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Qwen3의 MoE 모델, 효율과 성능을 동시에 잡는 업스케일링 전략 Mixture-of-Experts(MoE)는 최근 대형 언어 모델(LLM)에서 주목받는 핵심 아키텍처입니다. 하지만 이 구조에도 치명적인 약점이 존재합니다. 바로 특정 전문가에 의존하게 되는 ‘라우터 편향’ 문제입니다. 특히 Qwen3처럼 성능과 효율을 모두 추구하는 모델에서는 이 문제가 서빙 속도와 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.본 블로그에서는 Qwen3 MoE 구조의 핵심 요소인 라우터와 전문가의 역할, 라우터 편향 문제의 원인과 해결 전략을 상세히 분석합니다. 또한 사이오닉이 실제로 적용한 가지치기(Pruning) 및 Upscaling 전략을 통해 모델의 성능을 유지하면서도 연산 효율을 극대화하는 방식을 소개합니다. 단순 이론이 아니라 실제 실험 결과와 코드 예제를 바탕으로, MoE 구조의 활용과..
"머신러닝도 잊을 수 있을까?" – 개인 정보를 지키는 기술, 머신 언러닝(Machine Unlearning)의 모든 것 AI 시대의 새로운 과제, 잊는다는 능력AI 기술이 급속도로 발전하면서 머신러닝(Machine Learning)은 일상 곳곳에서 활용되고 있습니다. 추천 시스템, 자율주행차, 의료 진단까지... 하지만 점점 더 많은 데이터를 학습하면서, 머신러닝 모델이 ‘잊지 못하는 존재’가 되는 문제가 생기고 있습니다.만약 당신의 정보가 잘못 학습되었거나, 더 이상 시스템에 남아 있지 않기를 원한다면 어떻게 해야 할까요? 여기서 등장하는 개념이 바로 ‘머신 언러닝(Machine Unlearning)’입니다.이 글에서는 머신 언러닝의 개념부터 작동 원리, 실질적인 적용 사례, 기술적 도전 과제, 그리고 향후 전망까지 깊이 있게 다룹니다. 데이터 프라이버시와 윤리적 AI에 관심 있는 분이라면 반드시 알아야 할 중요한 주제..
AI 기억의 판도를 바꾸다: OpenMemory MCP 서버로 로컬에서 모든 것을 기억하라 당신이 겪고 있는 문제, 혹시 이런 건가요?AI 도구를 쓸 때마다 같은 정보를 반복해서 입력해야 했던 적, 있으시죠? 개발, 기획, 디버깅 등 도구가 바뀔 때마다 문맥이 날아가고 처음부터 다시 설명해야 했던 경험, 다들 한 번쯤 겪었을 겁니다. 이런 비효율을 해결할 수는 없을까요?바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 OpenMemory MCP 서버입니다. 로컬 기반 메모리 서버로, 여러 AI 도구 간에 문맥을 손쉽게 공유하고, 반복 없는 스마트한 작업 환경을 제공합니다.OpenMemory MCP 서버란?통합 기억 저장소, 그것도 완전히 로컬에서OpenMemory MCP 서버는 로컬에서 작동하는 메모리 서버입니다. 클라우드 동기화 없이, 사용자의 컴퓨터에서만 작동하며, 당신이 사용하는 다양한 AI 도..
AI Agent와 Agentic AI, 무엇이 다를까? — 개념, 아키텍처, 활용 사례, 그리고 과제까지 완벽 정리 AI 기술이 빠르게 발전하면서 ‘AI Agent’와 ‘Agentic AI’라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 두 개념은 비슷해 보이지만, 실제로는 기술적 구조, 자율성 수준, 적용 방식에 있어 본질적인 차이를 가지고 있습니다.이 블로그에서는 이 두 용어의 기술적·개념적 차이를 명확히 구분하고, 어떤 기술이 어떤 맥락에서 사용되는지, 그리고 각각이 직면한 한계와 해결 방안까지 자세히 다루어보겠습니다. 최신 AI 아키텍처를 도입하거나 기술 기획 방향을 세우려는 분들에게 명확한 기준과 인사이트를 제공하는 것이 이 글의 목적입니다.AI Agent와 Agentic AI의 개념 비교우선 두 용어의 개념부터 정확히 짚고 넘어가야 합니다.AI Agent란?AI Agent는 일반적으로 LLM(Large Language M..
AI가 코드를 짜줘도 느려지는 개발팀, 해답은 CI/CD에 있다 빠르게 짜는 코드, 늦어지는 배포… 그 원인은 무엇일까?AI는 분명 개발을 더 빠르게 만들어 줄 것이라 기대됐습니다. 코드를 자동으로 생성해주고, 반복적인 작업을 줄여주니 속도는 자연히 따라올 것 같았죠. 하지만 현실은 다릅니다. 코드는 빨리 만들어지는데 배포는 더 느려지고, 테스트는 쌓이고, QA는 감당이 안 됩니다. 오히려 개발자들은 더 바빠졌다고 느낍니다.그 이유는 간단합니다. 개발 속도는 빨라졌지만, 이를 받쳐주는 시스템이 그대로이기 때문입니다. 특히 CI/CD(지속적 통합 및 배포)가 AI 개발 속도를 따라가지 못하면, 오히려 병목이 생기고 전체 개발 흐름이 무너집니다.이 글에서는 AI 기반 개발 시대에 왜 CI/CD가 더 중요해졌는지, 어떤 CI/CD 시스템이 필요한지, 그리고 지금 당신의 팀..
구글 Flow, 영상 콘텐츠 제작의 판을 바꿀 새로운 AI 툴 AI 기술의 발전은 콘텐츠 제작 방식마저 변화시키고 있습니다. 그 중심에 구글이 선보이는 새로운 영상 편집 도구, Flow가 있습니다. 이 글에서는 Google I/O 2025에서 공개될 예정인 Flow가 어떤 기술로 만들어졌고, 기존 도구들과 어떤 차별점을 갖고 있는지, 그리고 누구에게 어떤 방식으로 도움이 될 수 있는지를 살펴봅니다.영상 콘텐츠 제작의 새로운 흐름: Google Flow란?구글은 2024년 I/O에서 VideoFX라는 AI 기반 영상 생성 도구를 선보인 바 있습니다. 이 도구 안에는 한때 ‘Storyboard’라는 기능이 포함되어 있었는데, 이는 사용자가 이야기 흐름을 입력하면 이에 맞춰 이미지 시퀀스를 생성하고, 이를 영상으로 전환하는 기능이었습니다. 하지만 이 기능은 베타 테스트 ..
Google I/O 2025 총정리: Gemini AI, Android 16, 그리고 구글이 그리는 미래 기술 지도 기술의 다음 챕터, 어디에 주목해야 할까?기술의 흐름은 빠르고 복잡합니다. 매년 열리는 Google I/O는 그 흐름의 방향을 가늠할 수 있는 기준점이 됩니다. 특히 2025년 Google I/O는 그 어느 때보다 AI 기술에 집중된 모습이었습니다. 단순한 업데이트 수준을 넘어, 구글이 어떤 기술 전략을 중심에 두고 향후 생태계를 확장해갈 것인지에 대한 신호를 명확하게 보여줬습니다.이번 블로그에서는 Google I/O 2025에서 발표된 주요 내용을 정리하고, 특히 많은 주목을 받은 Gemini AI, Android 16, 그리고 새로운 개발자 도구와 플랫폼 변화까지 세부적으로 살펴봅니다. 복잡한 기술 흐름을 한 눈에 정리해드리겠습니다.Gemini AI: 구글의 AI 전략 중심축Gemini Ultra 업..
Ollama, 멀티모달 AI의 새로운 기준을 제시하다 - 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 AI 엔진의 진화 Ollama의 새로운 멀티모달 엔진, 무엇이 달라졌을까?AI 모델들이 점점 더 사람처럼 복합적인 정보를 처리하게 되면서, 멀티모달(Multimodal) 기술은 그 핵심으로 떠오르고 있습니다. Ollama는 이번에 새롭게 공개한 멀티모달 전용 엔진을 통해 이미지와 텍스트를 결합한 질문 응답 기능을 본격적으로 지원하기 시작했습니다.이 블로그에서는 Ollama가 어떤 기술적 변화와 진화를 거쳐 멀티모달 엔진을 완성했는지, 어떤 모델을 지원하는지, 그리고 실제 사용자가 체감할 수 있는 주요 기능과 향후 기대되는 점은 무엇인지 차근히 살펴보겠습니다.멀티모달 모델이란 무엇인가?멀티모달 모델은 하나의 입력 형태가 아닌 여러 형태의 정보를 동시에 처리할 수 있는 AI입니다. 예를 들어, 단순히 텍스트만을 읽는 것이 아..
에이전트 개발, 이렇게 쉬워도 되나? - AWS가 공개한 오픈소스 AI 에이전트 SDK, Strands Agents 완전 분석 복잡한 AI 에이전트 개발, 더 이상 그럴 필요 없습니다AI 에이전트를 만들어보려다 프레임워크 설정만 며칠 걸린 경험, 한 번쯤 있으셨을 겁니다. 툴 호출 로직, 상태 관리, 멀티에이전트 구성, 온갖 설정 파일까지. 개발은 복잡하고, 유지보수는 더 복잡하죠.AWS는 이 복잡함을 근본적으로 줄이기 위해 Strands Agents라는 오픈소스 SDK를 공개했습니다. 단 몇 줄의 코드만으로 강력한 AI 에이전트를 만들고, 테스트하고, 실제 서비스에 배포할 수 있도록 돕는 도구입니다.Strands는 최신 LLM의 추론 능력과 도구 호출 능력을 최대한 활용하는 **모델 중심 설계(model-driven approach)**로 설계되어, 이전보다 훨씬 간단하게 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다.이 글에서..
99% 더 빠른 개발을 실현할 수 있을까? 윈드서프 SWE-1이 제안하는 새로운 개발 패러다임 단순한 코드 보조를 넘어선 AI 개발 파트너의 등장“개발 속도를 99%까지 줄일 수 있습니다.”이런 말을 들었을 때, 과연 현실적으로 가능할까라는 의문이 들 수밖에 없습니다. 하지만 윈드서프(Windsurf)는 그 가능성을 기술로 증명하고 있습니다.2025년 5월, 윈드서프는 소프트웨어 엔지니어링에 특화된 AI 모델군 'SWE-1'을 공개하며 개발자가 단순히 코드를 작성하는 수준을 넘어, 전체 개발 과정에서 AI가 함께 협업하는 미래를 제시했습니다. SWE-1은 기존 코딩 도우미를 넘어, 지식 검색, 터미널 작업, 사용자 피드백 처리 등 전반적인 개발 업무를 아우르며 속도를 비약적으로 높이는 것을 목표로 합니다.이번 블로그에서는 SWE-1 모델군이 갖고 있는 핵심 개념과 기능, 기존 개발 도구와의 차별점..

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