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인공지능

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중국 AI 시장의 판도를 바꾼 ‘쿼크(Quark)’ — 알리바바의 슈퍼 어시스턴트 전략 대공개! 인공지능 앱 전쟁의 한복판에서 중국의 ‘쿼크(Quark)’가 새로운 강자로 떠올랐습니다. 알리바바가 야심차게 키워낸 이 AI 어시스턴트는 검색, 문서작성, 이미지 생성부터 의료와 여행까지 모든 걸 처리하는 ‘AI 슈퍼앱’으로 진화하며 2025년 3월 기준 월간 활성 사용자 1억 5천만 명을 기록, 바이트댄스의 더우바오를 제치고 1위를 차지했습니다. 이번 블로그에서는 쿼크의 성장 배경, 핵심 기술, 주요 기능, 그리고 중국 AI 시장 전반에 미치는 영향까지 다뤄보며, 왜 지금 이 앱이 주목받고 있는지 파헤쳐 보겠습니다.1. 쿼크란 무엇인가?쿼크(Quark)는 알리바바가 개발한 AI 기반 정보 서비스 플랫폼입니다. 처음에는 단순한 클라우드 저장 및 검색 앱으로 시작했지만, 현재는 검색, 문서, 학습, 이미지..
AI가 만드는 ‘1분 이야기’의 혁신! 엔비디아의 TTT 기술로 탄생한 AI 톰과 제리 지금, AI는 단순한 생성 그 이상을 꿈꾼다짧고 인상적인 AI 생성 영상은 이미 우리에게 익숙합니다. 하지만 "과연 AI가 긴 이야기 구조를 일관성 있게 그려낼 수 있을까?"라는 질문에는 여전히 의문이 따릅니다. 이 문제에 정면으로 도전한 것이 엔비디아와 스탠포드대학교의 공동 연구팀입니다. 이들은 ‘테스트-타임 훈련(Test-Time Training, TTT)’이라는 새로운 방식으로 AI가 한층 더 정교하게 긴 스토리의 흐름을 이해하고 만들어낼 수 있도록 했습니다.이번 글에서는 이 새로운 AI 영상 생성 기술의 개념과 기술적 배경, 기존 기술과의 차이점, 그리고 ‘AI 톰과 제리’를 통해 보여준 성과까지 자세히 살펴봅니다.📌 TTT란 무엇인가? — Test-Time Training의 핵심 개념TTT(T..
“코딩 실력, AI로 평가받는다?” Aider LLM이 바꿔놓은 코드 평가의 미래 LLM을 제대로 평가하는 법, 이제는 Aider가 기준이 된다요즘 인공지능이 글도 쓰고, 그림도 그리고, 심지어 코딩까지 하는 세상입니다. 그런데 한 가지 궁금증이 생기죠.“이 AI가 진짜 실력이 있는 걸까?”이 질문에 가장 정확하게 답해주는 솔루션 중 하나가 바로 Aider LLM 리더보드입니다.Aider는 기존 LLM 평가 도구들과는 다르게, 코드를 실제로 작성하고 수정하는 능력에 초점을 맞춥니다.특히 다양한 언어(C++, Go, Java, JavaScript, Python, Rust)의 고난도 코딩 문제를 활용해 AI의 ‘개발자로서의 실력’을 직접 시험합니다.이번 블로그에서는 Aider의 리더보드 시스템, 평가 방식, 그리고 어떤 모델이 두각을 나타내고 있는지에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.AI ..
LangGraph, AI 코딩 어시스턴트의 미래를 설계하다: Qodo 팀의 선택과 이유 유연하면서도 '의견 있는' AI 코딩 어시스턴트를 만들고 싶다면?AI 코딩 어시스턴트가 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 예전에는 테스트 코드만 생성해주는 도우미 수준이었지만, 이제는 개발자의 의도를 이해하고, 문제를 분석하고, 적절한 방식으로 해결해주는 ‘에이전트’로 진화하고 있죠.하지만 이런 시스템을 만들기 위해선 고민이 필요합니다. 단순히 모델에게 모든 걸 맡겨서는 일관된 품질이 나오기 어렵기 때문입니다.Qodo 팀은 이 문제를 해결하기 위해, 그리고 자신들의 코딩 철학을 반영하기 위해 LangGraph라는 프레임워크를 선택했습니다.이 글에서는 Qodo 팀의 실제 사례를 통해, 왜 LangGraph가 유연성과 구조적 흐름을 동시에 제공하는 훌륭한 선택이었는지를 상세히 살펴봅니다. 그리고 직접 사용할 수..
AI가 버그를 못 잡는다고?-최신 연구로 본 디버깅 AI의 현실과 한계 AI가 코딩까지 대신해줄 줄 알았는데, 디버깅은 왜 못할까?개발자라면 한 번쯤 기대했을 겁니다."이젠 AI가 내 버그도 대신 잡아주겠지!"AI가 코드를 자동으로 짜고 테스트도 도와준다고 하니, 이제 디버깅마저 손 안 대고 해결될 거란 기대가 있었죠.하지만 최근 마이크로소프트(Microsoft)의 연구 결과는 그런 기대에 찬물을 끼얹었습니다. 최신 AI 모델조차도 절반 이상의 버그를 해결하지 못했다는 사실이 드러났습니다.이 블로그에서는 실제 연구 데이터를 바탕으로 AI 디버깅 기술의 현실적인 한계와 이유, 그리고 앞으로 어떤 기술적 돌파구가 필요한지를 깊이 있게 들여다봅니다.🧪 최신 연구 요약: AI, 디버깅 과제의 절반도 못 풀다마이크로소프트 리서치는 다양한 AI 모델이 실제 디버깅 문제를 얼마나 잘 ..
AI 코딩 에이전트를 제대로 활용하는 법: 효과적인 사용을 위한 실전 가이드 'AI 코딩 에이전트', 어디까지 믿고 어떻게 써야 할까?AI 에이전트가 개발자의 업무를 돕기 시작한 건 꽤 최근의 일입니다. 아직은 낯설기도 하고, 때로는 "진짜 믿고 써도 될까?"라는 의문도 생기죠. 하지만 실제로 사용해보면, 그 가능성과 효율성에 놀라게 됩니다. 문제는 "어떻게 써야 제대로 쓰는 걸까?" 하는 부분입니다.이번 블로그에서는 Augment Agent를 중심으로 실제 현업 개발자들이 발견한 **AI 에이전트 사용의 모범 사례(Best Practices)**를 정리합니다. 처음 사용하는 분도, 이미 써본 분도, 이 글을 통해 더 나은 사용 전략을 발견할 수 있을 것입니다.💡 AI 에이전트, 어디에 쓰면 효과적일까?에이전트는 거의 모든 개발 업무에 활용될 수 있지만, 특히 다음과 같은 상황..
Firebase Studio 공개! 이제 AI 앱 개발이 이렇게 쉬워진다고? AI 앱 개발, 여전히 어렵게 느껴지시나요?“AI 기능을 앱에 넣고 싶은데, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 모르겠어요.”“기획은 있는데 개발 리소스가 부족해서 시제품 만들기도 힘들어요.”이런 고민, 해본 적 있으시죠?복잡한 설정 없이, 빠르게 AI 기반 앱을 만들고 배포할 수 있다면 얼마나 좋을까요?Google Firebase 팀이 공개한 Firebase Studio는 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.자연어로 앱을 만들고, Gemini AI로 수정하고, 버튼 하나로 배포까지 할 수 있는 통합 개발 환경.게다가 웹 기반이라 설치도 필요 없습니다.이 글에서는 Firebase Studio가 어떤 도구인지, 기존 Firebase나 Project IDX와 어떻게 다른지, 실제로 어떻게 활용할 수 있는..
“구글이 이겼다”는 말, 그냥 나오는 게 아니다 – Gemini 2.5로 보는 AI 판도 변화 ChatGPT가 휩쓴 세상, 구글은 끝난 줄 알았나요?ChatGPT가 처음 등장했을 때, 전 세계는 OpenAI에 열광했습니다. 자연스러운 대화, 다양한 생성 능력, 그리고 폭발적인 대중성까지. 누구나 "이제 AI는 OpenAI가 다 가져갔다"고 생각했죠. 그리고 그 와중에 구글은? 꽤 조용했습니다. 기술력은 있었지만 움직임은 느려 보였고, 다들 "왜 구글은 안 하냐"고 의아해했을 겁니다.하지만 이제는 다릅니다. Google DeepMind가 출시한 Gemini 2.5는 단순한 AI 모델 이상의 의미를 갖습니다. 성능, 속도, 가격, 생태계 통합, 그리고 미래 확장성까지. 한 마디로, AI 왕좌를 다시 구글이 가져왔다는 평가가 괜히 나오는 게 아닙니다.이 블로그에서는 Gemini 2.5의 성능, 기술적 ..

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