에이전트 검색은 실행 환경의 문제예요
새 arXiv 연구는 Chronos, Claude Code, Codex, Gemini CLI에서 grep과 벡터 검색을 비교합니다. 에이전트 검색 품질은 실행 환경 계층에 달려 있어요.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
에이전트 실행 기록은 런타임 계약입니다
SHEPHERD, AI Workflow Store, WildClawBench는 같은 에이전트 신뢰성 계층을 가리켜요. 타입이 지정된 실행 기록, 재사용 가능한 작업 흐름, 네이티브 런타임 평가가 그 계층이에요.
AI & Technology매니지드 에이전트 vs 로컬 에이전트 하네스: 무엇을 남길 것인가
매니지드 에이전트가 이제 세션, 샌드박스, 트레이싱, 이벤트를 처리합니다. 취향, 증거, 프라이버시, 안전한 게시를 위해 로컬 하네스 규칙은 오늘도 유지하세요.
AI & TechnologyCode with Claude SF 2026: Anthropic가 실제로 출시한 것
Code with Claude SF 2026 정리: Claude Code 사용량 한도 2배 증가, SpaceX Colossus 1 계약, 10개 금융 에이전트 템플릿, Vercept 인수.
AI & TechnologyImage Playground API: SwiftUI 시트, 프로그래밍 방식 이미지 생성, 그리고 스타일 제어
Image Playground는 앱에 두 가지 경로를 제공합니다. SwiftUI imagePlaygroundSheet 모디파이어와, 개념으로부터 이미지를 생성하는 프로그래밍 방식의 ImageCreator API입니다.
AI & TechnologyiOS 26의 App Intents 2.0: Visual Intelligence, 인터랙티브 스니펫, 그리고 Deferred Properties
iOS 26은 Visual Intelligence를 위한 IntentValueQuery, 비동기 값을 위한 @DeferredProperty, 인터랙티브 스니펫, 엔티티 뷰 어노테이션으로 App Intents를 확장했습니다.
AI & TechnologyGenmoji와 NSAdaptiveImageGlyph: iOS 18+에서의 인라인 이모지
Genmoji는 속성 텍스트에서 NSAdaptiveImageGlyph로 제공됩니다. TextKit 2를 사용하는 UITextView 앱은 supportsAdaptiveImageGlyph를 활성화하고 직렬화를 처리합니다.
AI & TechnologyFoundation Models 커스텀 어댑터: 언제 학습시켜야 하는가
iOS 26 Foundation Models 커스텀 어댑터는 LoRA 가중치를 학습시키고, .fmadapter 패키지로 내보내며, Background Assets로 배포되고 Apple의 엔타이틀먼트가 필요합니다.
AI & TechnologyMetal 4 핵심 정리: 새로운 코어 API가 실제로 바꾸는 것
Metal 4는 iOS 26에서 Metal과 나란히 MTL4 접두사가 붙은 병렬 타입을 제공합니다. 멀티스레드 명령 인코딩, 통합 컴퓨트, 그리고 일급 GPU 패스로서의 ML.
AI & TechnologyApple Silicon TBDR: 앱 개발자가 실제로 얻는 것
Apple silicon GPU는 타일 기반 지연 렌더링을 사용합니다. 이미지블록, 타일 셰이더, 래스터 순서 그룹, 그리고 Metal 앱 설계를 바꾸는 A11+ 개선 사항을 다룹니다.
AI & TechnologyFoundation Models 사용 사례: General vs Content Tagging
iOS 26의 Foundation Models는 .general 및 .contentTagging 사용 사례를 제공합니다. Apple의 규칙을 활용하여 프롬프팅이 특수화보다 나은 시점을 결정하세요.
AI & Technology커스텀 SF Symbols: 가변 템플릿과 필요한 3가지 소스
SF Symbols는 3개의 원본 디자인에서 27가지 변형을 만들어냅니다. 가변 템플릿, 경로 호환 데이터 요구사항, 렌더링 모드, Xcode 전달 과정을 정리해요.
AI & Technology외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
오픈소스 LLM 경제학 및 DeepSeek의 경쟁 포지셔닝 분석.
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.