LLM
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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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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