CELL AI DEVLOG

2026년 현재 오픈소스 LLM 추론 엔진 중 실질적인 업계 표준은 SGLang이에요.xAI(Grok), NVIDIA, AMD, LinkedIn, Cursor, Oracle Cloud, Google Cloud, AWS가 프로덕션에 사용 중이고, 전 세계 40만 개 이상의 GPU에서 매일 수조 개의 토큰을 처리하고 있어요.근데 왜 vLLM을 놔두고 SGLang인가? 핵심은 하나예요."vLLM은 요청을 독립된 단위로 처리한다. SGLang은 요청을 프로그램으로 처리한다."이 철학 하나가 성능을 완전히 갈라요.SGLang이 빠른 이유 — 핵심 원리 3가지1. RadixAttention — KV 캐시 자동 재사용기존 추론 엔진의 문제를 먼저 이해해야 해요.일반 추론 엔진 (vLLM 포함):요청 A: [시스템 프..

2025년 6월, Andrej Karpathy(전 OpenAI, Tesla AI 디렉터)가 X에 짧은 글 하나를 올렸어요."프롬프트 엔지니어링이라는 말은 우리가 실제로 하는 일을 너무 사소하게 만든다. 더 정확한 표현은 컨텍스트 엔지니어링이다."그리고 Shopify CEO 토비 뤼트케가 동의하며 이렇게 정의했어요."LLM이 그럴듯하게 문제를 풀 수 있도록 모든 컨텍스트를 제공하는 기술."이 두 발언 이후 AI 개발 커뮤니티에서 컨텍스트 엔지니어링이 2026년 가장 중요한 개념으로 자리 잡았어요.프롬프트 엔지니어링과 뭐가 다른가먼저 LLM을 컴퓨터로 비유해볼게요.LLM = CPU컨텍스트 윈도우 = RAM컨텍스트 엔지니어링 = 운영체제운영체제는 CPU가 작업할 때 RAM에 딱 필요한 데이터만 올려요. 너무 ..

RAG 데모는 항상 잘 돼요.PDF 몇 개 넣고, 벡터 DB 연결하고, LLM 붙이면 마법처럼 답이 나와요. 팀이 흥분하고, 경영진이 빠른 배포를 요구해요.그리고 3개월 뒤, 시스템이 무너지기 시작해요.데이터가 많아지면서 검색이 틀리고, 답이 엉뚱하고, 비용이 폭증하고, 아무도 원인을 모르는 상황이 돼요.엔터프라이즈 RAG 구현의 40~72%가 첫 해 안에 실패해요. 모델이 나빠서가 아니에요. 아키텍처가 데모용으로 설계됐기 때문이에요.이번 글에서는 RAG가 실패하는 7가지 이유와 실전 해결책을 코드와 함께 정리해 드릴게요.실패 원인 1: 잘못된 청킹 전략가장 흔하고 가장 치명적인 실수예요. 문서를 고정 크기(512 토큰)로 자르면 이런 일이 생겨요.원본 문서:"환불 정책은 구매 후 30일 이내에 적용됩니..

2026년 개발자 설문 결과가 충격적이었어요.Claude Code "가장 사랑하는 툴" 46%. Cursor 19%. GitHub Copilot 9%.Claude Code가 출시 8개월 만에 1위를 차지했어요. 근데 단순히 "어떤 게 최고야?" 라는 질문은 틀린 질문이에요.세 툴은 완전히 다른 문제를 해결해요. 잘못 고르면 매일 시간을 낭비하게 돼요.세 툴의 핵심 철학한 줄로 정리하면 이래요.GitHub Copilot → 맞춤법 검사기 (입력하는 동안 도와줌)Cursor → 글쓰기 코치 (같이 편집함)Claude Code → 유능한 주니어 개발자 (혼자서 해결함)비유하면 이렇게요. 문서 작성할 때 맞춤법 검사기, 편집자, 대필 작가는 다 "글쓰기 도구"지만 완전히 달라요.GitH..

일론 머스크가 또 큰소리를 쳤어요."모든 지표에서 압도적으로 세계 최고의 AI."Grok 5. 6조 파라미터. AGI 달성 10% 확률. Q1 2026 출시 예고.근데 Q1이 지났어요. 아직 안 나왔어요.이번 글에서는 Grok 5가 진짜 뭔지, 머스크의 주장이 얼마나 믿을 만한지, 그리고 실제로 어떤 의미가 있는지 정리해 드릴게요.Grok 5가 뭔가xAI는 일론 머스크가 2023년 설립한 AI 회사예요. OpenAI에서 나온 연구자들을 중심으로 구성됐고, Tesla와 X(트위터) 데이터에 접근할 수 있다는 게 경쟁사 대비 독특한 강점이에요.Grok 1 → Grok 2 → Grok 3 → Grok 4 → Grok 4.20까지 빠른 속도로 업데이트해왔어요. 그리고 다음 세대가 Grok 5예요.스펙 — 뭘 주..

2026년 3월 26일 밤, 보안 연구원 두 명이 인터넷에서 이상한 걸 발견했어요.공개 검색이 가능한 서버에 Anthropic의 미공개 블로그 포스트 수천 개가 올라와 있었어요. 그 안에는 아직 세상에 공개된 적 없는 AI 모델 이야기가 담겨 있었어요."지금까지 우리가 만든 것 중 가장 강력한 모델."이게 Claude Mythos 유출 사건의 시작이에요.어떻게 유출됐나Anthropic의 CMS(콘텐츠 관리 시스템) 설정 오류가 원인이었어요. 미공개 초안 블로그 포스트 약 3,000개가 공개 검색 가능한 데이터 캐시에 노출됐어요.LayerX Security의 Roy Paz와 케임브리지 대학의 Alexandre Pauwels가 이 데이터를 발견했어요. Fortune이 내용을 검토한 뒤 Anthropic에 통..

4월 2일, 구글 딥마인드가 조용히 모델 하나를 공개했어요. 그런데 AI 커뮤니티가 발칵 뒤집혔습니다."자기 사이즈보다 20배 큰 모델을 이긴다."이게 Gemma 4예요. 오픈소스 AI 역사상 가장 충격적인 성능 도약이 나왔어요. 이번 글에서는 Gemma 4가 뭔지, 어떻게 실행하는지, 실전에서 어떻게 쓰는지 완전 정리해 드릴게요.Gemma 4가 왜 난리났나오픈소스 AI는 항상 이런 딜레마가 있었어요."무료로 쓰려면 성능을 포기해야 한다."GPT-4나 Claude 같은 유료 모델과 오픈소스 모델 사이에는 항상 눈에 띄는 품질 격차가 있었어요. 오픈소스를 쓰면 돈은 절약되지만 결과물이 아쉬웠죠.Gemma 4는 이 공식을 깨버렸어요. 31B 모델이 오픈소스 모델 세계 3위에 랭크됐고, 26B MoE 모델은 ..

3월 24일, 구글 리서치가 조용히 블로그 하나를 올렸어요. 그런데 이틀 뒤 삼성전자가 4.7% 떨어지고, SK하이닉스가 6.2% 급락하고, 마이크론이 3% 빠졌습니다.논문 하나가 글로벌 반도체 시장을 흔든 거예요.이번 글에서는 터보퀀트가 정확히 뭔지, 왜 주가가 떨어졌는지, 그리고 이게 진짜 위기인지 아닌지까지 정리해 드릴게요.터보퀀트가 뭔가요 — 쉽게 설명KV 캐시가 뭔지부터LLM이 대화할 때 이전에 처리한 내용을 다시 계산하지 않으려고 임시로 저장해두는 공간이 있어요. 이걸 KV 캐시(Key-Value Cache) 라고 해요.쉽게 비유하면 이렇게요.친구와 1시간 대화했다고 해봐요. 새로운 말을 할 때마다 "우리가 1시간 동안 나눈 대화 전체"를 다시 읽어야 한다면 엄청 느리겠죠. KV 캐시는 그 대..

AI 에이전트를 쓰다 보면 이런 답답함이 생겨요."지난주에 분명히 말했는데 또 처음부터 설명해야 하네."LLM은 기본적으로 상태가 없어요(stateless). 대화가 끝나면 모든 걸 잊어요. 컨텍스트 창 안에 있는 것만 기억하고, 창 밖으로 밀려나면 사라져요.이걸 해결하는 게 에이전트 메모리 아키텍처예요. 이번 글에서는 메모리 타입 4가지, MemGPT 구조 분석, 실전 구현 방법까지 정리해 드릴게요.메모리가 없으면 뭐가 문제인가메모리 없는 에이전트는 세 가지 한계가 있어요.세션 간 기억 불가 — 오늘 대화와 어제 대화가 완전히 단절돼요. 사용자가 매번 컨텍스트를 다시 설명해야 해요.컨텍스트 창 한계 — 대화가 길어지면 앞부분이 잘려나가요. 1시간 전에 한 결정을 에이전트가 기억 못 해요.개인화 불가 —..

LLM을 쓰다 보면 이런 상황이 생겨요."분명히 풀 수 있는 문제인데 틀린 답을 내놓네. 어떻게 하면 더 정확하게 추론하게 만들지?"모델을 바꾸거나 파인튜닝하지 않아도 추론 방식을 바꾸는 것만으로 정확도를 크게 올릴 수 있어요. 이번 글에서는 세 가지 핵심 추론 기법 — Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, Self-Consistency — 을 원리부터 실전 적용까지 비교해 드릴게요.왜 추론 기법이 필요한가LLM은 기본적으로 다음 토큰을 예측하는 모델이에요. 바로 답을 내놓으라고 하면 중간 과정 없이 확률적으로 그럴듯한 답을 생성해요. 복잡한 문제에서는 이게 틀릴 확률이 높아요.# 바로 답하기 — 틀리기 쉬움질문: "농부가 닭 17마리와 양 10마리를 키운다. 다리는 총 몇 개인..