Apple Vision 프레임워크: 대부분의 개발자가 건너뛰는 온디바이스 CV
Apple Vision은 24가지가 넘는 온디바이스 CV 작업을 제공합니다. 대부분의 개발자는 Vision이 밀리초 단위로 무료로 온디바이스에서 처리하는 작업에 OpenAI Vision을 기본값으로 사용합니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
SwiftData 마이그레이션: Lightweight vs Custom, 그리고 V2가 필요 없을 때
SwiftData의 마이그레이션 모델은 VersionedSchema, MigrationStage, SchemaMigrationPlan을 사용합니다. 대부분의 스키마 변경에는 V2 스키마가 필요 없지만, 필요한 경우는 분명히 필요합니다.
AI & Technology창 너머의 visionOS 공간 패턴
iPad UI를 Vision Pro에 띄워 놓기만 한 앱은 플랫폼의 본질을 놓칩니다. Window, Volume, Immersive Space, ornament, attachment — visionOS 고유의 어휘를 정리합니다.
AI & TechnologyApple의 새로운 Speech 프레임워크: SpeechAnalyzer vs SFSpeechRecognizer
iOS 26은 SpeechTranscriber + SpeechDetector 모듈을 갖춘 SpeechAnalyzer를 도입하며, SFSpeechRecognizer를 대체하는 온디바이스 솔루션입니다. 언제 마이그레이션해야 하는가.
AI & TechnologySwift Testing: XCTest를 대체하는 프레임워크, 그리고 XCTest에 남는 것
Swift Testing은 Xcode 16+ 및 Swift 6와 함께 제공됩니다. 매크로, 트레이트, 파라미터화된 테스트, 기본 병렬 실행. 점진적으로 마이그레이션하세요. UI 테스트는 XCTest에 남습니다.
AI & Technology플랫폼으로서의 접근성: Personal Voice, Live Speech, Eye Tracking, Music Haptics
Personal Voice, Live Speech, Eye Tracking, Music Haptics, Vocal Shortcuts: 앱의 책임이 아닌 플랫폼 기능으로서의 접근성.
AI & TechnologyApple 플랫폼 매트릭스: 어떤 타깃이 어떤 앱에 어울리는가
iOS, iPad, Mac, Watch, Vision, TV. 6개 플랫폼, 6개의 책임. Apple 타깃을 선택하는 일은 엔지니어링 결정 이전에 제품 결정입니다.
AI & Technology세 가지 표면: 사람, Apple Intelligence, 에이전트
모든 iOS 앱 기능은 세 가지 표면을 마주합니다 — 사람, Apple Intelligence, 에이전트. 각각 다른 의무, 렌더링, 지연 시간 예산, 신뢰 자세를 가집니다.
AI & Technology제가 글로 쓰지 않는 것들
블로그 클러스터의 목소리는 발행하는 글이 아니라 발행을 거부하는 글에서 나옵니다. 범주적 거부, 패턴 거부, 그리고 흥미로운 거부가 각각 클러스터의 정체성을 형성합니다.
AI & TechnologyFoundation Models 에이전트 워크플로: 인앱 vs 툴링 LLM
두 개의 LLM가 Swift 앱에 닿습니다. 앱과 함께 출시되는 온디바이스 모델, 그리고 코드를 작성한 에이전트입니다. 서로 다른 스택, 서로 다른 의무.
AI & Technology단일 진실 공급원: SwiftData, MCP, iCloud
세 호출자가 같은 쇼핑 목록에 쓸 수 있습니다. 사람, Apple Intelligence, 그리고 외부 에이전트입니다. 진실은 어딘가에 있어야 합니다. 기반을 선택하세요.
AI & TechnologyApple 개발을 위한 Hooks: 프로젝트를 살리는 패턴
iOS 에이전트는 개발자의 서명 키, 빌드, 프로젝트 파일에 접근할 수 있습니다. Hooks는 영향 범위를 제한합니다. 실제로 사용 중인 네 가지 패턴.
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.
