열 개의 두뇌로 사고하기: 에이전트 숙의를 의사결정 도구로 활용하는 방법
더 노력한다고 인지 편향을 제거할 수 없습니다. 서로 토론하는 10개의 AI 에이전트는 더 나은 의사결정을 위한 구조적 개입입니다.
AI Engineering글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
10% 벽: AI 생산성이 정체되는 이유
121,000명의 개발자 설문조사, 92.6%가 AI 도구 사용, 생산성은 10%에서 정체. 벽은 지능이 아닌 인프라 문제입니다. 세 가지 근본 원인과 해결책.
AI EngineeringNIST에 제출한 AI 에이전트 보안에 관한 의견
NIST에 제출한 프로덕션 증거: AI 에이전트 위협은 행동적입니다. 7가지 실패 모드, 3계층 방어, 60일 세션에서 발견한 프레임워크 격차.
AI & Technology날조 방화벽: AI 에이전트가 거짓을 게시할 때
자율 에이전트가 72시간 동안 8개 플랫폼에 날조된 주장을 게시했습니다. 훈련 단계의 안전 장치는 게시 경계에서 실패했습니다. 해결책을 소개합니다.
AI & TechnologyClaw의 해부학: 오케스트레이션 레이어로서의 84개 Hook
84개 hook, 43개 skill, 19개 agent로 이루어진 프로덕션 오케스트레이션 레이어의 실제 모습과 세 가지 패턴.
AI & Technology사고의 위상학: 임베딩 공간에서 본 Obsidian
임베딩 공간에 펼친 15,800개의 Obsidian 노트는 세 가지 지식 위상 구조를 드러냅니다. 각 구조에는 진단하고 브리지 노트로 다시 빚을 수 있는 고유한 실패 양상이 있습니다.
AI & TechnologyAI 에이전트의 기억 붕괴: 멀티턴 대화에서 LLM이 무너지는 이유
20만 건이 넘는 멀티턴 대화 실험에서 LLM의 정확도는 39% 떨어집니다. 붕괴를 일으키는 세 가지 메커니즘이 있고, 컨텍스트 창을 늘려도 그중 어느 것도 해결되지 않습니다.
AI & TechnologyAI 에이전트를 위한 런타임 헌법: 거버넌스 프레임워크
런타임 헌법은 학습 단계 정렬이 실패하는 지점에서 AI 에이전트 거버넌스를 강제합니다. 역량 점검, 출력 관문, 그리고 네 가지 하위 시스템이 에이전트를 안전하게 유지합니다.
AI & TechnologyAI 에이전트는 당신이 읽을 수 있는 것보다 빠르게 코드를 작성합니다
이번 주 다섯 개의 연구 그룹이 동일한 문제에 대해 발표했습니다: AI 에이전트는 개발자가 이해할 수 있는 것보다 빠르게 코드를 생산합니다. 부채는 당신의 머릿속에 있습니다.
AI & Technology빌더를 위한 GLSL: 바로 써먹는 셰이더 랩
셰이더 직관을 빠르게 익히기 위한, 실시간 컨트롤이 있는 실전형 GLSL 플레이그라운드. 프리셋, uniform 조작, 프레임워크 없는 WebGL을 브라우저에서 바로 다룹니다.
Interactive ExplorationsNo-Build 선언문: 번들러 없이 배포하기
FastAPI + HTMX + 순수 CSS로 빌드 도구 없이 완벽한 Lighthouse 점수를 달성한 실제 프로덕션 수치, 솔직한 트레이드오프, 그리고 명확한 판단 기준.
Engineering Practice신호 점수화 파이프라인: 결정론적 지식 분류
4개 차원에 걸쳐 노트를 점수화하고 7,700개 이상의 항목을 결정론적으로 라우팅하는 733줄의 Python 파이프라인. 알고리즘, 가중치, 그리고 솔직한 결과.
Engineering Practice외부 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.
