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AI/ML 329건
Codex를 위한 macOS 앱 빌드 플러그인 출시 - SwiftUI와 AppKit으로 네이티브 macOS 앱을 효율적으로 개발할 수 있는 플러그인 소개 Codex 앱 통합 실행: 로컬 빌드 스크립트를 Codex UI의 Run 버튼과 연결하여 터미널 명령어 없이 앱 실행 가능 에이전트 디버깅 지원: 텔레메트리와 로깅을 추가하여 Codex가 앱 실행 중 문제…
Claude AI를 활용해 4시간 만에 랜딩페이지를 완전히 재구축한 스타트업의 성공 사례. AI 네이티브 접근으로 반복 속도를 극대화하고 설계 비용을 절감하면서 전환율을 40% 증가시킴. 핵심 요약 반복 속도의 중요성: 스타트업에게는 빠른 피드백 루프가 제품 성공의 핵심 기존 방식의 한계: 디자인 에이전시는 높은 품질이지만 2-3개월의 긴 개발 기간 필요…
자체 개선 루프를 갖춘 AI 에이전트: OpenClaw vs Hermes 비교 실험 개발자가 6개월간 OpenClaw 에이전트를 운영하면서 발견한 근본적인 문제점과 그 해결책으로 제시된 Hermes Agent의 자율 학습 능력 차이를 다룬 글입니다. 핵심 문제: 기존 에이전트는 개발자의 지속적인 관리에 의존 - 메모리 정리, 오류 수정, 지침 업데이트 필수…
Claude Code를 활용한 비(非)코딩 업무 자동화 파이프라인 5가지 - 앱 구축 없이 반복적인 비즈니스 작업을 판매 가능한 솔루션으로 패키징하는 방법 Claude Code의 진정한 가치는 코드 자동완성이 아닌 비즈니스 프로세스 오케스트레이션 레이어로 활용하는 것 데이터 수집, 처리, 결과 생성 및 전달을 자동화하는 반복 가능한 워크플로우를 구축 앱 개…
단일 AI 모델 기반 개발 시대는 끝났으며, 빠르게 변하는 LLM 시장에서 생존하려면 여러 모델을 유연하게 전환할 수 있는 아키텍처가 필수적이다. 시장 변화 속도가 예상보다 빠름: 13개월 동안 최고 성능 모델이 3번이나 바뀌었고, 가격/성능 경쟁이 심화되는 중 모델 선택은 단순 기술 결정이 아님: 특정 제공자의 가격, 가용성, 출시 주기, 보안 위험까지…
OpenAI CEO가 Q2 전략 메모로 엔터프라이즈 AI 시장에서의 경쟁 우위를 강화하기 위한 5가지 우선순위를 제시했으며, 특히 Anthropic을 견제하며 플랫폼 통합 전략을 강조하고 있습니다. 엔터프라이즈 AI는 성숙 단계로 진입 - 단순 성능보다 워크플로우 통합, 신뢰성, 운영 능력이 중요 9자리 규모의 장기 계약 증가 - 고객들이 OpenAI의 전…
Sionic AI가 InfiniBand 스위치 없이 3개의 DGX B300 노드를 DAC 케이블로 직접 연결하여 RoCE 기반 NCCL 통신으로 회선 속도의 98%를 달성한 프로젝트 사례 비용 절감: 광학 트랜시버 모듈 대신 DAC 케이블 사용으로 10분의 1 수준의 비용으로 800G 연결 구성 기술적 우회: InfiniBand의 서브넷 관리자 요구사항을…
AI-First 전략: 단순히 AI를 도입하는 것이 아닌 기업 전체 프로세스의 재구축 CREAO는 25명 규모의 AI 에이전트 플랫폼으로, 생산 코드의 99%를 AI가 작성하며 기능 아이디어에서 배포까지 단 하루 만에 완성하는 체계를 구축했습니다. 이는 전통적인 엔지니어링 프로세스를 AI 중심으로 완전히 재설계한 결과입니다. AI-First와 AI-Assi…
AI 시대의 조직 운영과 인재 관리 Keith Rabois(Khosla Ventures의 Managing Director)가 AI 시대에 조직을 구축하고 운영하기 위한 핵심 원칙들을 논의합니다. 특히 인재 발굴부터 팀 구성, 조직 운영까지의 전략을 중점적으로 다룹니다. 기술 분야에서의 선택과 생산성 iPad 사용과 기술 트렌드 선도 Keith는 2010년…
에이전트 하네스는 에이전트 개발의 표준 방식이 되었으며, 메모리 관리와 밀접하게 연결되어 있다. 폐쇄형 하네스를 사용하면 메모리 소유권을 제3자에게 넘기게 되어 심각한 플랫폼 종속성이 발생한다. 에이전트 하네스는 계속 존재할 기술: 모델이 더 발전해도 스캐폴딩 필요성은 사라지지 않으며, Claude Code 같은 최고급 모델도 512K 줄의 하네스 코드에…
에이전트 하네스는 AI 에이전트 구축의 필수 요소이며, 메모리 관리와 긴밀하게 연결되어 있기 때문에 폐쇄형 하네스를 사용하면 제3자에게 에이전트의 메모리 소유권을 넘기게 된다. 에이전트 하네스는 계속 중요해질 것 - 모델이 발전해도 하네스는 필수이며, 클로드 코드의 경우 512K 라인의 코드로 구성됨 하네스는 LLM과 도구/데이터 소스 사이의 상호작용을 조…
AI 코딩 에이전트의 생산성 차이는 모델의 지능이 아닌 아키텍처 설계에서 비롯된다. 100배의 생산성 향상은 모델을 감싸는 '하니스'와 '스킬'의 구조적 우월성으로 만들어진다. 핵심은 모델이 아닌 하니스: 더 똑똑한 AI가 아닌 올바른 맥락 전달 구조가 생산성 차이를 만듦 얇은 하니스, 두터운 스킬: 복잡한 도구 정의보다 전문화된 마크다운 기반의 스킬 설계…
무신사가 AI 시대에 맞는 신입 엔지니어 채용 기준을 새롭게 정의하고, AI를 자유롭게 활용하는 지원자를 평가하는 철학과 실제 구현 방식을 공개하다 AI 네이티브의 정의: ChatGPT, Copilot 등과 함께 성장한 세대로 AI를 도입된 도구가 아닌 당연한 환경으로 여기는 사람들 기존 코딩 테스트의 죽음: LeetCode 스타일 알고리즘 문제는 AI 에…
코딩 에이전트가 코드 작성 전에 논문을 읽고 경쟁 프로젝트를 분석하면 더 나은 최적화를 찾을 수 있다는 연구 결과 문헌 조사 단계 추가로 성과 향상: 기존 autoresearch 루프에 논문 읽기와 포크 프로젝트 분석 단계 추가 llama.cpp CPU 최적화 결과: 3시간 내 5개 최적화 도출, Flash Attention 텍스트 생성 x86에서 +15%…
AI 시대에 학습을 체계적인 워크플로우로 전환하는 방법론을 소개하는 글로, 깊이 있는 학습을 위해서는 AI의 효율성과 개인의 판단력과 인내심이 함께 필요하다는 핵심 메시지를 담고 있다. 기존 학습방식 유지: 빠른 학습 콘텐츠보다 양질의 자료에 시간을 투자하는 전통적 방식 선호 인풋 중심에서 아웃풋 중심으로: 소비한 정보보다 설명하고 글로 쓰고 출판할 수 있…
Hermes Agent는 자가 호스팅형 AI 에이전트로, 기존 ChatGPT 같은 정적 챗봇의 한계를 극복하고 진정한 생산성 향상을 가능하게 하는 플랫폼이다. Hermes Agent의 핵심 특징 세션 간 모든 대화 기억 및 지속적인 학습 Telegram, Discord 등 여러 채널에서 접근 가능 터미널 명령어와 코드 실행 지원 (6개 백엔드) 계속 확장되…
에이전트를 개선하기 위한 핵심은 더 나은 하네스(harness)를 구축하는 것이며, 자동으로 하네스를 개선하려면 평가(evals)를 학습 신호로 활용해야 한다. 에벌(Evals)은 에이전트의 훈련 데이터 - 기계학습의 훈련 데이터처럼 에벌은 하네스 엔지니어링의 학습 신호 역할 하네스 개선 루프 - 에벌 + 하네스 엔지니어링으로 기울기 하강법처럼 지속적으로…
Anthropic 성장 리더의 역사적 성장 전략 본 대담은 Anthropic의 성장 담당 리더 Amole Evasari가 역사상 전례 없는 성장 속도로 확장되고 있는 회사에서의 경험과 전략을 공유하는 인터뷰입니다. 14개월 만에 ARR 10억 달러에서 190억 달러 이상으로 성장한 Anthropic의 성장 전략과 과제, 그리고 AI 제품의 활성화 문제에 대…
현대 기업들의 무분별한 AI 도입 열풍을 1958년 마오의 대약진 운동에 빗대어 비판한 글로, 겉으로는 성과처럼 보이지만 실제로는 조직에 해를 끼치는 AI 전환의 실상을 날카롭게 지적한다. 핵심 요약 겉과 속의 괴리: 기업들이 AI 도입 압박 속에서 실제 가치 없는 솔루션을 마치 AI인 양 포장하고 있음 타입스크립트 if-else 분기를 에이전트라고 부르고…
LLM 훈련의 실제: 프리트레이닝 이후 단계가 최종 품질을 결정한다 2026년 기준 대규모 언어 모델의 경쟁력은 더 이상 프리트레이닝 자체가 아니라, 포스트트레이닝, 평가, 보상 설계, 에이전트 훈련, 증류 등 그 이후의 모든 과정에서 나타난다. 사용자가 느끼는 모델의 성능 향상은 단일 요소가 아닌 이들 단계가 함께 개선될 때 발생한다. LLM 훈련은 조립…
