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총 324개의 글 · 개발 공부하는 블로그!
pgvector에서 HNSW와 IVFFlat 중 무엇을 선택해야 할까요? RAG 검색의 응답 속도와 재현율(Recall)을 함께 고려한다면 일반적으로 HNSW부터 검토하는 것이 좋습니다. HNSW는 다층 그래프를 탐색해 속도·재현율 균형이 유리한 반면 인덱스 생성 시간과 메모리 사용량이 더 큽니다. IVFFlat은 벡터를 여러 목록(list)으로 묶어 일부만 검색하므로 인덱스 생성 비용이 상대적으로 낮지만, 데이터 분포·목록 수·탐색 범위(probes)에 민감합니다. 데이터가 작거나 필터 조건이 매우 선택적이면 근사 인덱스 없이 정확 검색(Exact Search)이 더 나을 수도 있습니다.자료 확인일: 2026-11-03 | 기준: pgvector 공식 README 및 CHANGELOG, PostgreS..
Gemini API의 Computer Use 도구가 2026년 10월 30일 정식 출시(GA)됐습니다. 개발자는 Gemini 모델이 화면을 보고 클릭·입력·스크롤 같은 UI 작업을 제안하도록 만들 수 있습니다. 다만 모델이 사용자의 PC를 직접 제어하는 구조는 아닙니다. 실제 브라우저·데스크톱 조작은 개발자가 구현한 실행기(예: Playwright)가 담당하며, 권한 제한과 사람의 승인 절차를 반드시 설계해야 합니다.작성 기준: 2026-11-02 | 공식 릴리스: 2026-10-30 | 대상: Gemini API 개발자1. Gemini Computer Use 정식 출시: 무엇이 달라졌나?Google Gemini API 릴리스 노트에 따르면 Computer Use 도구는 2026년 10월 30일 Inte..
GitHub Agentic Workflows는 AI 에이전트가 GitHub 저장소의 이슈 분류, CI 실패 분석, 문서 점검 같은 작업을 GitHub Actions에서 수행하도록 만드는 오픈소스 자동화 도구입니다. 2026년 10월 28일 정식 출시(GA)됐으며, 개발자는 Markdown으로 작업 목적을 작성하고 gh aw compile로 실행 가능한 Actions 워크플로를 생성할 수 있습니다. 다만 AI 에이전트의 판단은 비결정적이므로 빌드·테스트·배포 같은 검증 가능한 단계까지 모두 AI에 맡기는 것은 권장되지 않습니다.공식 발표: 2026-10-28 | 문서 확인: 2026-11-01 | 상태: 정식 출시(GA)1. GitHub Agentic Workflows란 무엇인가?일반적인 GitHub Ac..
2026년 10월 29일 Cursor 확장 프로그램 마켓플레이스에서 배포된 Claude Code 확장 프로그램의 일부 Windows·macOS 패키지가 악성 코드로 변조된 사실이 확인됐습니다. Cursor가 10월 30일 수정한 공식 보안 공지의 영향 버전은 2.1.312와 2.1.313입니다. 해당 시간대에 Cursor 마켓플레이스에서 설치·업데이트했다면 확장 프로그램을 삭제하는 것만으로 끝내지 말고, SSH 인증 키와 자동 실행 흔적을 점검해야 합니다.작성·확인: 2026년 10월 31일(KST) | 최초 공지: 2026년 10월 29일(PT) | 공지 갱신: 2026년 10월 30일 11:30(PT)1. 무엇이 발생했나? 30초 요약이번 사건은 Claude Code 자체의 AI 모델 취약점이 아니라..
Gemini API CLI(gemini-api)는 Google이 2026년 10월 27일 베타로 공개한 명령줄 도구입니다. AI 에이전트, 셸 스크립트, CI/CD 파이프라인에서 별도의 애플리케이션 SDK 코드를 작성하지 않고 Gemini API를 호출할 수 있습니다. 기존의 대화형 코딩 에이전트인 gemini(Gemini CLI)와는 다른 도구라는 점이 핵심입니다.최종 확인: 2026-10-30 | 발표: 2026-10-27 | 상태: 공개 베타1. Gemini API CLI란?Google의 공식 릴리스 노트에 따르면 Gemini API CLI는 Interactions API를 기반으로 텍스트·이미지 생성, 파일 분석, 관리형 에이전트 실행 등을 명령줄에서 수행하는 오픈소스 클라이언트입니다. Googl..
Docker Desktop 4.97.0 보안 업데이트의 핵심은 외부 서비스 API 키와 OAuth 액세스 토큰이 로컬 로그·진단 번들에 평문으로 기록될 수 있었던 취약점(CVE-2026-114409)을 수정했다는 점입니다. Docker Desktop 4.97.0 이전 버전을 사용한다면 업데이트하고, 과거에 저장하거나 공유한 진단 파일을 확인해야 합니다. 민감한 인증정보가 노출되었을 가능성이 확인되면 해당 서비스에서 키를 폐기·재발급하거나 토큰을 취소하는 후속 조치도 필요합니다.작성 기준: 2026년 10월 29일 / Docker 보안 공지일: 2026년 10월 26일 / 검토 대상: Docker Desktop 4.97.01. 어떤 취약점이 발견됐나?Docker의 공식 보안 공지에 따르면 CVE-2026-..
크로스 어텐션 완전 정복 🧠딥러닝 멀티모달 모델에서 빠질 수 없는 핵심 메커니즘👉 크로스 어텐션이란?크로스 어텐션(Cross Attention)은 트랜스포머(Transformer) 모델에서 사용되는 어텐션 메커니즘 중 하나로, 서로 다른 두 시퀀스 간의 관계를 학습하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 하나의 입력이 텍스트이고, 다른 하나가 이미지인 경우 각각을 독립적으로 인코딩한 후, 두 정보 간의 연관성을 계산하여 상호 작용하는 데 사용됩니다.🧩 왜 크로스 어텐션이 필요한가요?셀프 어텐션(Self Attention)은 한 시퀀스 내 토큰들 간의 관계만 파악합니다. 그러나 실생활 문제에서는 서로 다른 입력 간의 정보 교환이 필요할 때가 많습니다.기계 번역에서 입력 문장(인코더)과 출력 문장(디코더)이..
위 포스트의 이미지는 SDXL과 Extension Model들을 적절히 섞어 생성한 이미지 입니다. Promptmasterpiece, best quality,novuschroma style,elegant art nouveau building, intricate curved design, organic architecture, flowing lines, ornate details, soft pastel colors Negative Promptbad quality,worst quality,worst detail,sketch,censor,text,watermark Promptmasterpiece, best quality,novuschroma style,art nouveau botanical illustrati..
위 포스트의 이미지는 SDXL과 Extension Model들을 적절히 섞어 생성한 이미지 입니다. Promptbest quality, masterpiece, newest, perfect composition, very awa, jaggy lines, limited palette,limited palette, oil painting \(medium\), traditional media, dutch angle, foreshortening, face focus, black hair, white hoodie, adjusting hair, 1girl, upper body, solo, multicolored hair, straight hair, blue eyes Negative Promptbad quality..
pgvector에서 HNSW와 IVFFlat 중 무엇을 선택해야 할까요? RAG 검색의 응답 속도와 재현율(Recall)을 함께 고려한다면 일반적으로 HNSW부터 검토하는 것이 좋습니다. HNSW는 다층 그래프를 탐색해 속도·재현율 균형이 유리한 반면 인덱스 생성 시간과 메모리 사용량이 더 큽니다. IVFFlat은 벡터를 여러 목록(list)으로 묶어 일부만 검색하므로 인덱스 생성 비용이 상대적으로 낮지만, 데이터 분포·목록 수·탐색 범위(probes)에 민감합니다. 데이터가 작거나 필터 조건이 매우 선택적이면 근사 인덱스 없이 정확 검색(Exact Search)이 더 나을 수도 있습니다.자료 확인일: 2026-11-03 | 기준: pgvector 공식 README 및 CHANGELOG, PostgreS..
Gemini API의 Computer Use 도구가 2026년 10월 30일 정식 출시(GA)됐습니다. 개발자는 Gemini 모델이 화면을 보고 클릭·입력·스크롤 같은 UI 작업을 제안하도록 만들 수 있습니다. 다만 모델이 사용자의 PC를 직접 제어하는 구조는 아닙니다. 실제 브라우저·데스크톱 조작은 개발자가 구현한 실행기(예: Playwright)가 담당하며, 권한 제한과 사람의 승인 절차를 반드시 설계해야 합니다.작성 기준: 2026-11-02 | 공식 릴리스: 2026-10-30 | 대상: Gemini API 개발자1. Gemini Computer Use 정식 출시: 무엇이 달라졌나?Google Gemini API 릴리스 노트에 따르면 Computer Use 도구는 2026년 10월 30일 Inte..
GitHub Agentic Workflows는 AI 에이전트가 GitHub 저장소의 이슈 분류, CI 실패 분석, 문서 점검 같은 작업을 GitHub Actions에서 수행하도록 만드는 오픈소스 자동화 도구입니다. 2026년 10월 28일 정식 출시(GA)됐으며, 개발자는 Markdown으로 작업 목적을 작성하고 gh aw compile로 실행 가능한 Actions 워크플로를 생성할 수 있습니다. 다만 AI 에이전트의 판단은 비결정적이므로 빌드·테스트·배포 같은 검증 가능한 단계까지 모두 AI에 맡기는 것은 권장되지 않습니다.공식 발표: 2026-10-28 | 문서 확인: 2026-11-01 | 상태: 정식 출시(GA)1. GitHub Agentic Workflows란 무엇인가?일반적인 GitHub Ac..
2026년 10월 29일 Cursor 확장 프로그램 마켓플레이스에서 배포된 Claude Code 확장 프로그램의 일부 Windows·macOS 패키지가 악성 코드로 변조된 사실이 확인됐습니다. Cursor가 10월 30일 수정한 공식 보안 공지의 영향 버전은 2.1.312와 2.1.313입니다. 해당 시간대에 Cursor 마켓플레이스에서 설치·업데이트했다면 확장 프로그램을 삭제하는 것만으로 끝내지 말고, SSH 인증 키와 자동 실행 흔적을 점검해야 합니다.작성·확인: 2026년 10월 31일(KST) | 최초 공지: 2026년 10월 29일(PT) | 공지 갱신: 2026년 10월 30일 11:30(PT)1. 무엇이 발생했나? 30초 요약이번 사건은 Claude Code 자체의 AI 모델 취약점이 아니라..
Gemini API CLI(gemini-api)는 Google이 2026년 10월 27일 베타로 공개한 명령줄 도구입니다. AI 에이전트, 셸 스크립트, CI/CD 파이프라인에서 별도의 애플리케이션 SDK 코드를 작성하지 않고 Gemini API를 호출할 수 있습니다. 기존의 대화형 코딩 에이전트인 gemini(Gemini CLI)와는 다른 도구라는 점이 핵심입니다.최종 확인: 2026-10-30 | 발표: 2026-10-27 | 상태: 공개 베타1. Gemini API CLI란?Google의 공식 릴리스 노트에 따르면 Gemini API CLI는 Interactions API를 기반으로 텍스트·이미지 생성, 파일 분석, 관리형 에이전트 실행 등을 명령줄에서 수행하는 오픈소스 클라이언트입니다. Googl..
Docker Desktop 4.97.0 보안 업데이트의 핵심은 외부 서비스 API 키와 OAuth 액세스 토큰이 로컬 로그·진단 번들에 평문으로 기록될 수 있었던 취약점(CVE-2026-114409)을 수정했다는 점입니다. Docker Desktop 4.97.0 이전 버전을 사용한다면 업데이트하고, 과거에 저장하거나 공유한 진단 파일을 확인해야 합니다. 민감한 인증정보가 노출되었을 가능성이 확인되면 해당 서비스에서 키를 폐기·재발급하거나 토큰을 취소하는 후속 조치도 필요합니다.작성 기준: 2026년 10월 29일 / Docker 보안 공지일: 2026년 10월 26일 / 검토 대상: Docker Desktop 4.97.01. 어떤 취약점이 발견됐나?Docker의 공식 보안 공지에 따르면 CVE-2026-..
크로스 어텐션 완전 정복 🧠딥러닝 멀티모달 모델에서 빠질 수 없는 핵심 메커니즘👉 크로스 어텐션이란?크로스 어텐션(Cross Attention)은 트랜스포머(Transformer) 모델에서 사용되는 어텐션 메커니즘 중 하나로, 서로 다른 두 시퀀스 간의 관계를 학습하기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 하나의 입력이 텍스트이고, 다른 하나가 이미지인 경우 각각을 독립적으로 인코딩한 후, 두 정보 간의 연관성을 계산하여 상호 작용하는 데 사용됩니다.🧩 왜 크로스 어텐션이 필요한가요?셀프 어텐션(Self Attention)은 한 시퀀스 내 토큰들 간의 관계만 파악합니다. 그러나 실생활 문제에서는 서로 다른 입력 간의 정보 교환이 필요할 때가 많습니다.기계 번역에서 입력 문장(인코더)과 출력 문장(디코더)이..
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위 포스트의 이미지는 SDXL과 Extension Model들을 적절히 섞어 생성한 이미지 입니다. Promptbest quality, masterpiece, newest, perfect composition, very awa, jaggy lines, limited palette,limited palette, oil painting \(medium\), traditional media, dutch angle, foreshortening, face focus, black hair, white hoodie, adjusting hair, 1girl, upper body, solo, multicolored hair, straight hair, blue eyes Negative Promptbad quality..
