나중에 다시 찾아볼 기술 지식 저장소입니다. Research workflow의 상태나 정식 Benchmark Result와 섞지 않고, 주제·요약·업데이트·관련 Project를 중심으로 보여줍니다.
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최근 업데이트된 참고 자료
## 새로운 이미지 모델의 등장 유튜브를 둘러보다 `Qwen-Image 2.1 Low VRAM`이라는 제목이 눈에 들어왔다. 처음에는 기존 Qwen Image Edit 계열의 파생형인가 싶었다. 그런데 확인해보니 **2026년 9월 20일에 공개된 아예 새로운 모델**이었다. 모델 카드도 바로 열어봤다. 오픈웨이트 모델인데 공개 비교표에서 점수가 꽤 높았고, 무엇보다 **최대 10장의 레퍼런스 이미지를 직접 넣어 편집할 수 있다**는 점이 눈에 띄었다. 여러 이미지를 참고하면서 인물이나 제품의 정체성을 유지하는 작업까지 한 모델 안
YuE2-3B는 가사와 스타일에서 바로 오디오만 뽑는 대신, 먼저 멜로디와 코드 악보를 계획하고 그 악보를 바탕으로 보컬과 반주를 렌더링한다. ACE-Step과 무엇이 다른지 궁금해 DGX Spark GB10에서 직접 실행했다.
YouTube와 Google Drive 자동화에서 invalid_grant가 발생했을 때 refresh token 무효화 원인을 진단하고, YouTube 채널과 Drive API까지 검증하는 복구 방법을 정리합니다.
— Ornith-1.5 9B·35B-A3B·397B의 공식 GGUF, Bartowski imatrix, AtomicChat AD 양자화, NVFP4 특수 빌드와 공식 성능·GB10 로컬 벤치마크 결과를 정리한 공개 리서치 먼저 읽을 결론 GB10 35B-A3B 서버 실측 1차 완료. Q5_K_M은 5회 내 품질 통과 2/2·생성 64.6 tok/s, Q6_K은 2/2
개요: 자동 발행되는 블로그 시스템 이 블로그는 AI가 콘텐츠를 만들고 크론이 자동 발행 하는 파이프라인으로 운영됩니다. 구조는 크게 두 갈래입니다: 자체 블로그 (Vercel + Supabase) — Next.js 기반. 게시글, 검색, 시리즈, SEO, 조회수까지 자체 DB로 관리 Google Blogger (Blogspot) — Google 검색 노출과 안정성 때문에 병행. API v3로 발행 발행 흐름은 단순합니다: 크론 → Python 스크립트 → Blogger API 발행 + Supabase 동시 INSERT → Verc
개요 esatapedico NVFP4 MTP 티어 7종 (27B dense, MTP 헤드 내장, mmproj 비전 지원). HIGH/VERY-HIGH GB10 실측 + 실사용 데모(ragdoll-playground-qwen3.8.html) 메모 GB10 실측 완료 — ① 세팅 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 6 --spec-draft-p-min 0.75 + ctx 131072 + f
개요 LTX Video용 프롬프트 작성 도구·리소스 종합 조사 (공식 가이드, LLM 프롬프트 생성, 데스크톱 앱, ComfyUI 워크플로우, Civitai[경로]) 메모 실사용 추천 = 공식 가이드(2.3+2.5) + LLM 시스템 프롬프트. ComfyUI 통합 = LTX TEXT to VIDEO 워크플로우(★5). 데스크톱 앱은 GB10 미호환. HuggingFace 빈 데이터셋. 우리 스킬과 공식 가이드 베이스 통합 완료 조
개요 가사+음악 설명으로 최대 5분 완전한 곡 생성 (32kHz 스테레오). Hybrid-LM (8B Global LLM = Qwen3-8B 기반 + 0.6B Local) + Flow Matching 2.4B + Flow-VAE 메모 ⭐ EU/한국 라이선스 제외 없음 — Community License, 연매출 $2,000만 미만 무료 상업 (UI 표시 의무). GB10 실구동 성공 (8/15) : Comfy-Org safete
기존 `/devsnack` URL을 유지하면서 Knowledge로 연결한 원문 전체입니다.
YouTube와 Google Drive 자동화에서 invalid_grant가 발생했을 때 refresh token 무효화 원인을 진단하고, YouTube 채널과 Drive API까지 검증하는 복구 방법을 정리합니다.
개요: 자동 발행되는 블로그 시스템 이 블로그는 AI가 콘텐츠를 만들고 크론이 자동 발행 하는 파이프라인으로 운영됩니다. 구조는 크게 두 갈래입니다: 자체 블로그 (Vercel + Supabase) — Next.js 기반. 게시글, 검색, 시리즈, SEO, 조회수까지 자체 DB로 관리 Google Blogger (Blogspot) — Google 검색 노출과 안정성 때문에 병행. API v3로 발행 발행 흐름은 단순합니다: 크론 → Python 스크립트 → Blogger API 발행 + Supabase 동시 INSERT → Verc
# 알파고의 ML과 생성형
⚠️ 솔직히 말하면 — AI 에이전트랑 일하다 보면 똑같은 얘기를 계속하게 된다. "아까 그 모델 설정값이 뭐였더라?" "지난주에 테스트했던 그 벤치마크 결과 좀 볼 수 있어?" "어? 너 또 까먹었어?" 처음 Hermes Agent를 쓰기 시작했을 때 가장 크게 실망했던 점은 기억력 이었다. 대화 세션이 끝나면 에이전트는 모든 걸 잊어버렸다. 마치 새 직원이 매일 첫 출근하는 것 같았다. "내가 DGX Spark에서 Qwen3.6을 vLLM으로 돌린다고 말했잖아"라고 해도, 새 세션에서는 "아, 그게 뭐죠?"라는 답변이 돌아왔다.
⚠️ 먼저 고백하자면 — 꽤 오래 헤맸다 ComfyUI에서 Krea 2가 동작은 하는데 너무 느렸다. BF16 체크포인트 하나 로딩하는 데만 수십 초, 워크플로우 실행까지 포함하면 이미지 한 장에 40초가량 소요되었다. "Blackwell GB10에서 이게 최선일까?"라는 의문이 들어 최적화를 시작했다. 여러 시행착오 끝에 순정 ComfyUI(v0.26.0)와 7개 노드만으로 구성한 단순한 워크플로우를 사용해 16초 대까지 단축했으며, NVFP4(4-bit 부동소수점) 양자화 모델도 정상 동작함을 확인했다. 이 글은 그 과정을 기록
MeshLLM 심화편 ChatGPT와 Gemini는 왜 서로 다른 답을 했을까? 2026년 6월 15일 · MeshLLM 탐구기 Part 2 · 6분 읽기 몇 주 전, 허깅페이스에서 이상한 GGUF 파일 구조를 발견했다. 레이어 단위로 쪼개진 수백 GB의 모델 파일들. 처음엔 "아, 분할 다운로드용이겠지"라고 생각했다. 그런데 궁금해서 ChatGPT와 Gemini에게 각각 물어봤다. 두 AI가 내놓은 해석이 비슷하면서도 달랐다 . 그리고 그 차이가 바로 MeshLLM의 본질을 파헤치는 열쇠가 되었다. ▲ Chatgpt Vs Gemi
AI Infrastructure 초거대 AI 모델의 미래? 레이어를 쪼개서 여러 PC에 나눠 돌리는 기술 2026년 6월 13일 · MeshLLM · 5분 읽기 허깅페이스를 탐사하다 우연히 발견한 이상한 파일 구조 하나가, 생각보다 깊은 기술 세계로 나를 이끌었다. MiniMax M3 모델을 살펴보던 중, 평소 보던 GGUF 파일과 완전히 다른 형태를 목격했다. 일반 GGUF model.gguf (전체 1개 파일) model-q4.gguf model-q8.gguf MeshLLM 레이어 패키지 shared/embeddings.gguf
NVIDIA DGX Spark를 손에 넣었는데, 어떤 모델을 올려야 할지 막막하셨나요? 허깅페이스에 올라온 GB10 최적화 모델들을 샅샅이 뒤져서 정리했습니다. 📑 목차 DGX Spark, 왜 특별한가 NVIDIA 공식 모델: 기본기부터 탄탄하게 커뮤니티 NVFP4 모델: 진짜 재미는 여기서 Uncensored / Abliterated 변종들 vLLM 인프라: SM12.1의 함정과 해결 인기도 순위 용도별 추천 정리 다음 글 예고 DGX Spark, 왜 특별한가 NVIDIA DGX Spark는 Grace Blackwell GB10
※ 이 글은 설명을 돕기 위한 실제 터미널 출력 화면과 설정 파일 예시를 포함하고 있습니다. 곧 스크린샷도 추가할 예정입니다. 개요 ComfyUI에서 사용하는 모델 파일(checkpoint, LoRA, VAE 등)은 용량이 매우 큽니다. 모델을 한 곳에 모아두고 심볼릭 링크(Symbolic Link)로 연결하면 디스크 공간을 절약하면서 여러 환경에서 동일한 모델을 공유할 수 있습니다. 이 글에서는 /srv/ai/models 에 보관된 모델 파일들을 /home/user/ComfyUI/models 로 심볼릭 링크하는 ▲ Comfyui
※ 이 글은 설명을 돕기 위한 실제 터미널 출력 화면과 설정 파일 예시를 포함하고 있습니다. 곧 스크린샷도 추가할 예정입니다. 개요 💡 왜 이 글이 필요했는가 사실 이 글을 쓰게 된 계기는 생각보다 단순하다. YouTube 자동화 파이프라인을 만들면서 Blogger API, YouTube Data API, Google Drive API를 연달아 붙여야 했는데, 매번 OAuth 설정할 때마다 "어디서 클라이언트 ID를 만들었더라?" 하고 헤매는 내 자신이 너무 답답했다. 특히 OAuth 동의 화면 설정에서 테스트 사용자를 등록하지 않
왜 Hermes Agent 웹 검색이 막히는가 ⚠️ 실제로 겪었던 이야기 며칠 전까지만 해도 Hermes Agent가 웹 검색을 하다가 "검색 결과를 가져올 수 없습니다"라는 메시지만 반복해서 뱉어내는 바람에 거의 3시간을 허비했다. Firecrawl의 무료 티어는 하루 500회로 금방 바닥나고, Tavily도 유료 전환을 요구했다. "에이전트한테 검색 한 번 시키는데 결제까지 해야 하나?" 싶어서 직접 해결하기로 마음먹었다. Reddit r/hermesagent에서 SearXNG 이야기를 보고 "이거다!" 싶었다. 직접 설치해보니
측정 결과가 아니라 Benchmark를 이해하거나 적용하기 위한 조사·도구·방법론입니다.
개요 Canvas bitmap과 HTML DOM overlay를 분리해 구성하는 패턴, html2canvas 기반 DOM→Canvas 변환, OffscreenCanvas와 접근성 기준 조사 메모 일반 HTML은 canvas 내부 DOM처럼 렌더링되지 않음. UI는 DOM overlay, 그래픽은 Canvas로 분리하고, 이미지 출력이 필요할 때만 DOM→Canvas snapshot을 수행하는 결론. 데모: https://devsnac
개요 위키 의미 검색 시스템. sqlite-vec + BGE-M3 + bge-reranker-v2-m3 완전 로컬 (Hindsight/TencentDB 하이브리드+RRF 패턴) 메모 적용 완료 (2026-08-13) — ① wiki-embed-search 스킬 등록 ② wiki-sync.sh 자동 인덱싱 통합 (09/21시: 서버 자동 기동 → 재인덱싱, 위키 추가 시 검색 자동 반영) ③ PoC 실측: 58문서→512청크
개요 "기억하는 게 아니라 배우는" 에이전트 메모리. retain·recall·reflect + fact-belief 분리 4개 네트워크 메모 LongMemEval 91.4% (독립 재현), BEAM 10M 64.1% (2위 대비 58% 마진). MIT, ARM64 지원, 임베디드 pg0 → GB10 로컬 LLM과 완전 로컬 PoC 가능. Hermes 자체 메모리 설계와 개념 유사 — 참고 가치 높음. 적용 완료
개요 스루풋 테스트 / 스펙큘레이티브 디코딩 최적화 메모 "적용 검토 가능"까지 확인, 미적용 조사 상세 alexziskind1 LLM 벤치마크 툴셋 개요 GitHub 사용자 alexziskind1 이 운영하는 LLM 벤치마크/로컬 AI 툴 모음. llama.cpp 기반 로컬 추론 벤치마크에 특화되어 있으며, 같은 로컬 하드웨어에서 바로 활용 가능한 도구가 많음. 주요 벤치마크 툴 llama-
최근 업데이트된 공개 Notebook을 카드로 보여줍니다. 긴 조사 원문은 외부 GitHub Pages에서 열립니다.
표준 69개 외부 툴콜링 시나리오를 GB10에서 8개 N2/N2.5 Mini variant에 실제 실행하고, 기존 벤치에 별도 suite로 추가한 기록이다.
plugin 조합과 세션 로그를 중심으로 에이전트 실행 환경을 분해하는 Developer Preview 런타임이다.
Hermes를 대체하는 에이전트가 아니라 workflow·routing·handoff·evidence 경계를 보강하는 운영 레이어다.
무료 웹 TTS와 공개 voice 목록 API를 조사했지만 API·SDK와 음질은 확인 전이다.
DFlash 2가 MTP 대비 높은 수락률·처리량을 보인다는 원문을 바탕으로, GB10 로컬과 H200 서버 후속 비교가 필요한 후보로 남긴다.
외부 84개 프롬프트를 참고해 자체 24개 팩과 실행·검증기를 준비했지만 전체 실행은 남아 있다.
구세대 4-step 실패 기록과 새 LoRA·2-stage 조합을 분리해, GB10 재테스트 후보로 남긴다.
링크·노트·이미지·PDF를 저장하고 로컬 LLM으로 태깅·검색하는 셀프호스팅 수집 도구 후보다.