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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Dev.to헤드라인
10억 토큰의 함정: 예측 불가능한 AI 코딩 비용이 엔지니어링 예산을 위협하는 이유
AI 코딩 도구 사용 시 발생하는 막대한 토큰 소비량과 예측 불가능한 비용 문제를 다룹니다. 고성능 독점 모델 사용 시 발생하는 천문학적인 비용이 엔지니어링 예산과 KPI 관리에 심각한 위협이 될 수 있음을 경고합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
설계 문서가 틀렸지만, AI는 그대로 믿었습니다
AI가 작성한 설계 문서의 수학적 오류가 구현과 리뷰 단계까지 그대로 전파되는 과정을 다룹니다. 설계 문서를 검증된 사실이 아닌 하나의 '주장'으로 취급하고, 인간의 건전성 검사(sanity check)가 필수적임을 강조합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
그 커밋을 실제로 작성한 사람은 누구인가요... 당신인가요, 아니면 AI 에이전트인가요?
AI 에이전트가 작성한 코드와 인간이 작성한 코드를 구분하기 위해 커밋의 출처를 증명하는 Matrix Scroll 도구를 소개합니다. 이 도구는 서명된 JSON 봉투를 사용하여 행위자, 도구, 서명 정보를 Git 커밋에 포함하고 검증할 수 있게 합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
인스턴스 적응형 적대적 학습 (Instance adaptive adversarial training): 신경망에서의 개선된 정확도 트레이드오프
신경망의 정확도와 강건성 사이의 트레이드오프를 개선하기 위한 '인스턴스 적응형 적대적 학습(Instance adaptive adversarial training)' 기법을 소개합니다. 데이터의 특성에 따라 적대적 학습을 조절하여 모델의 성능을 최적화하는 연구 내용을 다룹니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
인간 검토자가 놓칠 수 있는 치명적인 버그를 찾아낸 AI 에이전트 구축기
GitLab Orbit의 지식 그래프를 활용하여 코드베이스 전반의 의존성을 추적하고 치명적인 버그를 탐지하는 AI 에이전트 'Tripwire' 구축 사례를 소개합니다. 단순한 코드 리뷰를 넘어 다운스트림 호출자와 보안 취약점까지 분석하여 위험 보고서를 생성합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
나의 에이전틱 엔지니어링 워크플로우 (My Agentic Engineering Workflow)
Claude Code를 중심으로 한 에이전틱 엔지니어링 워크플로우와 필수 도구들을 소개합니다. 보안 설정부터 MCP, 에이전트, UI 도구까지 효율적인 개발을 위한 기술 스택을 제안합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
Claude Code 및 기타 AI 도구 전반에서 Obsidian을 활용하는 방법
AI 코딩 에이전트의 환각을 줄이기 위해 Obsidian을 활용하여 도구 간 컨텍스트를 관리하는 방법을 제안합니다. 단일 세션을 넘어 여러 AI 도구 간의 지식을 공유하고 장기 기억 허브로 구축하는 전략을 다룹니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
왜 단순한 문자열 매칭이 로컬 RAG를 위한 Apple의 NLEmbedding을 이겼는가
Apple의 NLEmbedding을 활용한 로컬 RAG 시스템 구축 과정에서 발생한 검색 성능 문제를 다룹니다. 임베딩 모델의 낮은 유사도 점수와 무관한 파일이 더 높은 점수를 받는 현상을 분석하며, 단순 문자열 매칭의 필요성을 시사합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
분산된 정부 커뮤니케이션 내에서의 출처 증명(Attribution) 과제
정부 커뮤니케이션이 다양한 플랫폼과 AI 시스템으로 분산됨에 따라 정보의 출처와 권위를 증명하는 것이 어려워지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 기계 판독 가능한 맥락적 신호를 보존하는 출처 증명(Attribution) 인프라의 필요성이 강조됩니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
270M 모델이 이미 잘 작동한다면, 왜 7B 모델을 파인튜닝했을까?
동일한 뱅킹 의도 분류 작업을 위해 270M, 1.5B, 7B 모델을 각각 파인튜닝하여 비교한 실험 결과입니다. 쉬운 작업에서는 작은 모델이 효율적이지만, 복잡한 작업이나 대규모 서비스에서는 큰 모델의 확장성과 정확도가 중요함을 강조합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
LoRA: 1.5B 모델의 일부만 학습시켜 전체 파인튜닝 결과와 일치시키기
LoRA(Low-Rank Adaptation)를 사용하여 1.5B 모델의 일부 매개변수만 학습시켜 전체 파인튜닝과 유사한 성능을 내는 방법을 다룹니다. 메모리 부족 문제를 해결하기 위한 그래디언트 누적 및 체크포인팅 기법과 GPU 성능 측정 시 주의사항을 설명합니다.
6월 21일0
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AI는 삶을 개선할 수 있다, Nvidia CEO의 발언 — 전체 분석 및 3가지 숨겨진 경고
Nvidia CEO Jensen Huang의 인터뷰를 분석하여 AI의 낙관적 전망 뒤에 숨겨진 세 가지 구조적 위험을 다룹니다. 에너지 부족(Watt Gap), 규제 지연(Norms Lag), 프롬프트 엔지니어링의 변화(Loop Blindspot)를 핵심 경고로 제시합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
직접 구축해 본 Agentic RAG 시스템 — 배운 점들 (LLM Zoomcamp 2026, Module 1)
LLM Zoomcamp 2026의 Module 1 과정을 통해 Agentic RAG 시스템을 직접 구축한 경험을 공유합니다. RAG 파이프라인 구축부터 minsearch를 활용한 인덱싱, 효율적인 문서 청킹, 그리고 함수 호출을 통한 에이전트화 과정을 다룹니다.
6월 21일0
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QLoRA: 16GB GPU에서 7B 모델 미세 조정하기 (5.4GB로 용량이 줄어들었습니다)
QLoRA를 사용하여 7B 모델을 16GB GPU 환경에서 효율적으로 미세 조정하는 방법을 설명합니다. 4비트 양자화(NF4)와 이중 양자화 기술을 통해 모델 메모리 점유율을 15GB에서 5.4GB로 획기적으로 줄이는 과정을 다룹니다.
6월 21일0
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Corrective RAG (CRAG): 검색 결과의 등급을 매기고 수정하라
Corrective RAG(CRAG)는 검색된 문서의 품질을 평가하여 답변 경로를 수정하는 기술입니다. 검색 결과가 부정확할 경우 웹 검색을 트리거하거나 지식을 정제하여 RAG의 고질적인 문제인 환각 현상을 방지합니다.
6월 21일0
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바닥부터 구현하는 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines): 가장 넓은 마진을 가진 분류기
서포트 벡터 머신(SVM)의 핵심 원리인 마진 최대화와 서포트 벡터의 개념을 설명합니다. 소프트 마진(C)을 통한 오분류 조절과 커널 트릭을 이용한 비선형 분류 방법까지 다룹니다.
6월 21일0
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Attention From Scratch: Transformer가 모든 것을 한 번에 읽는 방법
Transformer 모델의 핵심 메커니즘인 Self-Attention의 작동 원리를 설명합니다. Query, Key, Value 벡터를 활용한 유사도 계산부터 Softmax를 통한 가중치 산출 과정을 다룹니다.
6월 21일0
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HoneyDrunk.Lore 구축하기: 나의 LLM 위키 및 데일리 뉴스 브리스트
Andrej Karpathy가 제안한 LLM 위키 패턴을 활용하여 개인용 지식 관리 시스템인 'HoneyDrunk.Lore'를 구축하는 방법을 소개합니다. 단순한 북마크나 RAG의 한계를 넘어, 에이전트가 마크다운 기반의 위키를 직접 업데이트하고 개념을 연결하는 워크플로우를 다룹니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
코딩 에이전트의 핵심은 128줄의 Python입니다. 그래서 직접 처음부터 만들어 보았습니다.
코딩 에이전트의 핵심 원리를 이해하기 위해 128줄의 Python 코드로 구현한 오픈 소스 프로젝트를 소개합니다. 복잡한 스캐폴딩을 제외하고 LLM, 에이전트 루프, 도구 호출이라는 본질적인 엔진 구조를 직접 구현하며 작동 방식을 설명합니다.
6월 21일0
Dev.to헤드라인
내 노트북으로 270M 모델 파인튜닝하기 (Full Fine-Tuning, 처음부터)
Gemma 270M 모델을 사용하여 노트북 환경에서 Full Fine-tuning을 수행하는 과정을 다룹니다. Banking77 데이터셋을 활용해 분류 헤드 대신 텍스트 생성 방식을 채택하여 인스트럭션 튜닝과 동일한 구조를 구축하는 방법을 설명합니다.
6월 21일0