№ 010
파인튜닝 vs RAG — LLM에 지식을 넣는 두 가지 방법
LLM에 새로운 지식을 넣을 때, 파인튜닝과 RAG 중 뭘 골라야 할까? 각각의 장단점, 비용, 적용 시나리오를 비교합니다.
The Archive
Every dispatch, in order.
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2026
№ 009
ReAct 패턴 — AI 에이전트의 가장 기본이 되는 사고방식
Reason + Act의 합성어, ReAct 패턴. AI 에이전트가 "생각 → 행동 → 관찰"을 반복하는 방식을 코드로 이해합니다.
№ 008
하네스 엔지니어링 — AI 에이전트의 신뢰성을 만드는 법
AI 에이전트 하네스(Harness)란 무엇인가. 평가, 가드레일, 툴 통합, 컨텍스트 관리까지 — 신뢰할 수 있는 에이전트를 만드는 핵심 개념.
№ 007
NPU vs GPU — 엣지 AI 시대의 새로운 컴퓨팅
NPU(신경망 처리 장치)의 구조, GPU와의 차이, 엣지 AI에서의 활용 사례까지. 온디바이스 AI를 이해하기 위한 첫걸음.
№ 006
Hermes 모델 — 오픈소스 LLM의 새로운 기준
Nous Research의 Hermes 모델 시리즈 소개. 파인튜닝 데이터, 평가, 실전 사용 후기까지 정리합니다.
№ 005
OpenClaw 시작하기 — 오픈소스 AI 도구 빌드의 첫걸음
OpenClaw 프로젝트 소개, 디렉토리 구조, 첫 PR 올리기까지. 오픈소스 AI 도구를 만들고 싶은 분들을 위한 입문 가이드.
№ 004
№ 003
Cursor AI 입문 가이드 — 처음 30분이 전부다
AI 코드 에디터 Cursor를 처음 켜는 분들을 위한 5단계 입문 가이드. 설치부터 첫 AI 수정까지, 진짜 30분이면 충분합니다.
№ 002
LLM이 뭔지 5분 만에 이해하기
거대 언어 모델(Large Language Model)의 핵심 아이디어를 비유와 함께 정리합니다. 토큰, 트랜스포머, 다음 토큰 예측까지.
№ 001