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AI 영상 생성 전쟁 — Sora 앱 종료, Veo 3 부상, 그리고 월드 시뮬레이터의 시대
2026년 3월 24일, OpenAI가 Sora 앱을 종료하고 디즈니 10억 달러 투자가 무산되었다. 같은 시기 Google Veo 3.1은 네이티브 4K+오디오로 시장을 장악하고, Runway는 '월드 모델'을 선보였다. 30일 잔존율 1%의 Sora부터 연 33.5억 달러 시장의 미래까지, AI 영상 생성 전쟁의 모든 것.
Ollama 완전 가이드: 클라우드 없이 내 PC에서 AI를 돌리는 가장 쉬운 방법
ChatGPT에 월 $20을 내는 대신, 내 컴퓨터에서 무료로 AI를 돌릴 수 있다면? Ollama는 GitHub 16.5만 스타의 오픈소스 도구로, 한 줄 명령어로 LLM을 로컬에서 실행한다. 설치부터 모델 선택, Open WebUI 연동까지.
Flow Matching 완전정복: 확산 모델 이후의 생성 AI 패러다임
DALL-E, Midjourney를 만든 확산 모델은 왜 느렸나? Meta AI의 Flow Matching은 '구불구불한 길' 대신 '직선 경로'로 노이즈를 이미지로 바꾼다. FLUX, SD3, Movie Gen, Voicebox — 2026년 최강 생성 모델들의 공통 비밀을 해부한다.
RAG vs Fine-tuning: AI에게 새로운 지식을 가르치는 두 가지 방법
ChatGPT에게 우리 회사 데이터를 알려주고 싶다면? RAG와 Fine-tuning, 2026년 실무에서 가장 많이 마주치는 이 선택지를 요리사 비유와 일러스트로 명쾌하게 정리합니다.
추측 디코딩 완전 정복 — EAGLE-3, SSD, 그리고 LLM 추론 가속의 최전선
LLM은 왜 느린가? 98%의 시간을 메모리 전송에 낭비하기 때문이다. 추측 디코딩은 '작은 모델이 초안을 쓰고 큰 모델이 한꺼번에 검증'하여 출력 품질 손실 없이 2~6배 속도를 달성한다. EAGLE-3, Mirror-SD, Saguaro까지 — 2026년 LLM 추론 가속의 모든 것.
AI는 왜 거짓말을 하는가: 환각의 원인부터 2026년 최신 대응 기법까지
뉴욕 변호사가 ChatGPT가 지어낸 판례를 법원에 제출했다. LLM은 왜 구조적으로 거짓말을 할 수밖에 없는가 — 수학적 증명부터 RAG, CoVe, 시맨틱 그라운딩까지 실전 대응 기법을 총정리한다.
금융 시계열의 데이터 부족을 GAN으로 해결한다 — Transformer 기반 합성 데이터 증강의 모든 것
금융 시장 데이터는 본질적으로 부족하고 변동이 크다. 바르샤바 공대 연구팀이 Transformer 기반 GAN으로 합성 금융 데이터를 생성해 LSTM 예측 정확도를 유의미하게 향상시킨 논문을 완전 해부한다.
플랫폼 엔지니어링 완전 가이드: DevOps 다음은 무엇인가
Gartner가 2026년까지 대형 SW 조직의 80%가 도입할 것으로 예측한 플랫폼 엔지니어링. 실제로는 90%가 이미 도입해 예측을 1년 앞질렀다. DevOps의 다음 단계인 플랫폼 엔지니어링이 왜 필요하고, 어떻게 시작하는지.
LoRA / QLoRA 특집: 1,750억 개 파라미터를 35MB로 길들이는 마법
GPT-3 175B를 파인튜닝하려면 1.2TB GPU 메모리가 필요하다. LoRA는 학습 파라미터를 1만 배 줄이고, QLoRA는 65B 모델을 단일 48GB GPU에서 학습 가능하게 만들었다. 저랭크 분해의 수학부터 2026년 모든 오픈소스 모델의 표준이 된 여정까지, 두 논문을 낱낱이 해부한다.