LLM
AI 에이전트는 작동 안 한다던 Karpathy, 3개월 만에 입장을 뒤집은 이유
Tesla와 OpenAI의 AI 리더 Karpathy가 3개월 만에 AI 에이전트 회의론자에서 전면 수용자로 바뀐 이유. 80/20에서 20/80으로 뒤집힌 개발 워크플로우의 진실.
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Qwen3-Max-Thinking, GPT-5.2급 추론 능력 갖춘 새 모델 공개
Alibaba Qwen 팀의 최신 추론 모델 Qwen3-Max-Thinking 공개. GPT-5.2급 성능과 자율적 도구 선택 기능으로 복잡한 추론 작업 향상.
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월 $1,500에서 $300으로, LLM API 비용 80% 절감 실전 사례
LLM API 비용을 월 $1,500에서 $300으로 80% 절감한 실전 사례. 실제 프롬프트로 벤치마킹하는 5단계 방법과 자동화 도구를 소개합니다.
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AI 글쓰기 탐지 가이드를 역이용한 Humanizer 도구 등장
Wikipedia의 AI 탐지 가이드를 역이용해 AI 텍스트를 인간답게 만드는 Humanizer 도구 등장. AI 탐지의 한계와 의미를 살펴봅니다.
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AI는 왜 5분 전 말을 까먹을까, GitHub가 만든 메모리 시스템 사례
AI 에이전트의 기억력 문제를 해결하는 메모리 시스템. GitHub Copilot 구축 사례와 직접 만들 것인가에 대한 실무 가이드를 소개합니다.
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Strands Agents 시작하기, LLM이 알아서 판단하는 AI 에이전트 프레임워크
AWS가 개발한 Strands Agents는 LLM이 자율적으로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 복잡한 워크플로우 코딩 없이 실전 에이전트를 만드는 방법을 소개합니다.
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AI 코딩 논쟁 이면의 심리, 왜 이렇게 공격적일까
Redis 창시자의 “AI가 프로그래밍을 바꿨다”는 주장과 “AI 전도자들은 불안에서 공격적이다”는 반박. 개발자 커뮤니티를 뜨겁게 달군 AI 코딩 논쟁의 심리를 파헤칩니다.
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Clojure vs C, 2.6배 차이, AI 코딩 시대에 토큰 효율 좋은 언어가 유리한 이유
AI 코딩 에이전트 시대, 프로그래밍 언어의 토큰 효율성이 새로운 선택 기준으로 떠오릅니다. Clojure와 C의 2.6배 차이를 분석합니다.
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코드 없이 앱 만드는 시대, 에이전트 네이티브 아키텍처 5가지 원칙
Claude Code의 성공이 증명한 에이전트 네이티브 아키텍처. 코드 대신 프롬프트로 앱을 만드는 5가지 핵심 원칙과 실전 구현 전략을 소개합니다.
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AI 에이전트 프레임워크는 왜 복잡할까? Rails처럼 혁신적인 프레임워크가 필요하다
VMware 엔지니어가 제시하는 AI 에이전트 프레임워크의 설계 원칙. 서브에이전트 아키텍처와 Convention over Configuration으로 복잡성을 해결하는 방법을 소개합니다.
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