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엔비디아 영상 생성 AI, 속도의 벽을 넘다 TMD 증류 기술이 비디오 생성 시장 판도를 바꾸는 이유고품질 영상 생성 AI는 이미 텍스트-투-비디오(T2V) 영역에서 눈부신 성과를 보이고 있다. 그러나 실무 관점에서 보면 여전히 결정적인 제약이 존재한다. 바로 추론 속도와 계산 비용이다. 이러한 한계를 정면으로 겨냥한 새로운 접근이 등장했다. 엔비디아와 뉴욕대학교 연구진이 공개한 Transition Matching Distillation, TMD는 영상 확산 모델의 구조적 병목을 근본적으로 재설계한 사례로 평가할 수 있다.헤드 도입: 영상 생성 AI가 넘어야 할 마지막 장벽현재 소라, 코스모스 등 최신 비디오 확산 모델은 사실적인 장면 구성과 자연스러운 움직임을 구현한다. 문제는 이들이 수십에서 수백 단계에 이르는 노이즈 제거 과정을 거쳐야 한다는.. 2026. 1. 20.
영어 일기 한 줄이 학습 데이터가 된다: 로그링고의 AI 영어 코칭 방식 영어 공부를 할 때 가장 어려운 점은,‘틀려도 괜찮은 환경에서 내 수준대로 써볼 기회가 없다는 것’입니다.대부분의 영어 학습자는완벽한 문장을 만들려고 하다 아무 것도 못 쓰거나틀릴까 봐 쉬운 표현만 반복하거나교재 예문을 베껴 쓰며 실제 실력과는 다른 영어를 연습합니다로그링고는 이 문제에서 출발했습니다.“지금 실력 그대로 영어로 써도 괜찮은 공간”그리고“그 결과물이 곧 학습 데이터가 되는 시스템”이것이 로그링고의 핵심 기능입니다.1️⃣ 내 영어 실력 그대로 쓰는 ‘진짜 영어 일기’로그링고에서는 사용자가 현재 자신의 영어 실력에서 최선의 문장으로 일기를 작성합니다.틀린 문장, 어색한 표현, 한국어식 영어가 섞여 있어도 괜찮습니다.예를 들어 사용자는 이렇게 씁니다.I update LogLingo WebSite.. 2026. 1. 16.
[50살에 Web 개발 도전기] 내가 지금 어느 수준인지 아시나요? 로그링고가 언어 학습 레벨을 데이터로 증명하는 방법 [LOGLINGO] 대부분의 언어 학습자는 비슷한 질문을 반복합니다.“나는 지금 초급일까, 중급일까?”“몇 달이나 공부했는데 정말 실력이 늘고 있는 걸까?”대부분의 경우, 명확한 답을 하지 못합니다. 막연히 “중급 정도”라고 느낄 뿐, 이를 증명할 근거도, 객관적인 지표도 없습니다. 이는 마치 눈을 가린 채 달리기를 하는 것과 같습니다.방향을 알려주는 피드백도 없고, 속도를 가늠할 데이터도 없기 때문입니다.그래서 언어 학습에는 레벨 추적이 필요합니다.왜 ‘내 레벨’을 아는 것이 중요한가자신의 언어 레벨을 정확히 알면 학습 방식이 완전히 달라집니다.첫째, 더 똑똑하게 공부할 수 있습니다.초급자에게는 기초 어휘와 문장 구조가, 중·고급자에게는 뉘앙스와 표현의 정확성이 중요합니다. 레벨을 모르면 지금 나에게 맞지 않는 콘텐츠에 .. 2026. 1. 16.
구글이 Disco라는 이름의 새로운 AI 웹 브라우징 구글이 Disco라는 이름의 새로운 AI 웹 브라우징 실험 프로젝트를 Google Labs에서 공개했습니다. Disco는 기존의 단순한 웹 브라우저가 아니라 AI를 통해 브라우징 경험 자체를 재정의하려는 실험적 플랫폼입니다.Disco 개요Disco는 사용자가 웹을 탐색할 때 단순히 여러 페이지를 열어두는 대신, AI가 사용자 목표와 현재 열린 탭 내용을 분석해 자동으로 맞춤형 인터랙티브 웹 애플리케이션을 생성하는 실험적 브라우저/환경입니다.공식 Disco 사이트 상단에는 “웹을 새롭게 경험하라”는 문구와 함께 GenTabs 기능 소개가 나와 있으며, 이를 통해 열린 탭을 기반으로 맞춤형 앱을 만들 수 있다는 설명이 포함되어 있습니다.핵심 기능 — GenTabsGenTabs (Generation Tabs).. 2026. 1. 15.
[50살에 Web 개발 도전기] 애드센스 '콘텐츠 부족' 거절, 개발자의 전략적 삽질과 달콤한 해결책 1. 누구나 한 번쯤 겪어봤을 겁니다. 마치 숨 막히는 순간처럼."가치 있는 인벤토리: 콘텐츠가 없거나 부족함."개발자로서 밤새워 만든 서비스, '로그링고'를 세상에 내놓고 설레는 마음으로 구글 애드센스 심사를 신청했을 때 돌아온 차가운 답변이었습니다. 분명 내 서비스 안에는 수많은 데이터와 공들인 로직이 흐르고 있는데, 구글은 왜 '부족하다'고 말했을까요?정성껏 키운 자식이 부정당한 것 같은 그 막막함, 아마 열정 있는 개발자라면 누구나 한 번쯤 겪어봤을 숨 막히는 순간일 겁니다. 오늘은 제가 이 '콘텐츠 부족'이라는 벽을 어떻게 분석하고, 어떤 기술적/전략적 선택으로 정면 돌파했는지 그 진솔한 과정을 공유해보려 합니다.2. 기술적 난관 - 보이지 않는 것은 존재하지 않는 것인가?로그링고는 사용자의 개.. 2026. 1. 15.
앤트로픽 ‘코워크’ 출시, AI 에이전트는 이제 개발자를 떠나 사무실로 간다 에이전트형 AI, 실험 단계를 넘어 조직 도구로앤트로픽이 공개한 ‘코워크(Cowork)’는 에이전트형 AI가 본격적으로 일반 사무·업무 환경에 진입했음을 알리는 신호탄이다. 그동안 에이전트 기술은 개발자 자동화나 연구 목적에 머무는 경우가 많았지만, 이번 발표는 “AI가 실제로 PC 안에서 일을 대신한다”는 개념을 명확히 구현했다는 점에서 의미가 크다. 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실행력, 즉 실제 업무 대체 능력으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다. 기술 핵심 분석: ‘클로드 코드’에서 ‘업무 에이전트’로의 진화코워크는 원래 개발자용 명령줄 도구였던 클로드 코드를 비개발자 환경으로 확장한 결과물이다. 핵심은 동일한 클로드 에이전트 SDK를 사용하되, 명령줄과 가상환경 설정을 제거하고.. 2026. 1. 14.
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