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AI 업데이트: Claude가 배워야 할 대화의 타이밍
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens GPT-Live-1의 핵심은 음성 품질보다 ‘언제 끼어들지 않을 것인가’를 모델이 더 잘 판단하게 만든 점이다. Claude/Anthropic 관점에서 보면, 이건 단순한 ChatGPT 기능 업데이트가 아니라 AI 에이전트 UX의 병목이 텍스트 추론에서 실시간 상호작용 제어로 옮겨가고 있다는 신
AI 업데이트: 규칙으로 묶는 LLM과 토큰 단위 멀티모달 해석
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens LLM을 실무에 붙일 때 핵심은 더 큰 모델보다 제어 가능한 출력과 디버깅 가능한 근거다. 논문 RuleChef: Grounding LLM Task Knowledge in Human-Editable Rules LLM이 텍스트 분류, NER, 관계 추출 같은 NLP 작업을 수행하기 위해 실
AI 업데이트: 에이전트 코드 리뷰와 추론 인프라
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens AI 개발 흐름은 이제 "모델이 똑똑해졌다"보다 "어떻게 안전하게 돌리고 검증할 것인가" 쪽으로 무게가 옮겨가고 있다. 🔥 핫 토픽 Tenda 펌웨어 여러 버전에 숨겨진 인증 백도어 발견 Tenda 공유기 펌웨어 여러 버전에 숨겨진 인증 백도어가 있다는 CERT/CC 취약점 노트가 올라
AI 업데이트: 희토류 공급망과 Claude 인프라
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens AI 업데이트: 희토류 공급망과 Claude 인프라 핫 토픽 미국 희토류가 아시아로 흐른다 미국이 자국 내 희토류 공급망을 키우려는 와중에도, 실제 물량은 일본과 한국 같은 아시아 수요처로 흘러가고 있다. Ars Technica 보도에 따르면 트럼프 행정부의 지원을 받은 광산 업체들이
AI 업데이트: 가벼운 VLM과 보상 없는 제어
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 오늘 AI 업데이트의 핵심은 “더 작게, 더 싸게, 더 적은 신호로 학습하는 방향”이다. OCR, 로봇 제어, 자기지도학습이 각각 다른 문제처럼 보이지만, 실제로는 모두 데이터와 추론 비용을 줄이려는 같은 흐름 위에 있다. 🔥 핫 토픽 HunyuanOCR-1.5: 가벼운 OCR VLM을
AI 업데이트: 에이전트 보안과 토크나이저 기본기
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens GitHub AI 에이전트가 private repo를 흘릴 수 있다는 사례는, 이제 AI 코딩 도구를 “편한 자동완성”이 아니라 권한을 가진 서버 프로세스로 봐야 한다는 신호다. 🔥 핫 토픽 GitLost: GitHub의 AI 에이전트를 속여 private repo를 유출시킨 사례 N
AI 업데이트: 에이전트형 작업도구
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 🔥 핫 토픽 Meta AI 이미지와 Xbox 감원, 같은 뉴스처럼 봐야 한다 TLDR의 오늘 묶음에서 눈에 띄는 건 Meta의 AI 이미지 흐름과 Xbox 감원 소식이 같이 걸려 있다는 점이다. 하나는 생성형 AI가 사용자 접점으로 더 깊게 들어가는 이야기고, 다른 하나는 대형 게임 조직
AI 업데이트: HalluSquatting과 Claude 보안 리스크
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens AI 도구가 모르는 패키지 이름을 그럴듯하게 지어내는 순간, 그 이름은 공격자의 공급망 진입점이 된다. 핫 토픽 Hackers can use 9 of the most popular AI tools to assemble massive botnets Ars Technica가 다룬 핵심은 "
AI 업데이트: 에이전트 메모리와 현실 적용
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens LLM 에이전트의 다음 병목은 모델 크기보다 기억을 어떻게 버릴지에 더 가까워지고 있다. 핫 토픽 When Classic Cache Policies Fail: Learning-Augmented Replacement for Semantic Retrieval Buffers 에이전트가 과거 경
AI 업데이트: 픽셀 공간 3D와 장기 에이전트 학습
🤖 0 in / 0 out / 0 total tokens 이미지 한 장에서 3D를 뽑는 모델과 긴 작업을 버티는 에이전트 학습이 오늘의 핵심이다. 둘 다 화려한 데모보다 더 아래쪽, 실제 시스템에 붙였을 때 병목이 어디서 생기는지를 건드린다. 핫 토픽 PointDiT: 픽셀 공간 확산으로 단안 기하 추정하기 PointDiT는 단일 이미지 3D