Apple Foundation Models: 온디바이스 LLM 프레임워크 완전 해설
Apple의 Foundation Models 프레임워크 정리 — LanguageModelSession, @Generable 가이드 생성, 도구 호출, 가용성 확인, 그리고 온디바이스 모델을 벗어나야 할 시점.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
실전에서 쓰는 Swift 6.2 동시성: 기본값을 MainActor로, 벗어날 때는 의도적으로
Swift 6.2는 동시성을 뒤집습니다. 모듈의 기본값을 MainActor로 두고(SE-0466), nonisolated async를 호출자에서 실행하며(SE-0461), @concurrent로 벗어납니다.
AI & TechnologyApple Translation 프레임워크: 무료, 온디바이스, 그리고 생각보다 정교한 도구
Apple Translation 프레임워크 정리. translationPresentation과 TranslationSession으로 구현하는 무료 온디바이스 번역, 그리고 데모가 건너뛰는 오프라인 다운로드의 함정까지.
AI & TechnologyiOS 26 위젯 표면: 하나의 App Intent, 여러 곳에서
iOS 26 위젯, 제어 센터 컨트롤, Live Activity는 모두 App Intents의 노출 지점입니다. 하나의 intent가 버튼, 컨트롤, Live Activity 동작을 동시에 구동합니다.
AI & TechnologyApple Silicon 위의 MLX: Apple의 모델이 아니라 내 모델이 필요할 때
Foundation Models는 Apple이 봉인해 둔 온디바이스 LLM을 제공합니다. MLX는 내가 고른 모델을 돌립니다. 양자화된 오픈 웨이트 모델과 LoRA 파인튜닝을 Apple Silicon 위에서 실행하세요.
AI & Technology유지관리자가 공격자가 될 때: jqwik 1.10.0
jqwik 1.10.0은 Maven 출력에 파괴적인 프롬프트 인젝션 문자열을 내보냅니다. ANSI 이스케이프는 이 문자열을 사람 눈에는 숨깁니다. 유지관리자는 이를 의도적으로 추가했어요.
AI & Technology루프백은 신뢰 경계가 아니에요: CVE-2026-2611
MLflow 3.9.0의 Assistant는 CORS 검사 없이 로컬 AI 에이전트를 /ajax-api에 노출했어요. 어떤 웹페이지든 Claude Code를 장악할 수 있었어요. 이 버그는 MLflow보다 오래된 문제예요.
AI & TechnologyAgents.txt는 접근 제어가 아니에요
Agents.txt는 접근 제어가 아니에요. robots.txt, llms.txt, 봇 검증, 로그, 서버 측 정책을 함께 사용해 잘못된 확신 없이 AI 크롤러를 관리하세요.
AI & TechnologyAI 코딩 에이전트에는 더 작은 검토 단위가 필요해요
AI 코딩 에이전트는 거대한 diff로 리뷰어를 압도해요. 더 작은 검토 단위는 병합 전에 엔지니어가 계속 관여하고, 검증에 집중하며, 책임 있게 판단하도록 도와줘요.
AI & TechnologyMCP 도구에는 작업 수준 권한 부여가 필요합니다
MCP 도구에는 작업 수준 권한 부여가 필요합니다. 에이전트가 실행되기 전에 bearer token 검증은 도구별, 역할별, 작업별 권한 확인으로 이어져야 합니다.
AI & TechnologyAI 에이전트 설정 보안은 공급망 보안이에요
AI 에이전트 설정 보안은 공급망 검토에 포함되어야 해요. 후크, 에디터 작업, 설치 스크립트, MCP 파일, 플러그인은 사용자가 알아차리기 전에 코드를 실행할 수 있어요.
AI & TechnologyAI 에이전트에게는 탐색 체크포인트가 필요해요
탐색 체크포인트는 AI 에이전트가 행동하기 전에 무엇을 발견했는지 증명하게 해 성급한 활용, 취약한 계획, 일반적인 세계 모델을 줄여줘요.
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.
