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암호 기술의 역사: 카이사르 암호에서 양자 내성 암호(PQC)까지

고대의 카이사르 암호부터 애니그마, 공개키 암호, 그리고 미래의 위협인 양자 컴퓨터에 대비하는 양자 내성 암호(PQC)에 이르기까지, 암호 기술의 장대한 역사와 기술적 진화를 철저히 해설합니다.

Featured image of post C++로 시작하는 소규모 AI 모델(TinyLLaMA 등) 개발 절차

C++로 시작하는 소규모 AI 모델(TinyLLaMA 등) 개발 절차

C++와 ggml을 사용하여 TinyLLaMA와 같은 소규모 AI 모델을 로컬 환경에서 추론하기 위한 상세한 개발 절차와 내부 아키텍처를 해설합니다. 메모리 매핑, 텐서 연산, SIMD 최적화까지 망라.

Featured image of post 양자 어닐링과 양자 게이트 방식의 차이를 알기 쉽게 해설

양자 어닐링과 양자 게이트 방식의 차이를 알기 쉽게 해설

양자 어닐링과 양자 게이트 방식이라는 두 가지 양자 컴퓨터 아키텍처에 대해 Ising 모델, QUBO 정식화, 유니터리 변환, 오류 정정 등의 수리 모델이나 물리적 배경부터 구체적인 유스케이스까지 철저하게 비교, 해설합니다.

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【도해 PQC】 양자 내성 암호의 주요 알고리즘 비교

양자 컴퓨터의 대두로 인한 암호 무력화 위협과 이에 대항하는 NIST 표준 양자 내성 암호(PQC)인 Kyber, Dilithium, FALCON, SPHINCS+ 등의 알고리즘에 대해 격자 기반 암호의 수학적 기반(LWE 문제)부터 상세한 원리, 성능 비교까지 철저하게 해설합니다.

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음성 인식 AI(Whisper)를 C++ 프로젝트에 통합하는 방법

C++와 whisper.cpp를 사용하여 고정밀 음성 인식 AI를 에지 디바이스나 네이티브 애플리케이션에 통합하기 위한 완전한 가이드입니다. 음성 신호 처리의 기초부터 실시간 추론의 최적화까지 망라합니다.

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로컬에서 실행 가능한 오픈소스 LLM 추천 모델 5선

프라이버시를 보호하면서 무료로 사용할 수 있는 로컬 LLM. 본 기사에서는 Llama 3, Mistral, Gemma 2, Qwen 2.5, Phi-3와 같은 최고 수준의 오픈소스 LLM을 기술적인 관점에서 철저히 비교 및 해설합니다.

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AI 개발에서의 GPU 메모리 부족 해소 테크닉 (CPU 오프로딩 등)

LLM 학습 및 추론에서 가장 큰 장벽이 되는 VRAM(GPU 메모리) 부족. 본 기사에서는 CPU 오프로딩, KV 캐시 양자화, 그래디언트 체크포인트 등의 해소 테크닉을 수식과 아키텍처 다이어그램을 사용하여 철저하게 해설합니다.