같은 모델인데 응답이 느릴 때, LLM 추론 배칭 3종의 차이
같은 모델에 같은 질문을 넣어도 어떤 날은 즉시 답이 나오고 어떤 날은 한참 걸리죠. 모델이 바뀐 게 아니라 내 요청이 다른 요청들과 묶이는 방식이 달라진 겁니다. 정적·동적·연속 배칭이 어떻게 다르고, 첫 토큰이 늦는 것과 이후가 느린 것이 왜 다른 문제인지 짚었습니다.
Written by
AI 코딩 통념 8가지, ACM 논문이 근거를 들어 반박했다
개발자가 코드를 직접 쓰는 시간은 하루의 14%입니다. 그 구간이 두 배 빨라져도 하루에서 줄어드는 건 7%뿐이죠. ACM Queue에 실린 논문이 AI 코딩을 둘러싼 통념 여덟 가지를 연구 근거로 하나씩 짚었습니다.
Written by
빌보드 핫100에 오른 첫 AI 생성곡, 정작 탐지한 건 만든 회사였다
6월에 나온 노래 한 곡이 빌보드 핫100 58위까지 올라갔습니다. AI로 만든 것 아니냐는 의심이 두 달을 따라다녔는데, 결론을 낸 건 탐지 회사가 아니라 그 노래를 만든 도구 쪽이었죠. AI 탐지 결과를 어디까지 믿을 수 있는지가 이 사건에 다 들어 있습니다.
Written by
RAG 청킹 전략 7가지, 문서를 어떻게 자르느냐가 검색 품질을 가른다
RAG를 붙였는데 자꾸 엉뚱한 문서를 물고 온다면 원인은 검색이 아닐 수 있습니다. 문서를 어떤 단위로 잘라 넣었는지가 그 앞에서 결과를 결정하죠. 고정 크기 자르기부터 표 보존 청킹까지 일곱 가지 전략의 작동 방식과, 자동화할수록 오히려 흔들리는 지점을 정리했습니다.
Written by
글쓰기용 Claude 스킬 다섯 개, 공통점은 스스로 채점하고 다시 쓴다는 것
AI로 초안을 쓰면 문장은 매끄러운데 어딘가 티가 나죠. 그 티를 지우는 일만 전문으로 하는 Claude 스킬 다섯 개를 GitHub 스타 순으로 정리했습니다. 상위권 저장소들이 하나같이 자기 출력을 다시 채점하는 구조를 갖고 있다는 점이 흥미롭습니다.
Written by
Meta Muse Code 공개, 출력 100만 토큰 20센트의 대가는 학습 데이터
Meta가 터미널 코딩 에이전트 Muse Code와 신모델 Muse Spark 1.2를 내놨습니다. 눈에 띄는 건 성능이 아니라 가격표죠. 출력 100만 토큰 20센트라는 최저 요금제의 조건과, 공개된 벤치마크에서 빠진 이름 하나를 함께 짚었습니다.
Written by
Agent Plugins 1.0, 경쟁사 다섯이 합의한 스킬·MCP 공용 포맷
스킬 하나를 만들어도 도구마다 다시 포장해야 했던 시절이 끝나갑니다. Vercel이 제안하고 AWS·Cursor·GitHub·Microsoft·OpenAI가 함께 다듬은 Agent Plugins 1.0이 공개됐죠. 규격이 왜 이렇게 작은지, 그리고 이 표준이 일부러 손대지 않은 문제는 무엇인지 짚었습니다.
Written by
취미 프로그래밍 커뮤니티가 LLM을 밀어낸다, 과정 자체가 결과물이니까
체스 엔진 저장소에 올라온 이슈 하나가 논쟁에 불을 붙였습니다. OSDev부터 데모신, 코드 골프까지 틈새 개발 커뮤니티들이 유독 LLM에 날을 세우는 이유를 개발자 fogus가 짚었죠. 이들이 지키려는 게 결과물이 아니라 과정이라는 대목에서 이야기가 갈립니다.
Written by
AI 에이전트 명령 승인, 사람은 위협 3건 중 1건을 놓쳤다
코딩 에이전트의 명령을 사람이 승인하는 방식, 정말 안전한 걸까요. 4만 판 40만 건의 판단을 모아보니 위협 3건 중 1건이 그대로 통과했습니다. npm run 뒤에 숨긴 코드가 왜 두 배로 잘 먹히는지, 그리고 Zed가 샌드박싱을 기본값으로 켠 이유를 짚었습니다.
Written by
하네스가 스스로를 고치기 시작했다, 자기개선 루프의 현재 좌표
에이전트를 개선한다는 건 지금까지 사람이 프롬프트와 도구를 손보는 일이었습니다. 그런데 최근 나온 하네스들은 그 손보는 일 자체를 에이전트에게 넘기죠. 1965년 재귀적 자기개선 개념이 어떻게 2026년의 코딩 하네스 설계로 내려왔는지, 그리고 자기진화가 왜 아직 출렁이는지 함께 짚었습니다.
Written by
