M4 Pro 기본형 기준. gemma4:e2b 매우 빠르게 처리함. (번역 및 일반적인 질의에 RAG 컨텍스트 주입 시 기대를 낮추고 사용 가능한 정도) 코딩 불가능, Tool Calling 불가능 gemma4:12B 및 qwen3.5:9b 느림… (번역 시 번역가 수준으로 매우 훌륭함. RAG 컨텍스트 주입 시 적당히 사용 가능) 코딩 불가능, Tool Calling은 불안정하고 미흡하지만 사용 가능. 그 외 최근에 나오는 Muse Glimmer,
웹의 링크https://chominjun-127.github.io/molecular-dynamics-web/깃허브 링크https://github.com/CHOMINJUN-127X링크 https://x.com/MINjun0818 웹 사진 학교에서 생명과학을 공부하면서 그리고 교과서나 그림으로만 보던 것을 시각화하여 움직여 볼 수 있다면 좋지 않을까라는 생각에 대해서 만들어 보았다. 예전에는 암세포를 가지고 CSV를 파이썬으로 활용을 해서 시각화하고
K의료관광 커뮤니티 개발하다가 그 기술설계를 바탕으로 사이드 프로젝트 https://mobot.cording.ai 를 진행중입니다. 아직 어떻게 결론날지는 모르겠네요 K의료관광에서 병원,의사,시술이 하나의 명시적 검색어로 정의되어야 그 검색어를 바탕으로 지식 그래프를 쌓아갈 수 있더라구요: rust+sqlite+tantivy(elasticsearch) 이 검색어들을 기반으로 scraper/api + embed/vector 그리
지거국 통계학과 나와서 프론트엔드 개발자를 하고 있습니다..요즘 너무 안 좋은 얘기들이 많다보니 지금이라도 진로를 바꿔야하나 생각도 드는데,통계학과면 어느 직업이 좀 전망이 괜찮을까요..? 학사이다보니 데이터 사이언티스트 이런쪽은 어려울 것 같고..곧 30이라 늦지않았나 싶고.. 그렇네요 ㅠㅠ
1년뒤의 최저가모델, 초 경량모델의 성능이 지금의 Opus, GPT5.6-Sol, Fable과 같아질지도 모른다는 점이라고 봅니다. 기술 발전이 지수적으로 이뤄지는 지금 당장 프론티어급 Ai모델이 엔터프라이즈 플랜에선 너무나도 비싼 현실인 과도기라 일부 기업들이 너도나도 쓰네마네 도입했다가 취소했다가 하고있지만.. 지금 발전 속도로 비교하면 지금 수준의 모델은 당장 빠르면 1년뒤, 더빠르면 반년뒤의 초저가 모델일 수도 있다는 점 예상과 다르게 아
GongMix 안녕하세요. 공공데이터를 랜덤으로 골라 매시업하여 AI로 간단한 기획서를 작성하는 사이트를 만들고 있습니다. 공공데이터가 워낙 방대하다보니 어떤 데이터를 사용할까, 고민이 많이 되어서 랜덤성을 부여해보았습니다. 공공데이터 목록조회 API와 Gemini API 사용하여 간단하게 구현했습니다. 부족한 점 많지만, 피드백 주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요. 현재 여성 의류 쇼핑몰을 운영하고 있고, 실제 촬영 업무에 사용할 수 있는 AI 패션 모델 이미지 생성 시스템을 직접 구축해보려고 합니다. 제가 원하는 최종 형태는 대략 아래와 같습니다. 실제 사람이 아닌 가상의 AI 모델을 여러 명 만들어두고 각 모델의 얼굴/헤어/체형을 지속적으로 동일하게 유지 상품의 상의/하의 앞·뒷면 이미지를 업로드 해당 AI 모델에게 상품을 입힘 얼굴과 상품 디테일은 최대한 유지하면서 포즈, 카메라 앵글, 구도,
혼자서 개발하고 있는 웹게임에 대하여 피드백을 듣고 싶습니다. 게임을 만들다보니 만드는 것도 만드는 거지만 저와 다른 생각을 가진 사람들이 과연 이 게임을 어떻게 생각할까 라는 생각이 들어서 피드백을 받아보려 합니다. 이 게임은 최대한 빠르게 탑을 오르는 것을 목표로 설계된 게임입니다. 게임을 즐겨보시면서 부족한 점 이나 재밌는 점, 바꿔야 하는 부분 등 아낌없이 피드백해주시면 감사하겠습니다. 게임의 재미유무 전투와 조작감 성장/난이도 밸런스 발견한
시골집에는 피씨가 없는 관계로 디지털 디톡스를 해볼까 했지만 그냥 집에서 굴러 다니던 맥북을 들고가서 오랜만에 이리저리 셋팅도 해보고 생각만 해봤던 로컬 llm을 설치를 해봤습니다, qwen3.5 9b를 돌랴봤는데 코딩은 귀찮아서 안해보고 간단하게 영어 해석이랑 이런저런 계획표 만들기 해봤는데 생각보다 괜찮네요 계획도 그럴싸 하게 만들어주고 영어 해석도 기가 막히게 해줍니다. 응답 속도가 좀 느리긴한데 차이가 몇분까진 아니고 몇십초 정도 인거 같네
안녕하세요! 최근 Manus AI 같은 자율형 에이전트들을 써보면서 PC/웹 환경 대비 모바일 환경에서는 직접 화면을 제어해 주는 도구가 마땅치 않다는 아쉬움이 있었습니다. 사실 일상생활에서 가장 밀접하게 쓰는 기기는 데스크톱보다 스마트폰이고, 특히 스마트폰 조작이 서투른 고령층이나 디지털 접근성이 필요한 분들에게 앱을 대신 제어해 주는 모바일 에이전트가 있다면 꽤 유용하지 않을까 싶어 직접 만들어보았습니다. 간단한 시연 영상 - ‘네이버스토어에서 바
Codex에게 코드를 한 번 잘 짜게 하는 대신, 스스로 실험을 반복하게 만들어 GPU 연산을 232배 개선한 사례 GPU Mode의 qr_v2 최적화 대회에서 183명 중 12위 시작 성능은 약 419ms 최종 성능은 1.805ms 약 14일 동안 1,500회 이상 submission을 반복 핵심은 좋은 프롬프트 하나가 아니라, AI가 다음 과정을 계속 반복할 수 있는 환경을 만드는 것이었음 코드 수정 실행 정확성 검증 성능 측정 결과 기록 다음 가
최근 기업들은 예측 불가능한 '토큰 단위 종량제' 비용 폭탄과 가성비 저하 때문에 AI 도입을 축소하거나 제한하는 추세입니다. 마이크로소프트(MS)는 내부 직원용 클로드 코드 라이선스를 중단했고, 우버는 AI 코딩 도구 예산을 4개월 만에 소진해 사용량을 제한했습니다. 시장조사기관 가트너는 2028년까지 기업의 20%가 비용 통제 실패로 AI 활용을 포기할 것으로 전망 비용은 폭증, 결국 ai 는 거품이 있는 상태
1952년 Institute for Advanced Study 컴퓨터 헌정식에서. AI는 전자식 아인슈타인이라기보다 기계로 증폭된 폰 노이만에 가까울지 모른다. 엄청난 속도와 폭넓은 지식, 기호 기억 능력을 갖춘 존재 말이다. AI 시스템이 어려운 수학 문제를 풀면, 우리는 보통 AI가 더 지능적으로 변했다고 설명한다. 수백만 개의 수학 예제를 학습했기 때문일 수도 있다. 강화 학습으로 더 나은 추론 전략을 익혔을 수도 있다. 진정한 수학적 직관과 비
프롬프팅, 컨텍스트 윈도, 압축, 그리고 AI와 함께 일하는 방법에 관한 단상. AI에게 시키고 싶은 일이 있고, 그 일을 어떻게 해야 하는지 알 수도 있고 때로는 모를 수도 있다. 이때 세 가지 방법이 있다. 먼저 세세한 부분까지, 구체적인 사항을 하나하나 모두 설명하는 방법이다. 아니면 해야 할 일을 큰 틀에서만 말하고 AI가 알아서 이해하길 기대할 수도 있다. 그 중간을 택할 수도 있다. 나는 AI가 어려워할 만한 핵심 부분을 설명해 주는 이 방
지금까지 일해 온 대부분의 기간 동안 코드는 내게 확실성을 줬다. 프로그램은 명령받은 대로 작동했다. 같은 입력에서 다른 결과가 나오면 우리는 그것을 버그라고 불렀다. 사람은 결코 그렇지 않았다. 리더로서 업무를 설명하면 내가 요청한 바로 그 결과를 받을 수 있다. 동료가 요청에 담긴 의도를 이해해 더 나은 결과를 내놓기도 한다. 때로는 결과를 보고 내가 생각만큼 명확하게 설명하지 못했다는 사실을 깨닫는다. AI와 일하는 경험은 두 번째에 더 가깝다.
2026년 8월 10일10년하고도 하루 전인 2016년 8월 9일, 나는 갑작스럽게 직장을 그만뒀다. 이날을 인디 소프트웨어 개발자 경력의 시작으로 기념하고 있다. 나와 내 고객 모두에게 축하를! 계획은 퇴사하고 나서야 세웠다. 꿈을 한번 좇아도 될 만큼의 여유는 있다고 생각했다. 나 자신을 표현하며, 내 앱을 밑바닥부터 직접 설계하고 만들기로 했다. 적어도 한 번쯤은 내 뜻대로 일하는 사람이 될 수 있었다. 인디 개발자로 걸어온 길은 오래된 격언 하
https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0006352514?rc=N&ntype=RANKING&sid=105
웹개발자를 하는데, 클라우드 이쪽으로 파견을 보냄 아예 생소한 부분으로 새로 공부해야 하면서 가는 곳으로…그래서 퇴사 고민을 하게됨. 그리고 회사에 대한 정도 떨어졌고, 퇴사하고 구할 생각인데 .. 퇴사하고 요즘 잘 구해지나요?
Claude Code나 Cursor 같은 걸 실무에 쓰기 시작하면 두 가지에 부딪힙니다. 1. 토큰이 생각보다 빨리 녹는다2. "완료했습니다"인데 실제로는 안 되어 있다 1번 원인은 단순합니다. 에이전트가 파일이 어디 있는지 몰라서 전수로 뒤집니다."결제 재시도 고쳐줘" 한 마디에 파일 40개를 열어보고 2개를 고칩니다.나머지 38개 값도 청구됩니다. 그리고 다음 요청 때 또 뒤집니다. 해결은 지도를 만들어 저장소에 넣는
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