Gemini 27
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- AI PPT 만들기 완벽 비교 가이드 감마 코파일럿 제미나이 캔바 클로드 총정리
- Pydantic AI: Python 개발자가 타입 안전하게 프로덕션 AI 에이전트를 구축하는 방법
- cc-switch: 여러 AI 코딩 도구의 API 설정과 프로바이더를 한곳에서 관리하는 데스크톱 제어 센터
- Google Gemini 3.7 Flash 출시: 코딩 성능 향상과 50% 수준의 API 가격 할인
- stablyai/orca: 멀티 AI 에이전트를 격리된 환경에서 병렬 실행하는 ADE 개발 플랫폼
- OmniRoute: 수십 개의 AI 계정을 하나로 통합해 무제한 코딩 환경을 구축하는 로컬 라우터
- 9router로 AI 코딩 쿼터를 넘겨도 될까: 프록시, 폴백의 함정
- Stitch Skills가 디자인-코드 핑퐁을 끝낼까: DESIGN.md, MCP, 검증 공백
- Gemini CLI에 파일 수정 권한을 줘도 될까: Plan Mode, MCP 안전선
- 멀티모달 에이전트가 같은 실수를 반복한다면? XSkill의 경험, 스킬 메모리
- 컴퓨터 에이전트가 일을 끝냈는지 영상만으로 알 수 있을까? ExeVRM의 조건
- 멀티모달 에이전트가 25번 도구를 써도 답을 찾을까: AgentVista
- SpatialScore가 왼쪽, 오른쪽 오류를 줄일까: 8만 쌍 보상모델의 범위
- claude-relay-service를 팀 API Gateway로 써도 될까: 계정 풀링, v1.1.248 보안 리스크
- 비디오 추론 데이터 200만 개면 일반화할까? VBVR의 5개 능력과 함정
- OpenCode는 어떤 개발자에게 맞을까: 터미널 에이전트의 설치와 권한
- 사진 수만 장에서 나중에 다시 만난 사람을 찾을까: DeepImageSearch의 검색 비용과 오류 전파
- 이미지를 다시 자르지 않고 작은 글씨를 읽을까: ZwZ Single-pass와 Zooming Gap
- 긴 영상 요약이 대화, 카메라, 효과음을 놓친다면: TimeChat-Captioner
- 물리 문제에서 그림 한 줄을 놓치면? P1-VL의 시각, 논리 학습
- Think3D는 가려진 물체를 실제로 볼 수 있을까: 3D CoT와 재구성 오류의 한계
- STEP3-VL-10B가 200B 모델보다 효율적일까: PaCoRe 성능과 추론 비용 점검
- 사진 위치 500m 정확도가 8.0%에서 22.1%로 오른 이유: Thinking with Map
- AI ASMR 진짜, 가짜 판별, VLM 정확도가 56%에 그친 이유: 워터마크 편향
- Gemini 3 기능, 비용, 한계 읽는 법: 벤치마크와 실무 검증 기준
- Google Whisk 사용법: 주제, 장면, 스타일 이미지가 달라지는 이유