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대화 메모리 붕괴: 왜 과도한 컨텍스트가 AI를 약화시키는가
모든 이야기는 작은 오해에서 시작됩니다. 중견 기업이 우리에게 AI 지원 에이전트를 구축해 달라고 접근했습니다. 그들의 요청은 간단했습니다—AI가 “remember eve...”라고 기억하도록.
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`/context` 명령: 토큰을 위한 X-Ray Vision
토큰이 어디로 가는지 추측을 멈추세요. 컨텍스트 윈도우에 부과되는 보이지 않는 세금을 확인하세요. 출처: x.com/adocomplete
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2M 토큰 함정: ‘Context Stuffing’이 추론을 망치는 이유
죄송하지만, 제공해 주신 링크의 이미지를 확인할 수 없습니다. 번역이 필요한 텍스트를 직접 입력해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.
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MCP 토큰 제한: 도구 과부하의 숨겨진 비용
더 많은 MCP 서버를 추가하는 숨은 비용 몇 개의 MCP 서버—코드용 GitHub, 문서용 Notion, 알림용 Slack—를 추가하면, 갑자기 Claude가 느려지기 시작합니다.
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코드 실행 AI 에이전트가 128K 컨텍스트 윈도우를 구식으로 만드는 방법
Recursive Language Models: 코드 실행 AI 에이전트가 128K 컨텍스트 윈도우를 구식으로 만들 방법 문제점: 컨텍스트 로트 긴 컨텍스트 윈도우는 비용이 많이 들고, sl...
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왜 당신의 AI 컨텍스트 윈도우 문제가 이제 해결됐는가 (그리고 이것이 당신의 Bottom Line에 의미하는 바)
AI 제품을 만들고 있다면, 이런 벽에 부딪히게 됩니다: AI는 짧은 대화에서는 뛰어나게 작동하지만, 긴 대화에서는 성능이 저하됩니다. Customer‑support chatbots …
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LLMs가 유한 메모리로 무한 컨텍스트를 처리하는 방법
114배 적은 메모리로 무한 컨텍스트 달성 'The post How LLMs Handle Infinite Context With Finite Memory'이(가) 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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REFRAG와 모델 가중치에 대한 핵심 의존성
소개 우리는 2025년 내내 컨텍스트 윈도우 크기에 집착해 왔습니다: 128k, 100만, 200만 토큰. 공급업체들은 우리에게…
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LLM이 흐름을 잃지 않게 하는 5가지 팁
이 게시물은 에피소드 2를 기반으로 작성되었습니다. https://www.linkedin.com/posts/kourtney-meiss_learningoutloud-ai-productivitytips-activity-7392267691681779713-jmj2?utm_sourc...
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Context Rot: AI가 완벽한 프롬프트를 잊어버리는 이유
당신은 코딩 세션에 몰두하고 있습니다. AI 어시스턴트는 첫 한 시간 동안 정말 뛰어났습니다—요구사항을 이해하고, 코딩 스타일을 따르며, 구현...
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RAG 청크 전략 심층 분석
Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 시스템은 근본적인 과제에 직면합니다: LLM은 컨텍스트 윈도우 제한이 있지만, 문서는 종종 이 제한을 초과합니다. Simply stuffi...
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Memcortex 내부: LLM을 위한 경량 시맨틱 메모리 레이어
왜 컨텍스트가 중요한가 LLM은 과거 대화를 진정으로 저장할 수 없습니다. 그것의 유일한 메모리는 컨텍스트 윈도우이며, 고정 길이 입력 버퍼(예: GPT‑에서 128 k 토큰)입니다.