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2026

Claude Code에서 디폴트로 Auto Mode 사용하기 (Windows·Linux)


[구글] 2026 Google I/O Developer Keynote정리: Agent가 주도하는 개발의 새 시대


[구글] 2026 Google I/O KeyNote 정리: Gemini 3.5, Omni, Antigravity 2.0 그리고 Agentic AI의 본격화


첫 책이 나왔습니다 — 출간 후기


[HAI] AI Index Report 2026 정리: 기술은 가속하고, 시스템은 뒤따라가기 바쁘다


NVIDIA GTC 2026 키노트 완벽 정리: Inference Inflection부터 Physical AI까지


[Gemini 해커톤] Creator Hub: AI로 YouTube 악성 댓글을 자동 분석하는 풀스택 서비스


[Paper Review] K-EXAONE Technical Report


[OpenAI] Prism: GPT-5.2 기반 과학 논문 작성을 위한 무료 AI 워크스페이스


[OpenAI] Town Hall 요약: Sam Altman이 말하는 AI 시대의 미래


BCG AI Radar 2025: AI Impact Gap 해소를 위한 전략 보고서


BCG AI Radar 2026: CEO가 AI 투자의 중심에 서다


[OpenAI] GPT-5.2 프롬프팅 가이드: 엔터프라이즈 AI 에이전트를 위한 최적화 전략


[OpenAI] : OpenAI 최신 프런티어 모델 GPT-5.2 출시


[CS50] CS50x 2026 - Lecture 0 - Scratch


[CES] CES 2026 젠슨 황 기조연설 정리


2025

[토크] LLM 완벽 입문 가이드: Andrej Karpathy 강의 정리


AI 에이전트의 핵심 개념 20가지: 문제와 해결책으로 배우는 실전 가이드


F-Lab AI 역량 진단 테스트 - 정답 및 해설


[Paper Review] LLaVA-PruMerge: Adaptive Token Reduction for Efficient Large Multimodal Models


[Paper Review] LLaVA: Visual Instruction Tuning - 멀티모달 AI의 새로운 패러다임


[구글] Defying Gravity~ 구글 Antigravity 어서오고👋


[구글] Gemini 3: 구글의 차세대 AI 모델, 무엇이 달라졌나?


[구글] Nano Banana Pro: Gemini 3가 선사하는 차세대 이미지 생성 혁신


[OpenAI] ChatGPT GPT-5.1 출시: 더 똑똑하고 따뜻한 대화형 AI의 진화


Chrome에서 "조직에서 관리" 문구가 뜬다면...😈


Lovable Cloud & AI: 자연어만으로 풀스택 앱을 만드는 시대


[정리] Google Cloud 고객사의 1,001가지 GenAI 활용 사례


OpenAI DevDay 2025 전체 발표 정리


공식 Sora 2 프롬프팅 가이드: 성공적인 비디오 생성을 위한 실전 전략


Sora 2 출시: 영상 생성 AI의 새로운 패러다임


Antrophic, Claude Sonnet 4.5, 차세대 AI 모델 공개


GPT-5-Codex 완벽 가이드: AI 코딩 에이전트의 새로운 패러다임


[Paper Review] LLM-Det : Learning Strong Open-Vocabulary Object Detectors under the Supervision of Large Language Models


[Paper Review] MM-Groundung-DINO : An Open and Comprehensive Pipeline for Unified Object Grounding and Detection


[정리] 지금 주목할 LLM 기술 트렌드와 생성형 AI 적용 전략 - Naver Cloud


[Paper Review] OmDet_Turbo : Real-time Transformer-based Open-Vocabulary Detection with Efficient Fusion Head


[Paper Review] RT-DETRv2: Improved Baseline with Bag-of-Freebies for Real-Time Detection Transformer


[정리] 구글의 나노바나나 프롬프트 공식 공개하다


[OpenAI] 언어모델 환각(Hallucination) 현상: 왜 AI는 확신에 찬 거짓말을 할까?


[정리] AI가 창출하는 5가지 새로운 직업과 전문가 되는 방법


[정리] GPT-5 ‘원사이즈 핏’의 착각과 골디락스 프롬프트


[OpenAI] GPT Realtime API: 음성 기반 AI 에이전트의 새로운 전환점


[OpenAI][번역] Realtime Prompting Guide


[Paper Review] EXAONE 3.5: Series of Large Language Models for Real-world Use Cases


[Paper Review] EXAONE Deep: Reasoning Enhanced Language Models


[Paper Review] EXAONE Path 2.0: Pathology Foundation Model with End-to-End Supervision


[Paper Review] EXAONE 4.0: Unified Large Language Models Integrating Non-reasoning and Reasoning Modes


[Paper Review] Qwen Technical Report


[Paper Review] Qwen-Audio: Advancing Universal Audio Understanding via Unified Large-Scale Audio-Language Models


[Paper Review] Qwen-Image Technical Report


[Paper Review] Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond


🧪 내가 보려고 작성한 pytest 가이드


[Tips] Lovable 바이브-코딩 용어집


[접속] 원격 개발에서 비밀번호 없이 접속하기 (SSH/VSCODE 원격 접속)


[Tips] Lovable Prompting Tips 공개!! : Prompting 1.1


[Tips] Lovable Vibe-Coding Best Practices


[Tips] Lovable 디버깅 프롬프트


[Tips] Lovable 프롬프트 라이브러리


[Tips] Lovable 프롬프트 및 통합 전략


[OpenAI][번역] GPT-5 Prompting Guide


[OpenAI] GPT-5 공개, 박사급 전문가가 주머니 속에 들어오다!


[Anthropic] 프로덕션에서의 Vibe Coding


[Paper Review] A generic non-invasive neuromotor interface for human-computer interaction


[OpenAI] ChatGPT Study Mode: GPT로 학습하자!


[Anthropic] Anthropic팀은 어떻게 Claude Code를 사용하는가?


Anthropic 社의 Prompt Engineering 완벽 가이드


[Paper Review] An Efficient Statistical Method for Image Noise Level Estimation


[LG] LG AI Talk Concert 2025 - Shaping the Future of AI


[OpenAI] Introducing ChatGPT agent


[트렌드] Skywork.ai 과연 GenSpark 붐을 꺾을 수 있는가


🐍 내가 보려고 작성한 *args, **kwargs, 그리고 **vars(args) 파이썬 함수 인자 정리


[Lovable] 코딩 없이 웹/앱 만들기 : Lovable 완전 가이드


[가이드] Ollama + LangChain 실전 가이드 - ChatOllama 사용하기


[가이드] Python에서 Ollama 사용하기: 설치부터 AI 에이전트 만들기


Claude 4, 소프트웨어 엔지니어링 성능의 새로운 기준


[구글] Google I/O '25 키노트 ✨


🔍 Codex 연구 프리뷰: AI 개발 에이전트의 시대


ChatGPT를 진짜 "쓸모 있게" 만드는 간단한 방법


[꿀팁] 미드저니(Midjourney) 기초 가이드


[개념] API에 대해서 이해해보자!


내가 보려고 정리한 터미널 함수 25선


💻 내가 보려고 작성한 UV 완벽 가이드


[꿀팁] 사람처럼 글을 쓰는 프롬프팅 팁


OpenAI, o3 & o4-mini 공개: AI 추론의 진화


[꿀팁] 웹사이트를 앱처럼! + Win 단축키로 초간편 실행하는 꿀팁 (💻 + 🔢)


OpenAI, 개발자용 API GPT 4.1 공개


[꿀팁] Sora AI 소개 및 Presets 기능 활용 가이드


Google Cloud Next 2025 Opening Keynote 정리


Google NotebookLM: 나만의 AI 지식 비서


[개념] 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 완전 정복


OpenAI, GPT‑4o 이미지 생성 기능 소개 – AI 이미지 생성의 새로운 시대


OpenAI, Audio Models in the API 출시


[인터뷰] NVIDIA CEO 젠슨황이 말하는 AI의 미래


OpenAI, 새로운 에이전트 개발 도구 발표


[개념정리] Streamlit👑 소개 및 활용 가이드


[개념정리] 메타-분석과 서베이 페이퍼


[머신러닝] 로지스틱 회귀 모델 (Logistic Regression)


[꿀팁] VS Code 특정 버전 설치 및 다운그레이드 방법


[Pandas] 판다스 피클(.pkl) 파일의 압축 방식 비교


OpenAI, 더 자연스럽고 지능적인 대화 능력을 갖춘 GPT-4.5 출시


[도서리뷰] 경사 하강법 계보 정리(혁펜하임의 『Easy! 딥러닝』)


OpenAI, Deep Research 기능 공개


(설명추가) 웨이트 초기화 (Weight Initialization)


OpenAI o3-mini: 새로운 비용 효율적 AI 모델 출시


(설명추가) Q-Learning: 강화학습의 핵심 개념과 이해


[NLP] 5. 자연어 차원 축소(Dimension Reduction) 기법


[NLP] 6. Topic Modeling이란?


[꿀팁] GPT Canvas에서 LaTeX 수식 랜더링 문제 및 해결 방법


(설명추가) Perplexity와 BLEU 스코어에 대한 보충 설명


[도서소개] 딥러닝 입문자를 위한 책 추천, 혁펜하임 『Easy! 딥러닝』


[OpenAI] Operator & Agents : Computer-Using Agent


[꿀팁] 유니코드 문자표 모음집 사이트 소개!!


ChatGPT Tasks: 혁신적인 작업 관리 도구


[CES 2025] Keynote : Accenture Chair and CEO, Julie Sweet


[CES 2025] Keynote : CEO of Delta, Ed Bastian


[CES 2025] Keynote : CEO of X Corp, Linda Yaccarino


[CES 2025] Keynote : NVIDIA Founder and CEO, Jensen Huang


[CES 2025] Keynote : Panasonic Holdings CEO , Mr. Yuki Kusumi


[CES 2025] Keynote : SiriusXM CEO, Jennifer Witz


[CES 2025] Keynote : Volvo Group President and CEO, Martin Lundstedt


제1회 AI FC (AI Fight Club) 대회 소개 및 정보 공유🥊


2024

Veo2: 차세대 AI 비디오 생성 모델 (Veo2 vs Sora)


[TREND] CES 2025 미리보기 : CES 2025에서 주목해야 할 트렌드 살펴보자!


[정리] '24년 AI Summit : '라마' 개발 리더가 설명하는 LLM : Small Models 최신 기법 - Soumya Batra


[정리] '24년 AI Summit : 쉽게 이해하는 RAG와 에이전트 AI 기술의 현재와 미래 - 최윤석


[파이썬] 데코레이터(Decorator) 사용법


[TREND] Google Cloud 2025 AI business trend


[Day 11] ChatGPT x Desktop Application 💻


[Day 12] introducing o3 and o3-mini


[Day 10] 1-800-CHAT-GPT: ChatGPT랑 통화랑 문자를 할 수 있다고? 📞💬


[Day 9] OpenAI o1 및 개발자를 위한 새로운 도구


[Day 8] Introducing ChatGPT Search


[Day 7] Introducing Projects


[꿀팁] Cursor AI - AI 기반 코드 편집기


[Day 6] Santa Mode & Video in Advanced Voice


[Day 5] ChatGPT x Apple Intelligence


[Day 4] Canvas 기능, 전보다 확실히 더 좋아진듯?!


[Day 3] SORA 떴다!! 혁신적인 AI 비디오 생성 플랫폼의 등장


[Day 2] Reinforcement Fine-Tuning (RFT) 소개


[Day 1] OpenAI o1 and o1 pro mode in ChatGPT


[TREND] 트렌스포머 이후의 차세대 아키텍쳐: MoE, SSM, RetNet, V-JEPA


[자료] KT 사내 직원 대상 RAG 교안 대방출?!


[IT] 클라우드 컴퓨팅의 서비스 모델: IaaS, PaaS, SaaS와 최신 GPUaaS, IQaaS 비교


[정리] SK AI SUMMIT 키노트 정리 - Day2


[정리] SK AI SUMMIT 키노트 정리 - Day1 오후


[정리] SK AI SUMMIT 키노트 정리 - Day1 오전


[Linux] 리눅스 파일 시스템 마운트 가이드


Unlearning : 머신러닝 모델도 '잊을 수 있다'


[강의노트] LangChain Academy : Introduction to LangGraph (Module 2)


[강의노트] LangChain Academy : Introduction to LangGraph (Module 3)


[강의노트] LangChain Academy : Introduction to LangGraph (Module 4)


[개념] GLU와 그 변형들: 역사와 주요 개념 정리


[강의노트] LangChain Academy : Introduction to LangGraph (Module 1)


[꿀팁] .bashrc로 로컬에서 ALIAS를 활용한 여러 쿠다 활용하기


[Paper Review] NLP 공부하는 사람이라면 꼭 읽어야하는 논문 대신 정리해드립니다


[Paper Review] A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO ARCHITECTURES IN COMPUTER VISION: FROM YOLOV1 TO YOLOV8 AND YOLO-NAS


[Paper Review] Mamba2 - Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality


[트렌드] 2025년 트렌드 : LMM, LAM, AGENT, 그리고 FMOps


[Paper Review] Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces


[Paper Review] Structured State Space Models for Deep Sequence Modeling


[Paper Review] Resurrecting Recurrent Neural Networks for Long Sequences


[개념] 인공지능을 위한 선형대수 : 행렬편


[개념] 시스템, 미분방정식, 그리고 상태 공간 모델


[IT] LLMOps와 RAG


[정리] OpenAI API Document


[강의노트] Text Splitting For Retrieval


[강의노트] RAG From Scratch : Coursework


[강의노트] RAG From Scratch : Overview


[강의노트] RAG From Scratch : Query Indexing 기법


[강의노트] RAG From Scratch : Query Retrieval 기법


[강의노트] RAG From Scratch : Query Routing & Structuring


[강의노트] RAG From Scratch : Query Translation


[강의노트] RAG From Scratch : RAG for long context LLMs


[GPU] nvidia-smi의 시대는 갔다?


[OpenAI] GPT-4o 다음 버전 떴나!?


[파이썬] 정규표현식 활용 방법


[Pandas] 실무에서 쓰려고 정리해둔 Code Snippet


[개념] 데이터 기반 의사결정 방법


[Paper Review] 합성 데이터 = 모델 붕괴?


[꿀팁] 프롬프트 엔지니어링 (강의 요약)


[CV Notes] Lecture 18 - Videos


[CS294] Deep Unsupervised Learning: Introduction


[CV Notes] Lecture 17 - 3D Vision


[NLP] 3. Natural Language Preprocessing


[NLP] 4. Natural Language Embeddings


[NLP] 1. Introduction to Text Analytics


[NLP] 2. Steps of Text Analytics


[기업] NVIDIA와 GPU 이야기


[Graph] 3장. Graph Node Embedding Methods


[Graph] 4장. Graph Neural Networks: Algorithms


[Graph] 1장. 그래프와 GNN


[Graph] 2장. Graph Neural Networks


Prophet을 활용한 시계열 예측🔭


[개념정리] 상관관계 vs 인과관계


[개념정리] 시계열 인과관계 분석: Granger Causality


[개념정리] 빈도주의(Frequentist) vs 베이지안(Bayesian)


[개념] Deep Learning Normalization Techniques


[트리] 트리 기반 ML 알고리즘


[파이썬] VS-Code keymap 오류 해결하기 (shift+enter, ctrl+a 등)


[파이썬] 우분투에서 한글 폰트 설치하고 matplotlib에 사용하기


[개념] 신호처리 및 푸리에 변환


[꿀팁] Confluence 단축키📖 (북마크 추천!!)


[꿀팁] Notion 단축키📖 (북마크 추천!!)


[Git] Credential Helper로 GitHub 인증하기 🔑


[Git] SSH로 GitHub Repository Clone하기 🔑


[꿀팁] Python으로 다양한 데이터 다루기


[이탐] 거리 기반 이상탐지 알고리즘


[이탐] 결정 경계 기반 이상탐지 알고리즘


[이탐] 내가 보려고 정리한 ML 이상탐지


[이탐] 밀도 기반 이상탐지 알고리즘


[이탐] 앙상블 기반 이상탐지 알고리즘


[이탐] 통계 기반 이상탐지 알고리즘


[꿀팁] 설마 수식/테이블 직접 코드로 작성하시나요?!


[설치] pipenv로 pyenv 뽕 뽑기


[설치] pyenv 어서 오고


[Linux] 딥러닝 환경 구축 : CUDA, CuDNN


[꿀팁] 직장인 필수! 파워포인트 단축키 모음 TOP 10


네트워크 계층 : OSI 7계층 vs TCP/IP 5계층


리눅스 : 리눅스 구성 요소


네트워크 기초 : 네트워크 그리고 서버란?


[사이트] 이모티콘🤗으로 글에 생명 불어넣기 : EmojiCombos


[사이트] 직장인을 위한 무료 픽토그램 사이트 TOP 2


[개념] 생성 AI의 학습 방식: 제로샷·원샷·퓨샷 러닝


[Conda] Miniforge를 이용한 분석 환경 설정하기 (OS: Ubuntu)


[Conda] 활용 가이드: 효율적인 환경 관리와 Jupyter Kernel 설정


[Git] Git을 어떻게 합치지? : Git Merging


[IT] 개발자들의 종류 및 역할


[컨퍼][CIO] Gen AI 시대를 대비하는 전략, ‘엔터프라이즈 AI 플랫폼’ 도입 가이드


[컨퍼][CIO] 스스로 탐구하는 AGI와 GPU 인프라 이야기


[컨퍼][CIO] 생성형 AI와 Low Code를 활용한 데이터 분석 업무 생산성 극대화 전략


[컨퍼][CIO] GenAI, First!


[컨퍼][CIO] Workday AI/ML 솔루션과 Generative AI의 미래


[컨퍼][CIO] '24년 CIO SUMMIT 후기


[컨퍼][CIO] '24년 비즈니스 혁신을 가속화하는 생성형 AI


[파이썬] Multiprocessing, Multithreading 사용 시 고려 사항


[파이썬] Multiprocessing, Multithreading 자원 분할 및 할당


[파이썬] multiprocessing의 Pool 클래스


[파이썬] 쉽게 설명한 Process vs Thread


[Linux] 파일 권한과 쓰기 작업


[Linux] 사용자 계정 및 그룹 관리 가이드


[개념] MLOps vs AIOps


[Linux] 열려 있는 파일 및 리소스 관리의 필수 도구(lsof)


2023

[컨퍼][OpenAI] 2023 DevDay New Products: A Deep Dive 요약


[컨퍼][OpenAI] 2023 DevDay Opening KeyNote 요약


[컨퍼][OpenAI] 2023 Techniques for Maximizing LLM Performance 요약


[TS] 시계열 이상탐지 시각화


[TS] 주/월별 초기 날짜 변환 함수


파이썬 마스터하기 : Group By 함수


파이썬 마스터하기 : apply(), map(), applymap() 함수


파이썬 마스터하기 : 람다(Lambda) 함수


[SPL] Splunk & SPL 개요


[SPL] stats와 eventstats 차이점 이해하기


파이썬 마스터하기 : Jupyter


파이썬 마스터하기 : Numpy


파이썬 마스터하기 : Pandas


[Git] Git Branch에 대한 이해와 활용


[Git] Git 충돌 시 해결 방법


[Git] 깃(Git)을 활용한 프로젝트 관리


[Git] 깃(Git)을 활용한 협업 방법


[Git] 깃(Git)이란?


2021

[머신러닝][차원축소] 변수 추출법 - Multi-Dimensional Scaling (MDS)


[파이토치] 파이토치로 CNN 모델을 구현해보자! (ResNet편)


[파이토치] 파이토치로 CNN 모델을 구현해보자! (GoogleNet편)


[파이토치] 파이토치로 CNN 모델을 구현해보자! (VGGNet편)


[파이토치] 파이토치로 CNN 모델을 구현해보자! (기초편 + DataLoader 사용법)


[머신러닝] 거리•군집•서포트벡터 기반 이상탐지 기법


[머신러닝] 이상 탐지 개요 및 밀도 기반 이상치탐지


[Paper Review] An Image Is Worth 16x16 Words : Transformers for Image Recognition at Scale (Vision Transformer)


[Paper Review] An Architecture Combining Convolutional Neural Network(CNN) and Support Vector Machine(SVM) for Image Classification


[알고리즘] 그래프


[머신러닝][시계열] AR, MA, ARMA, ARIMA의 모든 것 - 개념편


[머신러닝][시계열] AR, MA, ARMA, ARIMA의 모든 것 - 실습편


[머신러닝][차원축소] 변수 추출법 - Principal Component Analysis (PCA)


[머신러닝][차원축소] 변수 선택법


[파이토치] 파이토치 기초 요소 (Autograd란)


[꿀팁] Velog 글씨를 내 마음대로 바꿔보자! (색상, 형광펜) 🔆


[파이토치] 파이토치 기초 요소 (텐서편)


[Paper Review] Transferring Inductive Bias Through Knowledge Distillation - (3/3)


[개념] CPU, GPU, 그리고 GPU 원리


[Paper Review] Visualizing Data using t-SNE


[Paper Review] Transferring Inductive Bias Through Knowledge Distillation - (2/3)


[Paper Review] Transferring Inductive Bias Through Knowledge Distillation - (1/3)


[글또 6기] 글쓰는 개발자 모임에 참가하게 되었습니다!


[딥러닝][개념정리] Inductive Bias란?