iOS 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 & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
당신의 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 & Technology엔지니어링 철학: Roberto Ierusalimschy
Roberto Ierusalimschy는 단 하나의 원칙을 중심으로 Lua를 설계했습니다 -- 규칙이 아니라 메커니즘을 제공한다는 원칙. 정해진 규칙 대신 직접 다룰 수 있는 지렛대를 손에 쥐여 주는, 작고 빠르며 임베딩 가능한 언어입니다.
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 & Craft엔지니어링 철학: 짐 켈러, 트랜지스터는 공짜다
짐 켈러는 AMD의 부활, 아이폰, 테슬라의 오토파일럿을 비롯한 수많은 제품 뒤의 칩을 설계했습니다 — 병목을 없애기 위해 실리콘을 아낌없이 쏟고 모든 것을 제1원리에서 다시 생각하는 방식으로 말입니다.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 이와타 사토루
이와타 사토루는 닌텐도 사장이 되고 나서도 게이머이기를 멈추지 않은 프로그래머였습니다. 기술적 숙련은 언제나 플레이어의 즐거움을 위한 것이었습니다.
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: Raj Reddy, 가장 가난한 10억 명을 위한 기술
Raj Reddy는 말로 대화할 수 있는 기계를 개척했습니다. 음성 인식, 블랙보드 모델을 만든 뒤, 가장 앞선 AI를 세상에서 가장 부유한 사람이 아니라 가장 가난한 사람을 향해 겨눴습니다.
Engineering & Craft엔지니어링 철학: 데미스 허사비스, 지능을 풀어 모든 것을 풀다
데미스 허사비스는 일반 지능을 제1원리에서부터 쌓아 올렸습니다 -- 게임을 검증의 장으로, 신경과학을 영감으로 삼아 -- 그런 다음 그것을 단백질 접힘 문제에 겨누어 노벨상을 받았습니다.
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 & 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.
