iOS 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 & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
Private 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 & 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 & 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 & Technology엔지니어링 철학: Salvatore Sanfilippo (antirez)
Salvatore Sanfilippo는 단 하나의 원칙을 중심으로 Redis를 만들었습니다 — 더 적게 하라. 머릿속에 통째로 담아둘 수 있는, 작고 단일 스레드로 동작하는 인메모리 저장소를, 사람이 읽으라고 C로 작성한 것입니다.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 마크 셔틀워스(Mark Shuttleworth)
마크 셔틀워스는 단 하나의 생각 위에 Ubuntu를 세웠습니다 -- 인간을 위한 Linux, 모두를 위한 자유 소프트웨어 -- 그리고 그 뿌리에는 우분투(ubuntu), 즉 타인을 향한 인간애가 있었고, 정해진 시계에 맞춰 출시되었습니다.
Engineering & CraftApple 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 & Technology엔지니어링 철학: 라디아 펄먼
라디아 펄먼은 Spanning Tree Protocol을 발명하고 스스로 치유하는 네트워크를 만들었습니다. 루프가 없고, 스스로 안정화되며, 노드가 거짓을 말해도 올바르게 작동하는 네트워크. 견고함을 제1원리로 삼은 설계.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 조경현
조경현은 모델이 스스로 제어 구조를 학습하게 했습니다 -- GRU의 게이트 메모리, 어텐션의 부드러운 정렬 -- 그리고 이를 정직하고 재현 가능한 과학과 결합했습니다.
Engineering & CraftiOS 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 & Technology엔지니어링 철학: 마거릿 해밀턴
마거릿 해밀턴은 '소프트웨어 엔지니어링'이라는 말을 만들었고, 1202 경보를 견뎌낸 아폴로 비행 코드를 작성했습니다. 방어적 설계, 오류 복구, 그리고 두 번째 기회는 없다는 원칙.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 아디 샤미르(Adi Shamir)
아디 샤미르는 RSA의 'S'이자 뛰어난 암호 해독가입니다. 그는 시스템을 깨는 법을 함께 익히며 안전한 시스템을 만듭니다. 방어하기 위해 공격하고, 깔끔한 정수론을 작동하는 메커니즘으로 바꿉니다.
Engineering & Craft외부 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.
