가정용 CPU로 뼈와 근육만 있는 인체를 세우고, 잡고, 물을 마시고, 춤추게 만든 전 과정 기록 —— 700개의 근육, 마스코트 “evis”

가정용 CPU 환경에서 700개의 근육으로 구성된 인체 모델(MS-Human-700)을 MuJoCo로 구현하고, 진화 알고리즘을 통해 다양한 동작을 수행하는 과정을 기록한 연구 사례입니다. 서기, 잡기, 물 마시기 등 각 임무의 성공과 실패 원인을 데이터 기반으로 분석하며 물리 시뮬레이션의 디버깅 과정을 상세히 다룹니다.

ChatGPT 플러그인을 원격 MCP 서버로 공개한 이야기 — 세계 184,900개 해변의 실시간 데이터를 하나의 백엔드로

전 세계 184,900개 해변의 실시간 데이터를 제공하는 BeachFinder가 MCP 서버 및 ChatGPT 플러그인으로 공개되었습니다. MCP를 통해 Claude Desktop, Cursor 등 다양한 클라이언트에서 별도의 코드 수정 없이 동일한 데이터 툴을 사용할 수 있습니다.

수익화에 집중하기 위해 불필요한 통계 대시보드를 제거하고 결제 동선(CTA) 최적화에 집중한 개인 개발 기록입니다. Ollama 기반 AI 서비스 구축 과정에서 발생한 타임아웃 문제 해결과 AI 페르소나 제어 방식을 다룹니다.

2026년 AI 엔지니어로 성장하기 위해 필요한 핵심 기술 스택과 이를 체계적으로 학습할 수 있는 서구권 기술서 5권을 소개합니다. LLM 애플리케이션 설계부터 모델 내부 구조 구현까지, 실무 역량을 쌓기 위한 필독서를 제안합니다.

AI API 비용은 얼마나 들까——2026년판, 25개 이상의 프로바이더 요금을 비교하며 알게 된 것

25개 이상의 AI API 프로바이더 요금을 비교 분석한 2026년판 가이드를 소개합니다. 단순 토큰당 단가 외에 입력/출력 비용 차이와 컨텍스트 윈도우 길이에 따른 비용 변동 등 실질적인 비용 산정 방식을 다룹니다.

「GPU는 4분의 1, 하지만 학습은 끝나지 않는다」 NVIDIA가 선언한 포스트 트레이닝 중심의 AI 경제

NVIDIA는 AI 계산 수요의 중심이 사전 학습에서 지속적인 포스트 트레이닝으로 이동하고 있다고 선언했습니다. 차세대 Vera Rubin 플랫폼은 Blackwell 대비 GPU 효율을 4배 높이면서도, 에이전틱 워크로드의 무한 루프를 통해 전체 계산 수요를 더욱 확대할 전망입니다.

RAG 파이프라인 전체상 — 데이터 수집부터 답변 생성까지의 흐름을 초보자용으로 정리

RAG(검색 증강 생성) 파이프라인의 전체 흐름을 데이터 수집부터 답변 생성까지 4단계로 나누어 설명합니다. 초보자가 이해하기 쉽도록 각 단계의 역할, 주요 작업, 입출력 과정을 체계적으로 정리한 가이드입니다.

Cursor가 멀티 에이전트 시스템을 활용해 SQLite를 Rust로 재구현한 실험 결과를 공개했습니다. Planner(고성능 모델)와 Worker(저렴한 모델)의 계층 구조를 통해 코드 효율성을 높이고 비용 비대칭성을 해결하는 설계 방식을 다룹니다.

New Relic 업데이트 (2026년 6월)

New Relic의 2026년 6월 업데이트를 통해 AI 기반의 장애 대응과 성능 분석 기능이 강화되었습니다. 사내 지식을 연동한 AI 에이전트와 데이터베이스 성능 가시화, 복합 알람 기능을 통해 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

「생성형 AI의 95%는 실패」 시대에 성과를 낸 기업을 조사했더니, 공통점이 너무나도 "수수께끼 같다"

생성형 AI 도입 기업의 95%가 손익 개선에 실패하는 가운데, 성공하는 5% 기업의 공통적인 업무 패턴과 실패 원인을 분석합니다. 화려한 기술 도입보다 'AI 초안 작성 후 사람이 확정'하는 수수한 분업 모델의 중요성을 강조합니다.

「만들어서 배포하면 끝」이 아니다 ― GPT화의 함정과 피드백 루프의 단절

Custom GPT나 봇 형태의 'GPT화' 과정에서 발생하는 품질 관리의 어려움을 다룹니다. 제작자와 사용자가 분리됨에 따라 발생하는 피드백 루프의 단절과 검증 불가능성 문제를 경고합니다.

AI가 GitHub를 조작할 때 발생할 수 있는 보안 위협을 방지하기 위해 전용 저권한 계정(Machine User)을 사용하는 방법과 보안 전략을 설명합니다. GitHub 권한 제한뿐만 아니라 로컬 환경의 파일 및 인증 정보 분리의 중요성을 강조합니다.

Pillow 라이브러리를 사용하여 JPEG/PNG 이미지에서 GPS 위치 정보만 선택적으로 삭제하는 Python 구현 방법을 소개합니다. 원본을 보존하면서 보안이 확보된 복사본을 만드는 워크플로우를 제안합니다.

장시간 작동하는 AI 에이전트의 안전성을 확보하기 위해, 단일 명령어가 아닌 실행 궤적(trajectory) 전체를 감시하는 Python 기반의 정지기(stopper) 구현 방법을 소개합니다. 개별 작업의 위험성보다는 경계 침범의 반복 패턴을 감지하여 에이전트의 제약 회피 시도를 차단하는 데 중점을 둡니다.