애플에서 공개한 추론(Reasoning) 모델의 한계에 대한 논문 원본 : https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking NotebookLM 링크 : https://notebooklm.google.com/notebook/270c9f32-28a6-4031-8c43-6b50b7c600e9?_g

Retrieval-Augmented Generation (RAG) RAG 의 개념에 대해서는 잘 설명된 것이 있으니 링크로 대체. 이 문서들은 각 LLM 들의 Deep Research 를 활용하여 자료를 수집하고 이해한 것을 기억에 남기기 위해 재구성하였다. 따라서 포맷도 글 스타일도 일관성은 없을 것이다. https://aws.amazon.com/ko/w

배움이란 때가 있는가? 없는가? 나에게는 지금 한 때가 돌아온 것 같다. ML 충격이 처음 시작되었을 때 Python 에 익숙하지도 않고 수학적인 문턱이 높아서 접근하기 쉽지 않았다. 그러나 LLM 전문 분야에 대한 관심이 점점 커지면서 이를 배우고자 하는 열망이 생겼다. 이제부터 블로그를 통해 배운 것들을 정리하고 공유하려고 한다. OpenAI 의 Dee

tensorflow 의 tensor 는 무슨 뜻이야? 뭐를 비유하거나 함축하려 한거지? 대충 Claude 피셜 "Tensor"의 의미와 TensorFlow 이름의 기원 "TensorFlow"에서 "Tensor"는 수학적 의미를 담고 있으며, 머신러닝 연산의 핵심 개념을 함축합니다. Tensor의 수학적

Core Image Kernal Language Core Image Kernal Language는 사용자 정의 이미지 처리 필터를 위한 함수, 데이터 타입을 제공한다. 이미지 처리를 위해 OpenGL Shading Language(glslang)도 사용 할 수 있다. 다시 말하면 이 문서는 Core Image Kernal 파일을 만들기 위한 언어에 대한

Graphic Context 그래픽 컨텍스트는 그리기의 목적지다. 모든 그리기 함수는 그래픽 컨텍스트에 적용된다. 그래픽 컨텍스트는 그리기와 관련된 환경 변수를 저장하고 있다. 색 공간, 색 영역, 메모리, 잘라내기 영역, 선 두께, 스타일, 폰트 등. 클리핑 Clipping : 특정 영역만 남기고 잘라내는 동작. iOS 에서 그리기 UIView 객체가

이 문서에서는 Quartz 를 이용하여 출력하는 방법을 소개합니다. 그리기 위치 설정, 회전, 확대, 축소에 관한 내용이 담겨 있습니다. 이번에는 기초적인 부분을 설명하고 다음 장에 더욱 자세한 사용법을 소개하겠습니다. Core Graphics https://developer.apple.com/documentation/coregraphics Quartz 기

https://github.com/kimjj81/SwiftWorkshopAlpha 스위프트 4 베타 딱지 붙어있을 때 시작한 번역인데, 약 1달 정도 걸렸습니다. 번역의 어려움을 다시 한번 깨달았고, 그동안 역자들에게 역정냈던 걸 반성도 하게 됩니다. ^^; 각 챕터별로 나눠서 Swift Playground 로 만들었습니다. 문서에 있는 예제도 같이 수록해

9월 4일에 넷스루 오재훈님께서 TDD 를 주제로 2시간동안 워크샵을 진행하신다고 해서 참석했다. 그동안 TDD를 해봐야지 하고 책도 봤지만 막상 실무에 적용 하려면 막막했었다. 과연 어떤 힌트를 얻을 수 있을까 기대를 품고 갔는데, 다녀오길 잘 했다는 생각이 든다. 가장 막막했던 첫 시작을 어떻게 해야 할까? 시작점 : 요구사항 TDD는 “1 실패 케이스

개인적으로 스위프트가 문법 구조가 맛깔나서 매력적인 언어임에는 틀림 없지만 쉬운 언어는 절대 아니라고 생각한다. 그 이유는 여러가지 지켜야 할 사항이 많기 때문이다. 어렵다는건 두가지 측면이 있는데, 논리적으로 복잡해서 어려운 것이 있고 양이 많아서 어려운 것이 있다. 스위프트는 특정한 부분에서 외워야 할 것이 많은데, 특히 생성자에 관한 규칙이 그러하다.