로컬 LLM으로 영상 자막을 자동 생성한다 — 클라우드 없이 동영상 캡셔닝하기
로컬 환경에서 LLM을 활용해 비디오 캡셔닝(자막·설명 생성)을 수행하는 오픈소스 프로젝트가 공개되었습니다. 외부 API 없이 자신의 컴퓨터에서 영상 콘텐츠를 분석하고 텍스트를 생성할 수 있습니다. ## 핵심 내용 이 프로젝트는 **로컬에서 구동되...
유튜브·X 영상에 한영 이중자막을 자동으로 입혀주는 AI 워크플로우 툴킷
유튜브나 X(구 트위터) 영상을 다운로드한 뒤, 한국어·영어 이중자막을 자동 생성하고 영상에 합성(burn-in)까지 해주는 오픈소스 워크플로우 툴킷이 공개됐습니다. ## 핵심 기능 **video-subtitle-toolkit**은 단순한 자막 생...
[심층분석] AI 코딩 에이전트의 '기억력 문제'를 해결하다 — GSD-2의 컨텍스트 엔지니어링 접근법
## 왜 지금 이 프로젝트가 주목받는가 AI 코딩 에이전트 시대가 본격화되면서, 개발자들은 한 가지 공통된 좌절을 경험하고 있다. **에이전트가 오래 작업할수록 맥락을 잃고 품질이 떨어진다는 것이다.** Claude Code, Cursor, Copi...
[심층분석] 잠자는 동안 GPU 커널이 최적화된다 — AutoKernel이 보여주는 자율 AI 에이전트의 미래
## 도입: AI가 AI 인프라를 최적화하는 시대 GPU 커널 최적화는 딥러닝 성능의 핵심이지만, 전통적으로 소수의 CUDA 전문가만이 다룰 수 있는 영역이었다. Triton의 등장으로 진입 장벽이 낮아졌음에도, 실제로 프로덕션 수준의 커널을 작성하...
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[심층분석] MCP 서버를 CLI로 바꾸는 마법: mcp2cli가 AI 에이전트 토큰 낭비를 96% 줄이는 방법
## 도입: AI 에이전트 시대, 도구 호출의 숨겨진 비용 AI 에이전트가 외부 도구를 호출할 때마다 우리가 간과하는 비용이 있다. 바로 **매 턴마다 반복 전송되는 도구 스키마(tool schema) 토큰**이다. Claude, GPT 등 LLM ...