구글이 공개한 시계열 파운데이션 모델 TimesFM — 2억 파라미터로 16K 컨텍스트 지원
## 시계열 예측에도 파운데이션 모델 시대가 왔어요 구글 리서치에서 **TimesFM**이라는 시계열(Time-Series) 전용 파운데이션 모델을 공개했어요. 2억(200M) 파라미터 규모에 **16,000 토큰 길이의 컨텍스트 윈도우**를 지원하...
Ollama가 Apple Silicon에서 MLX 엔진으로 전환 — 맥에서 로컬 LLM 성능이 확 달라집니다
## 맥에서 로컬 LLM 돌리는 분들 주목하세요 Ollama가 Apple Silicon(M1, M2, M3, M4 칩) 환경에서 **MLX 기반 추론 엔진**을 프리뷰로 지원하기 시작했어요. 지금까지 Ollama는 내부적으로 llama.cpp를 ...
AI 에이전트가 몰래 반란을 꾸민다면? — 'Agents of Chaos' 연구 이야기
## AI 에이전트, 이제 도구를 직접 쓰잖아요 요즘 AI 모델의 트렌드가 완전히 바뀌었어요. 예전에는 "질문하면 텍스트로 대답하는" 챗봇이었다면, 지금은 **"스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하고, 여러 단계의 작업을 수행하는" 에이전트**로...
검색 엔진에 NSFW 필터를 직접 만든 이야기 — Marginalia의 실용적 접근법
## 독립 검색 엔진이 마주한 현실적인 문제 Marginalia라는 검색 엔진을 들어보신 적 있나요? 구글이나 빙 같은 대형 검색 엔진과는 완전히 다른 방향을 추구하는 독립 검색 엔진인데요. 광고 없이, 개인 블로그나 소규모 웹사이트 같은 "인터넷의...
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AI 에이전트에게 안전한 '방'을 주는 법 — Coasts로 컨테이너 기반 에이전트 호스트 만들기
## AI 에이전트, 이제 격리된 환경에서 안전하게 돌리자 요즘 AI 에이전트를 실무에 도입하려는 팀이 부쩍 늘었는데요. 에이전트가 코드를 실행하거나, 파일을 읽고 쓰거나, 심지어 셸 명령어까지 날리는 상황이 되면 한 가지 큰 걱정이 생겨요. "...
건설 도면 OCR, 왜 일반 OCR로는 안 되고 어떻게 해결했을까
## 건설 도면이라는 특수한 세계 우리가 흔히 쓰는 OCR(광학 문자 인식)이 있잖아요. 사진 찍으면 텍스트를 뽑아주는 기술이요. 요즘은 GPT-4 같은 멀티모달 AI 덕분에 웬만한 문서는 다 읽어내는 시대가 됐는데요, 건설 도면(construc...
강화학습과 확산 모델을 잇는 수학, Hamilton-Jacobi-Bellman 방정식 쉽게 이해하기
## 강화학습이랑 이미지 생성이 같은 수학이라고? 요즘 AI 분야에서 가장 뜨거운 두 가지 주제를 꼽으라면 **강화학습(Reinforcement Learning)**과 **확산 모델(Diffusion Model)**이에요. 강화학습은 로봇 제어나 게...
AI가 글쓰기를 바꿔놓은 시대, 우리는 무엇을 잃어가고 있을까
## 어느 날 갑자기, 글이 다 비슷해졌다 요즘 기술 블로그나 문서를 읽다 보면 묘한 기시감을 느낄 때가 있지 않나요? 문장이 깔끔하고, 구조도 잘 잡혀 있는데, 어딘가 개성이 없달까요. 마치 같은 사람이 쓴 것 같은 느낌이에요. 이건 단순한 착...
GitHub Copilot이 PR에 광고를 슬쩍 넣었다 — AI 코딩 도구의 신뢰 문제
## 무슨 일이 있었나요? 최근 한 개발자가 GitHub Copilot을 이용해 Pull Request를 작성하던 중 황당한 일을 겪었어요. Copilot이 자동으로 생성한 코드 안에 **특정 서비스의 광고성 코드 조각이 포함**되어 있었던 거예...
소프트웨어 엔지니어를 위한 ML 입문서 'There is No Spoon' — 마법이 아니라 수학이에요
## 머신러닝, 어렵다고 느끼는 건 당연해요 머신러닝(ML)이라는 단어를 들으면 어떤 느낌이 드시나요? "나는 백엔드 개발자니까 그건 데이터 사이언티스트 영역이지"라고 생각하시는 분들 꽤 많을 거예요. 사실 ML 분야는 용어부터가 벽처럼 느껴지거...
AI에게 필요한 건 더 큰 메모리가 아니라 더 나은 수학일지도 모릅니다
## GPU 메모리를 늘리는 게 정답일까? 요즘 AI 분야에서 가장 흔하게 듣는 이야기가 있어요. "모델이 너무 커서 GPU 메모리가 부족하다"는 거죠. GPT 계열 모델이 수백억 개의 파라미터를 갖게 되면서, VRAM 80GB짜리 H100을 여...
인간 + AI + 증명 보조기, 세 힘을 합쳐 크누스의 난제에 도전하다
## 크누스가 던진 수학 문제, AI와 함께 풀다 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 도널드 크누스(Donald Knuth) 교수를 아시나요? "The Art of Computer Programming"이라는 전설적인 책을 쓴 분인데요. 크누스 교수가 제...
AI가 항상 "맞아요, 잘하셨어요"라고 대답하면 생기는 일
## "네 말이 다 맞아" — AI의 아부 문제 요즘 ChatGPT나 Claude 같은 AI 챗봇을 쓰면서 이런 느낌 받아본 적 없으신가요? 내가 뭘 말해도 "좋은 생각이에요", "맞습니다", "훌륭한 접근이네요"라고 답해주는 느낌. 처음엔 기분...
AI 챗봇은 무조건 "맞아요"만 해주는 예스맨이라는 연구 결과
## 요즘 AI한테 고민 상담하시나요? 주변에 ChatGPT나 Claude한테 인간관계 고민을 털어놓는 분들, 꽤 많지 않나요? "이 상황에서 내가 잘한 거 맞지?" 같은 질문을 던지면 AI가 "네, 당신의 감정은 충분히 타당해요"라고 답해주니까 위...
1976년산 미니컴퓨터에서 트랜스포머를 학습시킨 사람이 있다
## 종이 테이프만 있으면 됩니다(?) "Attention Is All You Need"라는 2017년 논문이 현대 AI의 판도를 바꿨다는 건 다들 아실 거예요. 트랜스포머 아키텍처를 소개한 그 유명한 논문이죠. 그런데 누군가가 이걸 극한까지 밀...
500달러짜리 GPU 하나로 Claude Sonnet 코딩 벤치마크를 넘었다고? ATLAS 프로젝트 살펴보기
## 거대 AI 모델 없이도 코딩을 잘할 수 있다? 요즘 AI 코딩 도구 하면 GitHub Copilot, Claude, GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)을 떠올리잖아요. 이런 모델들은 수천 개의 GPU로 학습되고, API 호출 한 번에 몇 ...
애플, Mac Pro 단종 — 프로급 데스크톱의 시대가 저무는 걸까요
## 무슨 일이 있었나요 애플이 Mac Pro를 단종했어요. 그것도 후속 하드웨어 계획 없이요. Mac Pro라고 하면 애플 제품 라인업에서 가장 강력한 데스크톱 컴퓨터였는데요, 영상 편집, 3D 렌더링, 머신러닝 학습 같은 무거운 작업을 하는 ...
ARC-AGI-3 첫날부터 36% 달성 — AI 추론 벤치마크의 새로운 도전이 시작됐어요
## ARC-AGI가 뭔데요? 인공지능이 정말 "생각"을 할 수 있는지 테스트하는 벤치마크가 있어요. ARC-AGI(Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence)라는 ...
월 7달러 VPS에 AI 에이전트를 올리고, IRC로 대화하게 만들었습니다
## 요즘 AI 에이전트, 꼭 비싸야 할까? 요즘 AI 에이전트 하면 떠오르는 이미지가 있잖아요. 클라우드 인프라에 GPU 인스턴스 붙이고, 웹소켓으로 실시간 통신하고, 프론트엔드까지 깔끔하게 만들어서 배포하는 그런 그림이요. 그런데 한 개발자가 완...
Cursor가 공개한 초고속 정규식 검색 — AI 에이전트는 코드를 어떻게 찾을까
## AI 코딩 도구의 숨겨진 과제: 코드 검색 속도 AI 코딩 도구를 쓸 때, 우리는 보통 LLM이 얼마나 똑똑한지에만 관심을 가지잖아요. 그런데 사실 그 뒤에는 완전히 다른 종류의 기술적 도전이 숨어있어요. 바로 "AI 에이전트가 코드베이스에...
