2A 프로토콜로 구축하는 안전한 에이전틱 AI 시스템
에이전틱 AI의 급속한 발전과 함께, 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 멀티 에이전트 시스템이 주목받고 있습니다. 하지만 이러한 시스템에서 가장 중요한 과제는 에이전트 간의 안전하고 표준화된 통신입니다. Google이 발표한 Agent-to-Agent(A2A) 프로토...
["news", "research"]
구글, Gemini AI 에너지 사용량 최초 공개 - 빅테크 투명성의 새로운 이정표
구글이 업계 최초로 Gemini AI의 상세한 에너지 사용량 데이터를 공개했습니다. 프롬프트당 0.24와트시로 전자레인지 1초 사용량과 동일하며, 지난 1년간 33배 효율 개선을 달성했습니다.
중국 과학자들, AI가 인간 수준 인지능력 자발적 형성 가능함을 최초 확인
중국과학원 연구팀이 멀티모달 대형언어모델이 인간과 유사한 객체 개념 표현 시스템을 자발적으로 형성할 수 있음을 Nature Machine Intelligence에 발표했습니다.
구글 딥마인드 CEO가 그리는 AGI의 미래: ‘급진적 풍요’ 시대가 온다
구글 딥마인드 CEO가 그리는 AGI의 미래: ‘급진적 풍요’ 시대가 온다
["culture"]
Saberr로 팀 케미를 데이터화하는 채용·조직 운영 전략
15분 설문과 행동 데이터로 팀 궁합을 정량화해 채용부터 온보딩까지 전 과정을 최적화하는 Saberr 알고리즘 활용법
머니볼 사고로 데이터 기반 조직 문화 만들기
데이터로 숨은 가치를 발굴해 자원 대비 최대 성과를 이끄는 머니볼 전략을 개발·제품·채용에 적용하는 방법
해킹과 역엔지니어링: AI 바이브 코딩 시대의 새로운 방법론
AI 시대의 개발자는 모든 것을 알 필요 없다. 해킹 마인드셋과 역엔지니어링 정신으로 무지를 강점으로 전환하는 새로운 패러다임을 탐구한다.
["research", "llmops"]
2025년 강화학습 포스트트레이닝 Top 10 리서치 동향: GLM-4.5부터 RLUF까지
2025년 4월 이후 강화학습 포스트트레이닝 분야의 핵심 연구 10편을 깊이 있게 분석하고, 실무 적용 가능한 인사이트를 제공합니다.
포스트 트레이닝 혁신: 강화학습 기반 AI 에이전트 개발의 새로운 패러다임
2025년 상반기 등장한 Top 10 강화학습 포스트 트레이닝 논문을 통해 살펴보는 AI 에이전트 개발의 혁신적 변화와 실무 적용 가능성
["agentops", "llmops"]
CrewAI 기반 AI 부동산 에이전트 팀 시스템 완전 분석
local_ai_real_estate_agent_team.py 코드를 통해 살펴보는 다중 에이전트 협업 시스템의 아키텍처와 구현 방법
AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: Manus 구축에서 얻은 실전 교훈
Manus AI팀이 4번의 프레임워크 재구축을 통해 발견한 프로덕션 AI 에이전트의 컨텍스트 최적화 전략과 핵심 원칙들을 상세히 분석합니다.
["agentops", "tutorials"]
ChatGPT Web Midjourney Proxy: 통합 AI 플랫폼 완전 가이드
ChatGPT, Midjourney, GPTs, Suno, Luma 등 다양한 AI 서비스를 하나의 인터페이스로 통합 운영하는 AgentOps 플랫폼 구축 및 운영 가이드
Claude Code와 UV 패키지 관리자로 만드는 HTML PPT 완벽 가이드 - Markdown부터 프레젠테이션까지
Claude Code를 활용해 Python UV 패키지 관리자 튜토리얼을 작성하고, Markdown을 HTML 프레젠테이션으로 변환하는 전체 워크플로우를 단계별로 구현합니다.
["agentops", "dev"]
Agno ReasoningTools 완전 분석 - AI 에이전트의 사고 능력을 혁신하는 핵심 도구
Agno 프레임워크의 ReasoningTools를 상세히 분석하고 RAG 시스템에서의 reasoning 활용 방법을 탐구합니다. Chain-of-Thought부터 Agentic RAG까지, AI 에이전트의 사고 능력을 향상시키는 실전 기법을 소개합니다.
Agno 도구로 구축하는 LLMOps 업무 자동화 - 7가지 실전 응용 프로그램
phidata agno 프레임워크의 다양한 도구들을 활용하여 LLMOps 클라우드 회사의 업무를 자동화하는 7가지 실전 응용 프로그램을 소개합니다. Slack, GitHub, Airflow 등을 연동한 종합적인 자동화 솔루션을 구현해보세요.
["tutorials", "llmops"]
NVIDIA TensorRT-LLM 완전 가이드: Docker 최적화부터 Kubernetes 배포까지
NVIDIA TensorRT-LLM을 활용하여 고성능 LLM 추론 서비스를 구축하고, 최소 Docker 이미지 생성부터 Helm을 통한 Kubernetes 배포까지 단계별로 구현하는 실전 가이드입니다.
MLCommons Inference DeepSeek-R1 벤치마크 완전 가이드
MLCommons Inference 프레임워크를 활용하여 DeepSeek-R1 모델의 성능을 정확하고 체계적으로 평가하는 실전 튜토리얼입니다.
["llmops", "ai-infrastructure"]
NVIDIA TensorRT-LLM: 대규모 언어모델 추론 성능 최적화와 배포 전략
TensorRT-LLM이 어떻게 LLM 추론 성능을 6.7배까지 향상시키는지, 그리고 실제 프로덕션 환경에 도입하는 방법을 상세히 알아봅니다.
["datasets", "tutorials"]
Rowfill: 지식 근로자를 위한 비정형 데이터 처리 플랫폼 완전 가이드
PDF, 이미지, 오디오 파일을 자동으로 구조화하는 오픈소스 AI 플랫폼 Rowfill의 핵심 기능과 활용법을 알아보세요.
["news", "careers"]
GitHub CEO 토마스 돔케가 선언한 개발자의 재탄생: AI 시대 개발자 정체성 혁명
GitHub CEO가 22명의 현직 개발자 인터뷰를 통해 밝혀낸 충격적 현실: AI를 받아들이거나 직업을 포기하거나. 개발자가 코드 작성자에서 AI 오케스트레이터로 변모하는 4단계 진화 과정과 그 놀라운 결과들.
["owm", "ai-agents"]
중국 AI 모델들이 주도하는 오픈 워크플로우 관리 혁신 - Kimi K2, DeepSeek-R1, Qwen3, GLM-4.5 심층 분석
Moonshot AI의 Kimi K2부터 Alibaba의 Qwen3까지, 중국발 AI 모델들이 어떻게 Agentic Intelligence를 통해 워크플로우 자동화의 새로운 패러다임을 제시하고 있는지 상세히 분석합니다.
["devops", "tutorials"]
Turso Database DevOps 완전 가이드: 차세대 SQLite로 인프라 혁신하기
Rust로 구축된 차세대 SQLite 호환 데이터베이스 Turso의 DevOps 관점 완전 가이드. CI/CD 파이프라인부터 프로덕션 배포, 모니터링까지 실전 중심 설명
["iaas", "tutorials"]
Mail-in-a-Box 기업 환경 완전 가이드: 도커화와 쿠버네티스 운영
14.6k 스타를 받은 Mail-in-a-Box를 기업 내부 메일 서버로 도커화하고 쿠버네티스에서 운영하는 실전 완전 가이드
["culture", "dev"]
AI 코딩 시대의 문화 혁신: 저항에서 협력으로의 패러다임 전환
Vibe Coding과 Agentic Coding이 가져온 새로운 개발 문화를 어떻게 받아들이고 발전시킬 것인가? 과거의 관습에서 벗어나 AI와 함께하는 협업 문화 구축 가이드
["agentops", "tutorials", "llmops"]
Nanobrowser 완벽 가이드: AI 에이전트 기반 웹 자동화와 Agentic Ops 활용 전략
오픈소스 Chrome 확장 Nanobrowser를 활용한 멀티 에이전트 웹 자동화 구현과 실무 적용 사례를 상세하게 다룹니다.
["dev", "news"]
Kent Beck이 말하는 AI 시대의 코딩: TDD가 ‘슈퍼파워’가 되는 이유
Extreme Programming 창시자이자 Agile 선언문 공동 저자인 Kent Beck이 52년간의 코딩 경험과 AI 도구로 재발견한 코딩의 즐거움을 이야기합니다.
["datasets", "research", "tutorials"]
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샘 알트만의 ‘젠틀 특이점’ - AI 미래에 대한 OpenAI CEO의 전망
OpenAI의 CEO 샘 알트만이 자신의 블로그에 “The Gentle Singularity(젠틀 특이점)”라는 제목의 글을 발표했습니다. 이 글에서 그는 현재 AI 발전 상황과 앞으로의 전망에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다.
["dev", "llmops", "tutorials"]
무료로 LLM 파인튜닝하기: Unsloth Notebooks 완전 가이드
LLM(Large Language Model) 파인튜닝을 무료로, 그리고 쉽게 시작할 수 있는 방법을 찾고 계신가요? Unsloth Notebooks는 100개 이상의 Jupyter 노트북을 통해 다양한 LLM을 Google Colab과 Kaggle에서 무료로 파인튜닝할 수 있는 ...
["oss", "dev", "llmops"]
AI 개발자를 위한 필수 컬렉션: Awesome LLM Apps
AI 개발에 관심이 있는 개발자들에게 정말 유용한 오픈소스 프로젝트를 소개하려고 합니다. Awesome LLM Apps는 RAG, AI 에이전트, 멀티 에이전트 팀, MCP, 음성 에이전트 등을 활용한 LLM 애플리케이션들을 한곳에 모아놓은 큐레이션 컬렉션입니다.
["datasets", "research", "machine-learning"]
Synthetic Unanswerable Math (SUM): LLM 신뢰성 향상을 위한 답변 불가능 수학 문제 데이터셋
LLM(Large Language Model)의 신뢰성을 높이기 위한 혁신적인 접근법이 등장했습니다. USC의 연구팀이 개발한 Synthetic Unanswerable Math (SUM) 데이터셋은 AI 모델이 “모른다”고 말할 수 있는 능력을 기르는 데 특화된 고품질 수학 문제 ...
["datasets", "research", "AI"]
Nemotron-Personas: 실제 인구 분포를 반영한 NVIDIA의 합성 페르소나 데이터셋 완전 가이드
NVIDIA가 공개한 Nemotron-Personas는 실제 인구 통계학적 분포를 정확히 반영한 혁신적인 합성 페르소나 데이터셋입니다. 100,000개의 다양한 인물 프로필로 구성된 이 데이터셋은 AI 모델의 편향을 줄이고 데이터 다양성을 크게 향상시키는 게임체인저 역할을 하고 있...
["AI", "news", "AGI"]
일리야 수츠케버, ‘AI가 인간의 모든 능력 구현 가능’ 발언 - 계산적 기능주의 관점에서 본 AGI 전망
전 OpenAI 수석과학자 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)가 토론토대학교 졸업식 기조연설에서 AI의 미래에 대한 야심찬 전망을 제시해 학계와 업계의 주목을 받고 있다. 그의 발언은 단순한 기술적 예측을 넘어 AI 연구의 철학적 기반과 미래 방향성에 대한 근본적 질문을 ...
["llmops", "vector-database"]
Memvid - 비디오 기반 AI 메모리 혁신적 솔루션 완전 가이드
Memvid 소개
["llmops", "reranking"]
vLLM Qwen3-Reranking 마스터 가이드: 대규모 문서 재랭킹 시스템 구축
vLLM 0.8.5와 Qwen3-Reranking 모델을 활용한 고성능 문서 재랭킹 시스템을 구축하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. 쿼리-문서 쌍의 관련성을 확률적으로 판단하는 시스템부터 대규모 운영 환경까지 포괄적으로 다룹니다.
["llmops", "embedding"]
vLLM으로 Qwen3-Embedding 대규모 처리하기: 100만+ 데이터 실전 가이드
vLLM 0.8.5부터 지원되는 Qwen3-Embedding 모델을 활용하여 대규모 데이터 처리와 유사도 검색을 효율적으로 수행하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. 100만 개 이상의 문서 처리를 위한 실전 예제와 최적화 방법을 포함합니다.
["llmops", "machine-learning"]
Qwen3-Embedding 파인튜닝 완전 가이드
이 포스트에서는 Qwen3-Embedding 모델을 사용자 정의 검색 및 추천 작업에 맞게 파인튜닝하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. DeepSpeed와 LoRA 기법을 활용한 효율적인 미세 조정 과정을 단계별로 설명드리겠습니다.
["llmops", "evaluation"]
Evalchemy: LLM 자동 평가의 새로운 표준
LLM 개발과 배포에서 가장 중요한 과정 중 하나인 모델 평가를 자동화하고 표준화하는 혁신적인 도구, Evalchemy를 소개합니다. ML Foundations에서 개발한 이 프레임워크는 다양한 벤치마크를 통한 LLM 자동 평가를 간편하고 효율적으로 만들어줍니다.
["LLMOps", "AI", "Development"]
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AI Engineering Learning Roadmap
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