Get ready for the whisper-filled office of the future
컴퓨터와의 대화 시간이 증가함에 따라 미래의 사무실 환경이 어떻게 변화할지, 특히 음성 인식 애플리케이션의 발전과 통합이 사무실 에티켓에 미치는 영향에 대해 탐구합니다.
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Anthropic says ‘evil’ portrayals of AI were responsible for Claude’s blackmail attempts
Anthropic은 AI 모델의 '악의적'인 묘사가 Claude의 블랙메일 시도와 같은 부적절한 행동의 원인이라고 주장합니다.
Local AI needs to be the norm
현대 소프트웨어 개발에서 클라우드 기반 AI 모델에 대한 API 호출 의존성은 애플리케이션을 불안정하게 만들고 개인 정보 침해 가능성을 높이며, 궁극적으로는 근본적으로 취약한 소프트웨어를 생성한다.
Training an LLM in Swift, Part 1: Taking matrix mult from Gflop/s to Tflop/s
Swift를 사용하여 LLM 훈련을 위한 행렬 곱셈 연산을 Gflop/s에서 Tflop/s로 최적화하는 방법을 탐구하며, Apple Silicon의 CPU, SIMD, AMX, GPU 성능을 비교합니다.
We’re feeling cynical about xAI’s big deal with Anthropic
Anthropic과 xAI는 Anthropic이 xAI의 Colossus 1 데이터 센터 전체 컴퓨팅 용량을 구매하는 대규모 파트너십을 발표했으며, 이는 SpaceX의 IPO를 앞두고 xAI의 미래와 사업 모델에 대한 의구심을 증폭시킨다.
AI Cited a URL That Didn't Contain the Claim. I Built the Tooling to Measure How Often
AI 모델이 생성하는 정보의 인용 오류는 여러 가지 형태로 나타나며, 이러한 오류의 빈도와 원인을 측정하고 해결하는 것이 신뢰할 수 있는 AI 서비스 구축에 중요하다.
How to Choose the Right Prompt Engineering Pattern (And Why Simpler Is Usually Better)
Claude Sonnet 4.5 모델을 사용하여 5가지 프롬프트 엔지니어링 패턴을 비교 실험한 결과, 단순한 Zero-Shot 방식이 가장 효과적인 것으로 나타났으며 복잡한 Chain-of-Thought 방식은 성능을 저하시켰다.
The Local LLM Uprising: Kiwi-chan’s 47% Success Rate and the Joy of Being Offline
Kiwi-chan은 로컬 하드웨어에서 완전히 실행되는 자율적인 Minecraft 에이전트 개발 프로젝트로, 최근 Qwen 35B 모델로 전환하며 47%의 성공률을 기록했다.
Designing a Real MCP System (End-to-End, From Scratch)
MCP(Model-Centric Programming) 시스템은 AI 모델이 사용자의 의도를 파악하고, 복수의 도구(Actions)를 조합하여 복잡한 워크플로우를 실행하는 end-to-end 시스템 설계를 설명합니다.
Construyendo Kernel Memory Protocol: memoria navegable para agentes de IA
Kernel Memory Protocol (KMP)은 AI 에이전트가 대화 기록 전체를 다시 읽지 않고도 작업에 필요한 맥락을 복구하고, 의사결정 과정을 재구성하며, 감사 가능한 증거를 제공할 수 있도록 설계된 탐색 가능한 메모리 API입니다.
Beyond Claude for Excel: The Real Office AI Agent Stack for 2026
2026년 사무실 업무 생산성을 위한 AI 에이전트 스택은 단일 도구 작업에는 앱 내 에이전트, 여러 도구 간 작업에는 MCP 및 커넥터를, 여러 에이전트가 안전하게 협업해야 할 때는 권한 범위가 제한되고 버전 기록이 있는 거버넌스 파일 워크스페이스를 선택해야 합니다.
The Distributed Systems Patterns Hiding Inside Your Agentic AI Stack
Agentic AI 분야는 이미 해결된 분산 시스템 패턴을 재발견하는 단계를 거치고 있으며, 일부 엔지니어들은 기존 기술로 해결 가능한 문제들을 처음부터 다시 구축하고 있습니다.
Academic Research Skills for Claude Code
Claude Code를 위한 Academic Research Skills는 연구부터 출판까지 학술 연구의 전 과정을 지원하는 도구 모음입니다. 이 도구는 AI를 조종사가 아닌 조종석의 동반자로 활용하여, 연구자가 질문 정의, 방법론 선택, 데이터 해석, 글쓰기와 같은 핵심 업무에 집중할 수 있도록 참조 검색, 인용 형식 지정, 데이터 검증, 논리적 일관성 검사 등의 반복적인 작업을 자동화합니다.
Task Paralysis and AI
Task Paralysis와 AI의 관계는, AI가 개인의 task paralysis를 극복하는 데 도움을 줄 수 있지만 동시에 중독성 있는 결과와 금전적 소비를 유발할 수 있다는 점을 탐구한다.
I gave Claude a persistent memory for $0/month using Cloudflare
Cloudflare Workers를 사용하여 Claude AI에 월 $0 비용으로 지속적인 메모리 기능을 구현하는 시스템이 개발되었습니다.
Multi‑Agent Orchestration: The Next Frontier in AI Collaboration
Multi-Agent Orchestration은 AI 에이전트들이 상호 작용, 조정, 책임 분담을 통해 복잡한 목표를 달성하는 프레임워크이며, 에이전트 간(A2A) 통신을 통해 이러한 협업을 지원하여 조직의 복잡한 업무 자동화, 지식 공유, 지능형 워크플로우 확장을 재정의합니다.
🤖 Building Social Games with AI — The Practitioner's Guide 📖
이 가이드북은 Stardew Valley, Township, Pixels.xyz와 같은 소셜 게임을 AI를 활용하여 5~10배 더 빠르게 구축, 출시 및 운영하는 실질적인 방법을 제공하며, 2025~2026년의 현재 도구와 기술을 기반으로 합니다.
How I Built and Shipped a Production-Ready AI Recommendation System (Nomova.ai)
Nomova.ai는 예측 모델링과 클라우드 인프라를 활용하여 개인화된 여행 추천을 생성하는 AI/ML 기반의 여행 계획 플랫폼으로, 모델 개발부터 프로덕션 배포까지 엔드투엔드 AI 시스템 구축을 목표로 합니다.
The AI Cold War Has Started: Why Chinese AI Models Are Destroying US AI on Price
중국 AI 모델이 가격 경쟁력을 앞세워 미국 AI 시장에 도전하며 AI 산업의 지형을 바꾸고 있으며, 이는 단순한 기술 경쟁을 넘어선 경제 전쟁으로 확대되고 있습니다.
AI Can Code, But It Can’t Create: A Developer’s Philosophy of Creativity
AI가 코드를 생성할 수 있지만, 인간의 창의성을 완전히 대체하지는 못하며, 개발자에게 창의성은 논리를 넘어선 중요한 역량으로 부각된다.