MLOps 24

• oMLX: 애플 실리콘에서 AI 코딩 에이전트 속도를 극대화하는 MLX 추론 서버 2026/08/18
• Unsloth: 단 한 대의 GPU로 대형 언어 모델을 5배 빠르게 학습시키는 파이썬 가속 라이브러리 2026/08/02
• OpenAI, GPT-5.6 API 가격 최대 80% 인하… 개발자 및 기업 비용 부담 대폭 감소 2026/08/02
• 🚀 GPU 메모리가 줄줄 샌다고요? vLLM과 PagedAttention이 LLM 서빙의 판을 엎은 진짜 이유 2026/06/01
• 🚨 RAG만 붙이면 끝인 줄 알았죠? 실무에서 뼈맞고 도입한 GraphRAG 밑바닥 파헤치기 2026/05/28
• 블랙박스를 부수다: 프레임워크를 버리고 바닥부터 짠 AI 엔지니어링 생존기 2026/05/24
• 내 방 안으로 들어온 거대 언어 모델: Personal AI Infrastructure 구축의 실체와 한계 2026/05/14
• 단돈 30달러로 구현하는 AI의 자가 진화: TinyZero가 붕괴시킨 거대 인프라의 환상 2026/05/10
• LLM은 왜 꼭 왼쪽에서 오른쪽으로만 읽어야 할까? d3LLM이 박살 낸 자기회귀(AR)의 병목과 디퓨전 모델의 실무적 진실 2026/05/04
• LLM 강화학습의 지옥에서 탈출하다: ByteDance가 숨겨둔 RL 무기, veRL 딥다이브 2026/05/03
• 파라미터 뻥튀기는 끝났다: 실무자 관점에서 뜯어본 OpenMythos와 순환-깊이 트랜스포머의 충격 2026/04/23
• GPT API 청구서에 질리셨나요? Open-Generative-AI 실무 도입의 '진짜' 민낯과 서빙 최적화 전략 2026/04/22
• 모질라(Mozilla)의 역습: 'Thunderbolt'가 엔터프라이즈 AI의 판도를 뒤집을 수 있을까? 2026/04/19
• 시계열 예측의 LLM 모멘텀, 구글 TimesFM: 수만 개의 파이프라인을 하나의 모델로 통합하다 2026/04/14
• [시니어의 시선] 토크나이저를 버렸다, 음성 합성의 룰을 깬 'VoxCPM' 심층 분석 2026/04/14
• Zapier의 살인적인 청구서에 지친 개발자를 위한 탈출구: n8n, 그 이면의 아키텍처와 실무 도입기 2026/04/12
• [시니어의 시선] 에이전트 코드는 단 한 줄도 건드리지 마라: Microsoft 'Agent Lightning'이 그리는 RL 기반 자가 학습 아키텍처의 진수 2026/03/31
• [2026-03-24] 수천 초짜리 영상 분석, 토큰 폭탄 없이 가능할까? 엔드투엔드 비디오 에이전트 EVA 해부 2026/03/27
• [2026-03-23] LLM식 순차 디코딩은 틀렸다? OCR을 디퓨전으로 병렬 처리하는 MinerU-Diffusion 해부 2026/03/25
• [2026-03-19] 외부 VLM 의존도는 버려라. 비디오 편집의 시맨틱과 모션을 완벽히 쪼갠 SAMA 파이프라인 해부 2026/03/21
• [2026-03-01] [AgilePruner] 시각 토큰, 무작정 잘라내다간 환각만 늘어난다? LVLM 최적화의 딜레마와 해법 2026/03/08
• [2026-02-28] [DreamWorld] Sora도 울고 갈 물리법칙의 이해? 비디오 생성 AI의 '월드 모델'이 진짜 중요한 이유 2026/03/08
• 프로덕션 환경에서의 인공지능 모델 배포 완벽 가이드 2025/03/31
• Replicate 끄적이기 2024/02/02