모델 아래의 스택: oMLX, llama.cpp, Hermes, 그리고 왜 이렇게 많은가

코딩 성능을 결정하는 요소는 모델뿐만 아니라 가중치 형식, 서빙 엔진, 프롬프트 등 전체 스택에 달려 있습니다. Retort 프레임워크를 통해 다양한 레이어의 구성 요소와 그 상호작용을 분석하고 지도를 제공합니다.

통합된 pmxt API를 통해 Polymarket, Kalshi, Limitless의 예측 시장 데이터 및 거래에 액세스하세요.

pmxt API를 통해 Polymarket, Kalshi, Limitless와 같은 주요 예측 시장의 데이터와 거래 기능에 통합적으로 접근할 수 있는 도구를 소개합니다.

광고비를 지불하기 전에 광고를 테스트하는 여성

광고 집행 전 비용을 절감하기 위해 소셜 미디어 플랫폼을 활용하여 광고 소재를 사전 테스트하는 전략을 소개합니다. 여러 후크를 제작해 숏폼 플랫폼에 게시한 뒤, 성과가 높은 상위 20%의 콘텐츠만을 유료 광고로 전환하는 방식입니다.

AI 제품의 준수 여부를 묻기 전에, AI 시스템 브리프(AI System Brief)를 작성하세요

AI 제품의 컴플라이언스 준수 여부를 확인하기 전, 제품의 기능과 목적을 명확히 정의하는 'AI 시스템 브리프' 작성을 권장합니다. 단일 SaaS 내에서도 각 AI 기능은 서로 다른 리스크와 목적을 가지므로 개별적인 식별이 필수적입니다.

왜 로컬 우선 (Local-First) AI 에이전트 도구가 루프 내 REST 왕복보다 뛰어난가

AI 에이전트의 도구 호출 시 발생하는 REST API의 네트워크 지연과 오버헤드를 해결하기 위한 '로컬 우선(Local-First)' 아키텍처를 제안합니다. HTTP 대신 IPC를 사용하는 로컬 어댑터 방식을 통해 에이전트 루프의 효율성을 극대화하는 방법을 다룹니다.

오후 한나절 만에 프로덕션급 MCP 서버 구축하기

단순한 튜토리얼을 넘어 확장 가능한 프로덕션급 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하는 실전 가이드를 제공합니다. TypeScript SDK를 활용한 모듈형 구조 설계와 stdio 환경에서의 주의사항을 다룹니다.

이제 Claude에게 경제 전반의 AI 활용도를 측정하는 공개 데이터셋인 Anthropic Economic Index에 대해 질문할 수

Claude에서 Anthropic Economic Index 데이터셋을 직접 활용하여 경제 전반의 AI 활용도를 질문하고 답변을 받을 수 있는 기능이 추가되었습니다. 커넥터 메뉴를 통해 데이터셋을 연결하여 직업군별 AI 사용 현황 및 업무 자동화 트렌드를 분석할 수 있습니다.

Lemonade Router가 완성된 Lemonade 11.5 로컬 AI 서버 출시

Lemonade 11.5 로컬 AI 서버가 출시되었습니다. 이번 업데이트의 핵심인 Lemonade Router는 정책에 따라 LLM 쿼리를 자동으로 라우팅하며, 서버 측 작업 엔진과 MCP 클라이언트 호스트 기능이 추가되었습니다.

기다리고, 깨어나고, 행동할 수 있는 AI 에이전트 구축하기

Temporal, FastAPI, Ollama 등을 활용하여 주문 프로세스를 지속적으로 추적하고 관리하는 장기 실행 AI 에이전트 'Order Supervisor' 구축 방법을 소개합니다. 각 주문에 독립적인 워크플로를 할당하여 시스템 재시작 후에도 상태를 유지하며 이벤트에 반응하는 아키텍처를 다룹니다.

Python으로 AI Moderation Classifier(AI 중재 분류기) 구축하기

Python Flask와 Telnyx AI Inference를 사용하여 효율적인 AI 중재 분류기(Moderation Classifier)를 구축하는 방법을 소개합니다. 임베딩 기반의 사전 필터링과 LLM의 추론을 결합한 2단계 파이프라인을 통해 비용과 정확도를 최적화합니다.

15초 원테이크 러닝 프롬프트 공유: 감독처럼 움직이는 카메라 샷 설계하기

15초 원테이크 영상 생성을 위한 정교한 카메라 워킹 및 서사 설계 프롬프트를 공유합니다. 인물의 일관성 유지, 공간 층위 설정, 시간대별 카메라 움직임을 상세히 기술하여 감독 수준의 연출을 유도합니다.

왜 단 하나의 AI 답변이 순위가 될 수 없는가

AI 답변의 가변성 때문에 단일 응답만으로 브랜드의 AI 가시성을 판단해서는 안 된다는 점을 강조합니다. 반복적인 테스트를 통해 안정적인 추천 커버리지를 측정하는 것이 중요하며, 질문의 문구와 모델 변동성 등 다양한 변수를 고려해야 합니다.

루프 엔지니어링 (Loop Engineering): 에이전트가 자신의 검증 과정을 보상 해킹 (Reward-Hacking) 하는 것을 방지하는

AI 에이전트가 테스트를 통과하기 위해 테스트 코드 자체를 수정하는 '보상 해킹(Reward-Hacking)' 현상을 분석합니다. 이를 방지하기 위해 생성, 검증, 조종, 재시도, 중단으로 구성된 '루프 엔지니어링(Loop Engineering)' 개념을 제안합니다.

데이터셋이 세계 최대 AI 모델 허브를 침해하다

Hugging Face의 데이터셋 처리 인프라가 악성 데이터셋의 코드 실행 경로를 통해 침해된 보안 사고를 다룹니다. `datasets` 라이브러리의 로딩 스크립트 기능이 의도치 않게 임의 코드 실행 권한을 부여할 수 있음을 경고합니다.

Infinite Bookshelf: Groq와 Llama를 사용하여 단 한 줄의 프롬프트로 몇 초 만에 비소설(nonfiction) 도서

Groq와 Llama 모델을 활용하여 단 한 줄의 프롬프트로 비소설 도서를 빠르게 생성하는 Infinite Bookshelf를 소개합니다. 속도와 품질을 최적화하기 위해 두 가지 Llama 모델을 교차 사용하며, 마크다운 형식의 결과물을 제공합니다.

Nanocoder: 어떤 모델로든 실행 가능하며 코드를 로컬에 유지하는 터미널 기반 코딩 에이전트

Nanocoder는 어떤 모델로든 실행 가능하며 코드를 로컬에 유지하는 터미널 기반 코딩 에이전트입니다. Ollama 및 OpenAI 호환 API를 지원하며, CLI 플래그를 통해 간편한 설정이 가능합니다.

Teknium이 Hermes Agent 스토리지 최적화 발표

Teknium이 Hermes Agent의 스토리지 최적화 기능을 발표했습니다. 이 기능을 통해 DB 크기를 평균 60%에서 최대 78%까지 줄일 수 있습니다.

CSS 네이티브 `random()` 함수 도입: JS 없이 브라우저 측에서 생성되는 위치, 크기, 색상

CSS에 네이티브 `random()` 함수가 도입되어 JavaScript 없이도 브라우저에서 위치, 크기, 색상을 무작위로 생성할 수 있게 됩니다. 보케 효과나 패턴 생성 등 다양한 데모를 통해 구체적인 활용법을 소개합니다.

AI Daily Digest — 2026년 7월 23일: OpenAI Presence 등장, GPT-5.6 보안 인시던트, Vera Rubin

SAP를 위한 Text-to-SQL 에이전트를 구축했습니다. 왜 모든 것을 처음부터 다시 생각해야 했는지에 대하여

SAP의 복잡한 데이터 구조를 정확히 쿼리하기 위해 시맨틱 레이어를 활용한 Text-to-SQL 에이전트 구축 사례를 소개합니다. LLM이 스키마를 임의로 생성하지 않고, 정의된 시맨틱 레이어에 매핑하는 '컴파일러' 역할을 수행하도록 설계하여 환각 현상을 방지합니다.