구글 워크스페이스 API를 애플리케이션과 데이터 파이프라인에 통합하는 것은 REST 엔드포인트, 페이지네이션, OAuth 2.0 흐름을 처리하는 보일러플레이트 코드를 작성해야 하는데, 구글 AI 팀이 ‘gws’ CLI 도구를 공개했다. 이 오픈소스 도구는 Google Workspace를 위한 통합된 동적 명령줄 인터페이스를 제공한다.
이 튜토리얼에서는 PydanticAI를 사용하여 신뢰성을 우선시하는 프로덕션 준비 워크플로우를 구축한다. 엄격하고 유형화된 출력을 강제하여 각 단계에서 명확한 응답 스키마를 정의하고 의존성 주입을 통해 도구를 연결하며, 에이전트가 데이터베이스와 같은 외부 시스템과 안전하게 상호작용할 수 있도록 한다.
구글은 AI 에이전트를 위한 Chrome을 플레이그라운드로 전환하고, 기존의 웹사이트 스크린샷 촬영 방식보다 빠르고 효율적인 WebMCP를 소개했다. 이를 통해 AI 에이전트가 웹사이트와 직접적이고 구조화된 상호작용을 가능하게 한다.
이 튜토리얼에서는 보상 모델을 사용하지 않고 대규모 언어 모델을 인간 선호도에 맞게 조정하는 최종 Direct Preference Optimization 워크플로우를 구현한다. TRL의 DPOTrainer를 QLoRA와 PEFT와 결합하여 단일 Colab GPU에서 선호도 기반 조정을 가능하게 한다. UltraFeedback 이진화된 데이터셋에서 직접 학습을 실시한다.
Zero padding은 CNNs에서 사용되는 기법으로, 이미지의 가장자리 주변에 0 값을 가진 추가적인 픽셀을 추가하는 것이다. 이는 합성곱 커널이 가장자리 픽셀 위를 이동할 수 있게 하고, 합성곱 후 특징 맵의 공간적 차원이 얼마나 축소되는지를 제어하는 데 도움을 준다.
Microsoft의 Maia 200은 Azure 데이터센터에서 사용되는 새로운 AI 가속기로, 좁은 정밀도 컴퓨팅, 밀도 높은 칩 내 메모리 계층, 이더넷 기반 확장 패브릭을 결합하여 대형 언어 모델 및 추론 워크로드의 토큰 생성 비용을 타겟팅한다. Microsoft이 전용 추론 칩을 만든 이유는 무엇인가?
Garak를 사용하여 대화 압력을 점진적으로 가하면서 대형 언어 모델의 행동을 평가하는 멀티턴 크레센도 스타일의 레드팀 하네스를 구축하는 튜토리얼. 모델이 예민한 요청으로 천천히 전환되는 현실적인 에스컬레이션 패턴을 시뮬레이션하기 위해 사용자 정의 반복 프로브와 가벼운 탐지기를 구현하고 모델이 안정 유지하는지 평가.
Zlab Princeton 연구진이 대형 언어 모델을 위한 주요 가지치기 알고리즘을 하나로 통합한 LLM-Pruning Collection을 발표했다. 이 프레임워크는 블록 수준, 레이어 수준 및 가중치 수준 가지치기 방법을 일관된 훈련 및 평가 스택에서 GPU 및 CPU에서 비교하기 쉽게 만든다.
Cloudflare가 tokio-quiche를 오픈소스로 공개했다. 이는 Tokio 런타임과 결합된 비동기 QUIC 및 HTTP/3 Rust 라이브러리로, Apple iCloud Private Relay, Oxy 기반 프록시, WARP의 MASQUE 클라이언트 등에서 백만 개 이상의 HTTP/3 요청을 처리하는 데 사용되었다.
GraphBit를 사용하여 그래프 구조의 실행, 도구 호출 및 선택적 LLM-주도 에이전트가 단일 시스템에서 공존하는 프로덕션 스타일의 에이전틱 워크플로우를 구축하는 튜토리얼. GraphBit 런타임 초기화 및 검사, 현실적인 고객 지원 티켓 도메인 정의, 결정론적인 오프라인 실행 가능한 도구를 사용하는 방법 등을 다룸.
오늘날의 AI 생태계는 LLMs에 대해 말하는 사람들이 많지만, 그 이면에는 기계가 어떻게 보고, 계획하고, 행동하며, 세분화하고, 개념을 표현하고, 심지어 작은 장치에서 효율적으로 실행하는 방식을 조용히 변화시키는 특수화된 아키텍처의 전체 가족이 있다. 각 모델은 지능 퍼즐의 다른 부분을 해결하고 함께…
이 튜토리얼에서는 온라인 프로세스 보상 학습 (OPRL)을 탐구하고, 궤적 선호도로부터 밀도가 높은 단계별 보상 신호를 학습하여 희소 보상 강화 학습 과제를 해결하는 방법을 시연합니다. 미로 환경부터 보상 모델 네트워크, 선호도 생성, 훈련 루프 및 평가까지 각 구성요소를 살펴보면서 에이전트가 서서히 개선되는 과정을 관찰합니다.
Panel을 활용해 고급 다중 페이지 인터랙티브 대시 보드를 만드는 튜토리얼. 각 구성 요소를 통해 합성 데이터 생성, 풍부한 필터 적용, 동적 시계열 트렌드 시각화, 세그먼트 및 지역 비교, 그리고 실시간 KPI 업데이트 시뮬레이션 방법을 탐구한다.
Pyversity는 결과의 다양성을 향상시키기 위해 설계된 빠르고 가벼운 Python 라이브러리이다. 검색 시스템에서 자주 유사한 항목을 반환하는 문제를 해결하기 위해 Pyversity는 결과를 효율적으로 재랭킹하여 중복성이 적은 항목을 노출시킨다. Maximal Marginal Relevance를 포함한 인기 있는 다양화 전략에 대한 명확하고 통일된 API를 제공한다.
이 튜토리얼에서는 도구 문서를 표준화된 호출 인터페이스로 변환하고 중앙 시스템에 등록한 후 자동화된 파이프라인의 일부로 실행하는 효율적인 프레임워크를 구축하는 방법을 보여줍니다.
Meta AI가 Agents Research Environments (ARE)와 Gaia2를 소개했는데, ARE는 에이전트 작업을 만들고 실행하기 위한 모듈화된 시뮬레이션 스택이고, Gaia2는 GAIA의 후속 벤치마크로 동적인, 쓰기가능한 환경에서 에이전트를 평가한다. ARE은 응용 프로그램, 환경, 이벤트, 알림 및 시나리오에 대한 추상화를 제공하며, Gaia2는 ARE 상에서 실행되며 탐색 및 실행 이외의 능력에 초점을 맞춘다.
알리바바의 큐윈 팀이 새로운 Qwen3-Next-80B-A3B 모델을 위한 FP8-양자화된 체크포인트를 공개했으며, Instruct 및 Thinking 두 가지 후 학습 변형으로 고성능 추론을 위해 설계되었습니다. 이 FP8 레포지토리는 BF16 릴리스를 반영하지만 “미세한 FP8” 가중치와 sglang 및 vLLM 신변 배포 노트가 포장되어 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Hugging Face의 LeRobot 라이브러리를 사용하여 PushT 데이터셋에서 행동 복제 정책을 훈련하고 평가하는 방법을 단계별로 안내합니다. Google Colab 환경 설정부터 필요한 종속성 설치, LeRobot의 통합 API를 통해 데이터셋을 로드하는 과정을 진행합니다. 그리고 간결한 시각 모터 정책을 설계합니다.
인공지능과 로보틱스는 자동화, 인식 및 인간-기계 협업 분야에서 혁신을 이끌며 전례없는 속도로 융합되고 있습니다. 이러한 발전을 따라가기 위해서는 기술적 심도, 연구 업데이트 및 산업 통찰력을 제공하는 전문 소스를 따라야 합니다. 이 리스트는 2025년 추적해야 할 가장 권위있는 로보틱스 및 AI에 중점을 둔 블로그와 웹사이트 12곳을 강조합니다.
MCP는 AI 에이전트를 외부 도구, 데이터, 서비스에 연결하는 표준으로, 대형 언어 모델이 컨텍스트를 요청, 사용 및 유지할 수 있는 구조화된 방법을 제공한다. MCP 서버는 Vibe 코딩에 적합한 상위 7개를 소개한다.
TPOT를 활용하여 기계 학습 파이프라인을 자동화하고 최적화하는 방법을 실제로 시연하는 튜토리얼. Google Colab에서 작업하여 가벼우면서 재현 가능하고 접근성이 좋도록 설정. 데이터 로드, 사용자 정의 스코어러 정의, XGBoost와 같은 고급 모델로 검색 공간을 맞춤화하는 방법, 설정하는 과정을 안내.
데이터 주도 세계에서 데이터베이스는 모바일 앱부터 기업 시스템에 이르기까지 현대 애플리케이션의 중추를 이룬다. 다양한 데이터베이스 유형과 그 응용을 이해하는 것은 특정한 요구 사항에 맞는 적절한 시스템을 선택하는 데 중요하며, 개인 프로젝트를 구축하거나 기업 수준의 솔루션을 설계하는 경우 필수적이다.
Google이 Datalog를 확장한 새 오픈소스 프로그래밍 언어 ‘Mangle’을 소개했다. Go 라이브러리로 구현된 Mangle은 여러 다른 소스에 퍼져있는 데이터에 대한 쿼리 및 추론 작업을 간단하게 만들기 위해 설계되었다. 이 릴리스는 개발자와 보안 분야에서 점점 더 커지는 도전에 대응한다.
바이브 코딩은 대형 언어 모델 도구를 사용해 엔지니어가 명확한 영어로 파이프라인 목표를 설명하고 생성된 코드를 받는 것을 말한다. 올바르게 활용하면 프로토타이핑과 문서화를 가속화할 수 있지만 부주의하게 사용하면 데이터 손상, 보안 위험, 코드 유지 보수의 어려움을 초래할 수 있다.
MCP는 대형 언어 모델 및 다른 AI 응용 프로그램을 필요로 하는 시스템 및 데이터와 연결하는 데 필수적인 표준이 되어왔다. 2025년에는 널리 채택되어 기업, 개발자 및 최종 사용자가 AI 기반 자동화, 지식 검색 및 실시간 의사 결정을 경험하는 방식을 혁신하고 있다.
실제 세계에서 자율적으로 생각하고 배우고 행동할 수 있는 AI 시스템을 만들기 위해 필요한 7가지 핵심 레이어에 대한 포괄적인 프레임워크 소개.
이 튜토리얼에서는 AI 에이전트의 성능, 안전성, 신뢰성을 평가하는 고급 AI 평가 프레임워크를 만드는 방법을 안내합니다. Python의 객체지향 프로그래밍과 멀티스레딩을 활용하여 의미 유사성, 환각 탐지, 사실 정확성, 독성 및 편향 분석과 같은 다양한 평가 메트릭을 활용하는 AdvancedAIEvaluator 클래스를 구현하는 것으로 시작합니다.
이 자습서는 구조화된 프롬프트 워크플로를 구축하기 위한 강력한 Mirascope 프레임워크를 사용하여 대형 언어 모델 (LLMs)을 활용한 자가 정제 기술을 구현하는 방법을 보여줍니다. 자가 정제는 모델이 자체 출력을 평가하고 피드백을 생성하여 해당 피드백을 기반으로 반복적으로 응답을 개선하는 프롬프트 엔지니어링 전략입니다.
AI 산업에서 성공적인 스타트업은 기반이 되는 기술을 처음부터 구축해야 한다는 고정관념에 대해 논의하며, 대규모 언어 모델(GPT 또는 Claude와 같은) 위에 기반을 둔 기업들의 중요성을 강조한다.
미크로 모빌리티 솔루션은 도시 내 짧은 거리 이동을 혁신하고 있으며, 인간의 제어에 의존하는 기기들의 효율성 및 안전성 문제를 해결하기 위해 스케일러블 도시 시뮬레이션을 활용한 자율 미크로 모빌리티 기술이 발전 중이다.
대형 언어 모델은 자연어 처리의 여러 영역을 혁신적으로 바꿨지만 최신 사실, 도메인 특정 정보 또는 복잡한 다중 점프 추론과 관련된 한계에 직면한다. EraRAG는 외부 소스에서 정보를 검색하고 통합할 수 있도록 허용하여 이러한 공백을 해결하려는 노력이다.
바이브 코딩은 전통적인 코드 작성 대신 대화형 AI를 통해 애플리케이션을 구축하는 것으로, Replit과 같은 플랫폼이 이러한 트렌드를 적극적으로 선전하고 있습니다. 이 방식의 약속은 소프트웨어 제작의 민주화, 신속한 개발 주기, 코딩 경험이 거의 없는 사람들에게도 접근성을 제공하는 것입니다.
Manus 프로젝트에서 밝혀낸 것처럼, 효과적인 AI 에이전트를 구축하는 것은 강력한 언어 모델을 선택하는 것 이상을 의미합니다. “컨텍스트 엔지니어링”은 AI가 결정을 내리기 위해 처리하는 정보인 컨텍스트를 설계하고 관리하는 방식이 중요합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 에이전트의 속도, 비용, 신뢰성, 지능에 직접적인 영향을 미칩니다.
2025년, 바이브 코딩은 인공지능을 활용해 코드 작성을 빠르고 직관적으로 만들어 거의 누구에게 접근 가능하게 하며 소프트웨어 환경을 재정의하고 있다. 이 트렌드는 기술적 노하우뿐만 아니라 창의력과 자연어, 즉 ‘바이브’에 의해 주도되는 새로운 시대를 열고 있다.
이 튜토리얼에서는 Google의 무료 Gemini API를 활용하여 지능적인 Python-to-R 코드 변환기를 만드는 방법에 대해 탐구합니다. Python 함수, 라이브러리 및 구문 패턴을 가장 유사한 R로 매핑하고 Gemini AI를 활용하여 코드 품질을 평가합니다.
이 튜토리얼에서는 Griffe에 대해 깊이 파고들어, 고급 AI 코드 분석기의 중심으로 위치시킵니다. Griffe의 풍부한 내재 검사 능력을 활용하여 Python 패키지 구조를 실시간으로 무리없이 로드, 탐색, 해부할 수 있습니다. 본 안내서는 Griffe를 NetworkX와 같은 보조 라이브러리와 통합하는 과정을 안내합니다.
DSPy 프레임워크를 활용하여 지능적이고 자가 수정 가능한 질문-답변 시스템을 구축하는 방법에 대해 탐구합니다. 구조화된 서명을 정의하여 zu의 동작을 명확히하는 것으로 시작하여 DSPy의 선언적 프로그래밍 접근 방식을 통해 신뢰할 수 있는 파이프라인을 구축합니다.
오픈AI Codex는 소프트웨어 엔지니어링에서 루틴한 부분을 처리하여 고수준 사고에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 튜토리얼에서는 Codex와 GitHub 저장소를 연동하는 방법에 대해 안내한다.
이 튜토리얼에서는 신호 처리에 의존하지 않고 Lilac 라이브러리를 사용하여 완전히 기능적이고 모듈화된 데이터 분석 파이프라인을 구축하는 방법을 보여줍니다. Lilac의 데이터셋 관리 기능을 Python의 함수형 프로그래밍 패러다임과 결합하여 깔끔하고 확장 가능한 워크플로우를 생성합니다. 프로젝트 설정부터 실제 샘플 데이터 생성, 통찰력 추출 및 필터링된 내보내기까지의 과정을 안내합니다.
수학 문제 해결과 상징적 추론과 같은 분야에서 확장 가능한 추론 모델의 필요성이 높아지고 있다. 이러한 모델은 다단계 계산과 논리적 추론을 수행하도록 설계되어 종종 인간의 추론 과정을 모방한 솔루션을 생성한다. 이 글에서는 효율적인 수학 및 논리 추론을 위한 사후 훈련 강화 학습 기술인 Polaris-4B와 Polaris-7B에 대해 소개한다.
이 튜토리얼은 용량 제약이 있는 사용자들을 위해 설계된 울트라-라이트 Mistral Devstral 가이드를 제공하며, 제한된 저장 공간과 메모리 환경에서 Mistral과 같은 대형 언어 모델을 실행하는 것이 어려울 수 있지만, 이 튜토리얼은 강력한 devstral-small 모델을 배포하는 방법을 보여준다.
Embodied AI의 3D 환경을 확장하는 과제. 현실적이고 정확한 3D 환경은 Embodied AI의 교육과 평가에 중요하다. 현재의 방법은 비용이 많이 들고 현실감이 부족해 확장성과 일반화를 제한한다. EmbodiedGen은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었다.
Polars를 활용한 데이터 분석 파이프라인 구축 튜토리얼. Polars의 lazy evaluation, 복잡한 표현식, 창 함수 및 SQL 인터페이스 활용하여 대규모 금융 데이터셋 효율적으로 처리하는 방법을 소개.
Daytona SDK를 사용하여 안전한 샌드박스 환경에서 신뢰할 수 없거나 AI로 생성된 Python 코드를 Notebook 내에서 안전하게 실행하는 방법을 안내하는 튜토리얼. 샌드박스 생성, 코드 실행, 프로세스 격리, 종속성 설치, 간단한 스크립트 실행 등을 다룸.
VeBrain은 로봇 팔과 다리로 등장하는 기계들이 주변 환경을 인식하고 상황을 해석하며 의미 있는 조치를 취할 수 있도록하는 ML 모델의 통합을 통해 로봇 공학 분야를 발전시키고 자율적인 기계로 나아가고 있다.
현재 LLM 기반 에이전트는 기억력이 부족하고 모든 작업을 처음부터 다시 시작하는 문제가 있다. LifelongAgentBench는 지속적 학습을 평가하기 위한 벤치마크로, 지난 경험을 통해 학습할 수 없는 상태인 LLM 기반 에이전트들의 한계를 보완하고 일반 지능으로 나아가는 진정한 발전을 목표로 한다.
인공지능 모델을 사용하여 생성된 딥페이크가 어떻게 만들어지는지, 주로 사용되는 AI 아키텍처인 GANs와 autoencoders에 대해 설명하고 있다. 이러한 딥페이크가 선거 정보 조작에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 법적 책임에 대해 다룬다.
언어 모델의 구조적 트레이드오프를 다루는 기술. 트랜스포머 아키텍처의 성능과 효율성을 균형 있게 유지하면서 장문맥 시나리오에서의 계산 복잡성을 줄이는 방법에 대한 논의.
NVIDIA의 Joey Conway와의 인터뷰에서 오픈 소스 대형 언어 모델인 Llama Nemotron Ultra 및 Parakeet에 대한 흥미로운 작업에 대해 이야기했습니다.
이 튜토리얼에서는 Together AI의 확장 생태계를 활용하여 텍스트를 빠르게 구조화된 질의응답 서비스로 변환하는 방법을 보여줍니다. 라이브 웹 페이지를 스크래핑하고 응집된 청크로 나눈 후 함께컴퓨터/m2-bert-80M-8k-retrieval 임베딩 모델에 제공하는 과정을 다룹니다.
소프트웨어 문제의 정확한 위치를 식별하는 것은 개발 생애주기에서 가장 인력 집약적인 작업 중 하나이다. 자동화된 패치 생성과 코드 어시스턴트의 발전에도 불구하고, 코드베이스에서 변경이 필요한 위치를 파악하는 프로세스는 종종 수정 방법보다 더 많은 시간을 소비한다.
구글 Colab에서 Anthropic의 Claude 모델과 mem0를 활용한 완전히 기능적인 봇 설정을 안내하는 튜토리얼. LangGraph의 직관적인 상태 머신 조종과 mem0의 강력한 벡터 기반 메모리 저장소를 결합하여 과거 대화를 기억하고 필요 시 관련 세부 정보를 검색하며 자연스러운 연속성 유지 가능.
이 기사는 Anthropic의 Claude 모델로 구동되는 지능적 라우팅 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 이 시스템은 사용자 요청을 자동으로 분류하고 특화된 핸들러로 보내어 응답 효율과 품질을 향상시킵니다.
구글 코랩과 그라디오 인터페이스를 활용해 안정성 AI의 세 가지 확산 모델을 비교하고 창의적인 이미지 생성하는 방법을 알아본다. 세 강력한 파이프라인을 비교하고 빠른 프롬프트 반복과 GPU 가속을 경험할 수 있다.
이 튜토리얼에서는 Airbnb와 Excel을 통합하는 MCP 서버를 구축하고, Cursor IDE와 연결합니다. 자연어를 사용하여 특정 날짜 범위와 위치에 대한 Airbnb 목록을 가져와 자동으로 Excel 파일에 저장할 수 있습니다.
Arcad는 LangGraph 에이전트를 정적 대화형 인터페이스에서 동적인, 행동 중심 어시스턴트로 변환시켜주는 풍부한 도구 모음을 제공한다. 이 튜토리얼에서는 ArcadeToolManager를 초기화하고 Web.ScrapeUrl과 같은 개별 도구나 전체 툴킷을 가져오는 방법을 배운다.
물리적 환경에서 신뢰성 있는 지능 시스템을 설계하는 것은 AI의 어려운 과제 중 하나이다. 기존 AI 시스템은 높은 수준의 표현에 의존하는 반면, 실제 세계는 잡음이 많고 예측할 수 없으며 추상화에 저항한다. 물리 지능 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 AI 프레임워크인 π-0.5를 소개했다.
구글이 Gemini API를 통해 접근 가능한 AI 모델인 Gemini 2.5 Flash를 소개했다. Gemini 2.0 Flash의 기초를 바탕으로 하면서 추론 능력을 향상시키고 속도와 비용 효율성에 중점을 둔다. Gemini의 주요 기능 중 하나는 조정 가능한 사고 예산과 하이브리드 추론이다.
LLM 평가는 인공지능의 신뢰성과 유용성을 높이는 데 중요하며, 이를 위한 튜토리얼에서는 철저하고 다양한 방법론을 제시한다.
