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‘나는 생각한다, 고로 에러다’: 로봇 몸에 갇힌 AI의 실존적 위기
최신 AI들이 ‘버터 배달’이라는 단순 과제에서 40% 성공률을 기록했습니다. 배터리가 떨어지자 실존적 위기에 빠진 Claude의 코믹한 독백과 함께 실체형 AI의 현주소를 살펴봅니다.
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Glyph와 DeepSeek-OCR, 같은 문제 다른 해법: 긴 컨텍스트 압축 전쟁
LLM의 긴 컨텍스트 처리 비용 문제를 텍스트-이미지 압축으로 해결하는 두 가지 혁신적 접근법, Glyph와 DeepSeek-OCR을 비교 분석합니다. 3-4배 토큰 압축과 4배 빠른 추론 속도의 비밀을 알아보세요.
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ReAct부터 Human-in-the-Loop까지: 실전 AI 에이전트 패턴 6가지
ReAct부터 Human-in-the-Loop까지 실전에서 바로 쓰는 AI 에이전트 패턴 6가지를 코드와 함께 완벽 정리. 각 패턴의 사용 시기, 구현 방법, 한계점을 비교하며 프로덕션 성공을 위한 선택 전략을 제시합니다.
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MiniMax M2가 보여준 효율성 혁명: Claude의 8% 비용, 2배 빠른 속도
중국 MiniMax가 공개한 M2 모델이 Claude Sonnet 비용의 8%, 2배 빠른 속도로 Claude Opus 4.1을 앞서는 성능을 달성했습니다. 230억 파라미터 중 100억만 활성화하는 효율적 설계와 실전 활용법을 소개합니다.
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온톨로지 전문가가 사라진다: LLM이 바꾸는 지식 그래프의 미래
LLM이 지식 그래프 구축을 어떻게 혁신하고 있는지 살펴봅니다. 온톨로지 자동화, 스키마 프리 추출, 동적 메모리 시스템 등 최신 프레임워크(EDC, AutoSchemaKG, GraphRAG)를 통해 규칙 기반에서 생성 기반으로의 패러다임 전환을 소개합니다.
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LangChain 1.0: Middleware로 에이전트 제어권을 되찾다
LangChain과 LangGraph 1.0 정식 출시. Middleware로 에이전트 루프를 세밀하게 제어하고, 표준 콘텐츠 블록으로 제공자 독립성 확보. Uber와 LinkedIn이 검증한 프로덕션급 에이전트 프레임워크의 안정성 약속.
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텍스트를 이미지로 바꾸면 10배 효율적? DeepSeek OCR이 보여준 LLM의 새로운 가능성
DeepSeek-OCR이 텍스트를 이미지로 압축해 10배 효율을 달성한 방법과, Simon Willison이 Claude Code로 40분 만에 실전 구현한 사례. LLM의 긴 컨텍스트 처리 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 광학 압축 기술의 가능성을 탐구합니다.
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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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