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LangSmith 토큰 추적으로 LLM API 비용 50% 줄이는 방법
LLM API 비용을 50% 절감하는 토큰 추적 실전 가이드. LangSmith를 활용해 토큰 사용량을 시각화하고 병목 지점을 파악하는 단계별 방법을 소개합니다.
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AGI는 아직 10년 거리: Andrej Karpathy가 말하는 AI 에이전트의 진짜 현실
OpenAI 디렉터 Andrej Karpathy가 말하는 AI 에이전트의 현실과 한계. AGI가 10년 더 걸리는 이유, 강화학습의 근본적 문제, 그리고 코딩 AI의 실제 능력치를 솔직하게 분석합니다.
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Google의 AI 프레임워크 Genkit, 개발자 도구가 달라졌다
Google Firebase 팀이 만든 오픈소스 AI 프레임워크 Genkit을 활용한 실전 가이드. 통합 API로 Gemini, GPT, Claude를 자유롭게 사용하고, 시각적 디버깅 도구로 개발 생산성을 높이며, 프로덕션 배포까지 한 번에 해결하는 방법을 소개합니다.
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Claude Haiku 4.5 출시: Sonnet 4 성능을 1/3 가격에
Anthropic의 Claude Haiku 4.5는 5개월 전 최첨단 성능을 1/3 가격에 2배 빠른 속도로 제공하며 AI 활용의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 실전 코딩부터 멀티 에이전트 협업까지 새로운 가능성을 확인하세요.
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LLM 학습이 100달러면 된다고? nanochat으로 ChatGPT 클론 만들기
Andrej Karpathy의 nanochat으로 단 100달러, 4시간 만에 자신만의 ChatGPT 클론을 만드는 방법. 8천 줄의 코드로 구현된 완전한 LLM 학습 파이프라인을 소개합니다.
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LLM 생성 코드의 숨은 함정 ‘이해 부채’ – 스펙 중심 개발로 해결하기
AI가 생성한 코드를 이해하지 못해 발생하는 ‘이해 부채’ 문제와 이를 해결하는 스펙 중심 개발 방식을 실제 사례와 함께 소개합니다. GitHub과 개발자들이 제안하는 실용적인 워크플로우를 배워보세요.
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Microsoft Agent Framework: AI 에이전트 개발의 새로운 표준
Microsoft가 공개한 통합 AI 에이전트 프레임워크의 핵심 기능과 실무 활용법. Semantic Kernel과 AutoGen을 통합해 프로토타입부터 프로덕션까지 원활하게 지원하는 실용 가이드.
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위키피디아가 AI에게 묻는다: 개방된 지식, 누구를 위한 것인가
위키미디어 재단이 발표한 AI 인권 영향 평가 보고서를 통해 개방된 지식 플랫폼이 생성형 AI 시대에 직면한 딜레마와 대응 방식을 살펴봅니다.
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LLM 시대의 끝? 거대 AI 기업들이 월드 모델에 투자하는 이유
GPT와 Claude로 대표되는 거대 언어 모델이 텍스트 이해의 한계에 부딪히면서 AI 업계가 물리 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 World Models로 대전환을 시작했다. Meta의 AssetGen, Google의 Gemini Robotics, Nvidia의 Omniverse 등 주요 기업들의 구체적 사례와 함께 이 기술이 로보틱스, 자율주행, VR 등 산업 전반에 미칠 영향을 살펴본다.
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LLM API 비용 90% 절약하기 – 성능 저하 없이 AI 서비스 비용을 줄이는 7가지 전략
LLM API 운영 비용을 90%까지 절감할 수 있는 7가지 실무 전략을 소개한다. 프롬프트 최적화, 적절한 모델 선택, 하이브리드 추론 등 검증된 방법론을 통해 성능 저하 없이 AI 서비스 비용을 대폭 줄이는 구체적인 실행 방안을 제시한다.
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