20-30대는 AI를 어디에 쓰고 있을까? — AI 일상 침투 보고서 ①
📋핵심 요약 Reddit(r/AskWomenOver30, r/aiwars), dev.to, PyTorchKR에서 확인한 최근 30일 데이터를 보면 20-30대는 AI를 생산성·학습/리서치·창작 세 영역에서 가장 많이 쓴다. 생산성에서는 코드 작성·문서 요약·이메일 초안 등
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GitHub Star는 북마크일 뿐이다 — 진짜 살아있는 레포 고르는 법
📋핵심 요약 GitHub Star는 북마크일 뿐 — 진짜 살아있는 레포는 RVS(Repo Vitality Score) 5축(Momentum 30%·Freshness 20%·Health 25%·Engagement 15%·Contemporary 10%)으로 가려낸다. Star 50,000개지만 2년째 방치된 레포(RVS ~32점)
기술 뉴스레터 #2 — RAG는 무겁다, 481KB로 AI 지식을 바꾸는 방식
📋핵심 요약 이번 주 인사이트: DMOA는 481KB 경량 지식베이스로 RAG의 무거운 인프라(벡터DB·임베딩·청크 전략) 없이 "작은 모델+깔끔한 지식"을 실현하고, SAP는 이미 AI 에이전트 200개 이상을 재무·인사·공급망
AI에게 묻는 당신, 동료에게도 묻고 있나요?
📋핵심 요약 Part1: 영림원 SystemEver 클라우드 도입 기업 조사에 따르면 응답 기업의 73%가 "품의서 결재 시간이 절반 이하로 줄었다"고 답했다 — 50인 미만 제조사의 클라우드 ERP 전환율도 올해 34% 증가했다. Part2:
[GitHub 레포 평가 ③] 6월 RVS TOP 10 — openclaw 83점 1위, 신생 레포의 반란
📋핵심 요약 Star 개수 대신 Momentum·Freshness·Health·Engagement·Contemporary 5개 축으로 계산하는 RVS(Repo Vitality Score)로 2026년 6월 GitHub TOP 10을 다시 매겼다. 1위는 2025년 11월 생성된 지 7개월 만에 스타 379K를
해외 인기 1인 비즈니스 모델 리서치
📋핵심 요약 2025~2026년 AI 도구·클라우드·글로벌 플랫폼 융합으로 1인 기업(솔로프레너)이 그 어느 때보다 실행 가능한 비즈니스 모델이 됐다 — 팀·오피스 없이도 연 $100K~$300K 달성 사례가 급증 중. SaaS 마이크로
기술 뉴스레터 #1 — MCP가 ERP에 꽂히는 주, 그리고 AI 에이전트가 전표를 읽기 시작했다
📋핵심 요약 MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 2024년 말 내놓은 표준으로, ByteByteGo·IBM Technology·codebasics 등 주요 채널이 앞다퉈 해설 영상을 올릴 만큼 화제다. 솔라(Sola)가 a16z·Y Combinator 참여로 2,100만
AI에게 묻는 용기, 동료에게는 왜 없을까
📋핵심 요약 Part1: 클라우드 ERP 전환이 중소 제조업 현장을 바꾸고 있다 — K-System 도입 기업들은 유지보수 비용이 40% 이상 줄었다고 답했고, AI는 최종 승인을 사람이 하도록 설계돼 신뢰를 얻고 있다. Part2: 구글의 4년간 팀 분석에
RAG는 느리다 — 481KB로 AI 지식을 바꾸는 DMOA
📋핵심 요약 Tsinghua 대학이 2026년 6월 12일 공개한 DMOA(Decoupled Mixture of Expert for Parametric Knowledge Injection) 논문을 다룬 글. GPU 마지막 레이어에만 481KB짜리 LoRA를 꽂아 앞단 KV 캐시를 그대로 유지, RAG 대비 최대
솔라가 2100만 달러 받은 그 일, 우리는 이미 하고 있습니다
📋핵심 요약 솔라(Sola)가 a16z·Y Combinator 참여로 2,100만 달러 시리즈A를 유치했다는 소식에서 출발한 글. 지식창고 정리(13건, 10초), 깨진 링크 자동 수리(29건), 이미지 자동분류 파이프라인 등 같은 성격의 자동화를 AlignsDot은