iOS 27의 SwiftData: Observation과 History
iOS 27은 SwiftData에 ResultsObserver를 통한 일급 변경 감지, HistoryObserver를 통한 영구 히스토리 관찰, 그리고 codable 속성 저장을 제공합니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
iOS 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 & 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 & TechnologyiOS 27의 접근성: 읽기 앱과 커스텀 컨트롤
읽기 앱과 커스텀 컨트롤을 위한 iOS 27 접근성. 텍스트 내비게이션 연결, causesPageTurn, UITextInput, adjustable 트레잇, 다이렉트 터치를 다룹니다.
AI & TechnologyCore AI: Apple Silicon에서 모델 실행하기
Core AI는 iOS 27의 저수준 모델 실행 프레임워크입니다. 에셋과 모델의 분리, NDArray 텐서, 연산 유닛 지정, 그리고 Apple silicon에서의 추론 함수를 살펴봅니다.
AI & TechnologyEvaluations: 모델 품질을 위한 XCTest (iOS 27)
Apple의 Evaluations 프레임워크(iOS 27, 모든 플랫폼)는 AI 기능의 품질을 Swift에서 측정합니다. Evaluator, ScoreDimension, Metric, ToolCallEvaluator, 그리고 Swift Testing 트레이트를 다룹니다.
AI & TechnologyiOS 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 & 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 & 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 & 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 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 & Technology엔지니어링 철학: 소피 윌슨
소피 윌슨은 ARM 명령어 집합을 설계했습니다. 이제 지구상 거의 모든 휴대폰에 들어 있는 이 설계는, 단출한 팀과 RISC 특유의 가차 없는 효율로 빚어졌고, 저전력은 거의 우연처럼 따라왔습니다.
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.
