복붙 지옥은 끝났다: 터미널로 들어온 AI 에이전트 'Claude Code' 딥다이브
복붙 지옥은 끝났다: 터미널로 들어온 AI 에이전트 ‘Claude Code’ 딥다이브 현업에서 10년쯤 구르다 보면 새로운 기술이 나왔을 때 설렘보다는 의심이 먼저 듭니다. “이거 또 데모만 번지르르하고, 막상 내 복잡한 레거시 프로젝트에 붙이면 엉뚱한 코드만 뱉어내는 거 아냐?”라는 회의감 말이죠. 최근 1~2년간 우리는 GitHub Copilot...
복붙 지옥은 끝났다: 터미널로 들어온 AI 에이전트 ‘Claude Code’ 딥다이브 현업에서 10년쯤 구르다 보면 새로운 기술이 나왔을 때 설렘보다는 의심이 먼저 듭니다. “이거 또 데모만 번지르르하고, 막상 내 복잡한 레거시 프로젝트에 붙이면 엉뚱한 코드만 뱉어내는 거 아냐?”라는 회의감 말이죠. 최근 1~2년간 우리는 GitHub Copilot...
요즘 GitHub 트렌딩을 보다 보면 참 기가 막힙니다. ‘주말 동안 AI로 뚝딱 만든 프로젝트입니다’라는 글이 심심치 않게 올라오는데, 그게 수만 개의 스타를 받고 심지어 수백억 원의 투자를 유치하는 시대가 되었죠. 최근 제 눈길을 끈, 아니 정확히 말하면 제 개발자로서의 자존심을 살짝 건드린 프로젝트가 하나 있었습니다. 바로 중국의 한 학부 졸업반...
[InternVL-U] “이해와 생성을 하나의 가중치에 우겨넣지 마라” 4B로 14B 모델을 박살낸 멀티모달 아키텍처의 비밀 Paper: 2603.09877 Date: March 2026 사내에서 “차트도 분석하고 이미지도 예쁘게 생성해주는 통합 AI” 만들어달라는 소리, 다들 한 번씩은 들어보셨죠? 보통 이런 말도 안 되는 요구사항을 ...
[Metadata] Paper: MM-Zero: Self-Evolving Multi-Model Vision Language Models From Zero Data ArXiv ID: 2603.09206 Keywords: VLM, Reinforcement Learning, Self-Evolving, GRPO, Synthetic Data ...
개발자라면 한 번쯤 터미널을 보며 등골이 서늘해진 경험, 있으시죠? 우리는 매일 claude-code, aider, cursor 같은 똑똑한 AI 코딩 에이전트를 로컬에 띄워놓고 “이 버그 좀 고쳐줘”라며 쿨하게 엔터를 칩니다. 에이전트는 열심히 파일을 읽고, 터미널 명령어를 실행하며 코드를 수정하죠. 그런데 문득 커피를 마시다가 이런 생각이 듭니다....
“어제 완벽하게 다듬어놓은 프롬프트, 오늘 단어 하나 바꿨더니 어제 잘 되던 답변까지 전부 망가졌습니다.” 현업에서 LLM(대형 언어 모델)을 활용해 서비스를 구축해 본 개발자나 기획자라면, 이 문장에 뼈가 시리도록 공감하실 겁니다. 요즘 업계에서 ‘프롬프트 깎는 노인’이라는 우스갯소리가 유행이죠? 저 역시 최근 사내 RAG 기반 고객센터 챗봇 고...
Link: arXiv:2603.08652 Github: micky-li-hd/CoCo Date: March 2026 어제도 사내 마케팅 배너 이미지를 생성하느라 DALL-E 3와 미드저니 앞에서 프롬프트를 30번 넘게 뜯어고쳤습니다. “오른쪽 아래에 빨간색 ‘구매하기’ 버튼을 넣고, 그 위에 ‘50% 할인’ 텍스트를 정확한 스펠링으로 적어줘.” ...
[LoGeR 리뷰] VRAM 터뜨리던 3D 재구성의 구원자? O(N^2) 어텐션을 찢어버린 하이브리드 메모리 아키텍처 Metadata Paper ID: 2603.03269 Authors: LoGeR Team Date: March 2026 수십 분짜리 드론 영상이나 고프로(GoPro) 클립을 던져주고 3D 공간(Dense 3D ...
1. The Hook (공감대 형성) 최근 로컬 환경에서 LLM을 구동하거나 사내 인프라에 모델을 서빙해 보신 분들이라면 누구나 뼛속 깊이 공감하는 고충이 하나 있을 겁니다. “아, VRAM 16GB로는 턱도 없네.” GPU를 사자니 통장이 텅장이 되고, 클라우드를 쓰자니 토큰 비용이 눈덩이처럼 불어나죠. 최근 개발자 커뮤니티나 깃허브를 보면 이런 ...
1. 또 엉뚱한 문서 물고 왔네: RAG 만능주의의 민낯 최근 현업에서 LLM(대형 언어 모델)을 활용해 사내 지식 기반 챗봇이나 코파일럿을 구축해보신 분이라면, 이 탄식을 백 번쯤은 내뱉어 보셨을 겁니다. “문서를 청킹(Chunking)해서 임베딩하고, 벡터 DB에 넣은 다음 코사인 유사도로 검색해라.” 시중에 널리 퍼진 이 ‘RAG(검색 증강 생...