잡학다식 (75) 썸네일형 리스트형 Docker 개발자라면 꼭 써야 할 VS Code 확장팩! 새로운 Docker DX가 해결해주는 것들 도커(Docker) 환경에서 개발을 하다 보면 참 사소하지만 반복적으로 시간을 잡아먹는 일들이 많습니다. Dockerfile 오류가 어디서 났는지 몰라 빌드 실패로 멘붕 오고, Compose 파일은 길어질수록 찾기 어려워지고, 보안 취약점은 뒤늦게야 알아채기 일쑤죠.이런 문제를 VS Code에서 해결해주는 확장 기능이 등장했습니다. 바로 Docker DX입니다. 기존의 Docker 확장 기능을 한층 더 업그레이드한 오픈소스 도구로, Microsoft와 Docker가 함께 개발했어요. 실시간 린트, 보안 점검, Bake 파일 작성 지원, Compose 파일 탐색까지 — 개발자 입장에서 진짜 필요한 기능들만 모아 담았습니다.이 블로그에서는 Docker DX가 어떤 문제를 해결해주고, 왜 지금 당장 써야 하는.. 💸 Cursor에 400유로를 써봤습니다 - Cursor 사용시 주의사항 🔍 Cursor, 정말 코딩을 혁신할까?"AI 코딩 도구"라는 말, 한 번쯤 들어보셨을 겁니다. GPT를 활용해 코드를 자동 생성해주고, 리팩토링도 도와준다는 이 도구들. 하지만 막상 써보려면 ‘진짜 괜찮은 건가?’, ‘돈 값은 하나?’ 하는 의문이 드는 것도 사실이죠.저는 최근 인기 있는 AI 코딩 도구 중 하나인 Cursor에 총 400유로를 써봤습니다. 그리고 얻은 건 단순한 코드가 아니라, 시간과 돈을 아끼는 꿀팁과 시행착오의 교훈이었습니다.이 글에서는 Cursor가 무엇인지부터 시작해서, 어떤 모델을 써야 하는지, 어떤 설정이 중요한지, 무엇을 조심해야 하는지까지—돈 안 들이고도 똑똑하게 Cursor를 활용하는 방법을 낱낱이 알려드립니다.1. Cursor란 무엇인가?Cursor는 AI 기반 코.. 구글, ‘통합 보안 플랫폼’으로 사이버 위협에 AI로 맞선다 보안, 이제는 사람이 아닌 AI가 주도한다IT 인프라가 복잡해지고, 사이버 공격이 점점 더 정교해지고 있습니다. 수많은 보안 툴을 도입했지만, 여전히 보안 사고는 끊이지 않죠. "도대체 어디서 뚫린 건지 알 수조차 없다"는 말, 한번쯤 해보셨을 겁니다.구글은 바로 이 문제에 주목했습니다. 그리고 2025년 4월, AI 기반 보안 통합 플랫폼 ‘구글 통합 보안 플랫폼(Google Unified Security)’ 을 공개하며 보안의 새로운 패러다임을 제시했습니다.AI로 보안을 자동화하고, 위협 인텔리전스와 사고 대응을 통합하며, 클라우드와 엔드포인트까지 하나로 연결하는 이번 플랫폼은 기존 보안 체계에 큰 변화를 예고합니다.이 글에서는 구글 통합 보안 플랫폼의 개념, 주요 기능, 그리고 실무에서 기대할 수 .. “더 이상 논문은 없다?” 구글 딥마인드의 변화가 의미하는 것 구글 딥마인드(DeepMind)가 AI 연구 논문 공개 방식을 대대적으로 바꾸고 있습니다. 과거에는 혁신적인 논문으로 AI 생태계에 큰 영향을 줬지만, 이제는 경쟁력을 유지하기 위해 전략적 논문의 공개를 지연하거나 제한하고 있습니다. 이 변화는 연구자들의 일 방식은 물론, AI 산업 전반에도 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이번 블로그에서는 딥마인드의 새로운 정책 변화, 그 배경과 의도, 그리고 AI 생태계에 끼칠 수 있는 영향까지 깊이 있게 들여다보겠습니다.딥마인드, 논문 공개를 제한하는 이유는?딥마인드는 오랫동안 AI 연구의 선두주자로서, ‘트랜스포머(transformer)’ 논문 등 획기적인 연구 성과를 공개하며 기술 발전을 이끌어 왔습니다. 하지만 최근 내부 정책이 바뀌며 다음과 같은 기조로 전환되.. 클로드+o1의 만남, 진짜 개발자형 AI 어시스턴트가 왔다: 어그멘트 SWE-벤치 에이전트 요즘 AI 코딩 어시스턴트가 너무 많아 헷갈리시나요? 코파일럿, 클로드, 챗GPT까지. 하지만 진짜 개발자들이 대규모 코드베이스를 다루는 데 실질적인 도움을 줄 수 있는 AI는 드뭅니다.이번에 소개할 '어그멘트 SWE-벤치 에이전트(Augment SWE-bench Agent)'는 클로드와 OpenAI의 o1 모델을 결합해 대규모 소프트웨어 프로젝트의 복잡성을 해결하도록 설계된 AI 코딩 어시스턴트입니다.지금부터 이 기술이 왜 특별한지, 어떤 문제를 해결하며, 기존 도구와 무엇이 다른지 낱낱이 파헤쳐 드리겠습니다.어그멘트 SWE-벤치 에이전트란?‘어그멘트 SWE-벤치 에이전트’는 미국 스타트업 **어그멘트 코드(Augment Code)**가 개발한 AI 코딩 어시스턴트입니다. 이름 그대로 이 모델은 소프트.. 클릭 한 번이면 끝! 구글 '노트북LM' 웹 검색 기능, 정보 탐색의 판을 바꾸다 정보 찾다가 지치셨나요?연구하느라, 보고서 쓰느라, 필요한 정보를 찾는데만 몇 시간을 보내신 적 있으신가요? 그동안은 수많은 웹페이지를 전전하며 직접 자료를 모아야 했죠. 그런데 이 번거로운 과정을 ‘AI가 대신해준다’면 어떨까요?구글이 자사 AI 기반 문서 정리 도구 ‘노트북LM(NotebookLM)’에 강력한 기능을 추가했습니다. 바로 ‘소스 검색(Discover Sources)’ 기능인데요. 이제 사용자가 원하는 주제를 입력하기만 하면, AI가 관련 웹 자료를 찾아 요약까지 해줍니다. 클릭 한 번으로요.이 블로그에서는 노트북LM의 개념부터 이번에 새롭게 도입된 웹 검색 기능의 특징, 기존 방식과의 차이점, 실제 사용 흐름까지 한눈에 정리해드립니다. 자료 수집에 지친 당신에게 꼭 필요한 이야기입니다... 데이터를 더 넣었더니 성능이 떨어졌다? 대형언어모델에서 나타난 ‘과잉 훈련 재앙(Catastrophic Overtraining)’의 경고AI 모델 성능, 정말 데이터가 많을수록 좋을까?AI 개발자라면 한 번쯤 이런 말을 들어봤을 겁니다.“모델은 데이터를 많이 먹을수록 똑똑해진다.”이게 그동안 믿어온 상식이었습니다.대형언어모델(LLM)을 더 크게 만들고, 더 많은 데이터를 넣고, 더 긴 시간 동안 학습시키면 더 좋은 결과가 나올 거라고 생각했죠.하지만 최근 세계 유수 대학들의 공동 연구팀이 이 상식에 의문을 던졌습니다.너무 많은 사전 학습이 오히려 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 걸 실제 실험을 통해 증명해 낸 겁니다.이 현상을 그들은 ‘과잉 훈련 재앙(Catastrophic Overtraining)’ 이라고 불렀습니다.이 글에서는 이 개념이 .. 혁명의 서막, 2027년을 향한 여정 안녕하세요, IT 기술의 최전선을 탐구하는 여러분!오늘은 2025년 4월 3일에 발표된 "AI 2027" 보고서를 바탕으로, 앞으로 2년간 AI가 어떻게 진화하며 세상을 바꿀지 살펴보는 흥미로운 여정을 시작합니다. 이 보고서는 Daniel Kokotajlo, Scott Alexander 등 전문가들이 트렌드 분석, 워게임, OpenAI 경험을 통해 예측한 시나리오로, 가상의 AGI 기업 **"OpenBrain"**과 중국의 "DeepCent" 간 치열한 경쟁을 중심으로 펼쳐집니다.2025년의 서툰 AI 에이전트부터 2027년의 초인적 AI 연구자까지—기술 발전, 사회적 파장, 그리고 지정학적 긴장이 얽힌 이 이야기는 단순한 예측을 넘어 우리 미래의 청사진을 제시합니다. 자, 이제 AI 혁명의 주요 장면들.. 이전 1 2 3 4 ··· 10 다음 목록 더보기
