Gemini 3.7 Flash: our most intelligent workhorse model Introducing Gemini 3.7 FlashGemini 3.7 Flash is our most intelligent workhorse model yet for coding and agents.blog.google 8월 경, Google에서 Gemini 3.7 모델을 발표 하였습니다.DeepSWE v1.1 벤치마크에 따르면 Gemini 3.7 Flash가 소프트웨어 엔지니어링 면에서 Opus 4.8보다 우수하다고 합니다. 속도 적인 측면에서도 Gemini 3.7 Flash는 Opus 4.8보다 훨씬 빠르다고 합니다. (340 T/s 대 60 T/s).이는 이전 모델인 3.6 보다도 미세한 개선이 아닌..

1. 무료 API 공급자 탐색(Nvidia-NIM, OpenRouter, Blitez)AI 파이프라인을 구축하던 초창기에는 비용 절감을 최우선 과제로 삼고 Nvidia-NIM, OpenRouter, Blitez 등 무료 API를 제공하는 공급자들을 적극적으로 연동해 사용했습니다. 처음에는 Nvidia-NIM과 Blitez가 제공하는 엔터프라이즈급 추론 환경 및 무료 크레딧이 꽤 매력적으로 느꼈지만, 실제 복잡한 개발 작업이나 메인 코딩 작업 레이어에 지속적으로 투입하기에는 서버 가용성 문제와 불안정한 응답 이슈가 종종 발목을 잡았습니다. 한편, OpenRouter는 한 곳에서 다양한 오픈소스 LLM을 손쉽게 호출해 쓸 수 있다는 유연성이 훌륭했습니다. 그러나 무료 모델 특유의 높은 레이턴시(응답 지연)와..

앤트로픽(Anthropic)이 Fable 5의 내부 작동 방식을 공개하며 분명해진 사실이 있습니다. 단일 지시문 형태의 프롬프트는 더 이상 AI 작업의 최소 단위로 적합하지 않다는 것입니다. 이제 새로운 개념은 루프 엔지니어링(Loop Engineering)입니다. 루프 엔지니어링이 무엇인지, 어떻게 작동하며, 실제 환경에서 어떻게 설계해야 하는지 정리해 보겠습니다.1. 개발자 병목 현상의 원인아래는 지난 2년간 우리가 AI 에이전트를 다뤄온 방식입니다.프롬프트 작성 → 에이전트 응답 → 검토 → 수정 → 다시 프롬프트 작성 이 패턴의 치명적인 단점은 모든 반복 작업이 개발자의 손을 거쳐야 한다는 것입니다. 에이전트는 시도와 시도 사이에서 스스로 아무것도 학습하지 못하며, 인간의 시간은 미완성된 결과물을..

중요한 업데이트: Gemini CLI를 Antigravity CLI로 전환 - 구글 개발자 블로그 An important update: Transitioning Gemini CLI to Antigravity CLI- Google Developers BlogWhen we shipped Gemini CLI last year, our goal was to bring the magic of Gemini directly into your terminal. Along the way, we’ve learned a lot from our community of millions of users, with over 100,000 GitHub stars, 6,000 merged pull requests, and hundrd..

최근 프로젝트를 진행하면서, 반복적인 업무를 자동화하고 코드 리뷰 및 디버깅을 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 AI 파트너가 필요했습니다. 특히, 정해진 스케줄에 맞춰 동작하고 여러 에이전트가 협업하는 자율적인 다중 에이전트 시스템을 구축하는 것이 목표였습니다. 이를 위해 클라우드 인프라 프로비저닝 도구인 Terraform을 기반으로, Nvidia NIM의 고성능 모델을 두뇌로 삼아 OpenCode와 Hermes Agent를 양대 축으로 활용하는 아키텍처를 설계하고 구축했습니다. 이번 포스팅에서는 그 구축 여정과 핵심 구성 요소들을 공유하고자 합니다. 오라클 클라우드 구축 및 Nvidia NIM 사용 글 참고 NVIDIA NIM 사용 해보기 — 눙이의 인프라 메모장 NVIDIA NIM 사용 해보기한참 ..

Free & Accurate Amazon AWS Certified Security - Specialty SCS-C03 Practice Questions | ExamTopics Free & Accurate Amazon AWS Certified Security - Specialty SCS-C03 Practice Questions | ExamTopicsGet ready to prepare like you’ve never prepared before As we often say at ExamTopics, work smarter not harder. You are about to see a study guide that took hours of hard collection work, expert preparati..

본격적인 버그헌팅에 앞서 가장 먼저 해야 할 일은 향상된 타겟 정보 수집이다. 향상된 타겟 정보 수집이란 말 그대로 취약점을 찾을 대상(타겟)에 대한 유의미한 데이터를 최대한 모으고 파악하는 과정을 의미한다.정보 수집을 철저히 해야 하는 가장 큰 이유는 바로 가성비 때문이다.한정된 리소스와 시간 안에서 효과적으로 취약점을 찾아내기 위해서는 타겟의 구조와 특징에 대한 광범위한 이해가 반드시 선행되어야 한다. 정보 수집의 기본, 수동 탐색이러한 정보 수집의 가장 기본이 되는 단계는 수동 탐색이다. 타겟 웹사이트에 직접 접속하여 로그인 페이지부터 각종 메뉴까지 하나하나 직접 눌러보며 전체적인 구조를 파악한다. 이 과정을 통해 사이트가 어떻게 동작하는지 관찰하고, 체크리스트를 작성하여 어떤 부분에서 공격이 가능..

한참 뒷북이지만, NVIDIA에서 AI 모델을 무료로 활용할 수 있는 API를 제공하고 있다는 소식을 들었다. 그동안 막대한 하드웨어 비용 때문에 개인이 쉽게 접근하기 어려웠던 초거대 AI 모델들을, 클릭 몇 번으로 쓸 수 있다니 꽤 놀라운 일이다. 수천만 원짜리 장비가 있어야 돌아갈 법한 Llama 3.1 70B 같은 모델들을 무료 API 형태로 제공하고 있다. NVIDIA Build (NIM), 무엇을 제공하나? NVIDIA Build (build.nvidia.com) 플랫폼에 들어가 보니, Meta의 Llama 시리즈부터 Mistral, Google의 Gemma, 그리고 NVIDIA가 자체 개발한 Nemotron까지 다양한 고성능 오픈소스 모델들이 구비되어 있었다.가장 눈길을 끄는 점은 무료 크..