AI

토큰 최적화는 예산을 소모하는 실험에서 비용 효율적인 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션을 구분하는 핵심 기술입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이 가이드에서는 웹 검색 및 스크래핑 기능에 초점을 맞춘 MCP 서버를 Python으로 구축 방법을 살펴보겠습니다.

다음은 구조화된 출력을 지원하는 주요 LLM 제공업체 간의 비교 및 최소한의 Python 예제입니다.

대규모 언어 모델(LLMs) 은 강력하지만, 실제 운영 환경에서는 일반적인 문장이 아닌 예측 가능한 데이터를 원합니다. 즉, 앱에 입력할 수 있는 속성, 사실 또는 구조화된 객체를 원합니다. 이에 대해 LLM 구조화된 출력을 살펴보겠습니다.

여기 최신 GitHub Copilot 단축키 시트가 있습니다. 이 문서는 Visual Studio Code와 Copilot Chat을 위한 필수 단축키, 명령어, 사용 팁, 컨텍스트 기능을 다룹니다.

The Pragmatic Engineer 뉴스레터가 며칠 전에 발표한 설문 조사 통계에 따르면, 2025년 중반의 프로그래밍 언어, IDE, AI 도구의 인기 및 기타 데이터가 포함되어 있습니다.

Nvidia 가 곧 NVIDIA DGX Spark를 출시합니다. 128GB 이상의 통합 RAM 과 1 PFLOPS AI 성능을 갖춘 블랙웰 (Blackwell) 아키텍처 기반의 소형 AI 슈퍼컴퓨터입니다. LLM 을 실행하기에 훌륭한 기기입니다.

여기에는 **Model Context Protocol (MCP)**에 대한 설명과 Go로 작성된 MCP 서버를 구현하는 방법에 대한 간단한 노트, 메시지 구조 및 프로토콜 명세가 포함되어 있습니다.

표준 Ollama 에는 직접적인 rerank API 가 없으므로, 쿼리 - 문서 쌍에 대한 임베딩을 생성하고 점수를 매기는 방식으로 GO 에서 Qwen3 Reranker 를 사용한 재순위 지정 을 구현해야 합니다.

한 여름의 추운 날, 호주에서는 여름이 아니라 겨울이죠…
AI 모델을 훈련하여 비캡된 콘크리트 강화 철근을 감지하는 것이 급한 필요성을 느꼈습니다…

이 작은 Go 코드 예시는 쿼리와 각 후보 문서에 대해 임베딩을 생성하기 위해 Ollama 를 호출합니다 그리고 코사인 유사도 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

Qwen3 임베딩 및 리랭커 모델 은 Qwen 시리즈의 최신 릴리스로, 고급 텍스트 임베딩, 검색 및 재랭킹 작업을 위해 특별히 설계되었습니다.

바이브 코딩은 개발자가 자연어로 원하는 기능을 설명하고, AI 도구가 이를 자동으로 코드로 생성하는 AI 기반의 프로그래밍 접근 방식입니다.

저는 MMDetection (mmengine, mdet, mmcv)를 꽤 많이 사용해왔고,
이제는 그게 게임에서 벗어났다는 것 같네요.
유감스럽습니다. 저는 그 모델 저장소를 좋아했습니다.

최근 Black Forest Labs는 텍스트에서 이미지로 생성하는 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델들은 매우 높은 출력 품질을 자랑한다고 알려져 있습니다. 시작해 보세요

맛있는 음식은 눈에도 즐거움을 줍니다.
하지만 이번 포스팅에서는 두 가지 AI 기반의 검색 시스템인 Farfalle 및 Perplexica를 비교해 보겠습니다.