AI 활용 가이드
Claude에서 GPT-5.4로, 모델 갈아타기 전에 해야 할 일
Anthropic의 OpenClaw 가격 정책 변화로 많은 개발자가 GPT-5.4로 전환을 고민 중입니다. 하지만 실전 테스트 결과, 모델 자체보다 프롬프트 튜닝이 더 중요했습니다. 현명한 모델 선택을 위한 실무 가이드입니다.
Written by
Qwen3-VL 파인튜닝 $1로 Gemini 3 Flash를 이긴 실험 결과
Oxen.ai가 $1 비용으로 Qwen3-VL-8B를 파인튜닝해 Gemini 3 Flash를 정확도·속도·비용 모두에서 앞선 실험. 도메인 특화 파인튜닝의 가능성을 보여줍니다.
Written by
LLM을 위키 편집자로, Karpathy의 지식 베이스 구축법
Andrej Karpathy가 공개한 LLM 기반 개인 지식 베이스 구축법. RAG와 달리 LLM이 마크다운 위키를 직접 작성·유지해 지식이 쌓이는 구조를 소개합니다.
Written by
AI 검색에서 내 브랜드가 안 보이는 이유, 가시성 갭 4가지 유형
AI 검색 답변에서 내 브랜드가 빠지는 4가지 가시성 갭 유형과 실전 분석 사례. 검색 순위와 AI 가시성이 다른 이유를 소개합니다.
Written by
2026년 최고의 AI PM은 최고의 에이전트 매니저다
8개 AI 에이전트 팀을 2개월간 운영한 경험에서 나온 통찰. 에이전트 성과를 가르는 건 프롬프트 기술이 아니라 관리 역량이며, PM이 그 역량을 이미 갖추고 있다는 주장을 소개합니다.
Written by
제품 문서를 방치하면 AI가 알아서 설명한다, 그것도 틀리게
AI 검색 시대에 제품 문서가 브랜드의 목소리가 된다는 Ahrefs의 인사이트. 공식 문서 공백을 AI가 다른 출처로 채우는 구조와 그 의미를 설명합니다.
Written by
AI 검색에 트래픽 절반을 빼앗긴 퍼블리셔들, ChatGPT는 어떤 기준으로 출처를 고르나
AI Overviews 등장 후 오가닉 트래픽 42% 증발. ChatGPT가 출처를 고르는 실제 기준을 21,000건 인용 데이터로 분석한 결과를 소개합니다.
Written by
벡터 DB 없이 RAG 정확도 높이는 두 가지 방법, Vercel과 PageIndex
벡터 유사도 검색의 한계를 넘는 두 가지 접근법 소개. Vercel의 파일시스템+bash 에이전트와 PageIndex의 추론 트리 방식을 비교합니다.
Written by
AI 검색에서 같은 브랜드 순위가 나올 확률, 1000번 중 1번도 안 된다
SparkToro가 600명 자원자로 실험한 결과, AI 검색에서 같은 브랜드 순위가 반복될 확률은 1,000번 중 1번도 안 됩니다. AI 순위 추적의 한계와 그나마 의미 있는 지표를 소개합니다.
Written by
AI 에이전트용 새 웹 표준 WebMCP, SEO 다음 전장이 열렸다
Google과 Microsoft가 공동 제안한 WebMCP, AI 에이전트가 웹사이트를 사용하는 방식을 바꾸는 새 브라우저 표준과 SEO·GEO에 미치는 영향을 소개합니다.
Written by
