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지식 지도
점 하나가 글 한 편이고, 선은 한 글이 다른 글을 링크했다는 뜻이다.
AI Agent는 더 좋은 프롬프트가 아니…
금융 AI에서의 에이전틱 엔지니어링
[FDS] Stripe는 어떻게 100ms…
AI가 결제하는 시대가 온다
월드모델 (1) LLM 다음은 뭘까
LLM은 어떻게 채점하나
규범은 데이터에 없다
전체
31
금융 AI · FDS
6
결제 · 커머스
6
LLM · 에이전트
7
AI 코딩
4
월드 모델
6
노트
2
주제별 목록
금융 AI · FDS
6
[FDS] 사기 거래 0.015%를 찾는 방법: 거래 시퀀스 모델, 이상 탐지, 그래프
연결 2
트랜스포머는 신용 모델의 어디에 들어가나: Affirm, Revolut, Parafin, 앤트의 경우
연결 4
판매량 예측 (1) 트리 모델부터 크로노스까지
연결 4
판매량 예측 (2) 타임 어텐션과 그룹 어텐션 뜯어보기
연결 3
[FDS] Stripe는 어떻게 100ms 안에 결제 사기를 판단할까?
연결 6
금융 AI에서의 에이전틱 엔지니어링
연결 5
결제 · 커머스
6
AI 회사는 결제 회사가 될까: 에이전트가 물건을 사면 누가 돈을 버나
연결 3
아빠오(阿宝)가 온다: 알리페이, 10억 사용자를 위한 AI 네이티브 슈퍼앱으로의 진화
연결 4
중국 핀테크는 어떻게 돌아가는가: 슈퍼앱, 미니프로그램, 결제 인프라의 삼각형
연결 2
디지털 위안화의 진화: 2026년, e-CNY가 '이자 붙는 디지털 예금'으로 바뀌다
연결 2
AI가 결제하는 시대가 온다: 알리페이 AI付·AI收와 에이전트 경제의 시작
연결 4
위챗의 다른 길: AI 에이전트를 품은 14억 MAU 슈퍼앱의 전략
연결 3
LLM · 에이전트
7
앤트로픽 데이터팀을 보며: 분석가가 내놓는 게 달라지고 있다
연결 3
코드를 한 줄도 안 건드렸는데 시스템이 망가진다: 데이터가 조용히 썩는 경로들
연결 5
FDE에 대한 고찰: 이름은 열 개인데 하는 일은 하나다
연결 5
모델은 똑똑한데 시스템은 왜 바보가 될까: AI 장애의 대부분은 모델 밖에서 시작된다
연결 10
LLM은 어떻게 채점하나: 평가 방법 11가지를 네 계열로 정리했다
연결 10
컨텍스트 압축(Context Compaction): 에이전트에게 전부 넣지 말고 필요한 것만 남기기
연결 4
AI Agent는 더 좋은 프롬프트가 아니라 더 좋은 Harness에서 나온다
연결 10
AI 코딩
4
앤드류 응의 AI 엔지니어링 스킬맵을 뜯어보며: 네 항목이 사실 한 가지를 말하고 있다
연결 4
[잡담] 요즘 내 보고서를 제일 먼저 읽는 건 팀장이 아니다
연결 3
AI 코딩 도구 사용량은 어디에 기록될까: ccusage가 보여주는 네 가지 토큰
AI 코딩의 생산성은 프롬프트가 아니라 작업 분해와 피드백 루프에서 나온다
연결 3
월드 모델
6
규범은 데이터에 없다: 월드모델의 두 계보와 온톨로지
연결 8
팔란티어 온톨로지는 진짜 온톨로지인가
연결 5
월드모델의 두 계보는 어떻게 여기까지 왔나: 70년 역사를 쉽게
연결 3
월드모델 (1) LLM 다음은 뭘까: 다음 프레임을 예측하는 AI
연결 5
월드모델 (2) 모델에게 세계를 통째로 맡기지 않는 이유
연결 5
월드모델 (3) 게임이 월드모델의 가장 혹독한 시험장인 이유
연결 3
노트
2
[소고] 데이터 과학자와 데이터 엔지니어에게 세일즈 기술이 필요한 이유
연결 2
블로그를 시작하며