오늘도 공부

1. 개요PixelRAG는 PDF, 이미지, 웹페이지를 텍스트로 변환하지 않고 화면 이미지 자체를 검색 대상으로 사용하는 시각 자료용 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프로젝트입니다.일반적인 문서 RAG는 PDF에서 텍스트를 추출한 뒤 문단 단위로 나누어 검색합니다. 반면 PixelRAG는 문서 페이지를 이미지로 저장하고, 비전·언어 임베딩 모델을 이용해 질문과 관련된 페이지를 찾습니다.이 방식은 다음과 같이 시각적 구조가 중요한 문서에 적합합니다.표와 차트가 많은 보고서그림과 설명이 결합된 교재PPT를 변환한 PDF인포그래픽제품 매뉴얼스캔 문서시스템 구성도와 설계 도면웹페이지 UIPixelRAG는 완성된 문서 채팅 서비스라기보다, 이러한 자료를 검색하기 위한 픽셀 기반 R..

LLM 추론 엔지니어링 튜토리얼이미 만들어진 AI 모델을 GPU 서버에 올리고, 수많은 사용자에게 빠르고 안정적으로 제공하면서 비용까지 최적화하는 기술을 배우는 것입니다.과정을 마치면 다음 결과물을 갖게 된다.vLLM과 SGLang으로 구축한 OpenAI 호환 추론 서버처리량 중심, 지연시간 중심, 긴 문맥 중심의 서빙 파이프라인 3종비용·지연시간·품질을 함께 고려하는 모델 라우터사용자별 토큰 예산 및 요청 제어 APIPrometheus·Grafana 기반 운영 대시보드Kubernetes 자동 확장 환경1,000개 이상의 동시 요청을 재현하는 부하 시험재현 가능한 공개 벤치마크 보고서요청당 원가와 손익분기점을 계산하는 비용 모델대상 독자Python과 REST API의 기본 개념을 아는 개발자로컬 LLM ..

1. Unity CLI란?Unity CLI는 Unity Hub 화면을 열지 않고 터미널에서 Unity 개발환경을 관리하는 공식 명령줄 도구입니다.주요 역할은 다음과 같습니다.Unity Editor 설치Android·iOS·WebGL 모듈 설치설치된 Editor 목록 확인프로젝트에 맞는 Unity 버전으로 실행Unity 계정 로그인CLI 업데이트CI/CD 환경 자동 구성기존 Unity Hub의 CLI 기능과 달리, 독립된 unity 네이티브 실행 파일로 제공되므로 CI 서버나 AI 에이전트가 호출하기에 적합합니다.현재 글 작성 시점 기준으로 Unity CLI와 Unity Pipeline 모두 experimental 단계입니다.2. 설치macOS / Linuxcurl -fsSL https://public-c..

ChatGPT의 Sites 기능은 단순히 HTML 파일을 만들어 다운로드해 주는 기능이 아닙니다. 대화에서 웹사이트를 기획하고 코드를 작성한 뒤, 빌드·버전 저장·호스팅·외부 URL 연결까지 처리하는 관리형 웹 배포 서비스에 가깝습니다.핵심 구조를 먼저 한 문장으로 정리하면 다음과 같습니다.ChatGPT의 Work VM은 웹사이트를 만드는 작업실이고, Sites는 완성된 소스와 빌드 산출물을 별도의 관리형 Worker 환경에 배포해 외부에서 접속할 수 있게 하는 서비스입니다.따라서 작업에 사용한 VM이 종료되거나 정리되더라도, 이미 배포된 사이트는 별도의 운영 환경에서 계속 제공될 수 있습니다.실제로 생성된 사이트도 로컬 작업 폴더가 정리된 후에도 Sites 서비스에 다음 정보가 남아 있었습니다.사이트 ..

잭 도시의 Block이 공개한 협업 플랫폼 ‘Buzz’가 보여주는 미래우리는 이미 업무에서 인공지능을 사용하고 있다.메일을 정리하고, 문서를 요약하고, 코드를 작성하고, 회의 내용을 정리한다. 그러나 현재의 AI는 대부분 업무를 돕는 보조 도구에 머물러 있다.사람이 AI에게 질문한다.AI가 답변을 만든다.그리고 실제 업무는 다시 사람이 처리한다.하지만 AI가 단순히 질문에 답하는 도구가 아니라, 프로젝트에 직접 참여하는 팀원이라면 어떨까?AI가 팀 채팅방에 들어오고, 과거 대화를 검색하고, 코드를 수정하고, 테스트를 실행하고, 리뷰를 요청한다. 사람은 AI가 수행한 작업을 확인하고 승인한다.2026년 7월, 잭 도시가 이끄는 Block이 공개한 오픈소스 협업 플랫폼 Buzz는 바로 이런 업무 환경을 지향..

35B 모델이 거대 AI를 따라잡는 방법인공지능 모델의 발전은 오랫동안 하나의 방향으로 설명됐다.더 많은 데이터를 학습하고, 더 많은 연산을 투입하고, 더 많은 파라미터를 가진 모델을 만든다. 모델이 커질수록 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 것이 대규모 언어 모델의 기본적인 성장 공식이었다.그런데 InternScience가 공개한 Agents-A1은 조금 다른 질문을 던진다.모델의 크기를 계속 키우는 대신, AI가 한 번에 수행할 수 있는 작업의 길이를 늘리면 어떨까?Agents-A1의 기술 보고서 제목은 이 질문을 그대로 담고 있다.“Scaling the Horizon, Not the Parameters”파라미터가 아니라 ‘지평선’을 확장한다는 의미다. 여기서 지평선, 즉 Horizon은 AI가 하..

범용 AI 프로젝트 하네스 설계 방법론AI에게 작업을 한 번 요청하는 방식에서 벗어나, 계획·실행·검증·릴리스를 반복 가능하고 감사 가능한 공정으로 만드는 방법1. 문서의 목적이 문서는 웹서비스, 모바일 앱, 게임, 영상, 데이터 파이프라인, 문서 제작 등 서로 다른 프로젝트에 적용할 수 있는 AI 작업 하네스의 설계 원칙과 구현 절차를 정의한다.여기서 하네스는 모델 자체가 아니다. 모델이 프로젝트 안에서 일관되게 작업하도록 다음 요소를 제공하는 실행 구조다.작업 순서와 판단 규칙파일 기반의 영속 상태단계별 입력·출력 계약반복 작업을 처리하는 결정론적 스크립트자동 검증과 사람의 승인 게이트재개, 부분 수정, 실패 복구 규칙최종 결과물 패키징 방식핵심 목표는 “좋은 결과를 한 번 얻는 것”이 아니라 “같은..

1. 짧은 분석 요약phuryn/pm-skills는 일반적인 앱 저장소라기보다 AI 에이전트가 제품관리 업무를 더 구조적으로 수행하도록 만드는 “스킬/커맨드 마켓플레이스”에 가깝습니다.README 기준으로 이 저장소는 9개 PM 플러그인, 68개 스킬, 42개 체인 워크플로우를 제공한다고 설명합니다. GitHub 저장소 화면 기준으로는 약 24k stars, 2.4k forks, 62 commits가 표시됩니다. 루트에는 pm-product-discovery, pm-product-strategy, pm-execution, pm-market-research, pm-data-analytics, pm-go-to-market, pm-marketing-growth, pm-toolkit, pm-ai-shipping..

gemma-skills/skills/gemma-trainer at main · google-gemma/gemma-skillsSkills for the Gemma and model/agent interactions. Contribute to google-gemma/gemma-skills development by creating an account on GitHub.github.com Google이 오픈소스 저장소 **google-gemma/gemma-skills**에 **gemma-trainer**라는 AI 에이전트용 스킬을 추가했습니다.이 도구의 목적은 사용자가 복잡한 학습 설정을 직접 다루지 않아도, AI에게 자연어로 요청해 자신의 컴퓨터에서 Gemma 모델을 미세조정할 수 있게 하는 것입니다.1. ..

구현보다 설계에 더 많은 시간을 쓰게 된 AI 코딩 개발 방식몇 년 전까지만 해도 소프트웨어 개발에서 가장 많은 시간이 들어가는 일은 코드를 작성하는 것이었다.요구사항을 확인하고, 적절한 라이브러리를 찾고, 함수를 만들고, 오류를 수정하고, 테스트를 작성했다. 설계가 중요하다는 사실은 모두 알고 있었지만, 실제 업무 시간의 상당 부분은 결국 구현에 사용됐다.AI 코딩 에이전트를 본격적으로 사용하기 시작하면서 이 흐름이 달라졌다.지금은 내가 직접 코드를 작성하는 일이 거의 없다. 그렇다고 개발에 사용하는 시간이 줄어든 것은 아니다. 오히려 AI와 설계를 논의하고, 작업을 독립적인 단위로 나누고, 여러 에이전트가 동시에 작업할 수 있도록 환경을 만드는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다.개발의 중심이 구현에서 설..

Flutter에서 상태관리는 늘 중요한 주제입니다.처음에는 setState로 충분해 보입니다. 하지만 화면이 복잡해지고, 상태가 여러 위젯에 걸쳐 공유되기 시작하면 이야기가 달라집니다.검색창에 글자 하나를 입력했을 뿐인데 카드 목록 전체가 다시 그려진다거나, 좋아요 버튼 하나를 눌렀는데 부모 위젯과 형제 위젯까지 rebuild되는 상황을 경험해 본 적이 있다면, 이 글의 주제는 꽤 흥미로울 수 있습니다.최근 Flutter 생태계에서 다시 주목받고 있는 개념이 있습니다. 바로 Signals입니다.Signals는 새로운 개념은 아닙니다. 웹 프론트엔드에서는 이미 SolidJS, Preact, Angular 등에서 fine-grained reactivity, 즉 세밀한 반응형 업데이트 방식으로 활용되어 왔습니..