iOS 27의 App Intents: 백그라운드, 동기화, Spotlight
iOS 27은 LongRunningIntent로 App Intents의 30초 백그라운드 실행 제한을 넘어서고, SyncableEntity로 기기 간 일관된 정체성을, 그리고 Spotlight 재색인 기능을 제공합니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
visionOS 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 & 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 & 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 SwiftData: Observation과 History
iOS 27은 SwiftData에 ResultsObserver를 통한 일급 변경 감지, HistoryObserver를 통한 영구 히스토리 관찰, 그리고 codable 속성 저장을 제공합니다.
AI & Technology당신의 에이전트에는 신뢰할 수 없는 입력이 둘 있다
AI 에이전트에는 신뢰할 수 없는 입력이 둘 있습니다. 모델이 쓰는 코드와 모델이 읽는 도구 출력입니다. 전자는 이제 진짜 WASM 샌드박스를 갖췄고, 후자인 MCP 도구 포이즈닝은 그렇지 않습니다.
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 & 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 & Technology실전에서 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 & 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 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 & 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 & 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.
