AI 기술 분석
Ollama 0.19, MLX 탑재로 Mac에서 AI 추론 속도 2배 빨라졌다
Ollama 0.19가 Apple MLX 프레임워크를 탑재해 Mac에서 AI 추론 속도를 최대 2배 향상. NVFP4 지원과 캐시 개선도 포함한 주요 업데이트를 소개합니다.
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클래식 RAG의 실패 지점, 에이전틱 RAG가 다른 이유
클래식 RAG의 단방향 파이프라인이 왜 조용히 실패하는지, 에이전틱 RAG의 루프 구조가 어떻게 다른지를 비교 분석합니다.
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Claude Code 소스코드 유출, 가짜 툴에 미공개 에이전트까지
Claude Code npm 패키지에 소스코드가 실수로 유출됐습니다. 가짜 툴 주입, 언더커버 모드, 미공개 에이전트 KAIROS 등 내부 구현을 분석합니다.
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Gemini API Agent Skill, 코딩 성공률 28%에서 96%로 끌어올린 방법
Google DeepMind가 AI 코딩 에이전트의 지식 공백 문제를 해결하는 Agent Skill을 개발. Gemini 3.1 Pro의 성공률이 28.2%에서 96.6%로 향상된 과정을 소개합니다.
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Claude Code에 수면 기능이 생겼다, AutoDream 메모리 정리 메커니즘 분석
Claude Code v2.1.59의 AutoDream 기능 분석. REM 수면처럼 쌓인 메모리를 자동 정리·통합하는 백그라운드 에이전트의 4단계 작동 원리를 소개합니다.
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AI 메모리 병목을 3비트로 해결, 구글 TurboQuant 8배 속도 달성한 방법
구글 리서치가 발표한 TurboQuant는 LLM의 KV 캐시를 3.5비트로 압축하면서 정확도 손실 없이 최대 8배 빠른 처리 속도를 달성한 벡터 양자화 알고리즘입니다.
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MiniMax M2.7, 자기 진화 100회 반복으로 성능 30% 높인 방법
MiniMax M2.7이 100회 이상의 자율 최적화 루프로 자신의 강화학습 파이프라인을 개선해 성능 30%를 높인 방법. GLM-5 동급 성능을 1/3 비용으로 달성한 과정도 소개합니다.
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AI 에이전트 성능을 좌우하는 하네스 설계, LangChain이 정리한 핵심 구조
에이전트 성능을 결정하는 건 모델만이 아닙니다. LangChain이 ‘하네스’의 개념과 파일시스템·샌드박스·컨텍스트 관리 등 핵심 구성요소를 체계적으로 정리했습니다.
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버려지던 신호를 학습으로, OpenClaw-RL이 AI 훈련을 바꾸는 방법
Princeton 연구팀의 OpenClaw-RL은 AI 에이전트가 대화·터미널·GUI 상호작용에서 발생하는 신호를 실시간 학습 데이터로 전환합니다. 8 스텝 만에 개인화 점수 4배 향상.
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AI 에이전트에게 기억을 더 줄수록 오히려 멍청해진다, PlugMem이 찾은 해법
AI 에이전트에 메모리를 더 줄수록 성능이 떨어지는 역설을 해결한 Microsoft Research의 PlugMem 연구. 인지과학 기반 지식 중심 메모리 구조를 소개합니다.
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