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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 220 편
2025 오픈소스 AI 모델 완전 비교: DeepSeek R1 vs Llama 4 vs Qwen 3 vs Mistral — 누가 왕인가
DeepSeek R1(671B/37B), Llama 4 Scout/Maverick, Qwen 3(235B MoE), Mistral 8x22B — 2025년 오픈소스 AI 모델 4강 완전 비교. 벤치마크, 라이센스, 배포 방법, 비용 분석까지.
2026-03-22 · 32 분 읽기 #open-source#ai#llm#deepseek#llamaKubernetes 2025 + 개발자 생산성 도구 총정리: AI 워크로드, FinOps, Platform Engineering의 시대
K8s에서 AI/ML 워크로드가 퍼스트 클래스 시민이 됐다. FinOps로 비용 가시성 확보, Platform Engineering으로 셀프서비스 구축, GitOps가 기본값이 된 2025. 84% 개발자가 AI 도구 사용 — 생산성 21% 향상의 비밀.
2026-03-22 · 47 분 읽기 #kubernetes#devops#platform-engineering#finops#aiAI 시대의 10인: Jensen Huang부터 Yann LeCun까지, 2025년을 뒤흔든 발언들
Jensen Huang의 "1조 달러 AI 인프라", Sam Altman의 "GPT-5는 나보다 똑똑해", Dario Amodei의 "2030년 전 수조 달러 매출", Yann LeCun의 "LLM은 완전한 헛소리" — AI 시대를 이끄는 10인의 결정적 발언과 AI 투자 2,587억 달러, 버블 논쟁까지.
2026-03-22 · 43 분 읽기 #ai#nvidia#openai#anthropic#google양자컴퓨터 2025: Google Willow 105큐비트, Microsoft 위상 큐비트, IBM 10만 큐비트 로드맵 — 개발자가 알아야 할 모든 것
Google Willow가 슈퍼컴 10^25년 연산을 5분에 완료. Microsoft Majorana 1 위상 큐비트로 100만 큐비트 가능성. IBM 10만 큐비트 로드맵. Q-Day 2030 — 양자가 암호를 깨는 날이 다가온다. 개발자를 위한 양자컴퓨팅 완전 가이드.
2026-03-22 · 43 분 읽기 #quantum-computing#google#ibm#microsoft#cryptographyMCP(Model Context Protocol) 완전 가이드: 9,700만 다운로드의 AI 표준이 된 이유
Anthropic이 만들고 OpenAI, Google이 채택한 MCP. 월간 9,700만 다운로드, Linux Foundation 기부, MCP 서버 구축 실전 가이드까지 — AI 에이전트 시대의 USB-C 표준.
2026-03-22 · 37 분 읽기 #mcp#ai#anthropic#openai#googleAI의 전력 위기: 데이터센터가 원자력 발전소를 필요로 하는 이유 (숫자로 보는 현실)
글로벌 데이터센터 415TWh → 2030년 980TWh 2배 증가. Microsoft $16B 원전 재가동, Amazon $20B 원전 캠퍼스, Google SMR 계약. AI의 물 사용량 = 전 세계 생수 소비량. B200 한 장 1,000W — AI가 만든 에너지 위기의 모든 것.
2026-03-22 · 36 분 읽기 #ai#energy#power#nuclear#datacenterAI 프롬프트 엔지니어링 완전 가이드: 개발자가 알아야 할 프롬프트 기법 30선
Zero-shot부터 Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, ReAct, Few-shot, Self-Consistency까지 — 개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링 30가지 기법을 실전 예시와 함께. Claude, GPT-4, Gemini에서 최대 성능을 끌어내는 방법.
2026-03-22 · 49 분 읽기 #prompt-engineering#ai#llm#chatgpt#claudeAI가 대체할 직업 vs 대체 못할 직업: 개발자의 미래는 어디로 가는가 (데이터 기반 분석)
WEF: 8500만 대체 vs 9700만 신규 (+1200만). McKinsey: 2030년까지 30% 자동화. Goldman Sachs: 3억 일자리 영향. 고객서비스 80% 자동화, AI 일자리 77%는 석사 필요 — 데이터로 보는 AI 시대 직업 지도와 개발자 생존 전략.
2026-03-22 · 56 분 읽기 #ai#jobs#future#career#developer2025년 3월 테크·AI·K-POP 위클리 다이제스트: GTC부터 BTS 컴백까지
NVIDIA GTC 2025 Blackwell Ultra 발표, Gemini 2.5 Pro 등장, MCP의 업계 표준화, DeepSeek-R1 오픈소스 충격, BTS 5년만의 완전체 컴백, JENNIE 솔로 앨범 밀리언셀러 등 2025년 3월 테크·AI·K-POP 핵심 트렌드를 한눈에 정리합니다.
2026-03-21 · 22 분 읽기 #culture#ai#kpop#nvidia#gtc[심층 강화학습] 20. 심층 강화학습 총정리: 알고리즘 비교와 선택 가이드
가치 기반, 정책 기반, Actor-Critic, 모델 기반 등 심층 강화학습 알고리즘의 체계적 비교와 선택 기준
2026-03-19 · 13 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 17. 모델 기반 강화학습: Imagination-Augmented Agent
모델 기반 RL의 원리와 I2A(Imagination-Augmented Agent): 환경 모델을 학습하고 상상 속에서 계획하는 에이전트
2026-03-19 · 13 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 14. 연속 행동 공간: DDPG와 분포 정책
연속 행동 공간을 다루는 방법: A2C 확장, DDPG의 결정적 정책 그래디언트, 분포 정책 그래디언트
2026-03-19 · 10 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 11. A3C: 비동기 Advantage Actor-Critic
A2C의 상관관계 문제를 비동기 병렬 학습으로 해결하는 A3C 알고리즘의 원리와 데이터/그래디언트 병렬화 구현
2026-03-19 · 12 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 08. 강화학습으로 주식 트레이딩 만들기
주식 트레이딩을 강화학습 문제로 정의하고, 커스텀 거래 환경을 설계한 뒤 피드포워드 및 CNN 모델로 트레이딩 에이전트를 학습시킵니다.
2026-03-19 · 30 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#finance[심층 강화학습] 05. 벨만 방정식과 가치 반복
상태 가치와 행동 가치의 개념을 이해하고, 벨만 최적 방정식을 기반으로 가치 반복법과 Q-러닝을 FrozenLake에 적용합니다.
2026-03-19 · 11 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 02. OpenAI Gym으로 시작하는 강화학습
OpenAI Gym의 구조와 API를 이해하고, CartPole 환경에서 무작위 에이전트와 래퍼를 활용한 실습을 진행합니다.
2026-03-19 · 14 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 19. 심층 강화학습의 실전 응용 사례
로봇 제어, 자율주행, 자원 관리, 추천 시스템, NLP, 게임 AI 등 심층 강화학습의 다양한 실전 활용
2026-03-19 · 12 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 16. Black-Box 최적화: 진화 전략과 유전 알고리즘
그래디언트 없이 정책을 최적화하는 방법: 진화 전략(ES)과 유전 알고리즘(GA)의 원리와 구현
2026-03-19 · 12 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 13. 웹 내비게이션과 강화학습
브라우저 자동화와 강화학습의 결합: Mini World of Bits 벤치마크와 OpenAI Universe를 활용한 웹 에이전트 구현
2026-03-19 · 12 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai[심층 강화학습] 10. Actor-Critic 방법: A2C와 하이퍼파라미터 튜닝
REINFORCE의 분산 문제를 해결하는 Actor-Critic 구조를 이해하고, A2C 알고리즘을 Pong에 적용하며, 학습률, 엔트로피 계수 등 주요 하이퍼파라미터의 영향을 분석합니다.
2026-03-19 · 18 분 읽기 #reinforcement-learning#deep-learning#ai#actor-critic