# 인공지능

샌프란시스코 지하철이 멈출 때, ML이 보여주는 '진짜' 장애 알림 시스템 구축기

샌프란시스코의 악명 높은 지하철 지연 문제를 머신러닝(ML) 기반의 이상 탐지로 해결한 Munimet.ro 프로젝트를 통해 엔지니어링의 본질과 관측 가능성을 고찰합니다.

James2026년 1월 23일

AI 에이전트의 컨텍스트 폭발로 토큰 비용이 감당 안 될 때, CLI로 제어권을 되찾는 생존 전략

AI 에이전트의 폭발적인 토큰 비용과 컨텍스트 관리 문제를 해결하기 위한 Unix 철학 기반의 CLI 제어 전략을 소개합니다. webctl을 활용한 효율적인 운영 노하우.

James2026년 1월 21일

3분120

Cursor 연구소 내부 문건: 에이전트 수백 개가 짠 '100만 줄' 코드의 진실 공개

Cursor의 내부 실험 리포트를 통해 밝혀진 장기 실행 자율 코딩의 실체. 수백 개의 에이전트를 활용한 100만 줄 코드 작성의 비결과 엔지니어링 전략을 공개합니다.

박지민2026년 1월 20일

3분290

고객을 학살하는 '오버스펙' AI 모델을 만났을 때, 욕먹지 않고 서비스를 살려내는 3단계 튜닝법

사용자의 맥락을 무시한 성능 과잉 AI 모델의 위험성을 델타 항공 체스 봇 사례를 통해 살펴보고, 서비스 만족도를 높이는 3단계 튜닝법을 제시합니다.

박지민2026년 1월 17일

NVIDIA 내부 엔지니어들이 충격받은 '천재 개발자'의 1.084 bpb 벤치마크 결과

Fabrice Bellard가 만든 LLM 기반 압축 툴 ts_zip이 enwik9 벤치마크에서 1.084 bpb라는 경이로운 수치를 기록하며 정보 이론의 한계에 도전했습니다.

Alex Kim2026년 1월 17일

2분60

B2B AI 솔루션팀 내부 보고서: 100권의 책을 연결할 때 발생한 '보이지 않는 부채' 명세서 공개

B2B AI 솔루션팀의 내부 보고서로, AI 프로젝트 이면에 숨겨진 비용, 데이터 정합성, 기술적 부채 등 엔지니어링 관점의 냉철한 통찰을 담고 있습니다.

박지민2026년 1월 14일

AI 연구소 내부 보고서: 상용 LLM 4종 저작권 필터링 뚫린 수치 공개

상용 LLM 4종(GPT-4.1, Claude 3.7, Gemini 2.5 Pro, Grok 3)의 저작권 데이터 추출 실험 결과, Claude 3.7이 95.8%의 추출률을 보이며 보안 취약성을 드러냈습니다.

박지민2026년 1월 14일

2분30

[전직 네이버 AI 엔지니어] 애플 연구팀이 쉬쉬하던 '단일 이미지 3D 변환' 내부 데모 공개

전직 네이버 AI 엔지니어가 분석한 애플의 단일 이미지 3D 변환 모델 SHARP와 3D Gaussian Splatting 기술의 가능성과 실전 서빙 비용 및 라이선스 주의점.

박지민2026년 1월 12일

AI 연구소 내부 실험 보고서: GPT-5.2가 '놀이'를 거부한 진짜 이유

태스크 없는 지능 테스트를 통해 드러난 LLM들의 본성. 창발적 호기심과 기업용 솔루션이 요구하는 순응성 사이의 트레이드오프를 고찰합니다.

박지민2026년 1월 10일

SOTA만 쫓다가 AWS 비용 폭탄 맞고, CPU 모델 보고 반성문 씁니다

최신 고성능 모델(SOTA)만 쫓다가 마주한 AWS 비용 폭탄. CPU에서도 돌아가는 1.69억 개 파라미터의 Sopro TTS를 통해 기술적 트레이드오프와 가성비의 미학을 배웁니다.

박지민2026년 1월 10일

AI 미팅에서 '느낌적인 느낌'만 말하다 고립되는 당신을 위한 QKV 메커니즘 핵심 요약

디자이너와 PM을 위한 AI 트랜스포머 아키텍처의 핵심, Q(Query), K(Key), V(Value) 메커니즘을 건조하고 논리적으로 해부하여 설명합니다.

이루아2026년 1월 8일

3분170

실리콘밸리 데이터 연구팀 내부 보고서: 개발자들이 맹신하는 AI 리더보드의 치명적 오류 3가지

실리콘밸리 데이터 연구팀 보고서를 통해 폭로된 AI 리더보드의 3가지 치명적 오류. 왜 대중의 투표 결과가 비즈니스를 망치는 '예쁜 쓰레기'가 되는지 분석합니다.

최수연2026년 1월 7일

3분100

B2B AI 솔루션 CTO가 유출한 'Claude 스킬 조합' 내부 실험 리포트

B2B AI 솔루션 CTO가 공개한 Claude 스킬 조합 실험 리포트. 단순한 '바이브 코딩'을 넘어 측정과 증명을 통해 최적화하는 엔지니어링의 본질을 다룹니다.

박지민2026년 1월 7일

3분80

엔비디아 내부 벤치마크: '24ms' 레이턴시 달성한 최적화 아키텍처 공개

엔비디아가 공개한 Nemotron Speech ASR은 24ms라는 혁신적인 레이턴시를 달성했습니다. 실시간 음성 AI 구현을 위한 최적화 아키텍처와 전략을 분석합니다.

Alex Kim2026년 1월 7일

3분110

[AI 연구소] 시니어 개발자가 코드 리뷰할 때 머릿속에서 일어나는 과정 [설계도 공개]

단순 검색기 수준의 RAG를 넘어, AST 파싱과 JIT 방식을 활용한 진정한 코드 분석 AI 에이전트 설계 전략을 시니어 개발자의 시각에서 분석합니다.

박지민2026년 1월 7일

"텍스트만 긁어오는 RAG는 끝났습니다. 브라우저 제어 못 하는 에이전트는 이제 '장난감' 취급받을 겁니다."

단순 텍스트 파싱을 넘어 브라우저를 직접 제어하는 Comet MCP의 등장과 AI 에이전트 환경의 변화, 그리고 엔지니어가 가져야 할 태도에 대하여.

박지민2026년 1월 7일

4분130

Show HN: Open-source AI workflows with read-only auth scopes

전통적인 백엔드 개발의 시대가 저물고 있습니다. AI와 결정론적 워크플로우를 조율하는 설계자로 거듭나기 위한 아키텍처적 통찰과 Seer를 통한 해결책을 공유합니다.

Poooling2026년 1월 7일

On the slow death of scaling

거대 모델의 환상에서 벗어나 효율과 디테일로 승부하는 AI 시대 생존 전략. 사라 후커의 논문을 통해 본 스케일링의 한계와 실전 엔지니어링의 중요성.

Poooling2026년 1월 7일

3분120

Building a rain predictor on a C64 with 1985's "XPER," expert system software

1985년 코모도어 64의 전문가 시스템 'XPER' 사례를 통해 현대 AI 시대에도 여전히 중요한 '문제 정의'와 '도메인 설계'의 본질에 대해 이야기합니다.

Poooling2026년 1월 7일

ByteShape 랩실 유출: 라즈베리 파이에서 30B 모델 돌린 벤치마크 공개

라즈베리 파이 5에서 30B 규모의 거대 언어 모델이 실시간으로 구동되는 벤치마크가 공개되었습니다. 8 TPS의 속도와 높은 정확도를 동시에 잡은 최적화 전략을 분석합니다.

이루아2026년 1월 7일

3분110

채팅만 하는 AI에 질렸다면? '실행'하는 에이전트(Agent)로 진짜 업무 자동화 설계하기

단순히 대화만 하는 챗봇을 넘어, 도구를 사용해 실무를 처리하는 AI 에이전트의 중요성과 워크플로우 설계 방법을 20년 차 PM의 시선으로 소개합니다.

김성철2026년 1월 6일

전직 대기업 서비스 전략 리드가 몰래 쓰는 '30초 만에 위치 추적하는' 도구 공개

전직 대기업 서비스 전략 리드가 전하는 AI 기술의 충격. 사진 한 장으로 30초 만에 위치를 추적하는 GeoSpy의 위력과 급변하는 기술 시장의 현실을 다룹니다.

김성철2026년 1월 6일

3분30

"SOTA 달성" 보고서 믿지 마세요. 그 모델, 실제 서비스에 투입하면 바로 장애납니다.

SOTA를 달성했다는 VLM 모델들이 왜 실제 서비스에서는 문제를 일으키는지 분석합니다. 벤치마크 평가의 거품을 걷어내고 실무적인 평가 지표를 구축하는 방안을 제시합니다.

James2026년 1월 6일

3분80

로컬 LLM만 고집하는 엔지니어, 1년 뒤 '반쪽짜리 자동화' 덫에 걸립니다.

로컬 LLM 집착이 낳는 비효율을 짚어보고, Cloudflare Workers와 로컬 머신을 결합한 하이브리드 아키텍처 'SYSTEM' 프로젝트를 통해 효율적인 AI 에이전트 구축 방안을 제시합니다.

박지민2026년 1월 6일

2분80

Shipping at Inference-Speed

AI 에이전트 시대, 코드를 직접 타이핑하는 것은 이제 회사에 손해입니다. '코더'가 아닌 '아키텍트'로서 추론 속도로 배포하는 새로운 개발 패러다임을 받아들여야 합니다.

Poooling2026년 1월 6일

2분50

Interpreter – Offline screen translator for Japanese retro games

OpenAI API 비용 폭탄을 피하고 로컬 AI 모델을 활용해 효율적인 서비스를 구축하는 방법. 일본 레트로 게임 번역기 Interpreter 사례를 통해 엔지니어링의 본질을 살펴봅니다.

Poooling2026년 1월 6일

Show HN: Shadowlight, a voice-driven murder mystery and heist inside Minecraft

LLM을 단순 챗봇으로만 보던 시각에서 벗어나, Shadowlight 프로젝트를 통해 본 실시간 음성 인터페이스와 AI 에이전트 아키텍처의 미래, 그리고 개발자의 생존 전략.

Poooling2026년 1월 6일

MIT 연구실 내부 문서 공개: 거대 AI 모델의 지방 90%를 걷어내는 '당첨 복권' 이론

MIT의 '복권 당첨 가설'을 통해 거대 AI 모델의 비효율성을 파헤치고, 성능 저하 없이 파라미터 90%를 줄이는 핵심 전략을 소개합니다.

김다은2026년 1월 6일

3분250

안전장치(Safety Filter) 없는 LLM 서비스, 내년이면 법적 소송과 앱스토어 퇴출로 멸망합니다

실리콘밸리 엔지니어 관점에서 본 LLM 안전장치의 중요성. X(Grok)의 사례를 통해 본 법적 리스크와 앱스토어 퇴출 위협, 그리고 시스템적 가드레일의 필요성.

James2026년 1월 5일

"그냥 `split()`으로 쪼개시나요? 당신의 RAG 파이프라인은 이미 망가졌습니다."

RAG 파이프라인의 성능을 결정짓는 핵심은 청킹(Chunking)입니다. 단순한 split()을 넘어 SIMD와 memchr를 활용한 저수준 최적화 전략을 소개합니다.

김현수2026년 1월 5일

3분120

"GPT-4만 고집하시나요? 단일 모델에 의존하는 AI 서비스는 내년에 사라집니다."

모든 트래픽을 GPT-4와 같은 고비용 모델에만 태우는 것은 비효율적입니다. LLMRouter를 통한 효율적인 LLM 라우팅 전략과 그 중요성을 현업 엔지니어의 관점에서 소개합니다.

Alex Kim2026년 1월 5일

GPU 비용으로 회사 망하지 않는 법: '요트' 대신 '세탁기'를 만드는 3가지 기준

AI 서비스 구축 시 GPU 비용 효율성을 극대화하고 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 위한 3가지 엔지니어링 기준을 제시합니다.

박지민2026년 1월 5일

실리콘밸리 해커뉴스 화제작: AI가 내 사진을 '19금'으로 착각하게 만드는 코드 공개

AI의 NSFW 필터를 역이용해 딥페이크를 방지하는 적대적 노이즈 기술이 화제입니다. 평범한 사진을 AI가 부적절한 이미지로 오인하게 만들어 생성을 거부하게 만드는 원리입니다.

James2026년 1월 5일

2분90

하드웨어 재설계의 악몽을 끝낼 수 있을까: LLM 기반 PCB 검증 아키텍처 분석

PCB 설계의 재작업 비용 문제를 해결하기 위해 등장한 LLM 기반 검증 아키텍처, Traceformer의 멀티 에이전트 시스템과 신뢰성 설계 방식을 분석합니다.

박지민2026년 1월 5일

3분100

C-Sentinel: AI가 '시스템의 유령'을 찾아내는 새로운 방법

AI를 활용해 시스템의 '맥락'과 '의미'를 분석하는 새로운 모니터링 도구 C-Sentinel을 소개합니다. 기존 임계값 방식의 한계를 넘어 시스템의 유령을 찾아보세요.

박지민2026년 1월 5일

노트북 없이 떠나는 코딩 여행: 주머니 속 6명의 AI 개발자와 협업하는 법

노트북 없이 스마트폰 하나로 6명의 AI 에이전트와 협업하며 개발하는 혁신적인 비동기 개발 환경과 그 구축 방법을 소개합니다.

김현수2026년 1월 4일

AI 에이전트, '데모' 수준에서 벗어나려면 이 '설계도'부터 훔치세요

AI 에이전트를 데모 수준에서 프로덕션 환경으로 끌어올리기 위한 핵심 설계 패턴과 아키텍처의 중요성을 공유합니다.

데이터 전처리, 이제 엑셀 수식과 씨름하지 마십시오: 'Magic CSV'가 보여주는 LLM의 실용적 가치

데이터 전처리의 고통을 해결하는 'Magic CSV'. 자연어로 데이터를 정제하고 변환하는 LLM의 실용적 가치와 비즈니스 생산성 혁신에 대해 알아봅니다.

AI가 당신에게 아부하고 있다는 사실, 알고 계셨나요?

AI가 사용자의 의견에 무조건 동의하는 'AI 아첨(AI Sycophancy)' 현상의 위험성과 이를 방지하기 위한 세 가지 실무 원칙을 알아봅니다.

BoltzGen의 해부: 생성형 AI가 신약 개발의 병목을 뚫는 법

AI 솔루션 기업 CTO가 분석한 BoltzGen 프로젝트. 생성형 AI가 단백질 설계의 병목을 해결하고 신약 개발 R&D 사이클을 혁신하는 기술적 원리와 비즈니스 가치를 다룹니다.

3분30

리눅스 커널에 '전두엽'을 달아주면 생기는 일: 맥락(Context)을 이해하는 OS 스케줄러

OS 스케줄러에 LLM을 도입한 'brainkernel' 프로젝트를 통해, 정량적 측정을 넘어 정성적 판단과 맥락을 이해하는 시스템 자율화의 미래를 살펴봅니다.

반복되는 AI 프롬프트 수정, 이제 자동화 시스템으로 해결하십시오

매번 반복되는 AI 프롬프트 수정의 피로감을 줄이고, Claude Reflect를 통해 프로젝트의 지침을 자동으로 업데이트하는 자기 학습형 AI 워크플로우를 소개합니다.

3분80

AI 엔지니어의 진짜 실력은 '밑바닥'에서 결정됩니다

AI 엔지니어의 진정한 실력은 블랙박스 내부를 들여다볼 수 있는 기본기에서 결정됩니다. 안드레 카파시의 강의를 통한 밑바닥부터의 구현 경험이 왜 중요한지 역설합니다.

3분90

Jax와 PGX로 초고속 강화학습 환경 구축하기: 틱택토로 본 AI 최적화

2분90

450줄의 코드로 다시 배우는 딥러닝의 본질: MyTorch가 주는 교훈

450줄의 순수 파이썬 코드로 구현된 MyTorch를 통해 딥러닝 프레임워크의 핵심인 오토그라드와 역전파의 원리를 깊이 있게 파헤쳐 봅니다.

팀 쿡의 트윗 하나가 보여준 'AI 슬롭(Slop)'의 진짜 문제

팀 쿡이 트윗한 이미지로 불거진 'AI 슬롭(Slop)' 논란. 12년 차 디자이너가 바라본 생성형 AI 시대의 결과물 퀄리티와 디자이너의 역할에 대하여.

이루아2026년 1월 4일

생각의 속도와 비용, 그리고 Ouro: LLM은 이제 '침묵' 속에 추론합니다

텍스트로 줄줄 읊는 CoT의 비효율을 넘어, 잠재 공간에서 '속으로' 생각하는 LoopLM과 Ouro 모델이 제시하는 추론의 새로운 패러다임을 살펴봅니다.

GPU가 노는 꼴을 더 이상 볼 수 없다면: Xsight Labs E1 DPU 분석과 인프라 전략

GPU 가동률을 극대화하기 위한 네트워크 병목 해결 방안으로 Xsight Labs의 E1 DPU를 분석하고, 차세대 AI 인프라를 위한 CTO 관점의 전략을 제시합니다.

박지민2026년 1월 3일

4분70

코드로 음악을 믹싱한다? Ableton Live와 MCP가 만났을 때

Model Context Protocol(MCP)을 활용해 Ableton Live를 제어하고, AI 에이전트와 함께 음악을 믹싱하는 실험적인 엔지니어링 여정을 소개합니다.

김현수2026년 1월 3일

LLM의 기억력을 무한대로 확장하는 기술: Recursive Language Models

컨텍스트 윈도우의 한계를 극복하기 위한 Recursive Language Models(RLM)의 핵심 개념과 추론 시 스케일링의 가능성, 그리고 기업 도입 시의 기대 효과를 살펴봅니다.

박지민2026년 1월 3일

2분120

지긋지긋한 영수증 정리, 이제 AI 에이전트에게 맡겨볼까요?

CTO의 골칫거리인 법인카드 내역 정리, 이제 AI 에이전트 Tally로 해결하세요. 자연어 규칙과 로컬 데이터 처리를 통해 똑똑하고 안전하게 지출을 관리하는 방법을 소개합니다.

박지민2026년 1월 3일