2026-07-07 Ai Daily 0700 Summary¶
수집일시: 2026-07-07 07:00:17 KST
주요 뉴스¶
- Starring the Computer: 화면 속 컴퓨터 출연 목록 - Starring the Computer 는 영화와 TV 에피소드에 등장한 컴퓨터·휴대 기기·서버 장비를 제조사와 모델 단위로 찾아볼 수 있게 만든 목록임 Acer, Apple, Commodore, IBM, Tandy, Toshiba 같은 개인용 컴퓨터뿐 아니라 메인프레임·초기 컴퓨터 까지 알파벳순으로 이어...
- Show GN: Fable5는 비싸지고, 로컬 GPU는 부족하다: LLM 하나를 Mac & CUDA로 나눠 돌리는 DRIFT - LLM이 개인에게서 멀어지고 있고, DRIFT는 LLM 하나를 여러 개인 기기로 나눠 돌려 이에 맞섭니다. DRIFT는 하나의 LLM을 여러 개인 기기에 레이어 단위로 나눠 실행하는 오픈소스 프로젝트입니다. 요즘 개인 개발자가 AI를 직접 다뤄보려 하면 양쪽 모두 쉽지 않습니다. Fable5 같은 최상위 모델은
- 의미가 보이는 프로젝트를 작성하기 - AI 시대의 모델링 AI 시대에는 코드 한 줄의 값이 압도적으로 저렴해짐 그러나 AI는 데이터 모델을 만들지 않는 판단을 하는 데 종종 어려움을 겪음 TODO 앱 예시 TODO 앱에 2주 동안만, 인터벌을 가지고 반복되는 알람을 추가하려면 자연스럽게 반복을 위한 데...
- Show GN: Jetendard 폰트 (JetBrains Mono Nerd Font + Pretendard) - 여밀 폰트 의 소스코드를 거의 그대로 사용했습니다. 여밀 폰트와 다른 점은 Geist mono font 대신에
- 덜한 것이 더 낫다, 대체로 - AI로 무엇이든 빠르게 만들 수 있는 시대에, 양을 늘리는 것이 더 나은 결과로 이어지지 않으며 의도 와 극도의 세심함 으로 만든 제품만이 오래 살아남음 뛰어난 제품의 핵심은 단순함 과 명료함 이며, 이는 뇌의 인지 부하를 줄이...
- AI 시대, Figma를 다시 생각하다 - Config 2026 에서 Figma는 AI 압박에 대응해 캔버스를 코드, 모션, 셰이더, 에이전트 워크플로로 확장하며 생존을 건 승부수를 던지는 중 10여 년간 제품 디자인의 기본 작업 공간이었으나, AI가 기획·프로토타이핑·출시 방식을 재편하며 캔버스가 여전히 중심축인지
- 메모리 아끼면서 Cross Entropy Loss 계산하기 - 긴 context, 큰 vocab의 LLM 학습에서 LM head + cross entropy가 왜 가장 큰 메모리 소비처 중 하나가 되는지 짚어본 글. 128K context에서는 logits 텐서 하나가 40GB에 육박해서, 모델 weight보다도 커진다. 16B 모델을 128K context로 학습하다 실제로 겪은 OOM에서 출발해, cross entropy의 forward/back
상세 요약¶
1. Starring the Computer: 화면 속 컴퓨터 출연 목록¶
Starring the Computer 는 영화와 TV 에피소드에 등장한 컴퓨터·휴대 기기·서버 장비를 제조사와 모델 단위로 찾아볼 수 있게 만든 목록임 Acer, Apple, Commodore, IBM, Tandy, Toshiba 같은 개인용 컴퓨터뿐 아니라 메인프레임·초기 컴퓨터 까지 알파벳순으로 이어...
2. Show GN: Fable5는 비싸지고, 로컬 GPU는 부족하다: LLM 하나를 Mac & CUDA로 나눠 돌리는 DRIFT¶
LLM이 개인에게서 멀어지고 있고, DRIFT는 LLM 하나를 여러 개인 기기로 나눠 돌려 이에 맞섭니다. DRIFT는 하나의 LLM을 여러 개인 기기에 레이어 단위로 나눠 실행하는 오픈소스 프로젝트입니다. 요즘 개인 개발자가 AI를 직접 다뤄보려 하면 양쪽 모두 쉽지 않습니다. Fable5 같은 최상위 모델은
3. 의미가 보이는 프로젝트를 작성하기¶
AI 시대의 모델링 AI 시대에는 코드 한 줄의 값이 압도적으로 저렴해짐 그러나 AI는 데이터 모델을 만들지 않는 판단을 하는 데 종종 어려움을 겪음 TODO 앱 예시 TODO 앱에 2주 동안만, 인터벌을 가지고 반복되는 알람을 추가하려면 자연스럽게 반복을 위한 데...
4. Show GN: Jetendard 폰트 (JetBrains Mono Nerd Font + Pretendard)¶
여밀 폰트 의 소스코드를 거의 그대로 사용했습니다. 여밀 폰트와 다른 점은 Geist mono font 대신에
5. 덜한 것이 더 낫다, 대체로¶
AI로 무엇이든 빠르게 만들 수 있는 시대에, 양을 늘리는 것이 더 나은 결과로 이어지지 않으며 의도 와 극도의 세심함 으로 만든 제품만이 오래 살아남음 뛰어난 제품의 핵심은 단순함 과 명료함 이며, 이는 뇌의 인지 부하를 줄이...
6. AI 시대, Figma를 다시 생각하다¶
Config 2026 에서 Figma는 AI 압박에 대응해 캔버스를 코드, 모션, 셰이더, 에이전트 워크플로로 확장하며 생존을 건 승부수를 던지는 중 10여 년간 제품 디자인의 기본 작업 공간이었으나, AI가 기획·프로토타이핑·출시 방식을 재편하며 캔버스가 여전히 중심축인지
7. 메모리 아끼면서 Cross Entropy Loss 계산하기¶
긴 context, 큰 vocab의 LLM 학습에서 LM head + cross entropy가 왜 가장 큰 메모리 소비처 중 하나가 되는지 짚어본 글. 128K context에서는 logits 텐서 하나가 40GB에 육박해서, 모델 weight보다도 커진다. 16B 모델을 128K context로 학습하다 실제로 겪은 OOM에서 출발해, cross entropy의 forward/back
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