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TL;DRCursor 2.0은 최신 AI 코딩 플랫폼으로, 자체 개발한 Composer 모델과 병렬 멀티 에이전트 인터페이스를 도입하며 코드 작성·테스트·리뷰 전 과정을 크게 단축합니다. 주된 특징은 4배 빠른 코드 생성, 대규모 코드베이스 최적화, 병렬 에이전트 운영, 개선된 코드 리뷰와 테스트 자동화, 네이티브 브라우저 테스트 도구입니다. 실무 개발자들은 코드 품질·생산성을 대폭 향상시킨 것으로 평가합니다.주요 업데이트 및 핵심 기능Composer: 저지연 고지능 에이전트 코딩 모델Composer는 Cursor가 독자적으로 개발한 모델로, 동급 엔진 대비 코드 실행 속도가 4배 빨라 대부분 30초 내에 응답을 완료합니다.코드베이스 전체에 대한 시맨틱 검색과 대규모 프로젝트 파악에 최적화되어, 반복적이..

PyTorch는 Meta(구 Facebook) 가 개발한 딥러닝 프레임워크로, Define-by-Run(동적 계산 그래프) 방식을 채택하여 모델을 직관적으로 개발하고 디버깅하기 쉽습니다. 핵심은 Tensor 객체를 중심으로 한 GPU 가속 지원과 Autograd를 통한 자동 미분 기능입니다. 2025년 10월 현재 최신 안정 버전은 PyTorch 2.9.0이며, 지속적인 성능 최적화와 TorchScript, ONNX 등 프로덕션 환경을 위한 배포 도구를 제공하여 연구부터 실무 배포까지 전 과정을 지원하는 Python 중심의 강력한 생태계를 구축하고 있습니다.PyTorch의 핵심 아키텍처 및 특징PyTorch는 유연성과 속도를 위해 설계된 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 특히 연구 커뮤니티에서 가장 선..

TL;DR오픈노트북(Open Notebook)은 사용자 데이터에 대한 완전한 프라이버시와 주권을 제공하는 오픈소스 AI 연구 플랫폼입니다. 이는 구글 NotebookLM이 제공하는 강력한 Gemini 기반 엔진에 대항하여, 사용자가 직접 서버를 호스팅하고 16가지 이상의 다양한 AI 모델을 선택할 수 있도록 해줍니다. Nut Studio나 LocalLLaMA 기반 솔루션과 같은 무료 대안들도 기능 면에서 빠르게 발전하고 있으며, 특히 기업이나 연구 기관의 엄격한 보안 요구사항을 충족시키고 벤더 종속성을 피하려는 실무자들에게 필수적인 선택지로 자리 잡고 있습니다.1. 오픈노트북(Open Notebook)의 등장 배경과 핵심 가치AI 기반 지식 관리 도구 시장에서 구글 NotebookLM과 같은 상업적 클라..

TL;DR엔트로피(Entropy) 는 과학 분야에서 광범위하게 사용되는 핵심 개념으로, 크게 열역학적 엔트로피 와 정보 엔트로피 두 가지 맥락으로 정의됩니다. 열역학에서 엔트로피는 시스템 내 무질서도(Disorder) 나 무효 에너지의 양을 나타내는 물리량으로, 열역학 제2법칙에 따라 고립계에서 시간이 지남에 따라 항상 증가하거나 일정하게 유지되는 경향이 있습니다. 반면, 정보 이론에서 정보 엔트로피(Shannon Entropy) 는 확률 변수가 갖는 불확실성(Uncertainty) 을 정량화하는 척도이며, 메시지에 담긴 정보량의 기대치 로 해석되어 데이터 압축, 암호화 등의 분야에 활용됩니다. 이 두 개념은 서로 다른 영역에서 출발했지만, 시스템이 취할 수 있는 상태의 경우의 수나 확률 분포의 균일도와..

TL;DRIBM은 2025년 10월 Granite 4.0 Nano 시리즈를 공개했다.최소 350M~1.5B 파라미터의 하이브리드 SSM·트랜스포머 모델로, 메모리 절감과 비용 효율성을 동시에 추구한다.모든 모델은 Apache 2.0 오픈소스로 배포되며, ISO 42001 책임 있는 AI 인증을 취득했다.Hugging Face, Docker Hub 등 다양한 경로로 접근 가능해 기업·개발자 모두에게 적합하다.오프라인·로컬 실행이 가능한 진정한 “소형 AI”로 시장의 트렌드를 바꿀 전망이다.Granite 4.0 Nano: 소형 모델의 정의와 주요 특성IBM Granite 4.0 Nano는 수억~15억 파라미터 수준의 초소형 대규모 언어모델(LLM) 시리즈다.이 시리즈는 Mamba-2 기반 Hybrid-SSM..

TL;DR퍼셉트론(Perceptron) 은 인공신경망의 가장 기본적인 형태로, 1957년 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 고안했습니다. 이는 다수의 입력 신호에 가중치를 부여하여 합산하고, 그 결과가 임계치를 넘으면 이진(0 또는 1) 출력을 내는 알고리즘입니다. 초기의 단층 퍼셉트론은 AND, OR과 같은 선형 분리 가능한 문제만 해결할 수 있었지만, 배타적 논리합(XOR) 같은 비선형 문제는 풀 수 없는 한계에 봉착했습니다. 이 한계를 극복하기 위해 은닉층을 추가한 다층 퍼셉트론(MLP) 이 등장했으며, 이는 현대 딥러닝(Deep Learning)의 기초가 됩니다.1. 퍼셉트론의 역사적 배경과 정의퍼셉트론 은 인간의 뇌 신경세포인 뉴런의 작동 방식을 모방하여 설계된 알고리즘입니다...

TL;DRJEPA는 얀 르쿤이 LLM의 한계를 극복하고 자율 AI를 실현하기 위해 제시한 비생성적(Non-generative) 아키텍처입니다. 이는 입력 데이터의 모든 세부 사항이 아닌, 미래 상태의 추상적인 표현(Abstract Representation) 만을 예측함으로써, 확률적이고 복잡한 현실 세계의 핵심 역학 을 효율적으로 학습합니다. 메타 AI는 2025년 6월 V-JEPA2 를 공개하며, 비디오와 같은 감각 데이터를 통해 세계 모델을 구축하는 데 JEPA가 핵심임을 입증하고 있습니다.1. JEPA란 무엇인가: '미래의 추상적 표현'을 예측하는 아키텍처JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) 는 얀 르쿤이 주창한 자기 지도 학습(Self-Supervi..

TL;DR2025년 10월 27일 서울에서 얀 르쿤은 자동 회귀 거대 언어 모델(AR-LLM) 이 5년 내 쓸모 없어질 것이라는 충격적인 예측을 내놓으며, 세계 모델(World Model) 패러다임으로의 즉각적인 전환을 촉구했습니다. LLM은 텍스트 패턴 학습에 의존해 추론, 계획, 물리적 세계 이해 능력이 근본적으로 결여되어 있습니다 (배경 지식: 2023-03-24 강연). 이 문제를 해결하기 위해 메타 AI는 영상(Video) 및 상호작용을 통해 학습하는 비생성적(Non-generative) 모델인 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture) 를 발전시키고 있으며, 2025년 6월에는 최신 버전인 V-JEPA2를 공개하며 관련 연구를 선도하고 있습니다.1. 20..

TL;DR자본적 지출(Capex; Capital Expenditure) 은 기업이 1년 이상 사용할 수 있는 장기 자산 (예: 건물, 장비, 기술 인프라)을 취득하거나 개선하는 데 사용하는 자금입니다. 이는 단기 비용인 운용적 지출(Opex)과 달리 자산으로 기록되며 감가상각을 통해 여러 회계 기간에 걸쳐 비용 처리됩니다. 최근 인공지능(AI) 기술의 급부상으로 인해 빅테크 기업들은 대규모 AI 데이터 센터, 고성능 서버 및 칩 등의 인프라에 막대한 Capex를 투입하고 있으며, 이로 인해 2024년 글로벌 데이터 센터 Capex는 전년 대비 51% 증가한 4,550억 달러를 기록했습니다 (Dell'Oro Group, 2025-03-19). 이러한 공격적인 투자는 장기적인 AI 서비스 수익 창출로 이어져..

TL;DR아마존은 2025년 10월 29일부터 약 30,000명의 기업 인력 감원을 시작할 예정이다.이는 전체 기업 인력의 약 10%에 해당하며, AI 도입·자동화 가속에 따른 구조조정의 일환이다.인사·디바이스·서비스 등 복수 부서에 영향을 주며, 동시에 휴일 시즌 신규 채용 25만 명도 예정되어 있다.AI 도입 확대가 인력 감축의 핵심 동인으로 지목된다.이 변화는 글로벌 IT업계 전반에 자동화·재편 트렌드를 가속화할 전망이다.아마존 30,000명 감원 - 배경과 범위2025년 10월 29일부터 아마존은 약 30,000명에 달하는 기업 인력 감원을 단행한다. 이는 전사 총 인력 155만 명 중 기업직 35만 명의 약 10%에 해당하는 대규모 구조조정으로, 팬데믹 기간 과잉 채용 및 비용 부담을 AI 전략..