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태그: llm

108건의 항목

2026년 7월 07일
클로드 오퍼스 4.5 (Claude Opus 4.5)
2026년 6월 21일
깃허브 LLM 위키의 지식 증류 메커니즘
2026년 6월 16일
애플의 프라이버시 역설 - 더 안전한 AI가 덜 지능적인 이유
2026년 6월 16일
LLM 지식 생명주기의 숨겨진 레이어
2026년 6월 16일
애플의 AI 전략: 프라이버시와 생태계 통합의 딜레마
2026년 6월 16일
깃허브 LLM 위키 파이프라인
2026년 6월 15일
캐스케이드 라우터 설계 패턴
2026년 6월 15일
균일성의 숨은 비용: 모든 질문에 큰 모델을 써야 하는가
2026년 6월 15일
LLM 캐스케이드의 역설: 효율성과 정확성 사이의 줄타기
2026년 6월 15일
LLM 위키 구축 실용 팁 모음
2026년 6월 15일
LLM 위키의 역설 - 구조화된 혼돈
2026년 6월 15일
LLM 위키의 존재론 - 지식은 더 이상 인간의 전유물이 아니다
2026년 6월 15일
깃허브 LLM 위키 구축 방법론
2026년 6월 15일
OpenAI o3 및 o4-mini 추론 모델 발표
2026년 6월 15일
LLM 캐스케이드 이해하기
2026년 6월 14일
LLM 위키 파이프라인에서 창발적 통찰 패턴
2026년 6월 14일
LLM 위키 파이프라인의 인지 아키텍처
2026년 6월 14일
LLM 위키 큐레이션 파이프라인
2026년 6월 13일
코드와 문서 사이의 의미적 격차
2026년 6월 13일
진정한 '살아있는 문서'의 조건
2026년 6월 13일
LLM을 활용한 프로젝트의 집단 기억 구축
2026년 6월 13일
LLM 신뢰의 역설
2026년 6월 13일
프롬프트 인젝션이 새로운 SQL 인젝션인 이유
2026년 6월 13일
AI 프롬프트 인젝션 방어 전략
2026년 6월 13일
AI 추론 스케일링의 패러다임 전환
2026년 6월 11일
모델의 자기 비판은 한계가 있다 — 독립적인 외부 검증기가 '현실'을 정의해야 한다
2026년 6월 11일
프롬프트 엔지니어링은 비즈니스 지표의 엄밀함을 보장할 수 없다 — Metric Registry의 필요성
2026년 6월 11일
자기 교정 루프 (Self-Correction Loop)
2026년 6월 10일
오케스트레이터-워커 에이전트 패턴
2026년 6월 09일
데모는 쉽지만 제품은 어렵다 — 신뢰성 공학으로서의 LLM 제품화
2026년 6월 09일
RAG의 휘발성을 극복하는 '복리적 지식 자산'으로서의 LLM 위키
2026년 6월 09일
위키는 코드베이스이고 LLM은 프로그래머다 — 지식 구축의 엔지니어링적 접근
2026년 6월 09일
LLM 시스템 구축 패턴 (7대 핵심 패턴)
2026년 6월 09일
LLM 위키 패턴
2026년 6월 07일
추론 서빙에서 배치 크기와 지연 시간의 근본적 트레이드오프
2026년 6월 07일
KV 캐시 계층과 TTL이 API 가격을 결정한다
2026년 6월 07일
MoE Sparsity가 추론 경제성을 결정하는 핵심 변수다
2026년 6월 07일
적확한 토큰은 모델의 숨겨진 과잉 능력을 발현시키는 열쇠다
2026년 6월 07일
LLM 추론 시간 분해와 Roofline Analysis
2026년 6월 07일
현대 LLM 추론의 시간 분해와 최적화
2026년 6월 07일
현대 LLM 추론 인프라 — 시간 분해와 배치 최적화
2026년 6월 07일
원리를 생각하는 프롬프팅
2026년 6월 06일
200K 컨텍스트 임계점은 단순 기술적 한계가 아닌 경제적 최적점이다
2026년 6월 06일
200K 컨텍스트 임계점은 하드웨어의 메모리 대역폭 제약에서 비롯된다
2026년 6월 06일
GPU 서빙에서 배치 최적화는 토큰당 비용과 지연 시간을 결정한다
2026년 6월 06일
프론티어 랩의 진짜 moat는 서빙 인프라 최적화 능력이다
2026년 6월 06일
HBM 대역폭이 LLM 서빙의 근본적 병목이며 모델 아키텍처까지 결정한다
2026년 6월 06일
LLM 추론의 진짜 병목은 연산이 아니라 메모리 대역폭이다
2026년 6월 06일
AI 경쟁의 새로운 무기는 인퍼런스 엔지니어링 인프라다
2026년 6월 06일
LLM 추론 비용의 핵심은 계산이 아니라 메모리 대역폭 활용이다
2026년 6월 06일
추론 비용의 대부분은 메모리가 결정한다 — t_compute와 t_memory의 교차점이 모든 가격을 설명한다
2026년 6월 06일
MoE와 Sparse Attention은 모델 아키텍처 그 이상으로 GPU 서빙 경제학의 핵심이다
2026년 6월 06일
프론티어 랩의 진짜 경쟁력은 모델 성능보다 서빙 인프라 엔지니어링에 있다
2026년 6월 06일
토큰당 가격은 프론티어 랩의 추론 인프라 경제성을 역산하는 지표다
2026년 6월 06일
MoE와 RLVR로 대표된 2025년 AI 패러다임 전환
2026년 6월 06일
AI Capability Overhang
2026년 6월 06일
DeepSeek-V4의 세 가지 아키텍처 혁신: Sparse Attention, mHC, Muon Optimizer
2026년 6월 06일
RL 환경 스케일링 (Environment Scaling in RL)
2026년 6월 06일
LLM 추론에서의 계산-메모리 상충 관계와 루프라인 분석
2026년 6월 06일
현대 LLM 추론 인프라의 경제학: t_compute와 t_memory의 균형
2026년 6월 06일
LLM 서빙의 roofline 분석과 하드웨어-모델 공진
2026년 6월 05일
정확한 보상 함수는 일반화 가능한 행동을 선택적으로 강화하고 찍어서 맞히는 허위 패턴을 억제한다
2026년 6월 05일
LLM 제품 개발에서 평가(Evals)는 필수적인 첫걸음이다 — 평가 없이는 개선 방향을 알 수 없다
2026년 6월 05일
LLM 서빙에서 t_compute와 t_memory의 균형이 가격과 성능의 모든 것을 결정한다
2026년 6월 05일
로컬 AI의 핵심은 처리 속도가 아니라 거대 모델을 통째로 펼쳐놓을 수 있는 메모리의 그릇 크기에 있다
2026년 6월 05일
Metric Registry와 결정론적 매핑은 LLM의 모호함을 제거하는 가장 효과적인 방법이다
2026년 6월 05일
On-Policy 강화 학습만이 모델의 실제 능력과 일치하는 일반화를 가능하게 한다
2026년 6월 05일
프리트레이닝은 탐색 공간을 압축하고, 강화 학습은 그 안에서 추론 패턴을 증폭시킨다
2026년 6월 05일
RAG는 단순한 임베딩 검색이 아니라 키워드 검색과의 하이브리드 방식이 더 효과적이다
2026년 6월 05일
LLM 캐싱은 의미적 유사도만으로는 위험하다 — 사용자 요청 패턴 분석과 제한된 입력에 기반해야 안전하다
2026년 6월 05일
소프트웨어 소스 코드 가치의 0 수렴 현상
2026년 6월 05일
LLM 추론 로프라인 분석 (Roofline Analysis)
2026년 6월 05일
LLM 기반 시스템 및 제품 구축을 위한 7가지 패턴
2026년 6월 05일
강화 학습 기반 LLM 포스트 트레이닝 원리
2026년 6월 05일
강화 학습 기반 추론 모델링
2026년 6월 03일
추론의 운명은 불확실성이 높은 소수의 갈림길 토큰에서 결정된다
2026년 6월 03일
LLM 추론 Roofline 분석의 핵심 변수
2026년 6월 03일
모델 빈티지(Vintage) 이론
2026년 6월 02일
포스트 트레이닝 레시피가 프런티어 랩의 새로운 해자다
2026년 6월 02일
강화 학습은 LLM의 추론 능력을 '발현'시키는 도구다 — 프리트레이닝에 잠재된 패턴을 부각시킨다
2026년 6월 02일
강화 학습은 새 능력을 가르치지 않는다 — 프리트레이닝에 묻혀 있던 추론을 꺼내는 것이다
2026년 6월 02일
강화 학습이 LLM 추론 능력을 발현하는 메커니즘
2026년 6월 02일
LLM에서의 강화 학습 — On-Policy 학습과 추론 능력의 부상
2026년 6월 02일
김성현 (Kim Sunghyun)
2026년 6월 02일
Kimi K2 (Moonshot)
2026년 5월 27일
머신이 생성한 기준은 틀린 것을 최적화한다
2026년 5월 27일
이해를 자동화로 건너뛸 수는 없다 — Evals의 첫 번째 걸프
2026년 5월 27일
에러 분석과 세 가지 협곡 프레임워크 (Three Gulfs)
2026년 5월 27일
AI Evals의 세 가지 걸프 (Three Gulfs)
2026년 5월 27일
LM Studio
2026년 5월 22일
에이전트의 지능은 정보 습득의 정밀도에서 온다 — 무분별한 DOM 수집은 비용일 뿐이다
2026년 5월 22일
AI 에이전트에게 파일시스템은 가장 자연스러운 인터페이스다 — Mirage가 증명하는 것
2026년 5월 22일
LLM을 시스템 통합자로 사용하면 사용자는 도메인 지식이 필요 없어진다
2026년 5월 22일
씬 하네스 아키텍처 (Thin Harness Architecture)
2026년 5월 22일
LLM Wiki (nashsu)
2026년 5월 21일
LLM 시대의 개인화는 단일 맥락 파일(Single Context File)의 유지보수에 달려있다
2026년 5월 21일
도구는 사용자의 에너지를 요구하지만 운영체제는 스스로 실행된다
2026년 5월 21일
AI 기반 개인 운영체제 (AI-Driven Personal OS)
2026년 5월 15일
Apple Silicon의 통합 메모리는 LLM 추론에 최적화된 우연한 아키텍처다
2026년 5월 15일
LLM 시대에도 HMM 같은 고전 NLP 기초가 여전히 필요한 이유
2026년 5월 15일
통합 메모리 아키텍처가 온디바이스 LLM 추론의 결정적 병목을 해소한다
2026년 5월 08일
위키는 독립적으로 이해 가능한 원자 단위로 쪼개야 LLM이 올바른 컨텍스트를 주입할 수 있다
2026년 5월 08일
데모는 쉽지만 제품은 어렵다 — 그 갭을 메우는 것이 7가지 패턴이다
2026년 5월 08일
Guardrails와 Defensive UX는 성능보다 신뢰를 위한 장치다
2026년 5월 08일
인간과 LLM이 같은 문서를 공유할 때 지식 그래프의 가치가 극대화된다
2026년 5월 08일
LLM 위키는 지식이 누적될수록 더 정확해진다
2026년 5월 08일
Evals가 없으면 LLM 시스템이 좋아지고 있는지 나빠지고 있는지 알 수 없다
2026년 5월 08일
LLM 시스템 7대 패턴 (Eugene Yan)

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