AI 시대에도 코드는 죽지 않는다 — '정밀도'라는 관점에서 본 프로그래밍의 미래
## 코드의 종말이라는 예언 최근 몇 년간 "코드를 직접 작성하는 시대는 끝났다"는 주장이 끊임없이 등장하고 있습니다. LLM이 자연어만으로 소프트웨어를 만들어주는 시대가 오면 개발자가 필요 없어질 것이라는 논리입니다. GitHub Copilot...
LLM으로 알고리즘 무식하게 밀어붙이기: 7일 만에 구글 면접 준비한 이야기
## 알고리즘 공부, 이제 LLM과 함께 하는 시대인가 알고리즘 면접 준비. 개발자라면 누구나 한 번쯤 이 고통을 겪어봤을 것입니다. LeetCode를 펼쳐놓고, 문제를 읽고, 30분간 멍하니 화면을 바라보다가, 결국 솔루션 탭을 열어보는 경험 말입...
Mac 한 대로 3970억 파라미터 AI 모델을 돌린다? Flash-MoE가 보여주는 로컬 LLM의 새 지평
## 로컬 AI 추론의 한계를 다시 쓰다 최근 AI 모델의 크기는 기하급수적으로 커지고 있지만, 대부분의 개발자가 실제로 이런 거대 모델을 로컬에서 돌려볼 기회는 거의 없었습니다. 수천억 개의 파라미터를 가진 모델을 실행하려면 수백 GB의 VRA...
[심층분석] AI가 모의해킹을 자동으로 수행하는 시대 — PentAGI가 보여주는 보안 테스트의 미래
## 보안 전문가의 도구 상자에 AI가 들어왔다 모의침투테스트(Penetration Testing)는 사이버 보안에서 가장 고난이도 업무 중 하나입니다. 숙련된 보안 전문가가 공격자의 관점에서 시스템의 취약점을 찾아내는 작업인데, 한 번의 테스트...
테크 뉴스를 읽는 당신,
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AI가 리눅스 커널 코드를 리뷰한다: Sashiko 프로젝트의 도전
## 커널 코드 리뷰, AI 에이전트에게 맡길 수 있을까 리눅스 커널은 현존하는 가장 크고 복잡한 오픈소스 프로젝트 중 하나다. 수천만 줄의 코드베이스에 전 세계 수천 명의 개발자가 기여하며, 매 릴리스마다 수만 개의 패치가 제출된다. 이 방대한...
[심층분석] AI가 '에이전트'를 발명했다고? 우리는 이미 수천 년 전부터 에이전트와 살아왔다
## 에이전트라는 단어의 두 번째 인생 2024년부터 테크 업계에서 가장 많이 회자되는 단어를 꼽으라면 단연 **'에이전트(Agent)'**일 것입니다. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft 할 것 없이 모든 빅테크가 '...
LLM 시대, 장인정신을 잃어가는 개발자들에 대한 경고
## 도구가 편해질수록 잃어버리는 것들 "craft-lovers are losing their craft" — 직역하면 "장인정신을 사랑하는 사람들이 정작 자신의 장인정신을 잃고 있다"는 의미입니다. 이 글은 LLM(대형 언어모델) 도구가 일상화된 ...
tinybox: 오프라인에서 1200억 파라미터 AI를 돌리는 데스크탑 장비의 등장
## 클라우드 없이 초거대 모델을 돌린다고? tinygrad의 창업자 George Hotz가 만든 하드웨어 프로젝트 tinybox가 본격적으로 모습을 드러내고 있다. tinybox는 이름 그대로 '작은 상자'지만, 그 안에 담긴 성능은 전혀 작지 않...
Grafeo: Rust로 만든 초경량 임베디드 그래프 데이터베이스가 등장했다
## 그래프 데이터베이스, 왜 다시 주목받나 새로운 그래프 데이터베이스 프로젝트 Grafeo가 공개되었다. Rust로 작성되었고, "빠르고, 가볍고, 임베딩 가능한(embeddable)" 그래프 데이터베이스를 표방한다. 그래프 데이터베이스가 뭔지부터...
유럽 언론사 기자, AI로 인터뷰 발언을 '만들어' 기사 작성하다 정직 — 저널리즘과 AI의 경계선
## 무슨 일이 있었나 유럽 최대 미디어 그룹 중 하나인 Mediahuis 소속의 시니어 기자가 AI를 사용해 인터뷰 인용문(quotes)을 생성하고 이를 실제 인터뷰인 것처럼 기사에 삽입한 사실이 드러나 정직 처분을 받았습니다. Mediahui...
[심층분석] Qwen의 공격적 자기 홍보 전략, 오픈소스 AI 생태계를 흔들다
## 알리바바 Qwen 팀의 달라진 커뮤니케이션 중국 알리바바 그룹의 AI 연구 조직에서 개발하고 있는 대규모 언어 모델 **Qwen(통의천문)**이 최근 해외 개발자 커뮤니티에서 뜨거운 논쟁의 중심에 섰습니다. Reddit에 올라온 Qwen 팀의 ...
Mamba-3 공개 — Transformer 없이도 대규모 언어 모델이 가능할까
## Transformer의 대안을 찾아서 2017년 "Attention Is All You Need" 논문 이후, Transformer 아키텍처는 AI의 사실상 표준이 되었습니다. GPT, Claude, Gemini, LLaMA 등 우리가 아는 거...
[심층분석] 중국 AI의 새로운 도전장, GLM 5.1이 바꿔놓을 오픈소스 LLM 판도
## 왜 지금 GLM 5.1인가 2024년부터 본격화된 글로벌 LLM 경쟁은 OpenAI, Google, Meta, Anthropic 등 미국 빅테크를 중심으로 전개되어 왔습니다. 하지만 2025년 들어 중국 AI 기업들의 약진이 눈에 띄게 가속화되...
[심층분석] 모든 LLM에는 '기본 목소리'가 있다 — AI가 우리의 글쓰기를 획일화하고 있는 이유
## 당신의 글, 정말 당신의 목소리인가요? 최근 영어권 기술 커뮤니티에서 흥미로운 관찰이 화제가 되었습니다. ChatGPT, Claude, Gemini 등 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 글을 쓰는 사람이 폭발적으로 늘어나면서, 인터넷 전반의 글...
강화학습 환경의 현주소 — Epoch AI가 정리한 RL 환경 FAQ 깊이 읽기
## 왜 지금 강화학습 환경이 중요한가 AI 연구 분석 기관 Epoch AI가 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 환경에 대한 포괄적인 FAQ 문서를 공개했습니다. 최근 AI 업계에서 강화학습이 다시 뜨거운 키워드로 떠오르고 ...
OpenCode: 터미널에서 동작하는 오픈소스 AI 코딩 에이전트가 등장했다
## 또 하나의 AI 코딩 도구? 이번엔 좀 다르다 AI 코딩 도구 시장이 빠르게 성장하고 있는 가운데, OpenCode라는 새로운 오픈소스 프로젝트가 등장했습니다. OpenCode는 터미널 기반의 AI 코딩 에이전트로, Claude Code나 Cu...
MoonshotAI의 Attention Residuals: 트랜스포머 어텐션 메커니즘을 개선하는 새로운 접근
## 트랜스포머의 심장, 어텐션 메커니즘에 잔차 연결을 더하다 MoonshotAI가 GitHub에 공개한 'Attention Residuals' 프로젝트는 현대 AI 모델의 핵심인 트랜스포머 아키텍처의 어텐션 메커니즘을 개선하려는 연구입니다. 이름에...
[심층분석] 2021년 이후, 우리는 'A.I. 도미니' 시대를 살고 있다 — AI가 재정의한 기술 연대기
## 서기(A.D.)에서 AI기(A.I. Domini)로: 농담이 아닌 현실 서양 달력의 기준이 되는 **A.D.(Anno Domini, '주의 해')**라는 표현은 2천 년 넘게 인류의 시간을 구분해왔습니다. 그런데 최근 개발자 커뮤니티에서 흥미로...
[심층분석] AI 슬롭의 시대: 우리가 원한 AI가 아니라 우리가 자초한 AI
## 우리는 어쩌다 'AI 쓰레기'의 시대를 열었나 "Not the AI slop we need but the one we deserve(우리에게 필요한 AI 슬롭은 아니지만, 우리가 자초한 AI 슬롭이다)." 최근 기술 커뮤니티에서 공유된 이 한 ...
Cursor Composer 2의 정체: Kimi K2.5에 강화학습을 적용한 모델이었다?
## AI 코딩 도구의 뒤에 있는 모델은 무엇인가 최근 AI 코딩 에디터 Cursor의 새로운 기능인 Composer 2가 공개되면서, 그 내부에서 사용하는 모델의 정체에 대한 논의가 이어지고 있습니다. 한 연구자의 분석에 따르면, Cursor Co...
