Xcode 27이 에이전트형으로 진화하다
Xcode 27은 코딩 에이전트를 IDE에 내장합니다. plan mode 기반 기능 작업, 프리뷰를 통한 UI 프로토타이핑, 에이전트 주도 현지화, 그리고 Xcode Cloud 자동화까지.
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디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
iOS 27의 HealthKit: 운동 존(Workout Zones)과 새로운 타입
iOS 27은 `HKWorkoutZoneConfiguration`과 `HKWorkoutZoneGroup`을 통해 운동 심박수 존을 정식 HealthKit 데이터로 승격시키고, 새로운 `menopausalState` 타입을 추가합니다.
AI & TechnologyiOS 27의 Foundation Models: 도구 호출 제어
iOS 27은 온디바이스 모델이 도구를 사용하는 방식을 제어하는 GenerationOptions.ToolCallingMode와 함께 기본 제공 Vision 도구인 OCRTool과 BarcodeReaderTool을 추가합니다.
AI & TechnologyiOS 27에서 반응성 높은 카메라 앱 만들기
iOS 27은 Deferred Start로 카메라 실행 시간을 절반으로 줄이고, ProRes 기록을 위한 Pro Video Storage를 추가하며, Center Stage 정사각형 전면 카메라를 앱에 제공합니다.
AI & TechnologyPrivate Cloud Compute에서 동작하는 Foundation Models
iOS 27은 온디바이스 프라이버시를 유지하면서 Private Cloud Compute에서 동작하는 서버 규모의 Foundation Model을 추가하고, 직접 만든 LLM 공급자를 연결할 수 있는 프로토콜도 제공합니다.
AI & TechnologyiOS 27의 SwiftUI 새 기능
iOS 27은 SwiftUI의 리스트, 문서, 툴바, 오류 처리를 재설계합니다. 드래그 재정렬, 읽기/쓰기 문서 모델, 툴바 오버플로, 항목 기반 알림이 추가됩니다.
AI & TechnologyCore AI: Apple Silicon에서 모델 실행하기
Core AI는 iOS 27의 저수준 모델 실행 프레임워크입니다. 에셋과 모델의 분리, NDArray 텐서, 연산 유닛 지정, 그리고 Apple silicon에서의 추론 함수를 살펴봅니다.
AI & Technology2026년의 RealityKit과 Reality Composer Pro 3
WWDC26에서 Apple의 공간 파이프라인이 성숙했습니다. RealityKit의 라이팅과 천 시뮬레이션, 그리고 라이브 프리뷰와 Xcode 플러그인을 갖춘 독립 앱 Reality Composer Pro 3를 소개합니다.
AI & Technology2026년 머신러닝을 위한 Metal
WWDC26은 Metal을 일급 ML 연산 표면으로 만들었습니다. 커스텀 커널을 위한 Metal 텐서, M5 neural accelerator, 실시간 뉴럴 렌더링, 그리고 MLX Swift입니다.
AI & TechnologyiOS 27의 SwiftData: Observation과 History
iOS 27은 SwiftData에 ResultsObserver를 통한 일급 변경 감지, HistoryObserver를 통한 영구 히스토리 관찰, 그리고 codable 속성 저장을 제공합니다.
AI & TechnologyiOS 27 전반의 온디바이스 AI: Spotlight와 Media
iOS 27은 온디바이스 모델을 시스템 전반에 엮어 넣습니다. SpotlightSearchTool은 Core Spotlight를 LLM 기반으로 만들고, AVFoundation은 자막을 온디바이스에서 생성합니다.
AI & TechnologyEvaluations: 모델 품질을 위한 XCTest (iOS 27)
Apple의 Evaluations 프레임워크(iOS 27, 모든 플랫폼)는 AI 기능의 품질을 Swift에서 측정합니다. Evaluator, ScoreDimension, Metric, ToolCallEvaluator, 그리고 Swift Testing 트레이트를 다룹니다.
AI & Technology외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
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대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
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Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
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컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
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미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
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차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
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DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.
