technical-explainer 태그 문서 52개

Tag52건YouTube 26Article 26

#technical-explainer

이 태그와 연결된 문서를 한곳에서 모아보고, 함께 자주 등장하는 연관 태그까지 이어서 탐색할 수 있습니다.

연관 태그

#context-management공동문서 3 · 연관도 21%#code-walkthrough공동문서 2 · 연관도 20%#hybrid-search공동문서 2 · 연관도 20%#synthid-text공동문서 2 · 연관도 20%#ai-memory-hierarchy공동문서 2 · 연관도 14%#context-compaction공동문서 2 · 연관도 14%#accuracy-decomposition공동문서 1 · 연관도 14%#accuracy-preserving-compression공동문서 1 · 연관도 14%#activation-analysis공동문서 1 · 연관도 14%#aes-ni공동문서 1 · 연관도 14%

문서 목록

총 52건 중 1-24건

Article2026년 9월 10일

Agent Evaluation Metric for multi-turn conversations

AEM은 다중 턴 에이전트의 정확성을 사실 일치성·완전성으로 분해하고 턴별로 평가해, 실패의 근본 원인과 후속 턴의 연쇄 실패를 구분하는 평가 프레임워크다.

aws.amazon.com

#agent-evaluation-metric #amazon-web-services #accuracy-decomposition #cascading-failure-diagnosis

YouTube2026년 9월 4일·👁️ 3

HBM4 추가로 더 탑재, 엔비디아 Rubin CPX 부활설

Rubin CPX의 168GB HBM4 탑재설은 아직 미확정이지만, 삼성 HBM4의 13Gbps가 적은 메모리로도 높은 대역폭을 확보하는 설계 여유가 될 수 있음을 보여준다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#hbm4-memory #ai-inference-hardware #dram-supply #bandwidth-preserving-downsizing

YouTube2026년 9월 2일·👁️ 3

Fable 5.1 Watermarks EVERYTHING, Here''s How To Remove It

영상은 Fable 5.1이 모든 출력에 통계적 워터마크를 넣는다고 주장하며, 제거 방법으로 로컬 모델을 통한 대폭 재작성을 제안하지만 실제 제거 효과는 입증하지 않는다.

Chase AI

#text-watermarking #ai-text-detection #local-language-models #statistical-word-patterns

YouTube2026년 9월 1일·👁️ 1

EP 112. AI 반도체 안에서 일어나는 일들: KV Cache부터 Roofline까지

AI 반도체 안에서 일어나는 성능과 비용의 차이는 KV cache가 만드는 메모리 병목과 Roofline이 보여주는 연산·대역폭의 균형으로 설명할 수 있다.

AI Frontier Korea (노정석)

#ai-semiconductors #llm-inference #kv-cache #roofline

YouTube2026년 8월 29일·👁️ 4

최강 GPU도 HBM 없으면 느려진다

최강 GPU도 HBM의 대역폭·용량과 첨단 패키징이 뒷받침되지 않으면 데이터를 제때 공급받지 못해 실제 AI 성능을 충분히 발휘할 수 없다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#high-bandwidth-memory #ai-accelerators #advanced-packaging #tsmc-cowos

YouTube2026년 8월 27일

AI 신약개발, 결국 성패를 가르는 건 ''데이터''였다 [안될과학 X 오송첨단의료산업진흥재단]

AI 신약개발의 성패를 가르는 핵심은 항원·항체 결합력과 약물성을 정확히 측정한 고품질 데이터, 그리고 AI 예측을 실험으로 검증해 다시 학습시키는 순환 구조다.

안될과학 Unrealscience

#ai-antibody-design #computational-drug-discovery #automated-lab-validation #data-quality-bottleneck

YouTube2026년 8월 27일·👁️ 2

Tinkering with DFlash2: How to Speed Up Local AI Models

Tinkering with DFlash2: How to Speed Up Local AI Models를 중심으로, 일반 디코딩은 토큰 하나를 생성할 때마다 모델의 전체 가중치를 메모리에서 다시 읽기 때문에, 로컬 GPU에서는 계산보다 메모리 대를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Tonbi''s AI Garage

#local-llm-inference #speculative-decoding #block-diffusion-decoding #dflash2-throughput-gain

Article2026년 8월 26일·👁️ 2

Evaluate any agent framework with Amazon Bedrock AgentCore Evaluations

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations는 표준 OpenTelemetry 계측으로 수집한 세션과 메시지를 재구성해 에이전트 프레임워크에 독립적인 평가를 제공한다.

aws.amazon.com

#openinference #opentelemetry #amazon-cloudwatch #evaluation-input-completeness

YouTube2026년 8월 26일·👁️ 3

HBM급 미친 메모리 스펙, M5 Ultra 등장... 애플은 에이전틱 AI 시대 강자입니다

1.2TB/s 통합 메모리 대역폭의 M5 Ultra와 MLX·오픈 모델 생태계의 결합은 애플을 로컬 에이전틱 AI의 유력한 플랫폼 강자로 만들 수 있으며, 실제 에이전트 처리 속도가 마지막 관문이다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#local-ai #apple-silicon #memory-bandwidth #open-models

$The rise of \"context engineering\$

Article2026년 8월 25일·👁️ 4

The rise of \"context engineering\

컨텍스트 엔지니어링은 LLM이 과제를 수행할 수 있도록 적절한 정보·지시·도구를 알맞은 형식으로 제공하는 동적 시스템을 설계하는 일이다.

langchain.com

#langchain #langgraph #langsmith #context-failure-diagnosis

Article2026년 8월 25일·👁️ 2

Using skills with Deep Agents

Anthropic의 agent skills 개념을 deepagents CLI에 도입해, 적은 도구와 파일시스템 기반 스크립트/지침으로 작업을 동적으로 수행하는 방식을 설명한다.

langchain.com

#anthropic #manus #claude-code #deepagents-cli

Article2026년 8월 24일·👁️ 1

Agentic Resource Discovery (ARD): An open specification for agent discovery

AWS Agent Registry는 에이전트 자원의 중앙 검색을 제공하며, 개방형 명세 ARD는 로컬 통제를 유지하면서 여러 환경의 레지스트리를 연결하는 상호운용 계층을 지향한다.

aws.amazon.com

#aws-agent-registry #registry-federation #discovery-without-migration #local-access-control

YouTube2026년 8월 23일·👁️ 1

SK하이닉스 Nature 논문 최초 공개, AI 광학 메모리 시대 등장

SK하이닉스가 공개한 Nature 리뷰 논문의 핵심은 CPO가 HBM을 대체하는 것이 아니라, 로컬 HBM과 광학 연결 메모리 풀을 결합해 AI 메모리 확장의 한계를 넓히는 데 있다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#semiconductors #ai-memory #optical-interconnects #cpo-memory-pooling

YouTube2026년 8월 21일·👁️ 1

[시즌 3] 유행에서 흔들리지 않는 개념, 컨텍스트 & 컨텍스트 윈도우

컨텍스트와 컨텍스트 윈도우를 이해하고 목적별로 관리해야 빠르게 바뀌는 AI 유행에 흔들리지 않고 원하는 답과 작업 결과를 얻을 수 있다.

편집자P

#context-management #context #context-window #claude-code

Article2026년 8월 20일·👁️ 2

AWS vector solutions: Build agentic AI where your data lives

AWS 벡터 솔루션은 벡터 검색을 기존 데이터가 있는 저장소에 직접 추가하고, 새 워크로드에는 지연 시간·비용·접근 패턴에 맞는 엔진을 선택해 에이전트형 AI가 조직 지식을 정확하고 맥락 있게 활용하도록 지원한다.

aws.amazon.com

#service-design #amazon-dynamodb #amazon-opensearch-service #amazon-s3-vectors

Article2026년 8월 19일

Codex as a platform: build on the open agent harness

오픈소스 Codex 하네스와 Codex app server를 활용하면 기존 제품의 인터페이스와 업무 흐름 안에 에이전트를 통합하고 도구·실행 경계·승인 정책을 제어할 수 있다.

developers.openai.com

#codex #openai #arc-agi-3 #codex-app-server

YouTube2026년 8월 18일·👁️ 1

[한글자막] OpenAI는 왜 코딩 에이전트 하네스를 이렇게 설계했을까요?

OpenAI는 코딩 에이전트의 품질·확장성·안전성·장기 실행 능력을 모델 밖의 하네스에서 함께 높이기 위해 개방형 프로토콜, 선택적 컨텍스트, 비동기 실행, 샌드박스, 자동 검토, 지속 연결과 압축을 결합했다.

Tech Bridge

#coding-agent-harness #agent-runtime-architecture #openai #codex

Article2026년 8월 15일·👁️ 3

Anthropic shares more details about how Claude’s new watermarks will work

Anthropic은 EU AI Act 투명성 코드 준수를 위해 Claude 생성 텍스트에 SynthID Text 워터마크를 적용하고 탐지 API를 공개할 계획이며, 편집 정도와 코드의 선택 자유도에 따라 워터마크의 탐지 가능성이 달라진다고 설명했다.

Anthony Ha

#anthropic #synthid-text #eu-ai-act #code-watermark-constraints

Article2026년 8월 14일·👁️ 2

How Claude's text watermarking works

Anthropic은 EU AI Act 준수를 위해 향후 Claude 텍스트에 SynthID Text 기반의 비가시적·비식별 워터마크를 적용하되, 품질과 비용은 유지하고 Claude의 관여 가능성만 확률적으로 판별하도록 설계했다.

anthropic.com

#anthropic #synthid-text #eu-ai-act #length-dependent-detectability

Article2026년 8월 13일·👁️ 1

Why managed agents are the next big thing in agent building

Managed Deep Agents는 표준화된 에이전트 하네스와 프로덕션 인프라를 결합해 개발자가 고유한 비즈니스 로직에 집중하면서 에이전트를 안정적으로 구축·실행·배포하도록 돕는 관리형 에이전트 서비스다.

langchain.com

#langsmith #managed-deep-agents #model-context-protocol #developer-extensible-agents

Article2026년 8월 12일·👁️ 2

What is Agentic OCR? (2026)

에이전틱 OCR은 OCR 결과를 그대로 확정하지 않고, 인공지능 에이전트가 원본을 다시 확인하며 수락·수정·재시도를 결정하는 반복형 문서 추출 방식이다.

Jacob Nulty

#firecrawl #claude-code #model-context-protocol #confidence-aware-reprocessing

Article2026년 8월 11일·👁️ 1

Why Scaling AI Compute Performance Requires a New Power Architecture

차세대 AI 팩토리의 랙 밀도와 연산 성능을 확장하려면 반복 변환 손실이 있는 기존 AC 배전에서 800 VDC 중심의 하이브리드·직류 전력 아키텍처로 단계적으로 전환해야 한다는 내용이다.

Harry Petty

#nvidia-dsx #nvidia-mgx #open-compute-project #brownfield-dc-transition

YouTube2026년 8월 11일·👁️ 1

AI 때문에 아이폰 용량 더 커진다? 애플, DRAM 아닌 NAND를 활용한 접근 분석

AFM3는 대형 AI 모델을 NAND에 저장하고 필요한 가중치만 DRAM으로 불러오는 방식으로, 온디바이스 AI 성능을 확보하는 동시에 아이폰 용량 확대와 새로운 메모리 계층화를 촉진할 가능성이 있다.

안될공학 - IT 테크 신기술

#on-device-ai #mobile-memory #nand-flash #nand-ai-tiering

YouTube2026년 8월 10일·👁️ 1

Engineers…Your Software Factory NEEDS Agent Sandboxes to SCALE (exe.dev)

Engineers…Your Software Factory NEEDS Agent Sandboxes to SCALE (exe.dev)를 중심으로, 개인 컴퓨터나 CI/CD·컨테이너만으로는 대규모 에이전트 작업에 필요한 자원과 안전한 실행 공간을 확보하기 어렵고, 사람과 에이전를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

IndyDevDan

#ai-software-engineering #agent-infrastructure #software-development-lifecycle #exe-dev