Dev.to 뉴스
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Dev.to 핵심 글
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나만의 목소리로 출시 게시글을 작성하는 AI 구축하기 — 뻔한 ChatGPT 결과물과는 달라
이 글은 사용자의 글쓰기 스타일을 768차원 벡터로 변환하여 고유한 '문체 지문'을 추출하고, 이를 기반로 플랫폼별 최적화된 게시글을 작성하는 AI 시스템 구축 과정을 설명합니다. 특히 LangGraph를 활용한 에이엇트 루프와 AI 특유의 말투를 제거하는 'Humanizer' 에이전트의 역할을 상세히 다룹니다.
How I built an AI that writes launch posts in your voice — not generic ChatGPT slop↗dev.to
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2026 NLP 데이터 수집 가이드: 프록시 네트워크가 대규모 데이터 크롤링 효율성을 어떻게 향상시키는가
LLM 및 AI 모델의 성능을 결정짓하는 핵심 요소인 NLP 데이터 수집의 기술적 난제와 이를 해결하기 위한 프록시 네트워크 활용 전략을 다룹니다. 대규모 크롤링 시 발생하는 IP 차단, 안티 봇 시스템, 지역적 제한 문제를 극복하고 안정적인 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 제시합니다.
2026 NLP Data Collection Guide: How Proxy Networks Improve Large-Scale Data Crawling Efficiency↗dev.to
Dev.to 관련 전체 글
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엘론에게 99달러를 지불하고 터미널에서 Grok이 8개의 에이전트를 생성하는 것을 지켜봤다
xAI의 새로운 코딩 CLI인 Grok Build는 8개의 하위 에이전트가 동시에 최적의 해결책을 제안하는 '아레나 모드'를 통해 기존 Claude Code 대비 3배 빠른 작업 속도를 보여주었습니다. 특히 단순 코드 생성을 넘어 코드의 불변성을 검토하는 '플랜 모드'를 통해 개발 오류를 사전에 방지하는 강력한 성능을 입증했습니다.
I Gave Elon $99 and Watched Grok Build Spawn 8 Agents in My Terminal↗dev.to
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대조 학습, FeatureDistillation을 통해 미세 조정에서 마스크 이미지 모델링에 맞서다
이 글은 FeatureDistillation을 활용하여 대조 학습(Contrastive Learning)의 미세 조정 성능을 극대화하는 새로운 방법론을 소개합니다. 기존의 마스크 이미지 모델링(MIM) 방식과 경쟁할 수 있는 수준으로 모델의 특징 추출 능력을 개선하는 것이 핵심입니다.
Contrastive Learning Rivals Masked Image Modeling in Fine-tuning via FeatureDistillation↗dev.to
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IoT 자산 추적 시스템 보안: TLS, 장치 인증, 그리고 인증서 관리
이 글은 IoT 자산 추적 시스템 구축 시 간과하기 쉬운 보안 취약점인 도청, 스푸핑, 브로커 하이재킹, 재전송 공격을 방어하기 위한 기술적 가이드를 제공합니다. TLS를 통한 데이터 암호화부터 mTLS를 이용한 장치 인증, MQTT ACL을 통한 권한 제어, 그리고 자동화된 인증서 갱신 프로세스까지의 4단계 보안 계층을 상세히 다룹니다.
Securing IoT asset tracking systems: TLS, device auth, and certificate management↗dev.to - 17
하이브 마인드: AWS Lambda와 Amazon EFS를 활용한 멀티 에이전트 AI 상태 확장
멀티 에이전트 AI 환경에서 발생하는 대규모 컨텍스트 전송 문제를 해결하기 위해 AWS Lambda에 Amazon EFS를 마운트하여 공유 파일 시스템을 구축하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 기존 서버리스 서비스의 페이로드 제한을 극복하고, 에이전트 간 실시간 스트리밍 기반의 상태 공유가 가능한 저지연 아키텍처를 구현할 수 있습니다.
The Hive Mind: Scaling Multi-Agent AI State with AWS Lambda and Amazon EFS↗dev.to

















