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What EVERYONE is Missing with AI Agents - Memory + Tools that Scale
Published: at 08:45 AM대부분의 AI 에이전트 및 MCP(멀티채널 플랫폼) 서버는 오직 한 명의 사용자만을 대상으로 하도록 설계되어 있으며, 이는 제한적인 상황에서만 적합함 본 영상에서는 수천, 수백만
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Archon Beta Launch Livestream - What You Missed!
Published: at 05:18 PM본 영상은 3시간에 달하는 Archon 베타 출시 라이브 스트림의 요점을 1/3에 압축하여 전달하는 리캡 버전임 Archon의 목적, 설치법, 주요 기능, 실제 AI 개발 워크플로
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Archon Beta Launch Party (MASSIVE V2 Overhaul!)
Published: at 08:45 AM**영상 제목:** Archon Beta Launch Party (MASSIVE V2 Overhaul!) → *아콘 베타 런치 파티 (대규모 V2 오버홀!)* **글로벌 커뮤니티
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Introducing Archon - The Revolutionary Operating System for AI Coding
Published: at 08:46 AMArchon은 ‘AI 에이전트가 다른 AI 에이전트를 만드는’ 최초의 오픈소스 툴에서 시작해, 최근에는 AI 코딩 어시스턴트를 위한 강력한 운영체제(OS)로 발전함 기존 AI 코딩
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#define AI Engineer - Greg Brockman, OpenAI (ft. Jensen Huang, NVIDIA)
Published: at 08:45 AM이 영상은 오픈AI 공동설립자 겸 회장 그렉 브록만(Greg Brockman)이 인터뷰에서 자신의 성장 과정, 초기 커리어, 스트라이프(Stripe) CTO 경험, 독학 방법, A
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Designing AI-Intensive Applications - swyx
Published: at 08:45 AM**AI Engineer 컨퍼런스의 개요 및 최신 동향, 행사 준비 비화, AI 엔지니어링의 발전상에 대해 다룸** **2025년 기준 참가자 3,000명이 모두 막판에 등록해,
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The Future of Evals - Ankur Goyal, Braintrust
Published: at 08:44 AM이 영상은 Ankur Goyal이 Braintrust에서의 지난 2년간 '평가(Eval)' 분야에서의 경험, 현재 상황, 그리고 향후 전망에 대해 발표한 세션임. Braintrus
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A Complete Guide to Claude Code - Here are ALL the Best Strategies
Published: at 05:21 PM**Claude Code(클로드 코드)는 강력한 AI 코딩 어시스턴트로, 다양한 전략과 베스트 프랙티스를 활용할 때 개발 생산성을 극대화할 수 있음** **본 영상은 설치부터 고급
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AI Automation that actually works: $100M, messy data, zero surprises - Tanmai Gopal, Hasura/PromptQL
Published: at 05:20 PM영상은 대형 공공 헬스케어 기업과의 협업 사례를 통해, 실제 현장에서 신뢰성 있게 동작하는 AI 프로세스 자동화의 도입 과정을 상세하게 설명함 해당 헬스케어 기업은 방사선 전문의
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Vibe Coding with Confidence - Itamar Friedman, Qodo
Published: at 05:19 PM**Codto의 CEO 이타마르 프리드만이 새로운 CLI(커맨드라인 도구) 툴의 소프트 런칭과 그 배경, 그리고 ‘자신감 있는 vibe coding’이란 컨셉을 중심으로 발표를 진
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2025 is the Year of Evals! Just like 2024, and 2023, and … - John Dickerson, CEO Mozilla AI
Published: at 05:18 PM본 강연자는 Mozilla AI CEO이며, 6년간 Arthur AI의 공동 창립자 겸 수석 과학자로서 AI/ML 시스템의 모니터링과 평가, 보안 분야에서 활동해 왔음을 소개 평가
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Evals Are Not Unit Tests - Ido Pesok, Vercel v0
Published: at 08:46 AM영상 제목: **Evals는 단위 테스트가 아니다 — Ido Pesok, Vercel v0** Vercel의 엔지니어 Ido Pesok이 Vercel v0의 AI 기반 개발 플랫폼
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On Engineering AI Systems that Endure The Bitter Lesson - Omar Khattab, DSPy & Databricks
Published: at 08:46 AM"쓴 교훈"(The Bitter Lesson)은 도메인 지식 기반의 복잡한 방법론보다, 범용적이고 확장 가능한 학습·탐색 기법이 훨씬 더 강력하다는 Rich Sutton(2019)
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How to look at your data - Jeff Huber (Choma) + Jason Liu (567)
Published: at 08:45 AM영상 제목의 한국어 번역: **데이터를 제대로 바라보는 방법 — Jeff Huber(Chroma) & Jason Liu(567)** 발표자들은 AI 실무자들이 데이터 품질을 올리고
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Hacking the Inference Pareto Frontier - Kyle Kranen, NVIDIA
Published: at 05:20 PM**NVIDIA의 Kyle Kranen은 실제 대규모 추론 서비스(수천만 달러 분기별 클라우드 빌) 운영 경험을 바탕으로, 파레토 프런티어(성능, 비용, 품질 간 최적 조합)를 '
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Infrastructure for the Singularity - Jesse Han, Morph
Published: at 05:19 PM**프로메테우스 신화를 빗대어 인간과 기술의 진화적 관계, 그리고 AI의 ‘자각적 존재’ 가능성을 논함** **특이점(singularity)에 다가갈수록 AI는 인간보다 훨씬 빠른
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Real World Development with GitHub Copilot and VS Code - Harald Kirschner, Christopher Harrison
Published: at 08:47 AM**영상 제목:** GitHub Copilot와 VS Code로 실전 개발하기 대규모 코딩(‘VIP coding’)의 3단계(요로 즉흥 구조화 확장 스펙트럼)를 소개하며, 코드에
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Vision AI in 2025 - Peter Robicheaux, Roboflow
Published: at 08:46 AM**비전 AI의 현주소와 진전에 대해 로보플로우의 ML 리드 피터 로비쇼가 발표함** **비전 AI가 다른 AI 분야(LMs 등)와 가장 큰 차별점을 갖는 이유와 현실 세계 상호작
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Full Workshop: Realtime Voice AI - Mark Backman, Daily
Published: at 08:45 AM본 워크숍은 Daily의 Mark Backman과 팀이 진행하는 실습 중심 세션으로, 오픈소스 Python 프레임워크인 Pipecat을 활용해 80분 이내에 실시간 음성 기반 봇을
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Vibes won't cut it - Chris Kelly, Augment Code
Published: at 05:20 PMAI 코딩이 기존 개발자들의 일자리를 대체할 것이란 과장은 실제 생산 시스템 경험 부족에서 비롯된 오해라고 지적함 AI가 기존 코드베이스에서 30%의 코드를 생성하더라도 실제 영향
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How to Improve your Vibe Coding - Ian Butler
Published: at 05:19 PM이안 버틀러(Bismouth CEO)는 에이전틱(Agentic) 코딩 에이전트의 버그 탐지 실효성과 단점을 평가한 신규 벤치마크 결과를 발표함 현존 에이전트(Devon, Curso
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Practical tactics to build reliable AI apps - Dmitry Kuchin, Multinear
Published: at 05:18 PM발표자는 15년간 스타트업 공동창업자 및 CTO로 다양한 경험을 쌓았고, 최근 몇 년간 여러 기업에 생산 단계 AI 솔루션을 실제로 구축한 경험을 바탕으로 신뢰성 있는 AI 앱 개
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Useful General Intelligence - Danielle Perszyk, Amazon AGI
Published: at 08:47 AMAmazon AGI SF 랩의 인지과학자인 Danielle Perszyk이 인간과 AI 에이전트가 어떻게 ‘공진화’할 수 있는지, 그리고 그 과정에서 신뢰성과 정렬성(alignem
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State of Startups and AI 2025 - Sarah Guo, Conviction
Published: at 08:46 AM**Conviction 벤처펀드의 공동 설립자 Sarah Guo가 AI 스타트업, 기술 트렌드, 투자 전망, 그리고 실무 전략을 상세히 설명** **2026년까지 AI 에이전트가
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Building Agents at Cloud Scale - Antje Barth, AWS
Published: at 08:45 AMAWS는 AI가 모든 고객 경험을 재창조하고, 새로운 경험까지 가능케 할 것이라고 확신함 아마존 내에서 1,000개 이상의 생성형 AI 애플리케이션이 개발 또는 도입되어 재고 예측
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Why is Everyone Missing This with AI Agents?! (Memory + Tools that Scale)
Published: at 08:47 AM대부분의 AI 에이전트 및 MCP 서버는 단일 사용자(즉, 개발자 본인)를 위해 설계되어 여러 사용자 확장에 취약함을 지적 각 사용자별 맞춤 메모리와 도구 접근이 필수임에도, 기존
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Why We Don’t Need More Data Centers - Dr. Jasper Zhang, Hyperbolic
Published: at 08:46 AM본 영상은 하이퍼볼릭(Hyperbolic) CEO 재스퍼 장(Dr. Jasper Zhang)이 개발자용 AI 클라우드 솔루션 하이퍼볼릭에 대해 소개하며, "더 많은 데이터 센터가
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Agents vs Workflows: Why Not Both? - Sam Bhagwat, Mastra.ai
Published: at 08:45 AM영상은 "에이전트 vs 워크플로"라는 AI 개발 커뮤니티 내 논쟁을 중심축으로, 두 방식을 융합하는 실용적 접근의 필요성을 주장함 Anthropic(2023년 12월)과 OpenA
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The 2025 AI Engineering Report - Barr Yaron, Amplify
Published: at 08:45 AM이 영상은 2025년 AI 엔지니어링의 현황을 분석한 설문 결과를 AI 엔지니어 커뮤니티에 공유한 발표로, 500명 이상의 관련 업계 종사자가 참여하여 다양한 인사이트를 도출함 설
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From Self-driving to Autonomous Voice Agents - Brooke Hopkins, Coval
Published: at 05:20 PM이 영상은 Whimo(웨이모)에서 평가 시스템을 이끌었던 브룩 호프킨스(Coval 창업자)가 자율주행의 '대규모 시뮬레이션 평가' 경험을 음성 AI 에이전트 평가에 어떻게 적용할
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[Full Workshop] Building Conversational AI Agents - Thor Schaeff, ElevenLabs
Published: at 05:19 PM이 워크숍은 11랩스(11 Labs)에서 제공하는 다국어 대화형 AI 에이전트 구축 방법과 도구를 개발자 중심으로 상세히 설명함 주요 워크플로우는 음성 → 텍스트(ASR) → LL
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Pipecat Cloud: Enterprise Voice Agents Built On Open Source - Kwindla Hultman Kramer, Daily
Published: at 05:18 PM**영상 제목**: Pipecat Cloud: 오픈소스 기반 기업용 음성 에이전트 데일리(Daily)는 2016년에 설립된 글로벌 실시간 오디오·비디오·AI 인프라 회사로, Pip
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How to Secure Agents using OAuth - Jared Hanson (Keycard, Passport.js)
Published: at 08:47 AM**OAuth는 AI 에이전트와 시스템 간 보안 연결을 위한 핵심 표준 프로토콜임을 강조함** **에이전트가 더 많은 시스템에 연결될수록 유용성이 커지지만, 그만큼 보안 위협도 증
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The Unofficial Guide to Apple’s Private Cloud Compute - Jonathan Mortensen, CONFSEC
Published: at 08:46 AM**이 영상은 '애플의 프라이빗 클라우드 컴퓨트(PCC)'의 내부 원리와 설계, 보안 구조에 대한 비공식 심층 가이드로, 데이터 프라이버시와 클라우드 인공지능 연산의 균형 문제를
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How to defend your sites from AI bots - David Mytton, Arcjet
Published: at 08:45 AM현재 웹 트래픽의 약 50%는 자동화된 클라이언트(봇)에 의해 발생하며, 게임 산업에서는 이 수치가 60%까지 증가함 AI 봇(크롤러)로 인한 부하와 비용 문제는 최근 더욱 심각해
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[Full Workshop] Building Metrics that actually work - David Karam, Pi Labs (fmr Google Search)
Published: at 05:21 PM영상은 AI 및 LLM 평가(evaluation, eval)에서 '실제로 동작하는' 평가 지표(metrics)와 시스템 구축에 필요한 구체적 방법론과 사례를 공유함 참가자들은 평가
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Building a Smarter AI Agent with Neural RAG - Will Bryk, Exa.ai
Published: at 05:20 PM본 영상은 1998년 구글의 키워드 검색의 한계부터 시작해, 신경망 임베딩을 이용한 Exa.ai의 차세대 검색엔진 개발 스토리를 담고 있음 발표자는 2021년 GPT-3의 등장을
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Layering every technique in RAG, one query at a time - David Karam, Pi Labs (fmr. Google Search)
Published: at 05:19 PM영상 제목은 “RAG 기술의 모든 계층별 기법을 한 번에 적용하며 쌓아올리는 방법”으로, RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템에서 가능한 다양한
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Building Alice’s Brain: an AI Sales Rep that Learns Like a Human - Sherwood & Satwik, 11x
Published: at 08:46 AM11X는 Go To Market(GTM) 조직을 위한 디지털 워커를 개발하는 회사로, AI 영업사원 ‘앨리스(Alice)’와 음성 기반 상담원 ‘줄리안(Julian)’ 등 디지털
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Scaling Enterprise-Grade RAG: Lessons from Legal Frontier - Calvin Qi (Harvey), Chang She (Lance)
Published: at 08:46 AM**영상 제목**: 엔터프라이즈급 RAG 확장: 법률 프론티어의 교훈 (Scaling Enterprise-Grade RAG: Lessons from Legal Frontier) H
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Evaluating AI Search: A Practical Framework for Augmented AI Systems - Quotient AI + Tavily
Published: at 08:45 AM이 영상은 Quotient AI와 Tavily가 공동 개발한 AI 검색(검색 에이전트) 평가 프레임워크를 소개하며, 생산환경에서 실질적으로 활용 가능한 평가법의 필요성과 새로운 접
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Shipping something to someone always wins - Kenneth Auchenberg (ex. Stripe, VSCode)
Published: at 08:46 AM**제품 개발에서 가장 중요한 원칙은 "무조건 실제 사용자에게 보내는 것(Shipping Something to Someone Always Wins)"임을 강조** 전 마이크로소프
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Shipping Products When You Don't Know What they Can Do - Ben Stein, Teammates
Published: at 08:45 AM해당 영상은 AI 기반 에이전트 플랫폼인 ‘Teammates’의 공동 창업자 Ben Stein이, LLM 기반 제품 개발에서 “우리조차 제품이 정확히 무엇을 할 수 있는지 알 수
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Make your LLM app a Domain Expert: How to Build an Expert System - Christopher Lovejoy, Anterior
Published: at 08:45 AM의료인이자 AI 엔지니어인 Christopher Lovejoy는 의료 및 보험 분야에서 도메인 전문성을 실제로 반영한 LLM(대형 언어 모델) 기반 어플리케이션 개발 경험을 공유함
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Why you should care about AI interpretability - Mark Bissell, Goodfire AI
Published: at 05:19 PM**AI 해석 가능성(인터프리터빌리티)은 인공지능 모델의 내부 작동 원리를 역공학적으로 분석하여 '블랙박스'였던 신경망의 의사결정을 이해하는 것을 목표로 함** **Anthropi
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Ship Agents that Ship: A Hands-On Workshop - Kyle Penfound, Jeremy Adams, Dagger
Published: at 05:19 PM**본 워크숍에서는 Dagger를 활용하여 실제 배포 가능한 소프트웨어 에이전트(Ship Agent)를 구축하고, 이를 GitHub 및 GitHub Actions 환경에 배포하는
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Government Agents: AI Agents vs Tough Regulations - Mark Myshatyn, Los Alamos National Laboratory
Published: at 05:18 PM**본 영상은 Los Alamos 국립연구소(미국의 핵심 핵과학 연구기관)의 AI 아키텍트 Mark Myshatyn이 정부 기관 내에서 AI 에이전트의 도입과 그에 따른 강력한 규
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Strategies for LLM Evals (GuideLLM, lm-eval-harness, OpenAI Evals Workshop) - Taylor Jordan Smith
Published: at 08:45 AM이 영상은 Red Hat의 AI 전문가 Taylor Smith가 LLM(대형 언어모델) 평가의 중요성, 실제 현업 도입 시의 문제점 및 구체적 평가 방법론, 그리고 대표 도구 실습
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The AI Engineer’s Guide to Raising VC - Dani Grant (Jam), Chelcie Taylor (Notable)
Published: at 08:45 AM이 영상은 AI 스타트업 엔지니어/창업자에게 벤처 캐피탈(VC) 투자를 유치하는 모든 과정을 실제 경험과 함께 구체적으로 안내함 **수익(Revenue)이나 제품(Product)이
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Rise of the AI Architect - Clay Bavor, Cofounder, Sierra w/ Alessio Fanelli
Published: at 05:21 PM시에라는 AI를 활용한 인간적인 고객 서비스 경험을 기업에 제공하며, AI 에이전트를 통해 비용 문제로 인한 서비스 한계를 극복하는 데 집중하고 있음 1년여 만에 수백 개 기업과
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A2A & MCP Workshop: Automating Business Processes with LLMs - Damien Murphy, Bench
Published: at 05:20 PM본 워크샵은 Google의 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜과 MCP(Model Context Protocol)를 활용해 복수의 AI 에이전트 시스템을 구축하고, 이를
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Information Retrieval from the Ground Up - Philipp Krenn, Elastic
Published: at 05:18 PM이 영상은 Elastic 소속 Philipp Krenn이 정보 검색(information retrieval)의 원리와 발전, 그리고 벡터 검색 및 하이브리드 검색까지 최신 검색 기
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Waymo's EMMA: Teaching Cars to Think - Jyh Jing Hwang, Waymo
Published: at 08:46 AM영상은 Waymo의 연구원 Jyh Jing Hwang이 자율주행의 역사, 현황, 그리고 Waymo의 최신 멀티모달 기반 대형 언어모델 EMMA(엠마)의 개발과 성능, 확장에 대해
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Robotics: why now? - Quan Vuong and Jost Tobias Springberg, Physical Intelligence
Published: at 08:45 AM본 발표는 Quan Vuong과 Jost Tobias Springberg(PI, Physical Intelligence)가 “모든 로봇에 어떤 작업도 수행할 수 있게 하는 모델”
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Introduction to LLM serving with SGLang - Philip Kiely and Yineng Zhang, Baseten
Published: at 08:45 AM**SG Lang은 대형 언어 모델(LLM)과 대형 비전 모델(VLM)을 빠르고 효율적으로 서빙할 수 있는 오픈 소스 프레임워크임** **이 워크샵은 SG Lang의 기본 개념,
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Your Coding Agent Just Got Cloned And Your Brain Isn't Ready - Rustin Banks, Google Jules
Published: at 05:19 PM본 영상은 Google Labs의 프로덕트 매니저 루스틴 뱅크스(Rustin Banks)가 최신 AI 코딩 에이전트 "Jules"의 개념과 활용, 그리고 병렬적 에이전트 활용법을
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Devin 2.0 and the Future of SWE - Scott Wu, Cognition
Published: at 05:18 PM**Devin의 개발 여정과 소프트웨어 엔지니어링 AI 에이전트의 발전 단계를 구체적으로 조명함** AI 에이전트의 처리 능력은 약 70일(2~3개월)마다 2배씩 증가하고 있음—코
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Piloting agents in GitHub Copilot - Christopher Harrison, Microsoft
Published: at 05:18 PM영상 제목: **GitHub Copilot 에이전트 실습 파일럿 Christopher Harrison, Microsoft** 이번 세션에서는 GitHub Copilot(일명 "AI
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Software Development Agents: What Works and What Doesn't - Robert Brennan, AllHands/OpenHands
Published: at 08:46 AM본 영상에서는 오픈소스 소프트웨어 개발 에이전트 'Open Hands'를 개발한 Robert Brennan이 AI 기반 코딩 에이전트의 효과적 활용법과 한계를 체계적으로 소개함 최
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Beyond the Prototype: Using AI to Write High-Quality Code - Josh Albrecht, Imbue
Published: at 08:45 AMImbue의 CTO Josh Albrecht가 발표한 본 영상은 AI 기반 코딩 에이전트 환경 'Sculptor'의 설계 철학과 구체적 기능, 그리고 AI를 활용한 고품질 코드 작
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Ship Production Software in Minutes, Not Months - Eno Reyes, Factory
Published: at 08:45 AM이 영상은 Eno Reyes(Factoy)가 현대 소프트웨어 개발 패러다임이 인간 중심(Human-driven)에서 에이전트 중심(Agent-driven)으로 빠르게 전환되고 있음
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Building AI Products That Actually Work - Ben Hylak (Raindrop), Sid Bendre (Oleve)
Published: at 05:22 PM이 영상은 Raindrop의 CTO Ben Hylak과 Oleve의 공동 창업자 Sid Bendre가 실제로 효과적으로 작동하는 AI 제품을 어떻게 만들 수 있는지 공유하는 대담의
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Human seeded Evals - Samuel Colvin, Pydantic
Published: at 05:20 PM이 영상은 AI Engineer New York에서 열린 Pyon에서 발표된 "Pyantic 방식의 AI 애플리케이션 구축" 강연을 다룸 새뮤얼 콜빈은 신속하면서도 안전하게 AI
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Latent Space Paper Club: AIEWF Special Edition (Test of Time, DeepSeek R1/V3) - VIbhu Sapra
Published: at 05:19 PM본 영상은 'Latent Space Paper Club'의 연차 리뷰로 시작하여, 지난 1년 반 동안 매주 진행된 논문 클럽의 성장과 성과를 소개함. 매주 수요일 정오에 약 100
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Build ANY AI Agent with this Context Engineering Blueprint
Published: at 05:21 PM영상은 AI 에이전트 개발을 위한 “문맥 엔지니어링(Context Engineering)”의 중요성과, 이를 위해 최적화된 PRP(Product Requirements Prompt
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From Hype to Habit: How We’re Building an AI-First SaaS Company-While Still Shipping the Roadmap
Published: at 05:21 PMAI-우선(AI-first) 기업이란 단순히 제품에 AI 기능을 추가하는 것이 아니라, 전략·조직·가치전달 모든 단계에서 AI를 중심에 두는 전환임을 강조함 Sprout Socia
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3 ingredients for building reliable enterprise agents - Harrison Chase, LangChain/LangGraph
Published: at 05:20 PM본 영상은 엔터프라이즈(기업 환경)에서 신뢰성 높은 AI 에이전트를 구축하는 데 필요한 3가지 핵심 요소에 대해 LangChain/LangGraph의 Harrison Chase가
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How agents will unlock the $500B promise of AI - Donald Hruska, Retool
Published: at 08:46 AM발표자 도널드는 Retool의 신제품 팀 리드를 맡고 있으며, 최근 "Retool Agents"를 출시하여 에이전틱 AI 시장에 본격 진입했음을 알림 현재 AI 인프라에 5,000
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Does AI Actually Boost Developer Productivity? (100k Devs Study) - Yegor Denisov-Blanch, Stanford
Published: at 08:45 AM최근 마크 저커버그는 올해 말까지 Meta의 중간급 엔지니어 대부분을 AI로 대체할 수 있다고 언급했으나, 현실적으로 AI가 올해 내에 개발자를 완전히 대체하긴 어렵다는 견해가 제
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Monetizing AI - Alvaro Morales, Orb
Published: at 08:45 AM이 영상은 Orb의 CEO 알바로 모랄레스가 AI 제품과 서비스의 가격 책정 및 수익화 전략에 대한 실무적 경험과 인사이트를 공유하는 세션임 AI 가격 책정의 고유한 도전과제를 △
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How to run Evals at Scale: Thinking beyond Accuracy or Similarity - Muktesh Mishra, Adobe
Published: at 05:20 PM이 영상은 대규모 AI 평가(Eval) 구현 시 "정확도나 유사성"에만 집착하지 않고 더 넓은 관점에서 평가 전략을 설계해야 함을 강조함 Adobe의 Applied AI 개발 플랫
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Do You Trust Your AI’s Inferences? - Sahil Yadav, Hariharan Ganesan, Telemetrak
Published: at 05:20 PM**영상 제목:** *당신의 AI 추론을 신뢰할 수 있는가?* (Do You Trust Your AI’s Inferences?) 발표자들은 보건 모니터링, 산업 IoT, 통신 네트
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AI powered entomology: Lessons from millions of AI code reviews - Tomas Reimers, Graphite
Published: at 05:19 PM영상 제목: **AI 기반 곤충학: 수백만 건의 AI 코드 리뷰에서 얻은 교훈** Tomas Reimers(그래파이트 공동 창업자)는 Diamond라는 AI 기반 코드 리뷰어 개발
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Books reimagined: use AI to create new experiences for things you know - Lukasz Gandecki, Xolvio
Published: at 08:46 AM발표자인 루카쉬 간데츠키는 어려서부터 프로그래머로 활동해 왔으며, 최신 프로젝트 ‘Books Reimagined’에 대해 소개함 AI를 활용해 ‘이미 익숙한 책’을 새로운 방식으로
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Stateful environments for vertical agents - Josh Purtell, Synth Labs
Published: at 08:45 AM**Josh Purtell(Synth Labs 창립자)**는 수직(Vertical) 산업군(금융, 회계, 헬스케어 등)에 적용할 AI 에이전트의 성능을 비약적으로 높여주는 “상태
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How to Hire AI Engineers when EVERYONE is cheating with AI - Beth Glenfield, DevDay
Published: at 08:45 AM이 영상은 베스 글렌필드(Beth Glenfield)가 현행 테크니컬 리크루팅(기술 채용) 방식이 AI의 등장으로 어떻게 변화·파괴되고 있는지 발표한 내용임 최근 18개월간 등장한
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The Bitter Layout or: How I Learned to Love the Model Picker - Maximillian Piras, Yutori
Published: at 08:48 AMAI 기반 앱들이 최근 매우 유사한 레이아웃을 보이고 있으며, 대부분 입력 필드, 턴-바이-턴 UX, 다수의 모델을 선택할 수 있는 드롭다운을 포함 채팅봇 중심의 UX가 논쟁이 많
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Excalidraw: AI and Human Whiteboarding Partnership - Christopher Chedeau
Published: at 08:47 AM영상 제목은 "*엑스칼리드로: AI와 인간의 화이트보드 협업*"이며, 크리스토퍼 셰도(Christopher Chedeau)가 Excalidraw 개발과 AI 통합 경험, 그리고 화
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tldraw.computer - Steve Ruiz, tldraw
Published: at 08:46 AM영상의 발표자는 스티브 루이즈(Steve Ruiz)이며, 자신이 설립한 whiteboard & 캔버스 플랫폼인 **tldraw(틸드로우)**의 발전 과정과 AI 통합 사례를 상세히
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Dream Machine: Scaling to 1m users in 4 days - Keegan McCallum, Luma AI
Published: at 05:21 PM‘Dream Machine’은 Luma AI가 공개한 첫 비디오 생성 AI 모델이며, 2024년 6월 11일 오전 9시에 공식 런칭됨 런칭 직후 예상보다 훨씬 많은 트래픽이 몰리며
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Google Photos Magic Editor: GenAI Under the Hood of a Billion-User App - Kelvin Ma, Google Photos
Published: at 05:20 PM구글 포토는 월간 15억 명이 사용하는 사진 관리 서비스로, ML(머신러닝)을 기반으로 사진 백업, 자동 정리, 검색 기능을 제공 초창기부터 이미지 검색, OCR, 자동 앨범 생성
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OpenThoughts: Data Recipes for Reasoning Models - Ryan Marten, Bespoke Labs
Published: at 08:47 AM본 영상에서는 Bespoke Labs 설립 엔지니어 Ryan Marten이 오픈소스 추론 데이터셋 프로젝트인 OpenThoughts(특히 최신 버전인 3)에 대해 소개함 Deeps
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Building Effective Voice Agents - Toki Sherbakov + Anoop Kotha, OpenAI
Published: at 08:45 AM본 강연은 OpenAI 솔루션 아키텍처팀의 토키 셰르바코프와 아누프 코타가 진행하며, 실용적인 오디오(음성) 에이전트 구축 방법, 최신 모델 동향, 설계 패턴 및 실제 경험을 공유
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Robots as professional Chefs - Nikhil Abraham, CloudChef
Published: at 05:20 PM이 영상은 CloudChef의 공동 창업자 겸 CEO인 Nikhil Abraham이 범용 2핸드 로봇을 요리사로 "교육"하여 실제 전문 주방에서 활용할 수 있게 된 사례를 상세히
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What every AI engineer needs to know about GPUs - Charles Frye, Modal
Published: at 05:19 PMAI 엔지니어들이 오픈AI, Anthropic, DeepSeek 등의 모델 API를 활용해 앱을 만드는 현재, 앞으로는 GPU에 대한 이해가 필수적임을 강조함 복잡한 시스템 구축에
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How to Train Your Agent: Building Reliable Agents with RL - Kyle Corbitt, OpenPipe
Published: at 08:46 AM본 영상은 OpenPipe의 Kyle Corbitt가 AI Engineer World’s Fair에서 발표한 사례 연구이자 오픈소스 프로젝트 ART E의 설계와 RL(강화 학습)
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A Taxonomy for Next-gen Reasoning - Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai
Published: at 08:46 AM본 발표는 최근 6개월간의 강화학습(RL)과 검증 가능한 보상(Verifiable Rewards) 기반 추론 모델 연구를 되돌아보고, 차세대 언어모델의 진화 방향과 새로운 분류 체
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[Full Workshop] Reinforcement Learning, Kernels, Reasoning, Quantization & Agents - Daniel Han
Published: at 08:45 AM**영상 제목 번역:** *강화학습, 커널, 추론, 양자화, 에이전트 — Daniel Han 전체 워크숍* Daniel Han은 오픈소스 생태계를 위해 주요 AI 모델(예: Lla
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Context Engineering 101 - The Simple Strategy to 100x AI Coding
Published: at 08:47 AM**컨텍스트 엔지니어링(CE)은 AI 코딩의 생산성과 품질을 획기적으로 높이는 핵심 전략으로 부상하고 있음** 기존의 '바이브 코딩'(대충 프로토타입 제작)과 '프롬프트 엔지니어링
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Recsys Keynote: Improving Recommendation Systems & Search in the Age of LLMs - Eugene Yan, Amazon
Published: at 08:46 AM**추천 시스템은 과거부터 언어 모델링 기법을 활용해 발전해왔으며, 최근에는 트랜스포머와 멀티모달 임베딩이 주요 기술로 떠오르고 있음** **단순 해시 기반 아이템 ID의 한계를
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RL for Autonomous Coding - Aakanksha Chowdhery, Reflection.ai
Published: at 08:45 AM연사 아칸샤 차우더리는 구글에서 Palm, Gemini 등 대형 언어 모델 개발을 이끌었으며, 현재는 Reflection.ai에서 강화학습 기반 자율 코딩에 집중하고 있음 2020
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What We Learned from Using LLMs in Pinterest - Mukuntha Narayanan, Han Wang, Pinterest
Published: at 05:23 PM**Pinterest 검색에 대형 언어 모델(LLM)을 도입하여 검색 관련성(서치 리밸런스) 정확도를 크게 향상시킨 경험을 상세하게 공유** **Pinterest는 매달 60억 건
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360Brew: LLM-based Personalized Ranking and Recommendation - Hamed and Maziar, LinkedIn AI
Published: at 05:21 PM영상은 LinkedIn AI 팀(하메드, 마지아르)이 LLM(대형 언어 모델)을 활용한 차세대 맞춤형 랭킹 및 추천 시스템 '360Brew'의 개발 여정을 상세히 설명함 기존 추천
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Netflix's Big Bet: One model to rule recommendations: Yesu Feng, Netflix
Published: at 05:19 PM이 영상은 넷플릭스가 추천 시스템의 모든 유즈케이스를 하나의 파운데이션 모델로 통합하는 전략을 중점적으로 다룸 넷플릭스의 홈, 검색, 키즈, 모바일 등 다양한 추천 화면과 늘어나는
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Transforming search and discovery using LLMs - Tejaswi & Vinesh, Instacart
Published: at 08:47 AMInstacart는 북미 최대 온라인 식료품 플랫폼으로, 고객이 원하는 상품을 빠르고 효율적으로 찾는 ‘검색’과 새 상품을 제안하는 ‘발견’ 기능을 핵심 미션으로 삼음 기존 검색
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Teaching Gemini to Speak YouTube: Adapting LLMs for Video Recommendations to 2B+DAU - Devansh Tandon
Published: at 08:46 AM영상 제목: *Gemini에게 유튜브를 가르치다: LLM 기반 추천 시스템을 통해 20억+ DAU에 대응하는 혁신적 접근* 기존 검색 혁신만큼이나 추천 시스템의 변화가 중요하며,
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The State of Generative Media - Gorkem Yurtseven, FAL
Published: at 08:45 AM**이 영상에서는 FAL의 Gorkem Yurtseven이 생성형 미디어의 발전 과정, 시장 변화, 그리고 미래 전망을 심도 있게 다룸** **2022년 OpenAI의 DALL·E
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Building a 10 person unicorn - Max Brodeur-Urbas, Gumloop
Published: at 05:19 PMMax Brodeur-Urbas는 Gumloop의 창업자이며 YC(Winter 24) 출신으로, 2인 팀 시드 투자를 받고 불과 9명 규모로 시리즈A까지 성장함 Gumloop는 워
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Rethinking Team Building: how a 30-person Startup serves 50 Million Users - Grant Lee, Gamma
Published: at 08:47 AM**영상 제목: 팀 빌딩을 다시 생각하다: 30명 스타트업이 5천만 사용자를 지원하는 법** Gamma의 공동창업자 겸 CEO Grant Lee는 기존의 복잡한 팀 확장 방식에서
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Small AI Teams with Huge Impact - Vikas Paruchuri, Datalab
Published: at 08:46 AM이 영상은 Datalab의 CEO 비카스(Vikas)가 3~4명의 소규모 팀으로 GitHub 스타 4만 개, 연간 매출 7자리(백만 달러대), 최고 수준의 AI 모델 개발을 동시에
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Benchmarks Are Memes: How What We Measure Shapes AI-and Us - Alex Duffy
Published: at 08:45 AM영상은 벤치마크가 밈(meme)처럼 확산되며 AI의 발전 방향을 결정짓는 강력한 아이디어임을 강조함 리처드 도킨스가 제시한 밈의 정의(확산하는 아이디어)와 연결하여, 실제로 AI
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Automating Escrow with USDC and AI - Corey Cooper, Circle
Published: at 08:48 AMCircle의 디벨롭먼트 리드 Corey Cooper가 USDC(USD Coin)와 AI를 결합한 에스크로 자동화 실험 사례를 상세하게 소개 Circle은 2013년 설립된 세계
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Survive the AI Knife Fight: Building Products That Win - Brian Balfour, Reforge
Published: at 08:47 AM본 영상은 최근 45일간 AI 산업 내 엄청난 속도의 제품 출시와 경쟁 격화 현상을 사례(노션, 피그마, 애틀라시안, 앤트로픽, 구글, 오픈AI 등)로 설명하며 시작함. 대형 기업
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How LLMs work for Web Devs: GPT in 600 lines of Vanilla JS - Ishan Anand
Published: at 08:46 AM**영상 제목**: *웹 개발자를 위한 LLM의 원리: GPT를 600줄의 바닐라 JS로 구현하기* 주최자는 머신러닝 배경지식이 없는 웹 개발자도 LLM(대형 언어 모델)의 구조와
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[Workshop] AI Pipelines and Agents in Pure TypeScript with Mastra.ai - Nick Nisi, Zack Proser
Published: at 08:45 AM***Pure TypeScript로 Mastra.ai 프레임워크를 활용한 AI 파이프라인과 에이전트 워크숍*** (영상 제목) 본 워크숍에서는 Mastra 프레임워크와 TypeSc
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The New Code - Sean Grove, OpenAI
Published: at 08:46 AM이 영상은 OpenAI의 Sean Grove가 ‘스펙(명세, specification)’이 코드보다 더 중요한 소프트웨어 개발 결과물임을 주장하며, 스펙의 가치와 실행법, 사례를
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AI Engineering with the Google Gemini 2.5 Model Family - Philipp Schmid, Google DeepMind
Published: at 08:45 AM**행사 개요**: 본 워크숍은 Google DeepMind의 Philipp Schmid가 주도하였으며, 첨단 Gemini 2.5 모델(Pro 및 Flash)의 엔지니어링 활용을
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Thinking Deeper in Gemini - Jack Rae, Google DeepMind
Published: at 08:46 AMGoogle DeepMind의 연구원이자 Gemini 사고(Thinking) 기능의 기술 리드인 Jack Rae가 Gemini 모델에서 '생각하는' 메커니즘 및 그 연구 의의에 대
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Production software keeps breaking and it will only get worse - Anish Agarwal, Traversal.ai
Published: at 08:45 AM본 영상은 Traversal.ai의 CEO 아니시 아가왈과 매트가 프로덕션 소프트웨어의 신뢰성과 장애 대응의 문제, 그리고 AI를 활용한 혁신적 해결방안을 소개함 소프트웨어 엔지니
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Build and Ship Any MCP Server in MINUTES (Full Guide)
Published: at 05:20 PM제목: *몇 분 만에 모든 MCP 서버를 구축하고 배포하는 완벽 가이드 (Build and Ship Any MCP Server in MINUTES (Full Guide))* Ant
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A year of Gemini progress + what comes next - Logan Kilpatrick, Google DeepMind
Published: at 05:18 PM영상 제목은 "**Gemini의 1년간 발전과 앞으로의 로드맵**"으로, Google DeepMind 소속 Logan Kilpatrick이 발표함 최신 Gemini 2.5 Pro
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2025 in LLMs so far, illustrated by Pelicans on Bicycles - Simon Willison
Published: at 08:45 AM본 영상은 2024년 12월부터 2025년 5월까지 최근 6개월간 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 분야에서 등장한 30여 개의 주요 모델 출시 및
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Trends Across the AI Frontier - George Cameron, ArtificialAnalysis.ai
Published: at 08:45 AM본 영상은 인공지능 벤치마킹 전문기업 ArtificialAnalysis.ai의 조지(George Cameron) 공동설립자가 AI 모델의 추세, 성능, 비용, 속도 등 다양한 '프
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Training Agentic Reasoners - Will Brown, Prime Intellect
Published: at 08:45 AM영상은 에이전틱(Agentic) 소프트웨어와 추론 시스템을 훈련시키는 방법, 특별히 RL(Reinforcement Learning, 강화학습)을 중심으로 설명함 발표자는 "추론과
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New York Times' Connections: A Case Study on NLP in Word Games - Shafik Quoraishee, NYT Games
Published: at 08:45 AM본 강연은 발표자 Shafik Quoraishee가 뉴욕타임스 게임즈팀 소속 게임 개발자로서 진행한 ‘Connections’ 게임에 대한 AI 실험을 다룸 본 연구는 내부 공식 연
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Claude Code & the evolution of agentic coding - Boris Cherny
Published: at 05:18 PM본 영상은 앤트로픽(Anthropic)의 Boris Cherny가 직접 개발한 "Claude Code"와 AI 코딩 도구의 진화 및 UX(사용자 경험)의 변화 과정을 기술적으로 상
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MCP Is Not Good Yet - David Cramer, Sentry
Published: at 08:46 AM영상 제목: **MCP는 아직 완성되지 않았다 — 센트리의 데이비드 크레이머** 발표자는 Sentry의 창업자 및 임원 데이비드 크레이머로, Sentry의 MCP 서버 개발 경험을
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12-Factor Agents: Patterns of reliable LLM applications - Dex Horthy, HumanLayer
Published: at 08:45 AM영상은 LLM(대형 언어 모델) 기반 에이전트 개발에서 신뢰성과 품질을 높이기 위한 ‘12-팩터’ 설계 패턴을 소개함 발표자는 직접 에이전트 개발 경험 및 100명 이상의 개발자,
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Context Engineering is the New Vibe Coding (Learn this Now)
Published: at 05:19 PM“Vibe Coding”은 AI 코딩 어시스턴트에게 최소한의 입력만 주고, 검증 없이 코드를 생성하게 하는 최근 유행한 방식이며, Andrej Karpathy가 처음 용어를 만들었
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The Build-Operate Divide: Bridging Product Vision and AI Operational Reality
Published: at 08:46 AM영상 제목은 “빌드-오퍼레이트 디바이드: 제품 비전과 AI 운영 현실의 격차를 메우기”로, 우수한 AI 제품 콘셉트가 실제 운영 단계에서 현실의 장벽에 부딪히는 문제를 다룸 Jer
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Your Personal Open-Source Humanoid Robot for $8,999 - Jingxiang Mo, K-Scale Labs
Published: at 08:45 AM이 영상은 K-Scale Labs의 창립 엔지니어 Jax가 개발자용 오픈소스 휴머노이드 로봇(Kbot, Zbot)의 전체 하드웨어 및 소프트웨어 오픈 전략, 가격, 기술, 사용 목
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Turning Fails into Features: Zapier’s Hard-Won Eval Lessons - Rafal Willinski, Vitor Balocco, Zapier
Published: at 08:47 AM본 영상은 Zapier의 AI 에이전트 개발 과정에서 얻은 실제적인 실수와 학습, 그리고 평가(Eval) 시스템 구축 노하우를 공유함 Zapier Agents는 자동화 소프트웨어로
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Agents, Access, and the Future of Machine Identity - Nick Nisi (WorkOS) + Lizzie Siegle (Cloudflare)
Published: at 08:46 AM본 영상은 Cloudflare의 Lizzie Siegle와 WorkOS의 Nick Nisi가 AI 에이전트 및 MCP 서버 구축, 인증·인가 문제, 그리고 실무 적용사례를 중심으로
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The New Lean Startup - Sid Bendre, Oleve
Published: at 08:45 AM영상 제목: **‘새로운 린 스타트업 — 올리브(Oliv)의 초소형 팀 성공 전략’** 최근 창업 트렌드는 소규모 팀, 투자 유치 지연, 조기 수익성 달성으로 변화 중임을 설명 A
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[Evals Workshop] Mastering AI Evaluation: From Playground to Production
Published: at 05:21 PM**본 영상은 AI 엔지니어링 행사에서 진행된 Brain Trust의 첫 번째 워크숍으로, AI 평가(evals)의 필요성, 실행 방법, 실제 적용 케이스까지 세밀하게 다룸** *
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Conquering Agent Chaos - Rick Blalock, Agentuity
Published: at 05:19 PM"Conquering Agent Chaos(에이전트 혼돈 극복)"는 에이전트의 실제 배포 문제와 Agentuity의 솔루션 중심 기능에 대해 논의함 플로리다 대학교(Universi
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Optimizing inference for voice models in production - Philip Kiely, Baseten
Published: at 05:18 PM영상 제목은 *음성 모델의 프로덕션 추론 최적화*임 발표자는 Baseten(베이스텐) 소속 필립 켈리(Philip Kiely)이며, Baseten은 다양한 AI 네이티브 기업을 위
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The emerging skillset of wielding coding agents - Beyang Liu, Sourcegraph / Amp
Published: at 08:47 AMAI 코딩 에이전트의 한계와 가능성에 대한 업계 유명 개발자들의 다양한 평가와 논쟁이 최근 트위터 등에서 펼쳐짐 "최상위 개발자층(상위 0.1%)"에는 큰 도움이 안 된다는 주장도
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Securing Agents with Open Standards - Bobby Tiernay and Kam Sween, Auth0
Published: at 08:46 AM본 영상은 OPZero(오제로) 엔지니어인 Bobby Tiernay와 Kam Sween이 AI 에이전트 중심의 세계에서 신원 및 접근 제어를 안전하게 구현하는 방법, 구체적으로 오
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Intro to GraphRAG - Zach Blumenfeld
Published: at 08:45 AM본 워크숍은 AI 기반 지식 보조(AI knowledge assistant) 구축에 활용되는 그래프 데이터베이스(Graph Database, 대표적으로 Neo4j) 및 GraphR
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Milliseconds to Magic: Real‑Time Workflows using the Gemini Live API and Pipecat
Published: at 05:21 PM**'음성'은 인간에게 가장 자연스러운 인터페이스이며, 차세대 생성형 AI(Gen AI)의 핵심 빌딩블록으로 여겨진다.** **음성 에이전트 기술은 이미 환자-의사 통역, 아동 교
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Forget RAG Pipelines-Build Production Ready Agents in 15 Mins: Nina Lopatina, Rajiv Shah, Contextual
Published: at 05:20 PM이 영상은 Contextual AI 사의 Rajiv Shah와 Nina Lopatina가 RAG(Retrieval Augmented Generation) 파이프라인의 전통적 구축
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Building voice agents with OpenAI - Dominik Kundel, OpenAI
Published: at 05:19 PM이 영상은 OpenAI 개발자 경험 팀의 도미닉 쿤델이 OpenAI의 TypeScript 기반 Agents SDK 신기능을 중심으로 음성 에이전트(voice agents) 개발 전
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From Mixture of Experts to Mixture of Agents with Super Fast Inference - Daniel Kim & Daria Soboleva
Published: at 05:20 PM본 워크숍은 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 모델 구조의 개념과 의의, 그리고 이를 확장한 "에이전트 혼합(Mixture of Agents, MoA)" 아
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How to build world-class AI products - Sarah Sachs (AI lead @ Notion) & Carlos Esteban (Braintrust)
Published: at 05:19 PM**영상 제목**: 세계적 수준의 AI 제품을 만드는 법 — Notion AI 리드 Sarah Sachs와 Braintrust Notion AI 제품 개발 리드 Sarah Sach
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Data is Your Differentiator: Building Secure and Tailored AI Systems - Mani Khanuja, AWS
Published: at 05:18 PM**본 영상의 핵심 메시지는 "데이터야말로 AI 및 비즈니스 혁신의 근본적인 차별화 요소"라는 점임** **생성형 AI 도입 시 데이터의 역할과 처리 방식, 데이터 사이로 해소,
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Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK - Suman Debnath, AWS
Published: at 08:46 AM**Strands는 에이전트 구축을 극도로 단순화하기 위한 오픈소스 SDK**로, 에이전트 개발 시 '모델'과 '툴'만 필요하며 별도의 복잡한 스캐폴딩(scaffolding)이 불
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Ship it! Building Production Ready Agents - Mike Chambers, AWS
Published: at 08:45 AM**AWS 개발자 홍보대사 마이크 챔버스가 생성형 AI에 특화된 경험을 바탕으로 프로덕션 수준의 AI 에이전트 빌드 및 클라우드 배포 방법을 실전 예제로 시연함** **첫 번째 단
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Containing Agent Chaos - Solomon Hykes, Dagger
Published: at 08:45 AM영상은 Solomon Hykes가 10년 전 Docker Con 2015에서와 동일한 무대에서 발표하는 것으로 시작하며, 기존 소프트웨어 개발에서 AI 코딩 에이전트 시대로 전환되
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Serving Voice AI at Scale - Arjun Desai (Cartesia) & Rohit Talluri (AWS)
Published: at 05:20 PMCartisia의 공동 창업자 Arjun Desai와 AWS의 Rohit Talluri가 엔터프라이즈용 실시간 음성 AI의 구현, 과제, 진화에 대해 심층적으로 논의함 Cartis
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To the moon! Navigating deep context in legacy code with Augment Agent - Forrest Brazeal, Matt Ball
Published: at 05:19 PM이 영상은 AI 에이전트 'Augment Agent'를 활용해 복잡한 레거시 코드베이스, 특히 Apollo 11 유도컴퓨터(AGC) 코드 분석 및 현대화 방법을 실습 중심으로 설명
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Engineering Better Evals: Scalable LLM Evaluation Pipelines That Work - Dat Ngo, Aman Khan, Arize
Published: at 05:19 PM영상은 Arize AI의 AI 아키텍트 Dat Ngo가 LLM(대규모 언어 모델) 평가(Eval) 파이프라인을 어떻게 효율적이고 확장성 있게 구축할 수 있는지 실무적 관점에서 설명
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Why should anyone care about Evals? - Manu Goyal, Braintrust
Published: at 08:46 AM영상의 발표자 마누 고얄(Manu Goyal)은 Braintrust에서 일하며 AI 평가(Evals) 플랫폼 개발을 주도하고 있음 발표는 자신의 어린 시절과 기술에 대한 실망, 그
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Evals 101 - Doug Guthrie, Braintrust
Published: at 08:46 AM**‘Evals(평가)’는 대형언어모델(LLM) 기반 애플리케이션의 품질, 신뢰성, 정확성 등을 정량적으로 관리할 수 있게 해 주는 구조화된 테스트 체계로, Braintrust 플
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Building Agents at Cloud Scale - Antje Barth, AWS
Published: at 08:45 AM본 영상은 Antje Barth(AWS)가 클라우드 환경에서 대규모 AI 에이전트(Agent)를 구축하는 방법과 실제 적용 사례를 소개 전 세계에 6억 대가 넘는 Alexa 기기가
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Introducing RAG 2.0: Agentic RAG + Knowledge Graphs (FREE Template)
Published: at 05:19 PM**영상은 AI 에이전트가 다양한 지식을 효과적으로 검색하는 최적의 방식을 찾기 위해, 최근 주목받고 있는 '에이전틱 RAG'와 '지식 그래프' 전략을 결합한 강력한 지식 검색 시
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Fun stories from building OpenRouter and where all this is going - Alex Atallah, OpenRouter
Published: at 08:45 AM오픈라우터(OpenRouter)는 2023년 초에 Alex Atallah이 "AI 인프런스 시장이 승자독식 구조가 될 것인가?"라는 질문에서 시작되었음. 챗GPT 출시와 함께 AI
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Building AI Agents that actually automate Knowledge Work - Jerry Liu, LlamaIndex
Published: at 05:20 PM발표자는 LlamaIndex의 공동 창립자이자 CEO인 Jerry Liu로, 주제는 “지식 업무를 실제로 자동화하는 AI 에이전트 구축”임 AI 에이전트의 주요 약속은 지식 노동자
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Windsurf everywhere, doing everything, all at once - Kevin Hou, Windsurf
Published: at 08:46 AM본 영상은 Windsurf의 프로덕트 리드 Kevin Hou가 AI Engineer Worlds Fair에서 발표한 세션으로, Windsurf가 지난 1년간 어떻게 급성장했는지 소
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Model Maxxing: RFT, DPO, SFT with OpenAI - Ilan Bigio, OpenAI
Published: at 08:46 AM이 영상은 OpenAI의 개발자 경험팀의 Ilan Bigio가 진행하며, OpenAI에서 제공하는 세 가지 주요 파인튜닝 기법(SFT, DPO, RFT)의 개념, 적용 사례, 데이
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Case Study + Deep Dive: Telemedicine Support Agents with LangGraph/MCP - Dan Mason
Published: at 08:45 AM이 영상은 Stride 컨설팅 팀이 실제 헬스케어 스타트업 "Aila Science"를 위해 개발한, LangGraph와 MCP, LLM(주로 Anthropic Claude) 기반
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Building Agents with Amazon Nova Act and MCP - Du'An Lightfoot, Amazon (Full Workshop)
Published: at 05:18 PM**본 영상은 AWS의 Du'An Lightfoot와 Banjo Bami가 Nova Act, MCP(Modern Context Protocol), strands agent 등 Am
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Claude Code & the evolution of agentic coding - Boris Cherny, Anthropic
Published: at 08:46 AM영상 제목: **Claude Code와 에이전틱 코딩의 진화** Boris가 Anthropic의 기술 스태프로서 Claude Code의 창시자임을 직접 소개하며 시작함 AI 모델,
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Building AI Products That Actually Work - Ben Hylak, Sid Bendre
Published: at 08:45 AM**벤 하일락(Ben Hylak)과 시드 벤드르(Sid Bendre)는 성공적으로 작동하는 AI 제품을 개발하는 구체적인 방법론과 실사례를 공유함** **AI 제품 개발에서 반복(
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Veo 3 for Developers - Paige Bailey
Published: at 08:45 AM**구글 딥마인드의 Paige Bailey가 개발자 대상 Veo 3, Imagine 4, LIA 2의 신기능을 소개함** **Veo 3는 영상과 오디오를 동시에 자연스럽게 생성할
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The Web Browser Is All You Need - Paul Klein IV
Published: at 08:45 AM**Paul Klein은 Browserbase의 창업자로, AI 에이전트가 구체적으로 웹 브라우저를 필요로 한다는 점을 강조함** **기존 웹 인프라 구축은 복잡하고 자주 고장이
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Large Scale AI on Apple Silicon (as mentioned by @AndrejKarpathy ) - Alex Cheema, EXO Labs
Published: at 08:45 AM20세기 초 물리학의 오류사례(플랑크 상수 측정 실패)와 과학적 관성 현상에서 시작해, 혁신적 과학·기술이 기존 패러다임과 하드웨어에 의해 저지된 사례들을 살펴봄 과학자들은 대가의
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Building Protected MCP Servers - Den Delimarsky and Julia Kasper, Microsoft DevDiv
Published: at 05:19 PM이 영상은 Microsoft의 Den Delimarsky(제품 엔지니어, MCP 운영위원회 소속)와 Julia Kasper(애저 API 관리팀 소속)가 MCP(Multi-modal
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The State of MCP observability: Observable.tools - Alex Volkov and Benjamin Eckel, W&B and Dylibso
Published: at 05:18 PMMCP(Machine Control Protocol) 에이전트 및 서버의 사용이 증가하며 시스템 내에서 관측성이 약화되는 '블라인드 스팟' 문제가 나타나고 있음 기존 소프트웨어 관
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Remote MCPs: What we learned from shipping - John Welsh, Anthropic
Published: at 08:45 AM발표자 존 웰시는 20년간 대규모 시스템을 구축해온 엔지니어로서, Anthropic에서 MCP(Machine Context Provider) 클라이언트 및 통합을 담당하며 얻은 경
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The Geopolitics of AI Infrastructure - Dylan Patel, SemiAnalysis
Published: at 08:45 AM**화웨이는 자체 AI 칩 Ascend 910B/C와 초대형 시스템(Cloud Matrix 384)을 개발, 12개 랙에 384개 칩을 광학적 네트워크로 연결해 높은 확장성과 대역
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AI Code That Fixes Itself (An MCP You Can Try Now)
Published: at 05:19 PM영상에서는 AI 코딩 어시스턴트의 반복적인 실수(‘환각(hallucination)’ 문제)와 그 해결을 위한 최신 접근법인 ‘지식 그래프(knowledge graph)’와의 결합을
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Model Context Protocol: Origins and Requests For Startups - Theodora Chu, MCP PM, Anthropic
Published: at 08:45 AM이 영상은 Anthropic의 제품 매니저인 테오도라 추(Theodora Chu)가 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)의 탄생 배경, 오픈소
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How to Build Trustworthy AI - Allie Howe
Published: at 08:45 AM**영상 제목: 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 방법 (Allie Howe)** AI가 신뢰를 잃는 실제 사례(2023년 Chevy Tahoe 챗봇, 2024년 Slack 데이터
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AI Engineer World’s Fair 2025 - Tiny Teams
Published: at 05:23 PM**영상 제목**: *AI 엔지니어 월드 페어 2025 타이니 팀즈* AI 시대, 소규모(타이니) 팀이 과거 불가능했던 속도로 성공적인 AI 제품과 서비스를 만들어내는 트렌드를 집
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AI Engineer World’s Fair 2025 - Retrieval + Search
Published: at 05:20 PM**본 영상은 AI 기반 검색‧추론 시스템, RAG(검색증강생성) 기술, 최신 문서 처리 아키텍처, 실제 적용사례, 챌린지, 평가 방법, 그리고 차세대 엔터프라이즈 RAG 인프라까
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AI Engineer World’s Fair 2025 - Day 2 Keynotes & SWE Agents track
Published: at 08:48 AM**AI Engineer World’s Fair 2025 2일 차 주요 트랙**: 여러 키노트와 SWE(Software Engineering) Agent 트랙을 중심으로 최신 AI
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AI Engineer World’s Fair 2025 - Reasoning + RL
Published: at 08:47 AM본 영상은 AI Engineer World’s Fair 2025의 추론(reasoning) 및 강화학습(RL) 세션 주요 발표 내용을 심도 있게 다룸 RL의 구현 방식(DPO, P
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AI Engineer World's Fair 2025 - Evals
Published: at 08:46 AM**AI Engineer World's Fair 2025 "Evals" 세션은 AI 제품/에이전트의 평가(Evaluation, "Eval") 기법, 중요성, 최신 트렌드 및 조직
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Google, Anthropic, and OpenAI's Guides to AI Agents ALL in 18 Minutes
Published: at 05:22 PM영상 제목: *Google, Anthropic, OpenAI의 AI 에이전트 실전 가이드 18분 완전 정리* 구글, Anthropic, OpenAI에서 발표한 대표적 AI 에이전트
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AG-UI Just Released: The NEW WAVE of AI Agent Apps
Published: at 05:21 PM**2025년은 AI 에이전트와 MCP(Anthropic), A2A(Google) 등 에이전트 프로토콜의 해로, 도구 및 타 에이전트 연결이 크게 쉬워졌으나, 사용자와 에이전트를
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Supercharging developer workflow with Amazon Q Developer - Vikash Agrawal
Published: at 05:20 PM이 영상은 AWS의 소프트웨어 개발 관리자 Vikash Agrawal와 개발자 에반젤리스트 Linda가 Amazon Q Developer(이하 Q)를 활용한 소프트웨어 개발 생명주
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Just do it. (let your tools think for themselves) - Robert Chandler
Published: at 05:19 PM영상의 제목은 “그냥 실행하라. (도구에게 스스로 생각할 시간을 주라)”이며, Wordware의 공동창립자이자 CTO인 로버트 챈들러가 AI 에이전트와 도구 설계에 대한 인사이트를
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Break It 'Til You Make It: Building the Self-Improving Stack for AI Agents - Aparna Dhinakaran
Published: at 05:18 PM**본 영상은 Arise의 공동 창업자 아파르나(Aparna Dhinakaran)가 AI 에이전트 개발 과정에서의 평가(evaluation)와 모니터링, 개선 루프 구축에 대해 심
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How I'd Learn AI Agents FAST if I Had to Start Over (Full Roadmap)
Published: at 08:49 AM영상의 제목은 “AI 에이전트를 빠르게 배우는 방법 (내가 처음부터 다시 시작한다면) – 완벽한 로드맵”으로, 제작자가 본인이 쌓아온 경험을 바탕으로 AI 에이전트 학습을 위한 단
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Make RAG 100x Better with Real-Time Knowledge Graphs
Published: at 08:48 AM**영상은 RAG(Retrieval Augmented Generation)의 한계를 극복하기 위한 실시간 지식 그래프 활용 방안을 집중적으로 설명함** **리트리벌 기반 생성(RA
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Live Q&A - Let's Chat About All Things AI & AI Agents!
Published: at 08:48 AM본 영상은 Cole Medin이 주최하는 실시간 Q&A 라이브 스트림으로, 전 세계의 시청자들과 함께 AI, AI 에이전트, 개발 도구, 최신 오픈소스 프로젝트 등을 폭넓게 논의하
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MCPs are Boring (or: Why we are losing the Sparkle of LLMs) - Manuel Odendahl
Published: at 08:47 AM진행자 Manuel Odendahl는 25년 경력의 소프트웨어 엔지니어로, 2022년부터 LLM을 이용한 코딩에 집중 중임을 소개 LLM은 자연어로 툴을 호출하는 구조화된 코드(펑
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The Many Ends of Programming - Ray Myers
Published: at 08:46 AM본 영상은 All Hands AAI의 수석 아키텍트 Ray Meyers가 "프로그래밍의 종말"을 다양한 시나리오로 제시하며, AI와 프로그래밍의 미래에 대한 논쟁과 인간적 태도(공
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Why Bolt.new Won and Most DevTools AI Pivots Failed - Victoria Melnikova
Published: at 08:45 AM2023년 12월, StackBlitz(스택블리츠)의 창업자 Eric Simons는 회사가 거의 매출 없이 성장 정체에 빠져 이사회로부터 실질적 성과를 2024년 말까지 보여주라는
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All the BEST RAG Strategies in ONE MCP for AI Coding Assistants
Published: at 05:23 PM영상은 AI 코딩 어시스턴트가 프로젝트와 문서 이해에 한계를 갖는 문제, 특히 레퍼런스 오류(“hallucination”)를 해결하기 위해 ‘crawl for AI RAG MCP
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I've Been Holding Back on YouTube... But Not Anymore
Published: at 05:22 PM최근 그동안 자신의 유튜브 채널에서 역량을 다 보여주지 못했다고 솔직히 인정하며, 앞으로 이를 개선하겠다고 밝힘 주 2회(일요일‧수요일 오후 7시) 영상 업로드에서 주 1회 업로드
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The Ultimate Guide to Local AI and AI Agents (The Future is Here)
Published: at 05:21 PM**본 영상은 로컬 AI(Local AI)의 정의, 필요성, 실전 구축 방법, AI 에이전트 개발, 클라우드 배포 등 ‘로컬 AI 인프라 전체’를 다루는 마스터클래스임** **로컬
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Beyond Conversation: Why Documents Transform Natural Language into Code - Filip Kozera
Published: at 05:20 PM영상 제목은 **‘대화형 인터페이스를 넘어: 왜 문서가 자연어를 코드로 전환하는가’**임 채팅 기반 인터페이스(예: ChatGPT, OpenAI, CLA)의 주요 한계점으로 컨텍스
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Surfacing Semantic Orthogonality Across Model Safety Benchmarks: A Multi-Dimensional Analysis
Published: at 05:19 PM이 논문은 AI 안전성 벤치마크(데이터셋)의 의미적 범위와 겹침, 결여 영역을 다차원적으로 분석한 최초의 연구임을 강조 벤치마크란 LLM 성능 평가를 위해 사용되는 Q&A, 프롬프
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Exposing Agents as MCP servers with mcp-agent: Sarmad Qadri
Published: at 05:18 PM2025년은 에이전트 대중화의 해가 될 것이며, MCP(Model Context Protocol) 도입으로 에이전트 설계가 더욱 간단하고 강력해짐 MCP는 LLM이 도구·데이터·서
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Insights on Building AI Teams - Heath Black, SignalFire
Published: at 08:45 AM기술 VC회사 시그널파이어의 데이터 기반 AI 인재 채용 전략을 전수하는 발표 AI 엔지니어 채용에서 학력이나 박사 학위보다 실무 경험과 결과물이 훨씬 더 중요해졌음을 구체적 수치
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Building LinkedIn's GenAI Platform - Xiaofeng Wang
Published: at 08:44 AM링크드인은 2023년부터 GenAI(생성형 AI) 플랫폼 개발을 단계적으로 추진 초기 단순 프롬프트 기반 기사 작성 서비스부터 시작해 사용자 맞춤 Co-pilot, 멀티 에이전트
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Building and evaluating AI Agents - Sayash Kapoor, AI Snake Oil
Published: at 05:18 PM본 강연에서는 현재 AI 에이전트가 실제 환경에서 제대로 작동하지 않는 주요 원인과 개선 방향을 다룸 에이전트의 성능 평가가 매우 어렵고, 평가의 어려움이 실질적 실패로 이어진 사
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Voice Agent Engineering - Nik Caryotakis, SuperDial
Published: at 05:18 PMSuperDial은 보이스 AI를 활용해 보험사·의료기관과의 복잡한 전화 업무를 자동화하는 플랫폼을 운영함 실제 의료 전화 사례를 통해, 보이스봇이 반복적이고 지루한 통화 업무를
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AI + Security & Safety - Don Bosco Durai
Published: at 05:18 PMDon Bosco Durai가 최신 AI 에이전트의 보안 및 안전 관리 방법을 소개함 AI 에이전트와 도구, 태스크, 메모리 등 주요 용어와 구조, 운영 방식을 체계적으로 설명 에
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Stateful Agents - Full Workshop with Charles Packer of Letta and MemGPT
Published: at 05:18 PM영상은 Letta와 MemGPT 프레임워크를 중심으로 한 ‘상태를 기억하는(Stateful) 에이전트’의 개발 워크숍 내용임 언어 모델(LLM)을 활용한 기존 에이전트와 달리, 메
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Frontier Feud: Anthropic, Google DeepMind, Meta FAIR, Thinking Machines - Barr Yaron, Amplify
Published: at 08:45 AM본 영상은 AI 분야의 대표 기업 및 연구소(Anthropic, Google DeepMind, Meta FAIR, Thinking Machines)의 전문가들이 참여한 AI 엔지니
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Vercel AI SDK Masterclass: From Fundamentals to Deep Research
Published: at 08:45 AMVercel AI SDK로 에이전트(Agent) 개발의 기초부터 실제 심화 리서치 시스템 구축까지 단계별로 실습 중심으로 설명함 다양한 언어 모델(GPT-4o mini, Perpl
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Self Coding Agents - Colin Flaherty, Augment Code
Published: at 05:19 PMAI 코딩 에이전트가 실제로 자기 자신을 개발하는 프로젝트 경험을 공유함 어그먼트 코드의 AI 에이전트가 전체 코드의 90% 이상을 직접 작성함 에이전트는 Slack, Linear
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Evaluating Domain Specific LLMs for Real World Finance - Waseem Alshikh, Writer
Published: at 05:18 PMWriter는 2020년에 설립되어 다양한 범용 및 도메인 특화 언어 모델(LLM)을 개발해 왔음 최근 범용 LLM의 정확도가 평균 80~90%에 도달함에 따라, 도메인 특화 모델
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The Devops Engineer Who Never Sleeps - Diamond Bishop, Datadog
Published: at 02:16 PM데이터독(Datadog)은 클라우드 애플리케이션의 관측 및 보안 플랫폼으로, AI를 바탕으로 한 ‘잠들지 않는 데브옵스 엔지니어’ 에이전트를 개발하고 있음 데이터독의 AI 에이전트
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Ensure AI Agents Work: Evaluation Frameworks for Scaling Success - Aparna Dhinkaran, CEO Arize
Published: at 02:16 PM이 영상은 AI 에이전트와 어시스턴트가 실제 환경에서 제대로 동작하는지 평가하는 방법과 평가 프레임워크를 소개함 음성 AI가 콜센터 등 실전 비즈니스 환경에 이미 도입되고 있으며,
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Function Calling is All You Need — Full Workshop, with Ilan Bigio of OpenAI
Published: at 02:06 PMOpenAI의 Ilan Bigio가 함수 호출(Function Calling)의 역사, 개념, 실제 구현까지 상세히 시연하는 워크숍 함수 호출은 외부 데이터 조회, 상태 변경, 다
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How to Build Your Own AI Data Center in 2025 — Paul Gilbert, Arista Networks
Published: at 01:46 PMAI 데이터 센터 구축에 필요한 네트워크 인프라 설계 및 운영 원칙을 상세히 설명함 학습(Training)과 추론(Inference) 단계별로 GPU와 네트워크 요구사항이 완전히
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Creating Agents that Co-Create — Karina Nguyen, OpenAI
Published: at 01:40 PMAI 연구에서 지난 2~4년간의 두 가지 핵심 스케일링 패러다임(토큰 예측 기반 사전학습, 강화학습 기반 추론 능력 확장)에 대해 설명함 사전학습(Next Token Predict