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ML Intern이란 무엇이며 왜 수직 에이전트가 중요한가
ML Intern은 연구 및 학습 워크플로우를 중심으로 구축된 오픈소스 ML 엔지니어링 에이전트입니다. 이것이 수직 에이전트의 다음 단계에 대해 무엇을 시사하는지 알아보세요.
OpenAI Codex 로그에 GPT-5.6이 등장했다 — 이것이 실제로 의미하는 것
OpenAI의 Codex 롤아웃 로그에서 GPT-5.6을 가리키는 단일 라우팅 항목이 발견되었습니다. Polymarket에서는 6월 30일 출시 가능성을 89%로 예측하고 있습니다. 확인된 사실, 노이즈에 불과한 것, 그리고 테스트가 이렇게 빠르게 진행되는 이유인 고블린 사건에 대해 알아봅니다.
CLI 워크플로에서 에이전트 토큰 비용 줄이는 방법
출력 압축, 명령어 위생, 컨텍스트 규율을 활용해 CLI 워크플로에서 에이전트 토큰 비용을 줄이는 실용적인 가이드.
코딩 에이전트를 위한 design.md란 무엇인가?
design.md는 코딩 에이전트가 디자인 시스템을 체계적으로 이해할 수 있는 방법을 제공합니다. AI 생성 UI 워크플로우에서 이것이 중요한 이유를 알아보세요.
2026년 GPT Image 2 속도 제한: 개발자가 알아야 할 것
2026년 GPT Image 2 속도 제한이 어떻게 작동하는지, 그리고 처리량, 큐 설계, 프로덕션 배포 계획에 어떤 의미를 가지는지 알아보세요.
RTK란 무엇이며 토큰 효율성이 중요한 이유
RTK는 AI 코딩 워크플로우에서 토큰이 많이 소비되는 터미널 출력을 줄여줍니다. 2026년에는 대부분의 팀이 생각하는 것보다 토큰 효율성이 더 중요한 이유를 알아보세요.
프로덕션 에이전트를 위한 CubeSandbox vs E2B 비교
격리성, 시작 속도, 호환성, 그리고 자체 호스팅이 트레이드오프를 감수할 가치가 있는 경우를 중심으로 에이전트 실행 환경에서 CubeSandbox와 E2B를 비교합니다.
Gemini Omni 데모가 유출됐다 — 구글의 새 비디오 모델이 실제로 하는 것들
최초 UI 문자열 유출 8일 후, 첫 번째 Gemini Omni 샘플 영상이 공개됐다. 채팅 기반 편집에서는 강점을 보이지만 원시 화질에서는 Seedance 2.0에 뒤처지며, 클립당 AI Pro 일일 할당량의 약 43%를 소비한다. I/O 2026 일주일 전, 솔직한 평가를 담았다.
프로덕션 팀을 위한 GPT Image 2 vs GPT Image 1.5 비교
가격, 워크플로우 적합성, 모델 접근성, 프로덕션 업그레이드 결정을 위한 GPT Image 2와 GPT Image 1.5 비교 분석.
oai-2.1에 대해 지금까지 알려진 것
oai-2.1은 유출 정보에서 언급되고 있지만, OpenAI의 공식 모델 페이지는 존재하지 않습니다. 개발자들이 가정해야 할 것과 가정하지 말아야 할 것을 정리했습니다.
AI 에이전트를 위한 CubeSandbox란 무엇인가?
CubeSandbox는 속도, 격리, E2B 호환성을 중심으로 구축된 AI 에이전트용 오픈소스 샌드박스입니다. 개발자들이 주목해야 하는 이유를 알아보세요.
HiDream-O1-Image-Dev: 56B FLUX.2를 능가한 8B 픽셀 네이티브 모델
HiDream-O1-Image-Dev는 VAE와 외부 텍스트 인코더를 제거하고 2K 해상도를 네이티브로 생성하며, GenEval, DPG, HPSv3에서 자신보다 7배 큰 모델을 능가하는 8B 증류 이미지 모델입니다.