Posts
All the articles I've posted.
-
언어의 닻을 내린 AI, 잠재 공간 추론이 마주한 투명성의 임계점
대규모 언어 모델(LLM)의 효율성을 혁신하는 잠재 공간 추론(Latent Space Reasoning)의 개념과 기존 CoT 방식 대비 비용 및 성능 이점을 분석합니다. 텍스트 생성 과정을 생략하고 모델 내부 연산만으로 논리적 결론을 도출하는 최신 AI 기술 패러다임의 변화를 확인해 보세요.
Updated: -
분산 아키텍처의 필연적 선택지, CAP 정리를 다시 읽다
CAP 정리는 분산 시스템에서 일관성, 가용성, 분할 내성을 동시에 완벽히 충족할 수 없음을 규정하는 설계 원칙입니다. 현대 클라우드 환경에서 네트워크 장애를 전제로 비즈니스 요구사항에 맞춰 CP와 AP 모델 중 최적의 아키텍처를 선택하는 전략을 살펴봅니다.
Updated: -
토큰 소지자 모델에서 증명 기반 보안으로: DPoP가 재정의하는 웹 인증의 신뢰 모델
기존 Bearer 토큰의 보안 취약점을 보완하는 RFC 9449 DPoP 기술의 개념과 작동 원리를 알아보고, 애플리케이션 계층에서 토큰 소유권을 입증하는 방법을 소개합니다. 암호화 서명을 통해 토큰 탈취 위협으로부터 시스템을 보호하고 한층 강화된 OAuth 2.0 보안 아키텍처를 구현하는 방안을 제시합니다.
Updated: -
거대 언어 모델의 정렬, 인간의 선호를 학습하는 RLHF의 메커니즘
대규모 언어 모델(LLM)을 인간의 가치관에 정렬시키는 핵심 기술인 RLHF의 개념과 보상 모델을 통한 학습 메커니즘을 상세히 다룹니다. 기존 지도 미세 조정(SFT)의 한계를 넘어 인간의 선호도를 반영하여 응답의 정교함을 높이는 기술적 원리를 설명합니다.
Updated: -
추상화의 이면: Agentic AIOps가 클라우드 거버넌스에 던지는 질문
클라우드 인프라의 복잡성을 해결하는 Agentic AIOps는 AI 에이전트가 스스로 상황을 판단하고 문제를 해결하는 자율 운영의 시대를 열어줍니다. 운영팀의 업무 부하를 줄이고 MTTR을 단축하는 Agentic AIOps의 핵심 가치와 실무 도입 사례를 확인해 보세요.
Updated: