기술
201개의 포스트
Agent Lightning 완전 가이드 — AI 에이전트를 강화학습으로 훈련시키는 시대가 왔다
Microsoft가 공개한 Agent Lightning은 어떤 AI 에이전트 프레임워크든 강화학습으로 훈련시킬 수 있는 오픈소스 프레임워크다. 왜 에이전트 훈련이 필요한지, 어떤 원리로 작동하는지, 아키텍처의 모든 것을 풍부한 사례와 함께 해부한다.
GPT-5.4 프론트엔드 디자인 완전 가이드 — AI가 '예쁜 웹사이트' 만드는 법을 배웠다
OpenAI가 공개한 GPT-5.4 프론트엔드 디자인 가이드를 완전 해부한다. AI가 만든 웹사이트가 왜 다 똑같았는지, 그리고 GPT-5.4가 어떻게 '디자인 감각'을 갖게 됐는지 — 역사, 원리, 실전까지.
Contextual Retrieval 완전 정복 — AI가 '맥락'을 되찾는 방법
전통 RAG의 치명적 약점 — 청크가 맥락을 잃어버리는 문제를 Anthropic이 어떻게 해결했는가. 1957년 TF-IDF부터 2026년 Agentic RAG까지, 정보 검색의 역사와 함께 Contextual Retrieval의 원리, 구현, 벤치마크를 완전 해부한다.
Docker 베이스 이미지의 비밀: 컨테이너 속 Ubuntu는 진짜 Ubuntu가 아니다
docker run ubuntu를 실행하면 Ubuntu가 돌아간다고 생각하는가? 실은 호스트의 Linux 커널 위에 Ubuntu의 '화장'만 올린 것이다. 베이스 이미지의 정체부터 커널 공유의 마법, 그리고 2026년 컨테이너 기술의 현재까지 — OS의 해부학을 통해 Docker의 가장 큰 착각을 풀어본다.
ESCHER 완전 해부 — 하이퍼그래프가 바꾸는 네트워크 분석의 미래
그래프 이론의 한계를 넘어 '그룹 관계'를 표현하는 하이퍼그래프, 그리고 이를 GPU 위에서 실시간으로 진화시키는 ESCHER 데이터 구조를 완전 해부한다. 오일러의 다리 문제부터 2026년 AI 네트워크 분석까지.
X의 'For You' 피드는 어떻게 당신의 마음을 읽을까 — 오픈소스로 공개된 추천 알고리즘 완전 해부
X(구 트위터)가 오픈소스로 공개한 'For You' 피드 추천 알고리즘을 완전 해부합니다. Grok 기반 Transformer, Two-Tower 검색, Candidate Isolation까지 — 5억 개 트윗에서 당신의 피드를 만드는 기술의 모든 것.
Edge AI vs Cloud AI 특집 (Part 1): 추론을 어디서 할 것인가 — 두 세계의 탄생과 핵심 개념
자율주행차는 브레이크를 밟기 위해 클라우드에 물어볼 시간이 없다. CDN에서 시작된 '가장자리의 컴퓨팅'이 AI를 만나 Edge AI가 되기까지 — 역사, 기술적 차이, 핵심 트레이드오프를 처음부터 이해한다.
Attention Is Not What You Need: 어텐션 없이도 AI가 '생각'할 수 있다면?
2017년, 구글은 'Attention Is All You Need'로 AI 혁명을 열었다. 2025년 12월, 한 연구자가 같은 구조에 정면으로 반기를 든다 — 'Attention Is Not What You Need.' 어텐션 없이 기하학적 다양체 위에서 추론하는 새로운 시퀀스 모델링 패러다임을 해부한다.
DEIMv2 완전 이해: DINOv3와 만난 실시간 검출 — 0.5M에서 50M까지, 하나의 프레임워크
0.49M 파라미터의 초소형 Atto부터 57.8% AP의 거대 X까지 — DINOv3의 강력한 표현력을 STA로 실시간에 녹여낸 DEIMv2가 8개 스케일로 GPU, 엣지, 모바일을 동시에 정복한 이야기.
OpenClaw-RL 완전 해부: AI 에이전트가 '대화하면서 스스로 똑똑해지는' 시대가 열리다
매일 쓰는 AI 에이전트가 사용자의 반응, 터미널 출력, GUI 변화까지 '다음 상태 신호'로 읽어 스스로 진화한다면? OpenClaw-RL 논문이 제시하는 '대화만으로 학습하는 에이전트'의 원리를 역사적 맥락부터 핵심 기술까지 쉽고 깊게 풀어본다.
AI 에이전트 완전 가이드 — 프로토타입에서 프로덕션까지, 2026년 스타트업이 알아야 할 모든 것
AI 에이전트란 무엇인가? 왜 지금 모든 스타트업이 에이전트를 만들고 있는가? Google의 64페이지 기술 가이드를 바탕으로, 핵심 아키텍처부터 프로덕션 운영까지 완전 해부합니다. 풍부한 사례와 인터랙티브 시뮬레이터로 직접 체험해보세요.
Mamba SSM 완전 정복: Transformer의 왕좌를 위협하는 '선택적 기억'의 혁명
Transformer가 AI의 전부인 줄 알았다. 그런데 '모든 토큰을 다 기억하는 것'이 정말 최선일까? 제어 이론에서 출발한 상태 공간 모델이 '선택적 기억'이라는 무기로 AI의 판도를 바꾸고 있다.