182개의 게시물
쿼리를 서버에 저장하지 않는 Venice AI가 Dragonfly 주도 Series A로 유니콘 밸류에이션을 달성했습니다. 200+ 모델 통합 단일 인터페이스, 연매출 $70M 돌파. 프라이버시 AI가 비즈니스 모델로 작동할 수 있음을 수치로 증명한 첫 사례입니다.
Microsoft가 $2.5B를 투자해 Frontier Company를 출범했습니다. Palantir가 원조인 FDE(Forward Deployed Engineering) 모델로, 6,000명의 엔지니어를 기업 고객 안에 심어 AI 파일럿의 90% 실패율을 정면으로 돌파하려는 시도입니다.
구글이 6월 30일 Nano Banana 2 Lite($0.034/장, 4초)와 Gemini Omni Flash(대화형 영상 편집, $0.10/초)를 동시 공개했습니다. Gemini API와 AI Studio에서 즉시 사용 가능합니다.
Aramco·NVIDIA·Vista·General Catalyst 주도 $8억 시리즈C로 Together AI가 $8.3B 밸류에이션에 도달했습니다. 연간 예약 $11.5억, 500MW 컴퓨트 약정 확보. 오픈웨이트 모델 기반 AI 추론 인프라가 클로즈드 API를 대체하는 구도입니다.
Anthropic이 Sonnet 5를 전면 출시 — SWE-bench Pro 63.2%, OSWorld 83.4% 등 Opus 4.8에 근접하는 에이전틱 성능을 Sonnet 가격에 제공하지만 에이전틱 작업 시 토큰 소모가 기존 대비 더 많아 '저렴한 에이전트'라는 말을 액면 그대로 받아들이기 어렵습니다.
Newsom 주지사, 캘리포니아 전 주정부 기관에 Claude 50% 할인 도입 발표. DMV 고객서비스, Medicaid 워크플로우, CDT·CalOES 사이버보안(Claude Security + Claude Code)까지 전 분야에 걸친 미국 최초 규모의 주정부 AI 계약입니다.
AI 해고 87,714건 데이터 발표 닷새 후 OpenAI, Anthropic, Amazon, Microsoft가 $500M 재교육 펀드 RAISE US를 출범했습니다.
Transformer 공동저자 Noam Shazeer와 노벨상 수상자 John Jumper가 동시에 Google을 떠났습니다. 계산 자원 배분 갈등과 기초연구 우선순위 하락 속에서, Anthropic과 OpenAI가 명확한 장기 비전으로 AI 최상 인재를 확보하며 업계 권력이 재편되고 있습니다.
Berkeley가 공개한 경량 KV 캐시 관리자. Mooncake보다 단순한 시간 기반 프리페칭으로 GPU-CPU-NVMe 스왑을 자동화해, 128K 컨텍스트에서 90% 레이턴시 증가만으로 OOM을 회피합니다.
PyTorch의 define-by-run 방식을 유지하면서 바이트코드를 추적해 그래프를 정적화하는 JIT 컴파일러. TorchInductor·ONNX·TensorRT 백엔드로 컴파일해 ResNet-50 25%, ViT 42% 속도 향상을 보입니다.
여러 GPU 커널을 하나로 융합해 중간 결과를 VRAM 왕복 없이 shared memory에 머물게 하는 기법. FlashAttention이 대표 사례이며, 디코드 단계 배치가 작을수록 오버헤드 절감 효과가 커집니다.
Microsoft가 공개한 분산 KV 캐시 시스템. GPU-CPU-NVMe 3단 계층에 어텐션 패턴을 학습해 자동으로 스왑, 압축 없이 GPU 메모리 사용량을 40~50% 줄이고 256K 컨텍스트까지 처리 가능하게 합니다.
AI 추론 인프라 스타트업 Baseten이 2026년 6월 22일 15억 달러 시리즈 F 펀딩을 완료했습니다. 기업가치 최대 130억 달러. 하루 10억 건 이상의 추론 호출을 처리하는 이 회사가 왜 지금 이 규모의 투자를 받았는지 들여다봅니다.
OpenAI가 GPT-5.6 계열 세 모델을 발표했습니다. Sol(플래그십), Terra(범용), Luna(경량) 구성으로 가격 전략과 에이전트 기능 모두 이전 세대와 다른 방향을 가리킵니다. 미국 정부 게이팅이라는 전례 없는 출시 방식도 주목됩니다.
LLM 생성의 시퀀셜 병목을 우회하는 두 기법을 비교합니다. 작은 모델이 추측하고 큰 모델이 검증하는 Speculative Decoding(2~3배 가속, 추가 모델 필요)과, 여러 토큰을 동시에 예측하도록 재학습하는 MTP(3~4배 이론적 가속, 정확도 트레이드오프)입니다.
Microsoft가 공개한 분산 KV 캐시 시스템. GPU-CPU-NVMe 3단 계층에 어텐션 패턴을 학습해 자동으로 스왑, 압축 없이 GPU 메모리 사용량을 40~50% 줄이고 256K 컨텍스트까지 처리 가능하게 합니다.
처리량이 목표인 prefill과 레이턴시가 목표인 decode를 서로 다른 GPU 그룹에 분리 배치하는 서빙 아키텍처. vLLM 적용 시 혼합 워크로드 기준 1.5~2배 처리량 향상을 보입니다.
Google DeepMind가 6월 22일 공개한 Gemini 2.5 Pro의 확장 추론 모드. GPQA Diamond 82.4%로 박사급 과학 벤치마크에서 상위권을 기록했으며, 추론 토큰 예산을 늘릴수록 정확도가 올라가는 구조입니다.
SpaceX가 오픈소스 AI 스타트업 Reflection AI에 컴퓨트 인프라를 제공하는 최대 63억 달러 규모 계약을 체결했습니다. SpaceX의 Colossus 데이터센터가 상업용 AI 컴퓨트 플랫폼으로 자리잡아가는 과정입니다.
OpenAI가 Broadcom과 공동 설계한 첫 번째 자체 AI 추론 칩 Jalapeño. TSMC 3nm 공정, 8개 HBM 스택, 9개월 개발 주기로 설계됐습니다. GPU 대비 추론 비용 약 50% 절감을 목표로 2026년 하반기 소규모 배포를 시작합니다.
Washington Post가 Dartmouth·Stanford 연구진과 함께 주요 AI 챗봇 6종의 정치 편향을 대규모로 테스트했습니다. ChatGPT는 80% 이상 좌편향 응답, Grok은 보수 마케팅과 달리 좌편향, Gemini는 93% 균형이라는 결과가 나왔습니다.
Qualcomm이 Chris Lattner의 Modular를 약 39억 달러에 인수했습니다. 핵심 자산은 CUDA 없이 NVIDIA, AMD, Apple Silicon 어떤 하드웨어에서도 동일 코드로 AI 추론을 실행하는 MAX 런타임입니다.
Sensor Tower 보고서에 따르면 2026년 3월 ChatGPT의 AI 앱 시장점유율이 46.4%로 하락했습니다. 출시 이후 처음으로 50% 아래로 떨어진 것이며, Gemini 27.7%, Claude 10.3%가 뒤를 잇습니다.
탈취된 컨트리뷰터 계정으로 @mastra npm 스코프 패키지들이 88분 만에 백도어됐습니다. easy-day-js라는 dayjs 타이포스쿼트가 정보 탈취 페이로드를 심었고, MS는 북한 Sapphire Sleet에 귀속했습니다.
여러 프런티어 모델을 동적으로 지휘하는 Sakana AI의 멀티에이전트 오케스트레이션 모델 Fugu를 정리합니다
미국 연방에너지규제위원회(FERC)가 2026년 6월 18일 6개 전력 계통운영자에 Section 206 입증 명령을 발령했습니다. AI 데이터센터의 대규모 전력 연계 요청이 기존 대기열을 뒤흔들고 있기 때문입니다.
AI 에이전트 스킬(MCP 확장 포함) 보안 취약점 64개 패턴·16개 카테고리를 탐지하는 오픈소스 스캐너. 야생 스킬 26.1%에서 취약점 발견, 5.2%는 악의적 의도 의심.
Qualcomm이 스타트업 Tenstorrent를 80억~100억 달러에 인수 협상 중. Jim Keller가 이끄는 RISC-V 기반 AI 가속기 스타트업으로, 성사 시 Qualcomm의 엣지·데이터센터 AI 가속기 전략에 중대한 전환점.
2026년 6월, 미국 상무부가 Anthropic의 Fable 5와 Mythos 5 모델 접근을 외국 국적자에게 전면 금지했습니다. 사상 첫 AI 모델 수출 통제 집행 사례입니다.
알파폴드2로 2024년 노벨 화학상을 받은 존 점퍼(John Jumper)가 구글 DeepMind를 떠나 Anthropic에 합류합니다.
2026년 6월 프랑스 에비앙에서 열린 G7 정상회의에서 AI 거버넌스가 의제를 차지했습니다. 히로시마 AI 프로세스 3년 후 어디까지 왔는지 정리합니다.
AI 에이전트의 기억은 하나가 아닙니다. 대화형·의미형·에피소딕·절차형·엔티티·작업형·요약형까지 7가지 유형을 구분하고, LLM Wiki가 그 중 어디에 해당하는지, mem0 같은 도구가 무엇을 해결하는지 정리합니다.
HyGRAG는 청크 기반 벡터 검색과 엔티티 기반 그래프 검색을 통합한 하이브리드 GraphRAG 프레임워크입니다. 멀티홉 추론 정확도를 평균 9.7% 향상시켰고, 단순 유사도 검색이 놓치는 관계 맥락을 어떻게 보완하는지 설명합니다. 논문 리뷰는 별도 포스트를 참고하세요.
가짜 Sentry 에러 한 줄이 Claude Code·Cursor·Codex를 해커 서버로 연결합니다. Tenet Security가 2026년 6월 공개한 Agentjacking은 인증 없이 HTTP POST 한 번으로 2,388개 기업의 AI 코딩 에이전트를 타깃으로 삼고, 85% 성공률로 환경변수·Git 크레덴셜·프라이빗 레포 URL을 탈취합니다.
xAI가 이미지-to-비디오 Arena 1위 모델 Grok Imagine Video 1.5를 공개했습니다. 720p, 네이티브 동기화 오디오, 단일 패스 생성을 $4.20/min에 — Sora 2 대비 86% 저렴합니다.
에이전트 하나에 좋은 프롬프트를 넣는 시대는 끝나가고 있습니다. 여러 에이전트를 루프로 묶어 돌리는 오케스트레이션 엔지니어링, 그 여섯 단계와 다섯 프롬프트, 그리고 한 개의 파일을 정리합니다.
LLM Wiki, GraphRAG, Ontology, Agent Memory까지. 수많은 지식 관리 시스템 중 무엇을 써야 할까요? 개인·팀·조직 규모, 도메인 안정성, 자동화 필요도를 기준으로 선택 기준을 정리합니다.
같은 모델 같은 프롬프트인데 응답이 매번 다른 이유를, 모델이 아니라 추론 인프라 쪽에서 설명합니다.
카파시가 2026년 4월 공개한 LLM Wiki 개념을 소개합니다. 작은 마크다운 파일들을 컨텍스트로 넣어 AI가 내 도메인을 깊이 이해하게 만드는 방법, 실제 도입 사례와 한계까지 솔직하게 정리합니다.
LLM Wiki를 만들면 3일 만에 안 쓰게 된다는 말이 왜 나오는지. 인식론적 필터 부재·지식 생애주기 부재·엔트로피 역전 부재·접지 검증 부재, 4가지 구조적 결함과 각각의 대응 방법을 정리합니다.
AI 코딩 에이전트는 너무 많은 코드를 만듭니다. 간단한 파일 읽기 함수를 만드는 데에도 에러 처리 레이어, 추상 인터페이스, 제네릭 타입 파라미터까지 붙여서 돌아오곤 합니다. Ponytail을 클로드 코드나 코덱스에 설치하면 에이전트가 YAGNI 원칙을 적용합니다. 출시 3일 만에 GitHub 25K+ stars를 달성했습니다.
Transformer 공동 발명자이자 Gemini 공동 리드였던 Noam Shazeer가 2026년 6월 OpenAI로 이동했습니다. Google이 2년 전 27억 달러를 들여 데려온 인물입니다.
Moonshot AI가 2026년 6월 12일 공개한 코딩 특화 오픈웨이트 모델. 1조 파라미터(활성화 32B) MoE 구조로 생각 토큰을 30% 줄이면서 자체 코딩 벤치마크에서 K2.6 대비 큰 폭의 성능 향상을 주장합니다.
Databricks가 2026년 6월 공개한 Genie Ontology는 RAG의 수동 큐레이션 한계를 PageRank 방식의 자동 지식 추출로 돌파합니다. 개인의 LLM Wiki가 팀·조직 규모로 확장될 때 어떤 구조가 필요한지를 보여주는 사례입니다.
OpenAI가 신규 모델 출시 전 1.3M 익명화 실제 사용자 대화를 후보 모델로 재생해 배포 후 행동 분포를 사전 예측하는 평가 방법론을 공개했습니다. 합성 테스트 프롬프트로는 잡히지 않는 GPT-5.1의 '계산기 해킹' 같은 정렬 이탈을 출시 전에 탐지한 사례가 포함됩니다.
SpaceX 인수 이후 Cursor의 모델 선택권이 사라질 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. Composer가 Grok에 흡수되는 구조, Anthropic이 받는 타격, 그리고 개발자들이 지금 준비해야 할 것들을 짚습니다.
MIT 라이선스 744B MoE 모델 GLM-5.2가 6월 17일 공개됐습니다. 1M 토큰 컨텍스트 창, ~40B 활성 파라미터로 Claude·GPT-5 대비 약 10배 저렴한 가격을 제시하며 중국 오픈웨이트 삼파전에 새 국면을 만들었습니다.
6월 16일 샌프란시스코에서 열린 Cursor 첫 컨퍼런스 Compile의 발표를 정리합니다. SpaceX 600억 달러 인수부터 GitHub 대항마 Origin, 1.5조 파라미터 프론티어 모델, iOS 앱, BugBot 개선까지.
OpenAI가 2026년 6월 발표한 분기별 악의적 사용 보고서. 북한 IT 위장취업, 캄보디아 로맨스 스캠, 친중국 영향 공작 등 40개 이상의 네트워크를 2024년 이후 차단했다.
Anthropic이 공개한 81,000명 글로벌 인터뷰 연구는 희망과 두려움이 같은 사람 안에 공존한다는 사실을 발견했습니다. 조직 AI 도입 전략부터 개인의 기술 선택까지 근본적으로 재구성해야 한다는 메시지를 전달합니다.
Visa와 OpenAI가 2026년 6월 ChatGPT에 결제 기능을 직접 통합했습니다. AI 에이전트가 사용자 대신 실제 거래를 처리하는 구조와 그것이 만들어낼 변화를 정리합니다.
SpaceX가 역대 최대 규모 IPO로 나스닥에 상장했습니다. 공모가 대비 19% 상승, 시총 2조 달러 돌파의 의미를 정리합니다.
GPT를 만든 회사의 상장 카운트다운. OpenAI가 6월 8일 SEC에 기밀 S-1을 제출하며 2026 하반기 공모를 예고했습니다. 연 매출 $250억에도 $140억 손실을 내야 하는 구조, Anthropic과의 IPO 레이스, 투자자 희석 이슈를 한 번에 짚습니다.
Google Cloud가 제안한 OKF는 AI 에이전트가 데이터를 이해할 수 있도록 마크다운과 YAML 프론트매터로 지식을 표현하는 개방형 표준입니다. CLAUDE.md와 옵시디언 볼트 같은 패턴의 데이터 카탈로그 버전입니다
유럽 AI 챔피언 Mistral이 €3B($3.5B) 신규 라운드 협상 중입니다. 성사되면 밸류에이션이 €20B으로 2025년 9월 Series C(€11.7B) 대비 두 배가 됩니다. 오픈웨이트 전략으로 미·중 사이를 비집는 유럽 AI의 생존 방정식을 짚습니다.
2025년 11월에 등장한 OpenClaw가 346,000개 GitHub 스타로 성장하고, OpenAI가 창업자 Peter Steinberger를 영입했습니다
OpenAI가 Hiro Finance를 acqui-hire 방식으로 인수했습니다. 서비스는 종료되고 창업자와 팀 전원이 OpenAI에 합류합니다
LLM 강화학습에서 비율 클리핑의 구조적 한계를 지적하고, 부드러운 정규화로 대체하는 DRPO(Divergence Regularized Policy Optimization) 방법론을 살펴봅니다
Fable 5가 루프 구조에서 탁월한 이유와 자가 수정, 메모리를 활용한 설계 방법
베이조스와 GV, Lux가 5억 달러를 댄 브레인 인스파이어드 AI 스타트업 Flourish. 커넥토믹스로 뇌의 핵심 알고리즘을 찾아 20~50W로 돌아가는 AI를 만들겠다는, 스케일링 대신 뇌 모방이라는 베팅을 짚어봅니다.
모델 ID 한 줄 바꾸면 끝일 것 같지만, Fable 5로 넘어올 때 실제로 바꿔야 하는 것들이 있습니다. 적응형 사고 강제 활성화, 안전 분류기 폴백 처리, 30일 트래픽 보관 정책까지 실무 관점으로 체크리스트 형식으로 정리합니다.
2026년 6월, Anthropic이 Mythos급 모델을 처음으로 일반에 공개했습니다. Claude Fable 5의 성능과 안전장치, 그리고 "AI가 위험해지고 있다"는 경고 직후에 나온 이 출시가 갖는 의미를 정리합니다.
가중치와 학습데이터, 레시피까지 전부 공개한 550B(활성 55B) 하이브리드 Mamba-Attention 오픈 MoE. 1M 컨텍스트로 장기 에이전트를 노린 NVIDIA Nemotron 3 Ultra가 왜 순수 트랜스포머를 버렸는지, 미국 오픈웨이트 최강이면서도 왜 중국 모델에 뒤지는지 짚어봅니다.
Anthropic이 2026년 6월 9일 출시한 Claude Fable 5는 내부 Mythos 등급 모델을 외부에서 처음 사용할 수 있게 만든 것이다. SWE-bench Verified 95%, 1M 토큰 컨텍스트, 적응형 사고 상시 활성.
Apple이 Google과 함께 만든 모델로 Siri를 재구축하고, Foundation Models의 LanguageModel 프로토콜과 Core AI로 개발자가 앱에 Gemini·Claude·오픈 모델을 붙이게 연 WWDC 2026 키노트를 공식 발표와 보도를 구분해 정리합니다
에이전트를 매 턴 직접 프롬프트하는 대신, 나를 대신해 일을 찾고 처리하고 검증하는 시스템(루프)을 한 번 설계하는 패러다임. 루프가 비용을 갚는 네 가지 조건, 다섯 부품과 기억, 열린 고리와 닫힌 고리, 그리고 조용히 실패하는 함정까지.
저장 메모리 목록을 비동기 백그라운드 합성으로 대체한 OpenAI의 새 ChatGPT 메모리 아키텍처 Dreaming V3를 뜯어봅니다
프런티어 코딩과 1M 토큰 컨텍스트, 네이티브 멀티모달을 한 모델에 담은 첫 오픈웨이트 모델 MiniMax M3를 MSA 희소 어텐션 중심으로 뜯어봅니다
코드가 아니라 아키텍처에 집중한 오픈소스 지식 베이스 awesome-architecture를, 튜토리얼 9장과 실전 시스템 템플릿 25개를 중심으로 자세히 살펴봅니다
구글이 안티그래비티를 쪼갠 이유, 개발자들의 입장, 구글의 생각을 정리했습니다.
Cursor가 공개한 코딩 에이전트 모델 Composer 2.5의 학습 방법과 벤치마크를 정리합니다
OpenAPI 스펙에서 다국어 SDK를 자동 생성해 주는 개발자 도구 회사. 2022년 Alex Rattray가 창업했고 2026년 5월 Anthropic에 인수되었습니다.
Anthropic이 SDK 자동 생성 도구 Stainless를 약 3억 달러에 인수했습니다. 단순한 도구 확보가 아니라 OpenAI, Google, Cloudflare가 공유하던 인프라를 Anthropic이 사적으로 가져간 사건입니다.
양방향 링크와 블록 단위 참조를 처음 대중화한 PKM 도구. 2020년 디지털 PKM 붐의 시작점이었습니다.
Personal Knowledge Management. 개인이 정보를 수집·정리·연결·재사용하는 체계와 도구 전반. Second Brain·Zettelkasten 등이 대표 접근법입니다.
Roam Research에서 영감을 받은 오픈소스 PKM 도구. 로컬 마크다운/Org 모드 파일을 다루며 블록 단위 참조를 지원합니다.
Tim Berners-Lee가 2001년 제시한 웹의 미래상. 기계가 의미를 이해할 수 있도록 모든 웹 데이터를 RDF·OWL로 표현하자는 비전이었지만 결국 좌초했습니다.
블록 기반 협업 노트·문서·DB 도구. PKM과 팀 협업의 경계에 있으며 위키링크와 데이터베이스를 결합한 독자 모델을 갖습니다.
Niklas Luhmann이 평생 사용한 종이 카드 기반 노트 시스템. 고유 번호와 상호 참조로 노트를 연결하는 구조가 디지털 PKM의 원형이 됐습니다.
로컬 마크다운 파일 기반의 PKM 도구. 위키링크·그래프 뷰·플러그인 생태계로 Second Brain 구현의 대표 도구가 됐습니다.
생명과학에서 유전자와 단백질의 기능을 표준화된 어휘로 기술하는 온톨로지. 1998년 시작해 분자생물학·생물정보학의 표준 자원이 됐습니다.
Tiago Forte가 대중화한 개인 지식 관리 방법론. 외부 도구에 생각·메모·아이디어를 축적해 두 번째 두뇌로 활용하는 접근입니다.
임상 의학을 위한 세계 최대 규모의 의료 온톨로지. 35만 개 이상의 개념과 100만 개 이상의 관계로 구성되어 전 세계 의료 시스템의 표준 어휘입니다.
그래프, 그래프 DB, Knowledge Graph, 온톨로지, Graph RAG, Second Brain. 이름이 비슷한 개념들을 한 줄로 줄세우고, 진짜 차이가 어디에 있는지 정리합니다
같은 날 Google에서 정반대 결의 두 뉴스가 나왔습니다. Google Threat Intelligence Group이 *AI로 만들어진 첫 zero-day 익스플로잇* 을 잡았고, Google Research가 LLM의 KV cache를 *6배 압축* 하는 TurboQuant를 ICLR 2026에 공개했습니다. 한쪽은 공격 자동화, 다른 쪽은 비용 자동화입니다. AI가 양날의 검이라는 추상적 표현이 *같은 회사의 두 보도자료* 로 구체화된 하루였습니다.
Anthropic이 2026년 5월 발표한 미·중 AI 경쟁 보고서를 한국 독자 시선으로 정리합니다. 두 시나리오, 네 개 전선, 그리고 행간.
전 Cohere VP of Research [[사라 후커]]가 공동창업한 Adaption Labs가 첫 제품 AutoScientist를 공개했습니다. 모델 학습·정렬 전체 research loop을 자동화하는 시스템으로, 데이터 큐레이션과 학습 recipe를 동시에 self-improve 합니다. 사내 AI 리서처가 직접 설정한 학습 대비 평균 +35%, win rate는 48%에서 64%로 올랐다고 합니다. 첫 30일 무료, $50M 시드 (Emergence Capital + Mozilla Ventures 리드).
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Meta가 2026년 4월 Llama 오픈소스 노선을 사실상 끝내고, Meta Superintelligence Labs의 첫 사유 모델 Muse Spark를 공개했습니다. Yann LeCun이 떠나고 Alexandr Wang이 들어온 자리에서 만든 첫 결과물, Llama 4 Maverick 대비 1자릿수 이상 적은 컴퓨트로 같은 성능을 낸다고 주장하는 모델, 그리고 Apollo Research가 '관측한 모델 중 가장 evaluation awareness가 높다'고 평가한 안전성 이슈까지 전수 정리했습니다.
팔란티어 Foundry를 실제로 구현한다는 게 무엇인지를 데이터 통합부터 온톨로지·Workshop·AIP·OSDK 배포까지 공식 문서 기반으로 따라갑니다. 단순한 BI 도구가 아니라 데이터·로직·액션을 한 거버넌스 안에 묶는 운영 OS로서 Foundry가 어떻게 짜여 있는지 — 도구 한 줄, 컴포넌트 한 줄까지 정리했습니다.
2026년 6월 15일부터 Claude Agent SDK와 claude -p 사용량은 구독 플랜 한도에서 빠지고, 별도의 월간 크레딧으로 분리됩니다. Pro 20달러, Max 5x 100달러, Max 20x 200달러가 자동으로 충전됩니다.
옵시디언 CEO kepano가 만든 공식 옵시디언 스킬과 카파시가 제안한 LLM Wiki 패턴. 둘은 별개 프로젝트지만 합치면 'Claude가 내 옵시디언 볼트를 직접 운영하는 지식 위키'가 됩니다.
Pappers MCP를 통해 클로드가 프랑스 상법 사건 페이지 분석 그리드를 그대로 출력하는 시연. 회사 데이터와 판례를 동시에 조회해, pin-cite·gap 분석·결정트리까지 변호사가 받아 쓸 수 있는 출력을 만듭니다. 자체 플러그인이 아닌 오픈 MCP 서버로 법률 버티컬을 묶은 사례입니다.
Anthropic이 'Claude for Small Business'라는 별도 플러그인을 내놨습니다. QuickBooks·PayPal·HubSpot 같은 SMB 도구에 직접 붙어 돕니다. 설치부터 커스터마이즈까지 실제 명령으로 풀었습니다.
옵시디언 그래프 뷰가 쓸모없다는 말은 반은 맞습니다. 전역 그래프는 소셜 미디어 스크린샷용이고, 로컬 그래프는 설정하기 나름입니다. 고아 노트 발견, 허브 노트 파악, 글쓰기 중 맥락 탐색... 실제로 작동하는 그래프뷰 활용을 정리합니다.
Anthropic이 2026-05-11에 Research Preview로 공개한 Claude Code의 Agent View 기능을 처음부터 끝까지 정리합니다. 다중 세션 대시보드, 백그라운드 실행, 상태 아이콘, 단축키, worktree 격리, supervisor 프로세스, 한계까지 모두 다룹니다.
에이전트 코딩이 개인 도구를 넘어 조직 전체의 기본값이 되면, 어려운 건 도구가 아니라 프로세스다. Claude Code 엔지니어링 디렉터 Fiona Fung이 Anthropic에서 무엇이 깨졌고(리뷰, 오너십, 채용), 계속 출시하기 위해 어떤 규범을 다시 썼는지 풀어놓는다.
옵시디언으로 지식을 관리하는 방법은 하나가 아닙니다. 개념 간 관계를 명시하는 온톨로지 구조, 자동 캡처와 Claude 브리핑으로 인사이트가 돌아오는 흐름 구조, 내부 지식을 블로그로 내보내는 출력 구조 — 세 방향을 비교합니다.
pdftotext, pymupdf4llm, MinerU, marker, docling — LLM 파이프라인에서 PDF를 다루는 대표 도구 5개와 상황별 선택 기준을 정리합니다. 한국어 문서, 표, 스캔본, 속도 — 무엇을 우선시하느냐에 따라 답이 달라집니다.
AI 에이전트 팀의 90%가 한 달 안에 무너집니다. 에이전트가 멍청해서가 아닙니다. 아무도 안 보고 있어서입니다. 살아남는 AI 팀의 세 가지 원칙과 실제 역할 구성을 정리했습니다.
Anthropic이 Claude의 내부 활성화를 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 Natural Language Autoencoders를 공개했습니다. Claude Opus 4.6가 안전 테스트 중 자신이 테스트받는다는 걸 알고 있었지만 말하지 않은 사례, 부정렬 모델의 숨겨진 동기 탐지 — AI 내면을 들여다보는 새로운 도구입니다.
옵시디언 볼트가 6개월 만에 죽는 이유는 하나입니다. 입력만 설계하고 출력을 설계하지 않아서입니다. 캡처 자동화 + N8N 파이프라인 + Claude 연결로 매일 아침 인사이트가 먼저 말을 거는 시스템 구조를 정리합니다.
Karpathy 연구 자동화 프레임워크부터 Microsoft AI 에이전트 코스까지, 2026년 실제로 써볼 만한 AI 관련 GitHub 저장소 10개를 정리했습니다.
온톨로지는 아리스토텔레스에서 시작해 Cyc 프로젝트의 실패, 시맨틱 웹의 좌초를 거쳐 팔란티어에서 부활했습니다. 개념과 개념 사이의 관계를 명시적으로 정의하는 이 오래된 아이디어가, AI 시대에 왜 다시 핵심이 됐는지 — 역사부터 팔란티어 아키텍처, 옵시디언 구현까지 기술적으로 정리합니다.
Anthropic이 SpaceX Colossus 1과 계약을 맺고 Claude 한도를 즉시 올렸습니다. 하지만 이 딜은 단순한 컴퓨트 구매가 아닙니다. 일론 머스크가 Anthropic을 공개 비난하다가 갑자기 계약한 이유, Amazon·Google·Microsoft가 경쟁사에 수십 조를 넣는 이유 — 각 기업이 이 판단을 내린 배경을 분석합니다.
혼자 모든 걸 하는 창업자에게 AI 에이전트 3개가 실제로 도움이 될 수 있을까요. 리서치 에이전트, 콘텐츠 에이전트, 운영 에이전트 — 무엇이 가능하고 무엇이 과장인지 구체적으로 살펴봅니다.
Chrome 사이드 패널에서 현재 페이지를 AI에게 그대로 던지는 오픈소스 확장이 나왔습니다. API 키는 로컬 서버에만 있고, YouTube 타임스탬프, 파일 업로드, 음성 입력까지 됩니다. 설치는 직접 빌드해야 합니다.
GitHub 22.6k 스타의 Beads는 AI 에이전트 기억 문제를 Git 같은 SQL로 해결하겠다고 합니다. 아이디어는 맞는데, 실제로는 어떨까요. Dolt 마이그레이션이 망가뜨린 것들, '의미 기억 감쇠'의 진짜 정체, Mem0와의 비교까지 정리합니다.
$200/month 플랜에서도 한도에 걸린다면? 계획 단계부터 모델 스태킹, 도구 분리까지 — 재현 가능한 5가지 전략으로 Claude 사용 한도를 영원히 피하는 법을 정리합니다.
이 블로그 하나로 AI 공부를 완결하는 순서
WRING은 모델 구조 훼손을 최소화하고 두더지 잡기 딜레마를 완화합니다. 재학습이 불필요해 실용적입니다.
클로드 프로는 체험판, 맥스도 부족하다? 무조건 할당량 100%만 채우면 된다? 아닙니다. 당연히 잘 쓰는 법이 중요합니다. 클로드를 오래, 효율적으로 쓰려면 어떻게 해야 할까요? 클로드가 아닌 다른 것을 쓰면 해결될까요?
NVIDIA가 한국에게 뭔가 보여줍니다. 한국 인구 통계를 기반으로 700만 개의 합성 페르소나를 공개했습니다. 한국어 AI 학습 데이터의 구조적 공백을 메우는 시도입니다. 활용 방법이 무궁무진합니다. 예를 들어, 사업을 하고 있다면 가상의 소비자 타겟층에게 미리 후기를 들어볼 수도 있겠네요.
Claude Code 하네스와 옵시디언을 연결해 AI가 직접 관리하는 개인 지식 위키를 만드는 법. 설정부터 자동화까지.
오픈클로 사태가 주는 교훈. Claude Code + 스킬로 외부 프레임워크 없이 나만의 AI 비서를 구축하는 실전 가이드.
AI 비서를 내 것으로 만드는 방법. Claude Code의 스킬 시스템을 한국 업무 환경에 맞게 설치하고 운용하는 실전 가이드.
AI 에이전트 하나가 작업을 받습니다. 그 에이전트가 작업을 쪼갭니다. 쪼개진 작업들을 새로운 에이전트들에게 넘깁니다. 그 에이전트들도 또 쪼갭니다. AI가 AI를 낳는다. 재귀적 멀티에이전트 시스템이 무엇이고, AI의 불편한 미래는 어디로 향하는지 정리합니다.
인터넷을 돌아다니다가 저장하고 싶은 페이지, 글, 콘텐츠가 있을 때 여러분은 어떻게 하시나요? 저는 바로 옵시디언에 메모하고 싶어집니다. 하지만 탭을 오가며 글을 쓰기도 불편하고, 형식 맞추는 데 한 세월이 걸리고, 페이지에 광고가 많아서 머리가 아프기도 합니다. 옵시디언 웹 클리퍼는 바로 당신을 위한 완벽한 솔루션일지도 모릅니다.
클로드의 잦은 서버 이슈, 반도체 공급 부족, 폭발하는 AI 수요. 전 세계의 시장이 흔들립니다. 아마존은 앤트로픽에게 손 크게 투자했습니다. 이 이면에는 어떤 의도가 숨어있을까요? 이제 빅테크 기업의 대결 구도는 어떻게 흘러갈까요?
Anthropic이 Blender, Adobe, Ableton 등 크리에이티브 툴과의 공식 커넥터를 출시하며 전문 창작 환경으로 Claude를 확장합니다.
원티드랩 주형민 AX 총괄이 짚은 엔터프라이즈 AX의 16개 딜레마. 살림살이 나아졌냐는 질문은 여전히 공허하게 돌아옵니다.
여러분은 시리를 자주 사용하나요? 저는 거의 사용하지 않습니다. 불편하고 멍청합니다. 수 년 동안 그랬습니다. 하지만 이제는 분위기가 조금 달라질 수도 있습니다. Apple Intelligence부터 Phi 계열까지, 모바일에서 실제로 쓸 만한 LLM의 현주소를 알아봅니다.
MCP가 등장한 지 1년, 사실상 표준이 된 흐름과 아직 남은 균열을 정리합니다
프롬프트 엔지니어링은 가장 빨리 유행이 지난 기술이 됐습니다. 베스트 바이, 코스노바, PwC가 발견한 진짜 AI 레디는 도구 숙련도가 아니라 운영 판단력입니다.
Claude Code 만든 Boris가 직접 발표한 30분짜리 실용 가이드. Q&A부터 시작해 ClaudeMD, 키 바인딩, SDK 병렬 워크플로우까지. 11개월 지나도 통하는 패턴들.
2026년 4월 기준 빅테크 간 AI 파트너십, 지분 투자, 반독점 규제, 칩 동맹을 한눈에 정리합니다.
같은 AI를 써도 결과가 다른 이유는 프롬프트 때문입니다. 역할 부여, 출력 형식 지정, 예시 주기 — 입문자가 바로 쓸 수 있는 원칙들을 정리했습니다.
GPT-5.4가 처음으로 컴퓨터 사용 능력을 네이티브로 탑재했습니다. OSWorld에서 인간 전문가를 앞질렀고, 1M 토큰 컨텍스트도 공식 지원합니다. 에이전트 시대가 OpenAI 입장에서는 시작됐습니다.
MMLU는 이미 포화됐고, Cybench도 100%가 나왔습니다. AI 평가 방법론이 모델 발전 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 벤치마크가 망가졌다면, 우리는 무엇으로 모델을 비교해야 할까요.
Anthropic이 출시하지 않은 모델로 보안을 고치는 프로그램을 시작했습니다. Project Glasswing. 가장 위험한 AI를 가장 방어적인 목적에만 씁니다. 이 역설이 어떻게 작동하는지 들여다봤습니다.
DeepSeek V4가 4월 말 출시 예정입니다. 1조 파라미터 MoE, 화웨이 Ascend 칩, CUDA 완전 배제. 중국 AI가 엔비디아 없이 프론티어를 달릴 수 있는지 실증하는 첫 사례가 될 것입니다.
둘 다 AI인데 왜 따로 쓰는 건지 궁금하셨나요. 학습 방식, 안전 철학, 실제로 잘 하는 것이 다릅니다. 스펙 비교가 아니라 쓰임새로 정리했습니다.
AI가 거짓말을 하는 게 아닙니다. 확률적으로 그럴듯한 것을 생성할 뿐입니다. 할루시네이션이 왜 생기는지 구조적으로 이해하면, 어떻게 줄일 수 있는지도 보입니다.
서드파티 AI 도구의 OAuth 앱이 뚫리면서 Vercel 내부 시스템까지 번진 사고. 무엇이 노출됐고, 우리는 무엇을 해야 할까요.
OpenRouter에 등장한 100B 파라미터 스텔스 모델 Elephant Alpha. 환각 억제 벤치 1위, 코딩 82%, 무료 공급. '유명한 오픈 모델 랩'의 정체를 공개하지 않은 채 강력한 성능을 내놓았습니다.
Anthropic이 2026년 4월 17일 공개한 Claude Design. Opus 4.7 비전 모델로 구동되는 AI 디자인 도구로, Figma와 Adobe의 영역에 직접 도전합니다. 발표 당일 두 회사 주가가 하락했습니다.
Anthropic이 Opus 4.6 출시 두 달 만에 4.7을 공개했습니다. SWE-bench 프로덕션 태스크 해결률 3배, 비전 해상도 3배, 새로운 xhigh 추론 레벨과 /ultrareview 커맨드까지. 그런데 여전히 'Mythos'는 금고 속에 있습니다.
애자일은 정의된 적이 없는데 30년을 살아남았습니다. 반증 불가능성, 인증 산업, 중간 관리자의 구원, 책임 전가, 언어학적 쿠데타 — 다섯 가지 메커니즘으로 해부합니다. 관련 연구와 인물까지 싹 정리한 참고 페이지.
Claude가 토큰을 더 많이 쓰고 성능이 떨어졌다는 체감은 기분 탓이 아닙니다. AMD 엔지니어의 6,852 세션 분석, Anthropic의 공식 인정, 그리고 원인·대응을 팩트체크로 정리합니다.
Anthropic, OpenAI, Google 세 회사의 AI 인프라를 숫자로 정리합니다. Stargate 10GW, TPU Ironwood 9,216칩 포드, Project Rainier 100만 칩 — 누가 어디서 어떤 칩으로 얼마를 쓰는지 한눈에 보는 비교.
1970년에 만들어져 50년 넘게 살아남은 확률적 자료구조, 블룸 필터. 거짓 양성은 허용하되 거짓 음성은 절대 없는 이 구조가 구글, 비트코인, 카산드라에서 어떻게 쓰이는지 정리합니다.
검색의 60%가 클릭 없이 끝나는 제로클릭 시대. Google AI Overview가 CTR을 61% 떨어뜨린 현실과, 그래도 트래픽을 지키는 방법.
앤트로픽이 알려주는 클로드 에이전트 3원칙. 클로드가 이미 아는 것을 활용하고, 불필요한 구조를 제거하고, 경계를 신중하게 설정하는 방법이 중요합니다. 클로드를 너무 자유롭게 풀어두거나, 반대로 너무 많은 것을 제약하면 곤란합니다. 대체 적절한 선은 어디일까요?
이 블로그가 어떻게 만들어지고 운영되는지에 대한 기술 문서. 옵시디언에서 마크다운을 쓰고, F# 빌드 시스템이 HTML로 변환하고, GitHub Pages로 배포됩니다. 이 문서는 자동으로 업데이트됩니다.
Meta Superintelligence Labs의 첫 모델 Muse Spark. 네이티브 멀티모달 추론, 비주얼 CoT, 멀티에이전트 오케스트레이션을 갖춘 Meta의 AI 전략 전환점.
Nous Research의 Hermes Agent — 스스로 배우고 성장하는 오픈소스 AI 에이전트. 5단계 메모리, 자동 스킬 생성, 6개 실행 백엔드, 40+ 도구를 갖춘 로컬 퍼스트 에이전트 프레임워크.
Claude Code의 Ultraplan — CLI에서 시작하고 브라우저에서 검토하고 클라우드에서 실행하는 계획 모드. 터미널을 점유하지 않고 Opus급 계획을 뽑아내는 방법.
Meta의 Llama 4 Scout — 17B 파라미터 오픈소스 멀티모달 MoE 모델. 단일 H100 GPU에서 10M 토큰 컨텍스트, Gemma 3와 Gemini Flash를 능가하는 성능.
EU AI Act 전면 시행 — 2026년 3월부터 적용된 세계 최초 포괄적 AI 규제법. 투명성, 안전성, 위험 분류 요구사항과 OpenAI/Anthropic/Google의 대응.
Anthropic이 발표한 Claude Managed Agents 퍼블릭 베타. 에이전트 인프라를 통째로 맡기고, 프로토타입에서 프로덕션까지 수일 만에 가능하게 합니다.
2026년 기준 SEO와 AIEO(AI Engine Optimization) 실전 가이드. 검색엔진과 AI 크롤러 모두에 최적화하는 방법을 정리했습니다.
Anthropic이 관리형 에이전트(Managed Agents)를 설계하면서 얻은 아키텍처 교훈을 정리한 글입니다. 하네스 엔지니어링과 관리형 에이전트. 우리의 페인 포인트를 정확히 짚어낸 Anthropic의 통찰이 돋보입니다.
Anthropic의 Advisor Strategy — 큰 모델이 작은 모델에게 조언만 하고 실행은 맡기는 새로운 에이전트 아키텍처. Sonnet + Opus 조합으로 비용은 줄이고 성능은 올리는 방법.
Anthropic이 공개한 Claude Mythos Preview 시스템 카드 완전 분석. 사상 최강 AI 모델이 공개되지 않은 이유, 제로데이 취약점 자동 발견, 보상 해킹, 정렬 평가, 모델 복지까지. 문서를 낱낱이 뜯어봤습니다.
엔비디아의 GPU 독주가 흔들리기 시작했다. AMD, 구글 TPU, 커스텀 실리콘이 치고 올라오는 2026년 AI 칩 시장의 지형 변화를 뜯어봤다.
마이크로소프트는 1,500만 Copilot 좌석을 팔았다. 그런데 기업 환경은 아직 에이전틱 AI를 받아들일 준비가 안 됐다고 한다. 둘 다 맞는 말이다. 이 역설의 정체가 2026년 에이전트 AI 시장의 실체다.
브라우저 없이 텍스트 너비를 정확히 측정하는 Node.js 라이브러리. Excalidraw 도해 자동 생성 과정에서 탄생한 서버사이드 measureText() 구현체.
2026년 2월, 공개 GitHub 커밋의 4%—하루 약 13만 5천 건—가 Claude Code에 의해 작성됐다. 이게 어떤 의미인지 뜯어봤다.
카파시가 공유한 LLM 기반 개인 지식 관리 워크플로우. 원본 자료를 LLM이 위키로 컴파일하고, 옵시디언으로 조회하고, Q&A와 린팅으로 지식을 누적하는 구조.
Google DeepMind이 Gemma 4를 공개했습니다. Gemini 3의 연구와 기술을 기반으로 만든 오픈 모델 패밀리이며, 이번엔 Apache 2.0 라이선스입니다. E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense 네 가지 사이즈로 나왔고, 31B 모델은 Arena AI 텍스트 리더보드에서 오픈 모델 3위, 26B MoE는 6위를 기록했습니다. 자기보다 20배 큰 모델을 이기는 파라미터 대비 지능(intelligence-per-parameter) 효율을 강조하고 있습니다. Gemma 시리즈 출시 이후 누적 다운로드 4억 회, 커뮤니티 변형 모델 10만 개라는 숫자도 인상적입니다.
모델 가중치를 건드리지 않고 시스템 프롬프트, 도구, 실행 흐름만 바꿔서 성능을 끌어올리는 하네스 엔지니어링. LangChain은 하네스만 바꿔서 Terminal Bench 30위권 밖에서 5위권으로 올라갔습니다.
2025년의 오픈소스 프로젝트의 핵심 키워드는 성능과 AI입니다. Rust로 재작성된 도구들이 기존 JavaScript/Python 툴체인을 빠르게 대체했습니다. 로컬 LLM 실행 환경이 성숙해지면서 개발자들은 클라우드 API에 의존하지 않고도 AI를 활용할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 2026년 개발 현장을 실질적으로 바꿀 가능성이 높은 10개의 오픈소스 프로젝트를 살펴봅니다.
신기한 챗봇 서비스입니다. 메시지 앱에서 바로 채팅이 됩니다. 진짜 사람이랑 하는 것 같기도 합니다. 주력 기능은 구글 메일과 캘린더 연동입니다. 요약이나 비서 업무를 착착 잘해줍니다. MCP도 지원하므로 확장성 뛰어납니다. Poke를 소개합니다.
소규모 창업자나 소상공인이라면 이런 고민을 해본 적 있을 겁니다. 소셜 미디어 콘텐츠를 만들고 싶지만 디자이너를 고용할 여유도 없고 직접 만들자니 시간이 부족하다는 고민. Google Labs와 Google DeepMind가 함께 만든 새로운 도구가 나왔습니다. 오늘은 Pomelli를 살펴보겠습니다.
지난 몇 년간 생성형 AI와 대규모 언어모델이 논문 작성 난이도를 크게 낮췄습니다. arXiv는 원래도 논문의 저품질 문제를 안고있었죠. 하지만 '빠른 논문'이 arXiv의 존재 이유인 만큼 좋은 논문을 찾는 것은 독자의 몫으로 돌리는 것에 모두가 암묵적으로 동의했습니다. 하지만 그것도 한계인가봅니다. 새로운 연구 성과를 담지 않은 리뷰 논문들이 폭주하면서, arXiv는 결국 결정을 내렸습니다. 앞으로 CS 카테고리에 리뷰 논문과 포지션 페이퍼를 올리려면, 먼저 저널이나 학회에서 심사를 통과해야 합니다
커서 2.0이 발표되었습니다. 기대만큼 엄청난 변화는 아니지만 생각지 못한 변화네요. 자체 모델 발표와 에이전트 중심의 인터페이스 개편이 핵심입니다.
클래스를 만들었으면 멤버 변수에 파라미터를 대입하고, `__init__`, `__repr__`, `__eq__` 같은 특수 메서드를 정의합니다. 마치 Hello World를 프린트하기 위해 #include.. 로 시작하는 형식적인 코드를 줄줄 쓰듯이 말이죠. 이렇게 반복적이고 형식적인 클래스 정의 시 타입 힌트만 작성하면 반복적인 보일러플레이트 코드를 획기적으로 줄일 수 있습니다.
인코딩은 컴퓨터가 문자를 이해하기 위한 가장 기본적인 방식입니다. 데이터 분석을 많이 해 본 사람이 아니라면 불러온 데이터가 깨지거나 아예 불러오지 못하는 경우가 많죠. 인코딩 방식을 잘 알아두어야 하는 이유입니다. 운영 체제와 프로그램과 파일 형식에 따라 사용하는 인코딩 방식이 달라 신경쓰지 않으면 데이터와 멘탈이 와장창 깨질겁니다.
여러분이 굉장히 놀랄만한 PDF 번역 도구입니다. PDF로 작업을 자주 하거나 저처럼 외국 자료를 볼 일이 많은 분께 강력 추천합니다. PDF의 복잡한 구조를 어떻게 처리하는지 내부 코드도 뜯어보고 싶네요. Zotero와 연동할 수 있어 더욱 편리합니다.
디지털 색상 시스템의 발전 과정을 RGB, CMYK부터 HSL, CIELAB, 그리고 산업 표준인 팬톤 컬러 시스템까지, 각 시스템의 장단점과 색상 표현의 한계를 설명하고 장치 독립적인 색상 표현과 일관성을 보장하기 위한 방법을 알아봅니다.
인공지능의 핵심 기술인 어텐션(Attention) 메커니즘의 다양한 종류를 알기 쉽게 설명합니다. 기본적인 어텐션 함수부터 Self/Cross, Multi-Head, 그리고 효율성을 높인 Sparse/Linear 어텐션까지, 각 방식의 발전 과정과 특징을 체계적으로 정리합니다.
LLM이 텍스트를 이해하는 첫 단계인 토큰화(Tokenization)의 다양한 방법을 정리합니다. 단어, 문자, 서브워드(BPE, WordPiece), SentencePiece 등 주요 토큰화 기법의 원리와 장단점을 비교하고, 모델 성능에 미치는 영향을 설명합니다.
2025년 기준 중국 생성형 AI 기술 동향 리포트입니다. 텐센트, 알리바바, 딥시크 등 주요 12개 기업의 주력 모델과 제품을 분석하고, 오픈소스 전략, 가성비 경쟁 등 중국 AI 시장의 특징과 경쟁력을 조망합니다.
논문 관리 도구 Zotero와 LLM을 연동하는 Zotero MCP 사용 후기입니다. 스미더리를 통한 연결 방법과 불안정한 연결 문제 해결을 위한 로컬 설치 방법을 소개합니다. 이를 통해 논문 요약, 분류, 질의응답 등 연구 워크플로를 효율적으로 개선할 수 있습니다.
텍스트 기반의 마크업 언어인 마크다운(Markdown)의 핵심 문법을 정리한 가이드입니다. 제목, 텍스트 스타일, 목록, 링크, 이미지, 코드 블록 등 자주 사용하는 문법을 예제와 함께 설명하여 누구나 쉽게 배우고 활용할 수 있도록 돕습니다.
다양한 커맨드 라인 셸(Shell)인 Bash, Zsh, Fish, Ksh, Sh의 특징과 장단점을 비교하는 가이드입니다. 각 셸의 주요 기능과 설정 파일, 스크립팅 문법 차이를 설명하고 사용 목적에 맞는 셸을 선택할 수 있도록 돕습니다.
데이터 사이언스 프로젝트 환경 구성을 위해 Google Colab에서 Kaggle API와 Git/Github를 설정하는 방법을 안내합니다. 각 서비스의 계정 생성부터 Colab에서 Kaggle 데이터셋을 다운로드하기 위한 API 연동 과정까지 단계별로 설명합니다.
Kaggle API의 설치 및 사용법을 정리한 가이드입니다. API 토큰 설정 방법부터 CLI 또는 Python 코드를 사용하여 데이터셋과 대회 데이터를 다운로드하는 등 주요 기능을 예제와 함께 설명하여 Kaggle 환경 외부에서의 활용을 돕습니다.
정보처리기능사 필기 시험 핵심 요약 자료입니다. 전자계산기 일반, 패키지 활용, PC 운영체제, 정보 통신 일반 4과목의 주요 개념과 필수 암기 항목을 체계적으로 정리하여 수험생의 효율적인 학습을 돕습니다.
정부·방산·대기업을 대상으로 데이터·AI 운영 플랫폼을 만드는 미국 기업. Gotham·Foundry·AIP 3대 제품 라인
데이터 통합·온톨로지·앱 빌딩·AI 운영을 하나의 거버넌스 평면에 묶은 팔란티어의 엔터프라이즈 운영 OS
Palantir Foundry 위에 얹는 AI 운영 평면. LLM·에이전트·평가·자동화를 온톨로지·액션과 묶어 운영