푸른영혼의 별 | Tech Blog
Java Backend Engineer의 기술 블로그입니다.
Spring Boot, MSA, JPA, Kafka, Kubernetes 등 실무 경험을 공유합니다.
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Posts (총 1682편 · 71 / 169 페이지)
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PyTorch 10년 — Lua Torch 에서 torch.compile·PyTorch 재단까지, 역사와 핵심 기능
PyTorch 는 지금 딥러닝 연구와 LLM 인프라의 사실상 공용어다. vLLM·DeepSpeed 같은 추론·학습 엔진도 그 위에 서 있다. 이 글은 PyTorch 가 어떤 문제를 풀려고 나왔고, 판마다 무엇이 바뀌었는지를 공식 블로그·GitHub 릴리스·논문만으로 정리한다. 날짜는 전부 GitHub 릴리스 기록이나 공식 블로그 게시일이다.
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n8n 잘 쓰는 법 — 홈랩에서 워크플로 13개를 굴리며 정한 규칙
홈랩 K3s 클러스터에서 n8n을 셀프호스팅으로 쓰고 있다. 오늘 기준 버전 2.31.6, 워크플로 13개다. 이 글은 기능 소개가 아니다. 13개를 굴리면서 “이렇게 쓰면 편하고, 이렇게 쓰면 나중에 아프다”고 정리한 규칙이다.
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NVIDIA Model Optimizer(ModelOpt) 정리 — 학습 끝난 모델을 '배포용'으로 줄이는 라이브러리
리포: github.com/NVIDIA/Model-Optimizer · 문서: nvidia.github.io/Model-Optimizer · PyPI:
nvidia-modelopt -
스타1 AI 플루토(Pluto)의 성능 — CoG 2026 98.6% 승률을 1차 자료로 뜯어보기
스타크래프트: 브루드 워 AI 플루토(Pluto) 가 화제다. “프로를 이긴 AI” 라는 기사가 돌고 있지만, 이 글은 대회 주최 측 공식 결과와 제작자가 직접 쓴 README·FAQ만으로 성능을 정리한다. 언론 보도는 끝에 따로 떼어 “미검증 2차 보도” 로 다룬다.
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GPT-6 Astra 와 Claude Mythos 의 보안 위협, 어떻게 막을 것인가 — 방법과 아이디어
2026년에는 “AI 가 해킹을 도와줄 수 있나” 라는 질문이 “AI 가 혼자 해킹을 끝낼 수 있나” 로 바뀌었다. 두 회사가 스스로 그렇다고 발표했기 때문이다.
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크래프톤 Cofa-Probe 뜯어보기 — 결과물이 아니라 'AI와 일한 과정'을 채점하는 평가 도구
2026-10-10 업데이트 — 공식 페이지가 바뀌었다. 10/10에 Cofa Probe 페이지와 Cofa 메인을 다시 읽었다. 9/28 작성 때 옮겨 적은 내용과 다른 점이 넷 있다.
- 모델 조건. 이 글은 처음에 “모델 성능과 범위에 제한을 두지 않는다”고 적었다. 지금 FAQ의 문구는 반대에 가깝다. “동일한 과제·작업 환경·모델을 제공해 같은 조건에서 문제를 해결하는 방식을 살펴봅니다.”(영문판: “the same task, workspace and model”). 그래서 2절과 6절을 고쳤다.
- 응시 감독이 생겼다. 응시 전에 카메라·권한·접속 상태를 확인한다. 응시 중에는 “과제에 설정된 감독 조건에 따라 카메라와 세션 기록 등을 확인”한다. 적용 범위는 “실제 응시 환경에 따른다”고 적혀 있다.
- 비개발 직무 과제가 생겼다. 개발 과제는 코드·문서·테스트가 갖춰진 IDE에서 푼다. 비개발 과제는 문서·AI 도구·업무 서비스로 푼다.
- 결과물이 면접 브리핑까지 간다. 이제 점수 리포트만 나오지 않는다. 후보별 확인 지점, 실제 작업에 연결된 질문, 면접용 응시자 링크까지 만든다.
3절의 충족·미충족 신호표, 4절 3번의 회색 지대 rubric 설명, 6절의 “Claude → GPT-5 비교” 예시는 현재 페이지에서 찾을 수 없다. 둘 다 9/28 당시 페이지 기준으로 남겨 둔다. 이전 페이지는 Wayback Machine에 스냅샷이 없어서 원문과 대조할 수 없었다. 이 점도 밝혀 둔다.
SK하이닉스 해커톤 응시자에게: 7월 Cofathon은 “제한 없는 AI 인프라”였고 로컬 하네스 업로드도 허용했다. 이 조건이 해커톤 예선에도 그대로 적용된다고 기대하지 말 것. 허용 도구는 주최 측 안내를 기준으로 한다.
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10억 명의 경고, 이기는 자가 이긴다, 그리고 내 노트북 위의 30B — 게이츠·트럼프·메타 Muse로 본 AI의 세 갈래
이번 주 AI 뉴스 세 개가 한꺼번에 나왔다. 빌 게이츠는 “AI가 10억 명을 죽일 수 있다”고 했다. 트럼프와 시진핑은 워싱턴에서 만나 AI 대화 채널을 열기로 했다. 그리고 메타는 몇 달째 Muse 모델군을 쏟아내고 있다.
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SENTINEL 하루 구축기 — 무선 노드 2대와 SK하이닉스 SSD로 만든 '팹 설비 감시' 축소 모형
오늘 하루 동안 홈랩 K3s 클러스터 위에 SENTINEL을 올렸다. 반도체 팹이 설비 데이터를 다루는 방식을 축소해서 흉내 낸 감시 시스템이다. 경보가 울리면 AI 에이전트가 원인을 여섯 종류로 나누고, 분류 카드를 텔레그램으로 보낸다.
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"구글 전용 랭크가 따로 생겼다" — AI 모델 티어표 밈으로 읽는 2026년 9월 트렌드
오늘 SNS에서 돌던 AI 모델 티어표 한 장입니다. 캡션은 “이제 구글 전용 랭크가 따로 생긴 거야? 😭😭”이었습니다. 웃자고 만든 짤이지만 9월 한 달 동안 벌어진 일이 꽤 정확하게 담겨 있어서, 짤에 나온 모델들을 공식 발표문으로 하나씩 확인해 보면서 요즘 흐름을 정리해 봤습니다.
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가재코드·Kiro·Ouroboros Seed 비교 — AI가 코드를 고치기 전에 무엇을 고정할까
AI 코딩 도구에 “주문 취소 기능 만들어 줘”라고 하면 코드는 금방 나온다. 문제는 그 다음이다. 취소 가능 상태는 어디까지인가? 환불 요청이 두 번 오면? 정산이 이미 끝났다면? 질문이 뒤늦게 나오면 구현한 코드를 다시 걷어내야 한다.