왜 Inference Optimization이 대세가 되고 있는가

핵심 요약 - Anthropic의 프롬프트 캐시 TTL은 5분입니다. - Orchestrator 루프가 270초보다 빠르게 실행될 경우 전체 입력 토큰 비용의 약 10%를 지불합니다. What Cha...

‘Designing ChatGPT Prompts & Workflows Like a Developer’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=a...

Profling Claude Converstaions의 커버 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-...

우리는 강력한 Forensic Team을 구축했으며, 이 팀은 책을 찾고, metadata를 분석하며, MCP를 사용해 불일치를 찾아낼 수 있습니다. 기업 환경에서는 “작동하는 것처럼 보인다”는 것이 측정 기준이 아닙니다…

소개: 네트워킹 전공 학생이 어떻게 Rust를 사용하게 되었고, 업계 표준 compression algorithm을 능가했으며, 어떤 강의보다도 더 많은 컴퓨터 지식을 습득했는지.

개요 나는 SaaS를 출시하고 싶어서 Archimedes를 시작한 것이 아니다. 그건 최악이었다. Archimedes는 바로 그 혼란을 해결하기 위한 매우 개인적인 시도로 시작되었다. 첫 번째 버전은...

!Building Igris 표지 이미지: 나만의 AI Agent 및 Knowledge Codex 만들기 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto...

20줄로 Model Router를 구축하는 방법: WhichModel 당신은 LLM을 호출하는 AI 에이전트를 가지고 있습니다. 항상 같은 모델을 사용합니다. 올바른 모델을 선택하도록 하고 싶습니다.

오늘날 상업용 API를 통해 이용할 수 있는 LLM 모델이 100개가 넘습니다. 이들의 가격은 지속적으로 변동하며—때로는 일주일에 여러 번 변경됩니다. 새로운 모델이 출시되고,…

TL;DR 구글은 최근 Prompt Engineering Guide의 두 번째 판을 출판했으며, 명확하고 … 안에서 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 실용적인 기술들을 개요합니다.

개요 OpenAI는 기존 $20 per month Plus 플랜과 $200 per month Pro 플랜 사이에 위치하는 새로운 $100 per month Pro 플랜을 도입했습니다. 새로운 ti...

마케팅 캠페인-브리프 빌더: 거친 마케팅 아이디어를 목표, 타깃 청중, 핵심 메시지를 포함한 완전한 캠페인 브리프로 전환하는 스킬을 만듭니다.

Google의 최신 Gemini 업그레이드로 챗봇이 질문에 대한 응답으로 인터랙티브 3D 모델 및 시뮬레이션을 생성할 수 있게 됩니다. 새로운 기능으로, ...

Meta가 최근 Muse Spark를 출시했으며, 이는 1년 만에 발표된 첫 주요 모델이다. 벤치마크 결과는 Claude Opus 4.6 및 GPT 5.4와 경쟁력이 있음을 보여주지만, 그것이 전부는 아니다…

프롬프트 혼돈 1년 동안 나는 LLM을 명령줄처럼 다뤘다: 명령을 입력하고, 출력이 나오길 기도하고, 문구를 다듬고, “IMPORTANT:”를 추가하고, 문장을 여기저기로 옮기듯이.

Meta는 수요일에 Spark(https://about.fb.com/news/2026/04/introducing-muse-spark-meta-superintelligence-labs/)을 발표했으며, 이는 Muse 패밀리의 첫 번째 AI 모델입니다.

Meta는 수요일에 Muse Spark라는 AI 모델을 발표했으며(https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl/), 이는 “overhaul o...”에 대한 “first step”을 의미한다.

자율 에이전트를 배포하는 데 있어 주요 과제 중 하나는, 기본 대형 언어 모델을 재학습하지 않고도 환경 변화에 적응할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.

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AI 파이프라인에 숨겨진 비용 GPT나 Claude로 구축하고 있다면 아마도 다음과 같은 과정을 거쳤을 것입니다: 1. API 호출 2. 큰 JSON 응답 받기 3. 전체를 전송하기...

OpenAI는 우리 시스템의 오용을 방지하기 위해 보호 장치를 구축하고 지속적으로 강화해 왔습니다 https://openai.com/index/combating-online-child-sexual-exploitation-abus...

모두가 LLM에 대해 이야기합니다. GPT‑4, Claude, Gemini—이것들이 바로 스타죠. 하지만 제가 첫 번째 실제 RAG 파이프라인을 구축하고 나서 겸손해지는 사실을 깨달았습니다: LLM…

왜 LLM 컨텍스트 윈도우가 개인 AI 메모리의 해답이 아닌가? 개발자들은 종종 “메모리” 문제를 해결하려고 더 많은 토큰을 t에 넣는 식으로 시도한다.

RAG를 넘어서: AI 에이전트가 자체 호스팅 'Memory Hub'가 필요한 이유 대부분의 개발자들이 LLM을 다룰 때 같은 벽에 부딪히고 있습니다: 컨텍스트 윈도우 제한과 “forg…'.

개요: 이 블로그 게시물은 LlamaParse와 Gemini 3.1을 결합하여 복잡하고 비구조화된 문서에서 고품질 데이터를 추출하는 워크플로우를 소개합니다.

!Ghost Pepperhttps://github.com/matthartman/ghost-pepper/raw/main/app-icon.pnghttps://github.com/matthartman/ghost-pepper/blob/main/app-icon.png 100% 로컬 보류...

왜 이런 일이 발생하는가? AI는 마법처럼 보이고 마법처럼 작동하지만, 내부적으로는 여전히 한계가 있으며, 이번 경우에는 그 한계가 컨텍스트 윈도우에 있다. https://pla...

현대 AI에서 벡터 데이터베이스의 역할 현재 인공지능 환경에서 벡터 데이터베이스는 더 이상 전문 도구가 아니라 — 그것은 Long...

모델 컨텍스트 프로토콜 MCP 이해하기: 이번 주에 “MCP”가 구인 공고, Slack 스레드, GitHub 저장소 등에서 세 번이나 등장한 것을 보셨다면, 그리고 고개를 끄덕였다면…

!Abid Alihttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuplo...

F_total은 모델의 예측 오류 에너지이며 — LLM의 경우 cross‑entropy loss, RL 에이전트의 경우 TD error이다. F_survival은 운영을 유지하는 데 필요한 최소 에너지이다.

소개 대부분의 financial tools는 raw data를 제공하지만, 투자자는 숫자만으로 결정을 내리지 않습니다—그들은 이를 framework를 통해 해석합니다. - Warren B...

이 블로그 게시물은 LlamaParse와 Gemini 3.1 모델을 결합하여 복잡하고 비구조화된 문서에서 고품질 데이터를 추출하는 워크플로를 소개합니다. It de...

공지: Anthropic이 다음과 같은 알림을 보냈습니다: > 4월 4일 오후 12시 PT / 오후 8시 BST부터, Claude 구독 한도를 더 이상 사용할 수 없게 됩니다…

!GEEKhttps://media2.dev.to/dynamic/image/width=50,height=50,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2F...

이 제출물은 DEV April Fools Challenge를 위해 만들어졌습니다. 대부분의 멀티‑에이전트 시스템은 에이전트가 협력하도록 설계되지만, BlackSwanX는 그들을 싸우게 합니다. BlackSwanX는 adv...

RAG와 컨텍스트 윈도우에 대한 진실 – 트위터에서는 듣지 못합니다. 개발자 공간의 모든 사람들은 LLM의 컨텍스트 윈도우를 maxing out 하는 것이 그들의 applica...

LLM 기반 텍스트‑투‑스피치(TTS) 과제 대형 언어 모델(LLM) 기반 TTS 시스템은 이제 음성이 클론된 경우에도 자연스러운 음성을 생성할 수 있습니다.

레포지토리 규모 작업을 위한 AI 에이전트 배포 버그 탐지, 패치 검증, 코드 리뷰와 같은 레포지토리 규모 작업을 위해 AI 에이전트를 배포하려면…

이 블로그 게시물은 LlamaParse와 Gemini 3.1 모델을 결합하여 복잡하고 비구조화된 문서에서 고품질 데이터를 추출하는 워크플로우를 소개합니다. It de...

2026년에는 두 종류의 개발자가 있다. 첫 번째 유형은 AI 요청마다 정상적으로 비용을 지불한다. 두 번째 유형은 조용히 free quotas와 trial credit를 모은다.

‘I stopped trusting AI agents to “do the right thing” - so I built a governance system’의 커버 이미지

문제: 모든 autonomous agent framework는 동일한 조용한 실패, 즉 memory decay를 가지고 있다. 당신의 에이전트는 1일 차에 훌륭히 작동한다. 3주 차가 되면, 자신 있게 stale…

Generative AI & the Limits of LLMs 대형 언어 모델(LLM)을 조금이라도 사용해 본 적이 있다면, 그들의 가장 큰 문제점들을 겪어봤을 것입니다: - 구식 지식 –...

Memory‑First AI Agents 대부분의 AI 시스템에서 가장 큰 제약은 지능이 아니라 기억력입니다. 세계에서 가장 강력한 모델을 가지고 있더라도, 만약 그것의 기억력이 부족하다면…

왜 파일 입력이 LLM 에이전트에게는 복잡해지는가? 파일 입력은 직관적으로 보인다. 그냥 파일이잖아, 그렇지? 인간에게는 그렇다. 대규모 언어 모델 기반 AI 에이전트에게는…

!Prompt Engineering: Best Practices and Frameworks의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/h...