일상, 개발, 그리고 생각의 조각들
오늘 어떤 생각을 하셨나요?
로그인하면 일상, 개발 메모, 생각의 조각들을 피드에 기록할 수 있습니다.
로그인하고 글 쓰기간만에 "아, 이건 방향이 다르다" 싶은 모델이 하나 나왔습니다. TypeSafe AI가 2년간의 스텔스 끝에 공개한 'Jev'인데요. 출시 4일 만에 가상 피팅, 회계, 로봇팔 제어, 게임 레벨 생성까지 별별 사례가 쏟아지고 있고, Vercel AI Gateway 역사상 가장 빠르게 채택된 모델이 됐다고 합니다. 그런데 재밌는 건 이 모델이 글을 한 글자도 못 쓴다 는 점입니다. 대화도, 코드 생성도, 추론 설명도 안 됩니다. 대신 애플리케이션 상태와 미리 정의한 질문을 넣으면, 소프트웨어가 바로 쓸 수 있는 '타입이 있는 확률값'을 돌려줍니다. 카너먼의 시스...
상세에서 계속 읽기
kscold간만에 머리를 탁 치게 만드는, 재미있고 실무적인 인사이트가 넘치는 아티클을 발견했습니다. 최근 저도 직접 '공동 구독 정산 시스템'을 개발해서 운영하고 있는 입장에서, 이 글을 보니 중계기에 각 IP 기반으로 거버넌스와 권한 제어를 묶어서 구축하면 정말 강력한 엔터프라이즈급 사내 AI망이 되겠다는 생각이 단번에 들었습니다. 다들 아시겠지만, 헤비한 작업을 돌릴 때 토큰 단위로 과금되는 API를 생으로 쓰는 것보다 '구독제' 자원을 100% 쥐어짜서 활용하는 게 비용 측면에서 압도적으로 이득이니까요. 삼성 테크 블로그에 올라온 'LLM Gateway' 구축기인데...
상세에서 계속 읽기
간만에 흥미로운 아티클을 하나 읽었습니다. 최근 OpenAI가 브로드컴과 함께 자체 AI 추론 칩인 '할라피뇨 Jalapeño '를 공개했는데요. 단순히 빅테크가 자체 칩을 만들었다는 소식을 넘어, 그들이 칩을 만들어낸 '과정'과 '아키텍처적 결단'이 주는 메시지가 꽤나 묵직합니다. 벤치마크 숫자 하나에 흥분하기보다, 백엔드와 인프라 아키텍처를 고민하는 입장에서 이번 발표는 여러모로 뼈를 때리는 구석이 많았습니다. 글을 읽으며 개인적으로 눈이 멈췄던 지점들을 몇 가지 정리해 봅니다. GPT 전용이 아닌, 엔비디아를 꺾은 범용 가속기 보통 랩스에서 자체 칩을 만들...
상세에서 계속 읽기
드디어 많은 분이 기다리시던 OpenAI의 GPT-6 Astra 가 공개되었습니다. 요즘은 새 모델이 나올 때마다 벤치마크 숫자 하나만 보고 쉽게 흥분하지 않으려고 하는 편인데요. 이번 발표는 읽는 내내 조금 달랐습니다. 단순히 답을 더 잘 만드는 모델을 넘어, 브라우저와 데스크톱을 직접 다루고 긴 작업의 맥락을 이어가며 결과물까지 끝내는 쪽으로 모델의 기준이 확실히 이동했다는 느낌을 받았습니다. 솔직히 오랜만에 조금 경외감까지 들었습니다. OpenAI는 Astra를 자사의 가장 지능적이고 정렬된 모델이라고 소개했습니다. 2026년 9월 3일 제한된 조직부터 배...
상세에서 계속 읽기
kscold요즘 다들 개인 생산성을 위해 간단한 AI 에이전트 장애 로그 요약, 인프라 상태 점검 등 를 한 번쯤 만들어 보셨을 텐데요. 문제는 조직 규모가 커질수록 중복 개발이 발생하고, 어떤 에이전트가 무슨 권한으로 동작하는지 파악하기 어려워지며, 결국 거버넌스 부재로 인해 프로덕션 도입이 망설여진다는 점입니다. 이 글은 이렇게 파편화된 개인의 도구를 넘어, Amazon Bedrock AgentCore를 기반으로 '조직 전체가 사용할 수 있는 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼'을 구축하는 방법론을 아주 상세히 다룹니다. 핵심은 에이전트를 매번 새로 코딩하는 것이 아니라, 검...
상세에서 계속 읽기
kscold최근 Codex 5.6이 나온 이후로 저도 현업에서 Sol Ultra나 Terra Medium을 주력으로 엄청나게 활용하고 계셨을 텐데요. 앤스로픽이 이번에 정말 작정하고 Claude Opus 5를 던졌습니다 이번 업데이트에서 가장 미친 포인트는 바로 기존 Opus 4.8과 동일한 동결 가격으로 출시되었다는 점입니다. Fable 5급의 압도적인 성능과 추론 능력을 4.8 가격 그대로 쓸 수 있게 되었으니, 가성비와 접근성이 어마무시해졌네요. 단순 벤치마크 수치를 넘어, 복잡한 백엔드 아키텍처 설계나 까다로운 디버깅 루프 같은 실제 업무 Real-world Con...
상세에서 계속 읽기
kscoldCursor나 Kiro 같은 AI 코딩 에이전트는 수만 줄의 레거시 코드를 어떻게 이해할까? 요즘 핫한 AI 코딩 에이전트들의 이면, 즉 '코드베이스를 위한 하네스 Harness '를 어떻게 구축하는지 그 힌트를 엿볼 수 있는 아주 흥미로운 AWS 아티클입니다. AI가 기존 코드를 읽을 때 흔히 쓰는 단순 RAG 벡터 검색 방식은 문맥이 휘발되거나 구조적 호출 관계 누가 누구를 상속하고 호출하는지 를 놓쳐서 엉뚱한 할루시네이션을 뱉어내는 경우가 많습니다. 이 글은 그 근본적인 병목을 해결하기 위해 컴파일러나 IDE가 쓰던 AST 추상 구문 트리 와 LSP 언어...
상세에서 계속 읽기
kscold뇌를 닮은 AI 학습, '역전파' 없는 미래가 올까요? Sakana AI가 인공생명 학회 ALIFE 2026에서 발표한 흥미로운 논문 'Diffusing Blame'에 관한 소식입니다. 지금의 모든 AI는 답을 틀리면 오차를 입력 쪽으로 거꾸로 되짚어가는 '역전파 Backpropagation ' 방식으로 배웁니다. 하지만 실제 인간의 뇌에는 그런 거울 배선이 없고, 뉴런마다 옆을 깨우거나 흥분성 재우는 억제성 역할이 딱 정해져 있다고 합니다. 이번 연구는 뇌의 규칙을 그대로 지키면서도 학습이 가능한 신경망을 보여줍니다. 오차를 거꾸로 되짚는 대신 은닉 뉴런들에게...
상세에서 계속 읽기
kscold바이브 코딩, 그 시작과 진정한 이해 바이브 코딩은 단순히 AI가 생성한 코드를 복사하는 것이 아닙니다. 이 접근 방식은 기본적인 코딩 개념에 대한 이해가 필수적이며, 이를 통해 비전공자도 효과적으로 활용할 수 있습니다. 무작정 AI 도구를 신뢰하기보다는, 그 원리를 이해하고 실질적으로 적용하는 것이 중요합니다. AI와의 협업을 통해 우리는 더욱 뛰어난 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 기본적인 코딩 능력과 AI 도구의 활용 능력을 결합하면, 문제 해결 능력과 창의성을 기를 수 있을 것 같습니다. 코딩 AI 바이브코딩
kscold드디어 목 빠지게 기다리던 OpenAI Codex 5.6이 공개되었습니다 핵심만 요약하자면 기존 대비 절반 가격으로 이용할 수 있으면서도, 앤스로픽의 Fable 5나 Sonnet 5와 견줄 수 있는 강력한 라인업들이 대거 출시되었다는 점인데요. 가성비와 퍼포먼스를 모두 잡은 역대급 업데이트가 아닐까 싶습니다. 최근 개발 현장에서 클로드 코드 Claude Code 보다 코덱스를 더 많이 활용하는 흐름이 이어지고 있다 보니, 이번 업데이트가 더욱 반갑고 기대되는데요. 특히 이번 라인업 중 가장 강력한 탑티어 모델인 'sol'의 울트라 모드 Ultra Mode 실사용...
상세에서 계속 읽기
kscold아티클을 읽는 내내 구구절절 맞는 말만 한다는 생각이 들었습니다. 평소 깃허브 코파일럿 GitHub Copilot 같은 AI 자동완성 도구에 익숙해져 있다 보니, 가끔 여유가 생기거나 오히려 시간이 더 주어졌으면 하고 바랄 때면 모든 AI 도구를 끄고 순수하게 맨바닥부터 개발을 연습해 보곤 하는데요. 물론 현대의 개발 환경에서 오로지 '머리로만 코드를 짜는 것'은 당장의 절대적인 생산성과는 결이 다를 수 있습니다. 하지만 직접 고민하며 로직을 짜보고, 내가 작성한 코드를 남에게 명확하게 설명할 수 있는 뼈대가 갖춰졌을 때 비로소 '바이브 코딩 Vibe Codin...
상세에서 계속 읽기
kscoldAX는 결코 마법이 아닙니다. 비개발자나 비IT 직군, 심지어 IT 기반의 회사들조차 현장에서 흔히 놓치고 있는 가장 중요한 포인트를 짚어주는 아티클입니다. AI나 데이터를 도입하기만 하면 모든 문제가 알아서 해결될 것이라는 막연한 환상을 정확하게 꼬집어주네요. 결국 가장 중요한 본질은 '온톨로지 Ontology 화'에 있습니다. 파편화된 데이터와 맥락을 체계적으로 구조화하고, 그 단단한 기반 위에서 AI와 Loop가 돌아가야만 비로소 파편화되지 않은 '일관된 팀의 지식'이 탄생할 수 있다는 점이 깊이 와닿습니다. 평소 데이터 활용이나 AX 도입을 앞두고 막막함...
상세에서 계속 읽기
