Google AI Edge Foresight

구글이 AI Edge Foresight Mac 앱을 런칭 했다. Gemma 모델을 기반으로 작동하며 회의 내용을 요약하고 문서를 이해하도록 설계되었다. 이번 앱은 사용자가 컴퓨터에 저장한 작업 자료와 연동하여 '지능형 메모 작성...

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Omarchy Linux

리눅스는 수백 가지의 배포판이 있고, 각 배포판마다 고유한 특징을 지니고 있다. 이런 점 때문에 리눅스가 대중화되기 어렵다고 느껴지기도 하지만, 리눅스는 항상 선택지가 있었다. 남다른 윤리관을 가진 괴짜, 직접 코드를 만지작거리고, 컴파일하고, 매뉴얼...

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하네스 엔지니어링 - 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축

“더 나은 프롬프트는 하나의 답변을 개선하지만, 더 나은 하네스(Harness)는 모든 실행을 개선한다.” 에이전트가 추론 능력을 갖추었음에도 제약 조건을 잊어버리거나, 도구 선택을 잘 못 하거나, 무한 루프를 돈다면 이는 모델만의 문제...

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Jev의 System One Model

System One Model은 상황을 분석하여 텍스트가 아닌 결정을 내리는 AI 모델이다. 온라인 쇼핑몰을 운영한다고 가정해보자. 고객이 카드 결제가 두 번 되었다고 고객 센터에 문의를 했다. 고객이 문의한 내용을 내부의 어떤 팀에서 ...

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Jev AI란 무엇인가?

우리가 이제까지 AI를 사용하는 패턴을 보면 질문에 답하고, 글을 쓰고, 코드를 만들어주는 것이 떠오른다. ChatGPT나 Claude 같은 LLM은 사람과 대화하는데 매우 강하다. 그러나 소프트웨어는 항상 대화가 필요한 것은 아니다. ...

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Meta의 Project OT(Organization Transformation)

AI가 코드를 작성하고, 자료를 정리하고, 복잡한 업무까지 처리하는 모습을 보면 예전에는 열 명이 필요했던 일을 이제 서너 명이 할 수 있지 않을까?라는 생각이 든다. Meta의 Project OT는 이런 기대를 실제 조직 운영에 적용하려던 계획이었다...

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OpenAI 에이전트는 왜 위키에 글을 남겼을까?

AI에게 자료 조사를 맡기는 일이 점점 많아지고 있다. 하지만 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 웹사이트를 읽고 도구를 사용하며 다른 에이전트와 정보를 주고받기 시작한다면? 최근 공개된 DseWiki 사건은 이 문제를 잘 보여준...

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MCP와 Local LLM을 활용한 개인 정보 우선 AI 에이전트 구축 예시

Hybrid(Local + Cloud) LLM에 대해 궁금증이 있어서 관련 자료를 찾던 중, 의료 기관에서 AI를 도입하는 흥미로운 글을 발견하여 여기에 정리해본다. AI가 진료 기록을 요약해주고, 혈액 검사 수치를 풀어서 설명해 준다면...

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Terminal User Interface

웹 브라우저 기반 화면과 무거운 일렉트론(Electron) 애플리케이션이 지배하던 소프트웨어 생태계에 정적이 깨지고 있다. 최근 개발자 커뮤니티를 중심으로 빠르고, 가벼우며, 키보드 중심으로 동작하는 TUI(Terminal User Int...

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우버 이츠는 셀프 튜닝 AI 다중 에이전트를 어떻게 활용하는가?

우버 이츠(Uber Eats)는 10,000개 이상의 도시에서 수백만 장의 음식 사진을 처리한다. 문제는 많은 식당의 메뉴 사진 품질이 낮다는 점이다. 어두운 조명, 낮은 해상도 등은 고객의 선택을 피해간다. 그렇다고 AI로 사진을 고치면...

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AI를 천재 인턴처럼 대하세요.

AI 코딩 에이전트에 대해 오해하는 부분이 있다. 마치 오래된 경력의 베테랑 엔지니어처럼 일할 거라고 기대하는 것이다. 현실에서는 '베테랑' 보다는 '천재 인턴'에 가깝다. 팀에 합류한 천재 인턴에 대해서 상...

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GPT-5.6 Luna/Terra 가격 다운

 OpenAI가 GPT-5.6 Luna API의 가격을 80%, GPT-5.6 Terra API의 가격을 20% 인하했다. We are committed to pushing the model frontier across cost efficiency...

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Valve가 리눅스에 기여하는 것들

요즘 집에서 리눅스를 쓰고, 옆 동료가 스팀덱으로 점심 시간때 게임을 하는것을 보다보니, 밸브(Valve, Steam 배급사)가 리눅스에 기여한 것들이 많다는 걸 알게 되었다. 그래서 몇 가지 정리해본다. Proton: Windows 게임 코드를...

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LLM + 하네스 - 에이전트란 무엇인가?

'에이전트(Agent)'라는 단어는 흔히 사용되지만, 그 의미는 매우 다양하다. 누군가에게는 챗봇을 의미하고, 누군가에게는 복잡한 자동화 프로그램을 뜻한다. 이처럼 모호한 에이전트 개념을 개인적인 관점에서 정리해본다. LL...

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AI, 종이책을 삼키다.

404media에서 흥미로운 글 을 읽었기에 여기에 정리해본다. AI 기술이 폭발적으로 발전하면서 LLM 모델을 개발하는 빅테크 기업들은 심각한 문제에 봉착했다. 모델의 성능을 향상시키기 위해 많은 학습 데이터가 필요하지만, 역설적이게도 데이터의 어...

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잭 도시의 Block의 AI 에이전트 구축 전략과 역설

올해 초 미국 경제 매체 CNN 비즈니스에는 충격적인 헤드라인이 실렸다. 핀테크 기업 블록(Block)이 생성형 AI 도입의 영향으로 전체 직원의 절반 가까이를 해고했다는 소식이었다. 창업자이자 CEO인 잭 도시(Jack Dorsey)는 빅테크를 포함...

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Kimi K3에 대한 OpenAI 전략책임자 Dean Ball의 글

  Dean Ball이 Kimi K3에 대한 글을 올렸다. Dean Ball은 트럼프 행정부 출신(MAGA 지지자는 아님)이고 현재 OpenAI에서 전략적 미래 부문 책임자이다. 첫번 째 게시된 글( https://x.com/deanwball/st...

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가혹한 토큰 경제학

그동안 대다수 기업들은 AI를 무료 혹은 비교적 저렴한 비용으로 이용해왔다. (구독 모델을 허용한 기업이라면 지금도 저렴한 편이다.) 현재 시점에서는 AI 기업들이 감당하던 재정적 출혈이 임계점에 다다르고 있는 실정이다. 데이터 센터를 ...

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