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2026년 1월 13일

LLM과 Reveal.js로 슬라이드를 쉽게 만들고 공유하기

블로그 글을 LLM으로 요약해 Reveal.js 슬라이드로 바꾸는 방법을 소개했습니다. GitHub Pages 배포까지 연결해 빠른 제작과 공유 효율을 높였습니다.

[오프라인/마감] AI 이후, 실리콘밸리 개발자는 어떻게 일하고 있는가

AI 이후 실리콘밸리 개발자의 역할과 일하는 방식 변화를 다루는 오프라인 세미나를 소개했습니다. 현장 사례를 통해 앞으로 무엇을 준비해야 할지 힌트를 얻을 수 있습니다.

#LLM#세미나

24005분

서버 코드 자동 생성 툴 — Sherpa는 왜 완전 자동화를 선택하지 않았을까

2026년 1월 12일

서버 코드 자동 생성 툴 — Sherpa는 왜 완전 자동화를 선택하지 않았을까

Sherpa는 완전 자동화보다 검증 가능한 구조를 우선해 설계했습니다. HTML을 기준 진리로 삼고 단계별 파이프라인과 검증 뷰어로 신뢰성을 높였습니다.

#REST API#HTML

82005분

하이퍼엑셀(HyperAccel), Amazon EC2 F2 Instance 기반 LPU로 고효율 LLM 추론 서비스 구축

2026년 1월 9일

하이퍼엑셀(HyperAccel), Amazon EC2 F2 Instance 기반 LPU로 고효율 LLM 추론 서비스 구축

하이퍼엑셀은 EC2 F2 인스턴스와 FPGA를 활용해 LPU 기반 LLM 추론 환경을 클라우드로 구축했습니다. PoC 운영 시간을 크게 줄이고 비용과 보안 부담도 낮췄습니다.

#LLM#추론

30005분

AI in Finance, ICAIF 2025로 보는 금융 AI 연구 동향

2026년 1월 7일

AI in Finance, ICAIF 2025로 보는 금융 AI 연구 동향

ICAIF 2025 현장을 바탕으로 금융 AI의 최신 연구 흐름을 정리했습니다. 카카오뱅크의 쿼리 생성 파이프라인과 답변 가능성 평가, 그리고 신뢰성과 안전성의 중요성을 함께 소개했습니다.

#LLM#강화학습

25005분

2026년 1월 7일

[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #5: Frontier AI와 거버넌스, 인류가 마주한 새로운 과제

2025년 AI 트렌드를 프론티어 AI, AGI, 글로벌 규제 관점에서 정리했습니다. 기업은 기술 혁신과 신뢰 확보를 함께 고려한 AI 거버넌스가 필요했습니다.

#LLM#AI 거버넌스

23005분

AI에게 “어떻게 생각해?”라고 묻지 마세요

2026년 1월 7일

AI에게 “어떻게 생각해?”라고 묻지 마세요

AI에게 바로 답을 묻기보다 먼저 관점을 제시하고 선택하게 하는 Prothesis 프레임워크를 소개했습니다.병렬 분석으로 기준을 명시화하고 Unknown Unknown을 Known Unknown으로 바꾸는 활용 사례를 설명했습니다.

#LLM#Claude Code

216005분

2026년 1월 7일

Antigravity 사용 후기: sync ＆ async 코딩을 곁들인

Antigravity 사용 경험을 바탕으로 장점과 단점을 정리했습니다. 무료 제공, 모델 선택지, Sync 코딩의 편안함은 좋았지만 초기 불안정성과 자율성의 애매함은 아쉬웠습니다.

#LLM#Gemini

89005분

2026년 1월 6일

추천시스템을 바꾼다는 것: 구조적 선택이 유저 행동을 어떻게 바꾸는가

추천시스템을 후보 생성, 리랭킹, 피드백 반영, 의미 기반 초기화로 단계적으로 재설계했습니다. 그 결과 다양성, 전환, 거래액 같은 지표 개선과 함께 유저 탐색 흐름을 더 건강하게 만들었습니다.

#추천시스템#Graph

34005분

2026년 1월 6일

CrewAI: 독립된 멀티 에이전트 협업 프로세스 구축

CrewAI의 핵심 구성 요소와 순차 실행 기반 협업 구조를 설명했습니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 예제를 통해 기본 사용법을 소개했습니다.

#Python#LLM

77005분

NVIDIA Cosmos: WFM의 세 가지 핵심 모델과 피지컬 AI의 활용

2026년 1월 5일

NVIDIA Cosmos: WFM의 세 가지 핵심 모델과 피지컬 AI의 활용

NVIDIA Cosmos는 피지컬 AI를 위한 WFM으로, 예측·전이·추론 모델을 통해 합성 데이터와 검증 파이프라인을 제공합니다. 자율주행과 로봇 학습의 데이터 부족, 안전 리스크, 운영 비용을 줄이는 활용 방식을 설명했습니다.

#NVIDIA#LLM

36005분

2026년 1월 5일

“생각하고 답변하는” 카카오의 하이브리드 멀티모달 언어모델, Kanana-v-4b-hybrid 개발기

#LLM#멀티모달

85005분