Tag: engineering
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- World Models
월드모델 (1) LLM 다음은 뭘까: 다음 프레임을 예측하는 AI
다음 토큰을 예측하는 공식이 언어를 정복했다면, 다음 프레임을 예측하는 공식은 물리 세계를 정복할 수 있을까. 로보틱스 붐과 함께 각광받는 월드모델이 무엇인지, 왜 학습 데이터의 병목을 푸는 열쇠로 불리는지, 그리고 아직 무엇을 못 하는지. 월드모델 공부 노트 3부작의 첫 편.
- AI Coding
AI 코딩의 생산성은 프롬프트가 아니라 작업 분해와 피드백 루프에서 나온다
AI 코딩 워크숍 한 편을 보고 정리한 메모. 핵심은 스펙 한 줄로 코드가 나오는 게 아니라, LLM의 컨텍스트 한계를 인정하고 사람의 판단과 AI의 반복 실행을 분리해 vertical slice와 TDD로 돌리는 구조를 짜는 일에 가깝다.
- Financial AI
금융 AI에서의 에이전틱 엔지니어링
AI가 틀릴 수 있음을 전제로 자동화하는 것. 금융 AI에서 에이전틱 엔지니어링이 무엇이고 왜 중요한가.
- LLM Systems
컨텍스트 압축(Context Compaction): 에이전트에게 전부 넣지 말고 필요한 것만 남기기
LLM 에이전트에게 매번 전체 대화·로그·tool 결과를 다 넣을 수는 없음. 다음 판단에 필요한 작업 상태만 남기는 컨텍스트 압축 기법을 예시로 정리함.