루프 엔지니어링: 검증이 저렴한 곳에서 루프가 이깁니다
Boris Cherny의 전체 대담 기록과 대조해 검증한 루프 엔지니어링. 그가 언급한 모든 루프는 검증 비용이 저렴합니다. 무엇을 자동화할지는 그 제약이 결정합니다.
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디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
MLX로 Mac에서 에이전트 AI 실행하기
WWDC 2026: MLX로 에이전트 AI 루프 전체를 Mac에서 로컬로 실행하고, 여러 대의 Mac으로 확장한 뒤, Apple의 프레임워크로 보안을 강화하고 프로파일링합니다.
AI & TechnologyPython에서 Foundation Models 사용하기: fm CLI
macOS 27에는 fm 명령줄 도구와 Python용 Foundation Models SDK가 포함되어 있어, Apple의 온디바이스 모델을 스크립트로 다루고 평가 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
AI & TechnologyUSDKit: Apple 플랫폼을 위한 Swift 네이티브 OpenUSD
USDKit는 OpenUSD를 일급 Swift API로 제공합니다. 2026년, 스테이지를 열고 컴포지션으로 에셋을 참조하며 접근성을 작성하고 메시 압축으로 내보낼 수 있습니다.
AI & Technology앱 응답성을 위한 Instruments 27의 새로운 기능
Instruments 27은 Top Functions, Run Comparisons, Swift executors 인스트루먼트, 그리고 새로운 Inspector 패널을 추가해 CPU, 액터, syscall로 인한 멈춤을 진단할 수 있게 합니다.
AI & TechnologyApp Schemas: 앱을 Siri에서 사용할 수 있게 만들기
App Schemas는 앱의 콘텐츠와 동작을 Siri가 이미 이해하는 형태로 기술하므로, 학습용 문구 없이도 Siri가 데이터를 추론하고 그에 따라 동작합니다.
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 & 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 & TechnologyvisionOS 27의 새로운 기능: 공간 컴퓨팅 개발자를 위한 가이드
visionOS 27은 Mac에서의 Spatial Preview, PC에서의 Foveated Streaming, Safari의 몰입형 환경, metric-space 객체 추적, RealityKit 기능을 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 & TechnologySwift의 새로운 기능 (2026): WWDC26 업데이트
WWDC26에서 발표된 Swift 6.3과 6.4: anyAppleOS 가용성, 모듈 선택자, borrow/mutate 접근자, Iterable 프로토콜, Swift Testing 상호 운용, 그리고 MLX.
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 & 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.
