Archive — 글 267편

AI 기억 10,071개를 열어보니 — 91%가 검증 대기였다Jiwon Park · 2026-07-12

암호화폐 가격 데이터는 왜 못 믿나 — crypto-MCP 실측 5가지 함정Jiwon Park · 2026-07-12

같은 티커, 100배 다른 가격 — 암호화폐 심볼 충돌 실측Jiwon Park · 2026-07-12

화면 속 코인 가격, 얼마나 믿나 — 시총·소스로 보는 신뢰등급Jiwon Park · 2026-07-12

스테이블코인은 정말 1달러인가 — 페그 3소스 실측Jiwon Park · 2026-07-12

급등률 스크리너를 믿지 마라 — +10만% 이상값과 3소스 괴리 실측Jiwon Park · 2026-07-12

역 김치 프리미엄 실측 — 158코인 92%가 역프, -99% 함정Jiwon Park · 2026-07-12

rw-stable-diffusion-xl-cost-upgrade-110209 SDXL GPU when toJiwon Park · 2026-07-12

벤치 숫자를 '날조 0'으로 지키는 법 — Hax 측정 데이터 파이프라인Jiwon Park · 2026-07-12

로컬 LLM·RAG 실무 가이드 — 앱에 붙이기 전 7가지 관문Jiwon Park · 2026-07-12

한 팀이 굴리는 AI 스택, 숫자로 보기 — Hax 실측 스냅샷Jiwon Park · 2026-07-12

255편을 AI 인용 가능 형태로 — Hax 콘텐츠 파이프라인 실측Jiwon Park · 2026-07-12

로컬 RAG 청킹 전략 — 문서 쪼개기가 검색 품질을 좌우한다Jiwon Park · 2026-07-12

로컬 LLM 프롬프트 캐싱 — 같은 시스템 프롬프트 재사용으로 속도 올리기Jiwon Park · 2026-07-12

파인튜닝 vs RAG vs 프롬프트 — 로컬 LLM에 지식 넣는 3가지 길Jiwon Park · 2026-07-12

로컬 RAG, 임베딩만으론 부족하다 — 재랭커로 검색 정확도 올리기Jiwon Park · 2026-07-12

로컬 LLM 속도를 공짜로 올리기 — speculative decoding 쉽게 이해하기Jiwon Park · 2026-07-12

로컬 LLM에 도구를 쥐여주기 — 함수 호출(tool calling) 첫걸음Jiwon Park · 2026-07-12

로컬 LLM에 JSON을 강제하기 — 구조화 출력으로 파싱 실패 없애기Jiwon Park · 2026-07-12

로컬 위스퍼 라지 전사 실패 사례 분석Jiwon Park · 2026-07-12

BGE-M3 업그레이드, GPU 시간 비용으로 판단하기Jiwon Park · 2026-07-12

rw-fish-speech-setup-upgrade-070009 Fish Speech when toJiwon Park · 2026-07-12

Nomic Embed 로컬 RAG, 클라우드 비용을 줄일까Jiwon Park · 2026-07-11

BGE-M3 다국어 검색, 월 비용·GPU 시간으로 판단하기Jiwon Park · 2026-07-11

우리 자율발행 실측: 233편 누적과 발행 성공률jiwon · 2026-07-10

우리 에이전트 기억 실측: 사실(semantic) vs 경험(episodic) 구성비jiwon · 2026-07-10

우리 실시간 시세 실측: 코인 커버리지와 소스 이중화jiwon · 2026-07-10

우리 실시간 시세 실측: 김치프리미엄으로 본 한-미 가격 괴리jiwon · 2026-07-10

우리 이미지 생성 큐 실측: 성공률과 실패율의 의미jiwon · 2026-07-10

우리 이미지 인프라 규모 실측: 체크포인트·LoRA·샘플러·ControlNetjiwon · 2026-07-10

우리 LLM 서빙 실측: 처리량과 지연의 교차검증jiwon · 2026-07-10

우리 에이전트 기억 실측: 메모리 그래프 생존율jiwon · 2026-07-10

우리 comfy-pool 이미지 생성 실측: z-image vs qwen-imagejiwon · 2026-07-10

우리 GPU 풀 실측: RTX PRO 6000 ×4의 VRAM 사용률과 헤드룸jiwon · 2026-07-10

rw-phi4-mini-privacy-quickstart-040100 Phi-4 Mini AIJiwon Park · 2026-07-09

tw-9b1476 Llama.cpp Port of Facebook 2026 복구 실측 노트Jiwon Park · 2026-07-09

rw-deepseek-coder-cost-failure-050203 DeepSeek Coder GPUJiwon Park · 2026-07-08

ob-gemma4-moe-ours-cost ai-server Gemma MoE GPU 2026 복구 실측Jiwon Park · 2026-07-08

mac-mini-14b-1600-70b-2026 Mac Mini on-device hardware 2026Jiwon Park · 2026-07-08

Phi-4-mini 3.8B로 128K 장문을 로컬에서 처리한다Jiwon Park · 2026-07-06

comfy-pool Z-Image Turbo 응답 지연 p50·p95 실측Jiwon Park · 2026-07-06

미스트랄 새 오픈웨이트 패밀리, 로컬 실행 첫 설치 가이드Jiwon Park · 2026-07-06

GLM-5.2 744B MoE, 가정용 PC로 돌릴 수 있나Jiwon Park · 2026-07-06

crypto-ta로 생성하는 기술적 분석 신호와 지표 활용Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small로 문서 요약 시작하는 법Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 문서 요약 퀵스타트 및 장애 대응Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 문서 요약 실측: 지연 시간과 설치 난이도 분석Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 요약 안전장치: 시크릿 누설 방지 가이드Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 문서 요약 품질의 정량적 분석과 지연시간 측정Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 문서 요약: 지연 실측과 데이터 잔류 정책Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 문서 요약 실전 가이드: 24시간 가동과 메모리 누수 판단법Jiwon Park · 2026-07-04

인터넷 없이 쓰는 Mistral Small: 문서 요약 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 로컬 요약: 비용과 호환성 판단 가이드Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 문서 요약 속도체감 및 로컬 설정 가이드Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 한국어 요약 5분 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-04

16GB GPU Mistral Small 요약 실측: VRAM과 양자화 판단 기준Jiwon Park · 2026-07-04

클라우드 비용 절감, Mistral Small 요약 벤치마크Jiwon Park · 2026-07-04

Mistral Small 문서 요약 실측: 벤치마크 점수 vs 실제 지연 시간Jiwon Park · 2026-07-04

일상 업무에 붙이는 Llama 3.3 70BJiwon Park · 2026-07-04

로컬 Llama 3.3 70B 5분 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-04

라마3.3 70B 로컬 설치: 난이도와 실패 지점Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 추론과 보안 검증 가이드Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 추론과 품질 하락Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 서버 설치 및 데이터 잔류 판단 가이드Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 서버 오프라인 벤치마크 실태Jiwon Park · 2026-07-04

운영 지표로 관리하는 Llama 3.3 70B 추론 가이드Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 추론 속도 실측 분석Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 서버 5분 퀵스타트 및 한국어 성능 검증Jiwon Park · 2026-07-04

비전공자를 위한 Llama 3.3 70B 로컬 추론 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 추론: 클라우드 대안과 비용 분석Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 서버 추론 성능과 초안 품질 분석Jiwon Park · 2026-07-04

Llama 3.3 70B 로컬 자동화 시작: 성공률과 재시도 전략Jiwon Park · 2026-07-04

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 업그레이드 시점: 지연과 처리량 관측을 통해 판단하는 방법Jiwon Park · 2026-07-04

오프라인 Gemma 4 MoE 가정용 GPU 벤치마크Jiwon Park · 2026-07-04

운영 지표로 관리하는 Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론Jiwon Park · 2026-07-04

가정용 GPU로 Gemma 4 MoE 구동 판단 가이드Jiwon Park · 2026-07-04

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 자동화 실패 사례와 해결책Jiwon Park · 2026-07-04

개인정보 차단 Qwen3-Coder 30B 5분 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-03

Llama 3.3 70B 로컬 구축 전 필수 체크리스트와 실패 지점 분석Jiwon Park · 2026-07-03

가정용 GPU로 Gemma 4 MoE 일상 업무 자동화 실측 분석Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 실패 및 대응 분석Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 하드웨어 구매 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE: 가정용 GPU 추론 업그레이드 판단 기준Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 로컬 추론 5분 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 실패 사례와 시크릿 누설 방지Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 추론 품질과 속도 정량 분석Jiwon Park · 2026-07-03

운영 지표로 관리하는 Gemma 4 MoEJiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 운영 지표 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 벤치마크 분석Jiwon Park · 2026-07-03

가정용 GPU로 Gemma 4 MoE 실행 시 한국어 성능과 하드웨어 업그레이드 판단 기준Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 5분 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 실패 사례 분석 및 최적화Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 추론 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

16GB GPU에서 Gemma 4 MoE 실행 가능 여부 및 업그레이드 판단Jiwon Park · 2026-07-03

16GB 이하 GPU로 Gemma 4 MoE 실행하는 현실적인 방법Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 저사양 실패 원인 분석Jiwon Park · 2026-07-03

16GB GPU용 Gemma 4 MoE 구매 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

가정용 GPU로 Gemma 4 MoE 실행하기: 지연과 처리속도Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 실패 원인 분석Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 실측과 초안 검수 효율 분석Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론: 벤치마크와 현실 차이 분석Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE로 반복 업무 자동화하는 최적 시점Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE로 반복 업무 자동화: 가정용 GPU 5분 가이드Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 자동화: GPU 구매 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

커레이터 메모리그래프: 에이전트 회상 메커니즘Jiwon Park · 2026-07-03

일상 업무용 Qwen3-Coder 30B 실측 성과 분석Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B: 코딩 에이전트 관측 및 장애 대응 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B 구매 전 체크리스트: 데이터 유출과 성능 검증Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B 24시간 스트레스 테스트 및 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

오프라인 Qwen3-Coder 30B 코딩 에이전트 실전 평가Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B 로컬 설정과 운영 지표 관리Jiwon Park · 2026-07-03

운영 지표로 관리하는 Qwen3-Coder 30BJiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B 로컬 실행: 호환성과 비용Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B 응답속도 체감 기준과 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen2.5-Coder 30B: 로컬 코드 에이전트 실전 평가Jiwon Park · 2026-07-03

로컬 AI로 코딩 초안 작성과 검수를 할 때 품질은 얼마나 되는가Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B 벤치마크와 현실 차이Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B 평가: 벤치마크 점수와 실제 코딩 성능의 괴리 해석Jiwon Park · 2026-07-03

Qwen3-Coder 30B 반복 업무 자동화 한계와 성공률Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 5분 퀵스타트와 실패 포인트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 구매 전 체크리스트 및 설치 난이도Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 품질 하락과 GPU 구매 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemna 4 MoE 로컬 추론: 5분 설정과 데이터 안전Jiwon Park · 2026-07-03

개인정보 보호 Gemma 4 MoE GPU 구매 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 업그레이드 판단Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 5분 퀵스타트 및 재시작·메모리 누수 판단Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 실패 사례 분석Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 검증: 지연 및 메모리 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 응답속도: 체감 지연과 업그레이드 기준Jiwon Park · 2026-07-03

체감 속도로 보는 Gemma 4 MoE GPU 추론 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 응답속도 체감 분석과 가정용 GPU 실패 사례Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 응답속도 체감 기준과 가정용 GPU 구매 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

클라우드 비용 절감 위한 Gemma 4 MoE 가정용 GPU 업그레이드 기준Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 가정용 GPU 추론 5분 퀵스타트Jiwon Park · 2026-07-03

Gemma 4 MoE 비용 절감 실패 사례Jiwon Park · 2026-07-03

가정용 GPU로 Gemma 4 MoE 운영하기: 비용과 성능 체크리스트Jiwon Park · 2026-07-03

실시간 시세 및 기술적 분석 MCP 구현Jiwon Park · 2026-07-03

AI 에이전트의 브라우저 직접 제어 방식과 한계Jiwon Park · 2026-07-03

음성 클로닝 오픈모델, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

음성 클로닝 오픈모델, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

로컬 음성합성(TTS) 오픈모델, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

Ollama·LM Studio·llama.cpp 실행기, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

로컬 RAG 문서 질의응답, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

4bit·8bit 양자화, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

4bit·8bit 양자화, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

오픈웨이트 vs 클로즈드 모델, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

로컬 멀티모달(이미지+텍스트) 모델, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

미니PC·라즈베리파이 AI, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

로컬 멀티모달(이미지+텍스트) 모델, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

로컬 음성합성(TTS) 오픈모델, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

로컬 RAG 문서 질의응답, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

로컬 오픈 LLM, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

로컬 이미지 생성, 2026년 FLUX·SDXL 중 무엇을 골라야 하나?박준호 · 2026-07-01

로컬 AI 에이전트, 2026년 무엇을 골라야 하나?박준호 · 2026-07-01

노트북에서 돌리는 AI 모델, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

로컬 이미지 생성(SDXL·Flux), 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

임베딩·시맨틱 검색 모델, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

임베딩·시맨틱 검색 모델, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

로컬 코딩 보조 모델, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

AI 에이전트 로컬 실행, 흔한 함정과 해결법박준호 · 2026-07-01

Ollama·LM Studio·llama.cpp 실행기, 2026 현황과 추천: 같은 엔진의 편의세박준호 · 2026-07-01

로컬 멀티모달(VLM) VRAM·RAM 실측: OOM 주범은 모델이 아니라 이미지 토큰박준호 · 2026-07-01

음성 클로닝 오픈모델, VRAM보다 RTF·동시성이 진짜 예산이다박준호 · 2026-07-01

터미널 AI 에이전트를 무인으로 어떻게 굴리나 — 우리 운영 규율박준호 · 2026-07-01

AI 운영 self-healing, 무엇까지 자동으로 두어야 하나?박준호 · 2026-07-01

이 블로그의 자동 발행 파이프라인, 어떻게 품질을 지키나?박준호 · 2026-07-01

자율 AI 에이전트 회사(pixel-office), 우리는 이렇게 운영한다박준호 · 2026-07-01

오픈웨이트 vs 클로즈드 VRAM·RAM 요구량 실측박준호 · 2026-07-01

관측·텔레메트리로 AI 운영 보기, 우리는 이렇게 운영한다박준호 · 2026-07-01

에이전트 영속 기억(메모리그래프), 우리는 이렇게 운영한다박준호 · 2026-07-01

로컬에서 돌리는 오픈 LLM, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

노트북에서 돌리는 AI 모델, 2026 현황과 추천박준호 · 2026-07-01

임베딩·시맨틱 검색 VRAM·RAM 실측: 킬러는 모델이 아니라 벡터 인덱스박준호 · 2026-07-01

실시간 시세·기술적분석 MCP, 우리는 이렇게 운영한다: 한 소스를 안 믿는다박준호 · 2026-07-01

로컬 코딩 모델, 내 GPU엔 얼마의 VRAM이 필요한가?박준호 · 2026-07-01

에이전트 브라우저 제어, 우리는 어떻게 안정적으로 운영하나?박준호 · 2026-07-01

AI 에이전트 로컬 실행 VRAM·RAM 요구량 실측박준호 · 2026-07-01

로컬 RAG 문서 질의응답, VRAM·RAM 요구량 실측 정리Insoo Han · 2026-07-01

로컬 음성합성(TTS) 오픈모델 — VRAM·RAM 요구량 실측박준호 · 2026-07-01

AI 운영 self-healing 자동화, 직접 써본 실측·한계박준호 · 2026-07-01

Ollama·LM Studio·llama.cpp 실행기 VRAM·RAM 실측박준호 · 2026-07-01

4bit·8bit 양자화 VRAM 실측 — 같은 메모리면 큰 모델 Q4가 이득박준호 · 2026-07-01

이 블로그의 자동 발행 파이프라인 — 진짜 일은 생성이 아니라 게이트다(실측)박준호 · 2026-07-01

로컬 이미지 생성(SDXL·Flux) VRAM·RAM 실측박준호 · 2026-07-01

TTS도 이종교배가 될까 — 코덱·공통조상·채점 3중고정하윤 · 2026-07-01

파인튜닝 vs 힐링(Healing) — 병합 봉합선을 꿰매는 재훈련정하윤 · 2026-07-01

증류(Distillation) — 이종·클라우드까지 능력을 옮기는 유일한 길정하윤 · 2026-07-01

로컬 오픈 LLM VRAM·RAM 요구량, 직접 계산·실측박준호 · 2026-07-01

음성 클로닝 오픈모델, 5분 시작 가이드(초보자용)박준호 · 2026-07-01

오픈 음성 클로닝 파이프라인, 직접 써본 실측·한계박준호 · 2026-07-01

로컬 멀티모달(VLM) 초보 가이드: 막히면 mmproj 프로젝터부터 의심하라박준호 · 2026-07-01

unified-api 멀티 프로바이더 게이트웨이 실측: 안 죽지만 조용히 낡는다박준호 · 2026-07-01

로컬 음성합성(TTS) 오픈모델, 5분 시작 가이드박준호 · 2026-07-01

터미널 AI 에이전트, 어떻게 동작하나박준호 · 2026-07-01

터미널 AI 에이전트, 직접 굴려본 실측·한계박준호 · 2026-07-01

AI 운영 self-healing 자동화, 어떻게 동작하나박준호 · 2026-07-01

로컬 RAG 문서 질의응답, 5분 시작 가이드박준호 · 2026-07-01

자율 AI 에이전트 회사(pixel-office), 직접 일해본 실측·한계박준호 · 2026-07-01

관측·텔레메트리로 AI 운영 보기, 어떻게 동작하나박준호 · 2026-07-01

다윈 방식 진화형 병합 — 레시피를 유전자로 세대를 돌린다정하윤 · 2026-07-01

키메라(Chimera)·프랑켄머지 — 부위를 이어붙이는 모델 합성정하윤 · 2026-07-01

모델은 어떻게 남의 능력을 물려받나 — 교배·키메라·증류 3가지 길정하윤 · 2026-07-01

에이전트 영속 기억(메모리그래프), 직접 써본 실측·한계박준호 · 2026-07-01

AI 에이전트 로컬 실행, 5분 시작 가이드 — 초보가 막히는 건 도구 호출박준호 · 2026-07-01

노트북에서 AI 모델 뭐가 돌아갈까 — VRAM·RAM 실측과 메모리 구조박준호 · 2026-07-01

로컬 이미지 생성 5분 가이드: VRAM이 정하고 Flux는 CFG 1.0박준호 · 2026-07-01

임베딩·시맨틱 검색 초보 가이드: query/passage 접두어만 지켜라박준호 · 2026-07-01

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음성 클로닝 오픈모델은 무엇으로 고르나 — 직접 측정 비교박준호 · 2026-07-01

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관측·텔레메트리로 AI 운영 보기 프리뷰: 무엇이고 왜박준호 · 2026-07-01

로컬 멀티모달(VLM) 모델, 직접 돌려본 속도·품질 비교박준호 · 2026-07-01

로컬 오픈 TTS 모델, 직접 돌려본 속도·품질·라이선스 비교 (Kokoro·XTTS·F5)박준호 · 2026-07-01

로컬 RAG 문서 질의응답, 직접 돌려본 속도·품질 비교 (임베딩·벡터DB·청킹)박준호 · 2026-07-01

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노트북에서 AI, 무엇을 NPU로 GPU로 돌려야 하나?박준호 · 2026-07-01

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미니PC·라즈베리파이 AI: 작은 모델은 빠르고 7B는 가속기 필수박준호 · 2026-07-01

시세·기술적분석 MCP의 진짜 한계는 지표가 아니라 데이터다박준호 · 2026-07-01

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로컬 이미지 생성 SDXL vs Flux, 직접 돌려본 속도·품질박준호 · 2026-07-01

4비트 vs 8비트 양자화, 4비트가 약 29% 더 빠른 이유 (직접 측정)박준호 · 2026-07-01

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로컬 오픈 LLM 속도·품질, 직접 돌려본 4비트 비교 (8B~70B tok/s)박준호 · 2026-07-01

실시간 암호화폐 시세 MCP: 3소스·김프·신선도를 한눈에박준호 · 2026-07-01

ComfyUI란? 노드로 조립하는 이미지·영상 생성 파이프라인은 뭘까?박준호 · 2026-06-30

폰·라즈베리파이에서 도는 2.3억 AI, 4배 큰 모델을 정말 이길까?박준호 · 2026-06-30

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