AI로 생산성을 극대화하세요

Claude Code Remote Control 완전 가이드 — 설정부터 모바일 원격 제어까지

Claude Code Remote Control 기능의 설정 방법과 활용법을 정리합니다. 데스크톱에서 시작한 작업을 모바일로 모니터링하고 제어하는 워크플로우를 실전 예제와 함께 소개합니다.

OpenClaw 모델을 OpenAI Codex로 전환하기 — ToS 혼란 이후 실전 가이드

Claude·Gemini 이용약관 변경 이후 OpenClaw 사용자를 위한 OpenAI Codex 전환 가이드. 백업부터 모델 설정, 에이전트별 구성까지 한 번에 정리합니다.

소금을 믿지 마라 — 다국어 LLM 안전성과 가드레일의 사각지대

다국어 환경에서 LLM 가드레일이 무력화되는 실태를 분석합니다. 영어 외 언어에서 안전성 검증이 실패하는 구조적 문제와 실무 대응책을 제시합니다.

GGML/llama.cpp가 Hugging Face에 합류 — 로컬 AI 인프라의 구조적 전환점

ggml.ai 팀이 Hugging Face에 합류하여 llama.cpp의 장기적 지속가능성을 확보합니다. 로컬 AI 추론 생태계의 구조적 변화와 기술적 의미를 분석합니다.

ASIC 추론 칩으로 Llama 3.1 8B 16,000 tok/s 달성 — GPU 없는 AI 추론 시대

ASIC 전용 칩 스타트업 Taalas가 GPU 없이 Llama 3.1 8B를 16,000 tok/s로 구동합니다. GPU 의존 탈피와 추론 비용 구조 변화를 분석합니다.

Consistency Diffusion 언어 모델: AR 대비 14배 빠른 추론

Together AI가 발표한 CDLM은 확산 기반 언어 모델의 추론 속도를 최대 14배 향상시키면서 품질 손실을 최소화합니다. 블록 단위 병렬 생성과 KV 캐싱의 결합이 핵심입니다.