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논문 리뷰

  1. 1AI 엔지니어 필독 논문 10개 — ① 기초 아키텍처 (Attention, VAE, GANs)
  2. 2AI 엔지니어 필독 논문 10개 — ② NLP 혁명과 멀티모달 (BERT, GPT, ViT, DDPM)
  3. 3AI 엔지니어 필독 논문 10개 — ③ 실무 적용과 학술의 속도 (RAG, LoRA, PEFT)
  4. 4AI 엔지니어 필독 논문 10개 — ③ 실무 적용과 학술의 속도 (RAG, LoRA, PEFT)
  5. 5거대 비전-언어 모델은 단 3개의 Attention Head로 충분하다
  6. 6[논문 리뷰] SEISMIC — Learned Sparse Retrieval을 마이크로초 단위로 끌어내리기
  7. 7[논문 리뷰] EnterpriseRAG-Bench: 사내 지식 RAG 벤치마크
  8. 8[논문 리뷰] A-RAG: Agentic RAG가 2026년의 기본기가 된 이유
  9. 9[논문 리뷰] Code as Agent Harness — LLM 에이전트의 계획·실행·검증 루프
  10. 10[논문 리뷰] Scaling Laws for Agent Harnesses — 피드백 계산으로 에이전트 성능 확장하기
  11. 11[논문 리뷰] DeepSeek-V4 — 1M Context에서 KV Cache 10% 수준으로 압축한 Hybrid Attention
  12. 12[논문 리뷰] HarnessX — 에이전트 하네스를 실행 트레이스로 진화시키기
  13. 13[논문 리뷰] HyperTool — 에이전트의 도구 호출 단위를 다시 설계하기
  14. 14[논문 리뷰] Consensus is Strategically Insufficient — 합의보다 중요한 것은 불일치의 구조다
  15. 15[논문 리뷰] Do Language Models Need Sleep? — 긴 컨텍스트를 잠자는 동안 정리하는 법
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AI 시대의 엔지니어링

  1. 1취향이 경쟁력이다: AI 시대 엔지니어의 3가지 능력
  2. 2GitHub Agentic Workflows: 에이전트를 repo 안으로 넣으면 달라지는 것
  3. 3루프 엔지니어링 — 프롬프트가 아니라 검증 루프를 설계하는 일
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AI 시스템 아키텍처

  1. 1AI에게 기억을 주다: 장기기억 메모리 시스템의 진화
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블로그 만들기

  1. 1정적 블로그에 댓글 시스템 도입하기 (Giscus 편)
  2. 2GitHub Pages 블로그를 구글 검색에 노출시키기 (Search Console 편)
  3. 3정적 블로그 SEO 마감하기 — OG 이미지 · RSS · JSON-LD (마감 편)
  4. 4블로그 만들기 4편 — 배포 자동화 (빌드 캐시 · PR 프리뷰)
1 posts

AI 논문 리뷰

  1. 1자가 진화하는 LLM 에이전트의 비밀: 업데이트 생성과 활용의 간극
2 posts

Harness 만들기

  1. 1Harness 만들기 1편 — 왜 만들고 어떻게 짰나
  2. 2Braincrew Wiki — Obsidian으로 쓰고 AI Routine이 정제하는 팀 위키
5 posts

Git 시리즈

  1. 1Git 시작하기 — 가장 자주 쓰는 명령어 9개
  2. 2혼자 써도 따라야 할 Git Convention — 커밋 메시지부터 브랜치까지
  3. 3브랜치, 제대로 — 만들고 옮기고 합치고 지우기
  4. 4merge냐 rebase냐 — 히스토리를 어떻게 그릴 것인가
  5. 5되돌리기 총정리 — reset · revert · restore · reflog · stash
6 posts

배포 환경 이해하기

  1. 1Container와 Docker 기초 — 왜 필요하고 어떻게 작동하는가
  2. 2Kubernetes 핵심 — Pod, Service, Deployment가 하는 일
  3. 3AWS 핵심 서비스 — EC2, S3, RDS, VPC로 클라우드 인프라 구성하기
  4. 4배포 전략 — Blue-Green, Canary, Rolling Deployment 무중단 배포의 기술
  5. 5GitOps와 CI/CD — GitHub Actions에서 Kubernetes까지 자동화 배포 파이프라인
  6. 6모니터링·로깅 — Prometheus, Grafana, ELK Stack으로 운영 환경 관찰하기
8 posts

리눅스 명령어 시리즈

  1. 1man이 너무 길 때 — tldr로 리눅스 명령어 빠르게 익히기
  2. 2파일 검색 명령어 정리 — find, grep, fd, ripgrep
  3. 3리눅스 로그 보는 명령어 정리 — tail, less, journalctl, lnav
  4. 4리눅스 프로세스·리소스 모니터링 — top, htop, ps, df 실전 정리
  5. 5리눅스 권한 정리 — chmod, chown, sudo와 그 너머
  6. 6리눅스 네트워크 디버깅 — ss, curl, dig, tcpdump 실전 정리
  7. 7SSH·SCP·Rsync — 원격 접속과 파일 동기화 한 묶음
  8. 8리눅스 텍스트 처리 — sed, awk, cut, sort, uniq, xargs 실전 정리
3 posts

Markdown 시리즈

  1. 1Markdown 정복기 (1) — 기본 문법 한 번에 정리
  2. 2Markdown 정복기 (2) — 코드, 표, 이미지
  3. 3Markdown 정복기 (3) — GFM과 MDX 확장 문법
3 posts

프롬프트 최적화 시리즈

  1. 1[논문 리뷰] MetaSPO — 태스크를 가로지르는 시스템 프롬프트를 메타러닝하기
  2. 2[논문 리뷰] GEPA — 자연어 피드백으로 진화하는 프롬프트, RL을 이긴다
  3. 3프롬프트 최적화 기법 비교 — APE · ProTeGi · MetaSPO · GEPA, 언제 무엇을 쓸까
5 posts

Attention 이해하기

  1. 1[NLP] Attention 쉽게 이해하기 (Query, Key, Value, Transformer에서의 attention 3종류)
  2. 2[NLP] Transformer 3가지 Attention 자세히 보기 (Encoder/Decoder Self-Attention, Cross-Attention, Multi-Head)
  3. 3[NLP] Positional Encoding 이해하기 (왜 sin/cos인가?)
  4. 4[NLP] Layer Normalization & Residual Connection — Transformer를 깊게 쌓는 비결 (Pre-LN vs Post-LN)
  5. 5[NLP] Feed-Forward Network — Transformer의 숨은 표현력 (FFN, GELU, SwiGLU, MoE)