Qwen3.6-35B로 만드는 코딩 에이전트: vLLM 서빙부터 툴 콜링까지
가벼운 VRAM 사용량과 강력한 추론 능력을 갖춘 Qwen3.6-35B-A3B 모델을 vLLM으로 최적화하여 실제 동작하는 코딩 에이전트를 구축하는 기술적 여정을 다룹니다.
LLM
AI가 코딩은 해도 개발자는 못 대신하는 이유: ‘구현’과 ‘설계’의 결정적 차이
GitHub Copilot과 Gemini가 코드를 쏟아내는 시대에 개발자의 진짜 가치는 단순 타이핑이 아닌 복잡한 비즈니스 맥락의 해석과 시스템 설계 능력에 있습니다.
코딩 몰라도 앱 만든다? AI 시대, ‘영어’가 새로운 프로그래밍 언어인 이유
복잡한 문법과 컴파일러의 시대가 가고 자연어로 논리를 설계하는 시대가 왔습니다. LLM이 코드를 생성하는 환경에서 왜 영어 능력이 곧 개발 역량이 되는지 분석합니다.
단어 검색의 시대는 끝났다: AI가 ‘의미’를 읽는 벡터 임베딩의 마법
단순 키워드 매칭을 넘어 문맥과 의도를 파악하는 시맨틱 검색의 핵심 원리인 벡터 임베딩과 최신 BGE M3 모델의 하이브리드 전략을 분석합니다.
생성형 AI로 보험 심사를 자동화하며 깨달은 ‘현실적인’ 한계와 돌파구
단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 실제 비즈니스 파이프라인에 GenAI를 이식할 때 마주하는 모델 성능의 괴리와 실무 적용 전략을 분석합니다.
AI 에이전트의 환상과 ‘오디오 불쾌한 골짜기’: 우리는 왜 거부감을 느끼는가?
단순한 챗봇을 넘어 스스로 판단하는 에이전트 AI 시대가 도래했지만, 지나치게 인간을 닮은 음성과 반응은 오히려 사용자에게 심리적 거부감을 주는 역설적인 상황을 분석합니다.
애플이 그리는 2026년 AI의 미래: 시리(Siri)의 진화는 단순한 업데이트인가?
WWDC 2026을 앞두고 공개된 차세대 시리와 iOS 27의 방향성을 통해, 온디바이스 AI가 실무 환경과 사용자 경험을 어떻게 근본적으로 바꿀지 심층 분석합니다.
소버린 AI라는 환상: 국가별 LLM 구축이 정말 정답일까?
데이터 주권과 문화적 맥락을 이유로 추진되는 소버린 LLM 전략이 실제 제품 경쟁력과 기술적 효율성 측면에서 어떤 함정을 가지고 있는지 심층 분석합니다.
단순 챗봇은 끝났다: ‘에이전틱 AI’가 비즈니스 판도를 바꾸는 이유
텍스트 생성을 넘어 스스로 목표를 설정하고 도구를 사용하는 Agentic AI의 시대, 멀티 모델 라우팅 전략과 실무 도입 가이드를 통해 경쟁 우위를 확보하는 방법을 분석합니다.
ChatGPT를 지웠더니 보인 것들: AI 모델의 한계와 진짜 생존 전략
단순한 도구의 교체가 아니라 사고방식의 전환이 필요한 시점입니다. LLM의 성능 지표 너머에 숨겨진 실질적인 제품 구현 전략과 모델 선택의 기준을 분석합니다.