PostgreSQL Infrastructure

[PostgreSQL] Postgres가 느린 게 아니라 스토리지가 느린 것이다: EBS gp3 vs NVMe

ClickHouse가 정리한 POSETTE 2026 발표에서 같은 PostgreSQL이 EBS gp3에서 1,734 TPS, 로컬 NVMe에서 16,030 TPS를 냈다. 지연 분해로 원인을 읽고, 내구성 설계와 결과를 해석할 때의 한계를 정리한다.

[AI] 코딩은 해결되지 않았다: AI 시대의 이해력 공백과 책임

ssp.sh 현장 증언과 Alex Ewerlöf의 반박 에세이를 따라, 문제가 AI 코드의 품질이 아니라 아무도 시스템을 이해하지 못하는 상태임을 짚고, 위험 허용도에 따라 코드를 읽어야 하는 범위를 가르는 판단 기준을 정리한다.

[AI] DiffusionGemma: 256토큰 블록을 병렬 정제하는 확산 LLM

Google DeepMind의 DiffusionGemma 기술 보고서를 바탕으로 이산 확산 디코딩의 원리, H100 1장 약 1,479 tok/s의 의미, AR 대비 정확도 손실과 배치 크기 한계, 어떤 상황에서 쓸 만한지를 정리합니다.

[AI] Open TTS Leaderboard: 투표 대신 WER·RTFx·SIM으로 TTS 줄 세우기

Hugging Face가 공개한 Open TTS Leaderboard가 아레나 투표 대신 WER·CER, RTFx·TTFA, 화자 유사도로 8,000개 넘는 TTS 모델을 평가하는 방식과 한계, 읽는 법을 정리합니다.

Windows Troubleshooting

[Windows] 배치 파일 + 인라인 PowerShell 워처의 함정 3가지

.cmd 하나에 백그라운드 PowerShell 워처를 심는 구성에서 만난 세 가지 실패를 정리한다. 한글 때문에 줄이 깨지는 코드페이지, 응답을 안 읽고 닫아 생기는 TCP RST, PID 파일이 놓치는 좀비 워처의 원인과 해법.

Cpp Optimization

[Cpp] AI는 새 알고리즘을 만들지 않았다: Lemire의 여섯 라이브러리 최적화

ada 2.4배, simdutf ASCII 검증 83→160 GB/s 등 여섯 오픈소스 라이브러리가 한 여름에 빨라졌다. Lemire의 측정을 바탕으로 AI가 바꾼 것이 '시도 비용'임을 짚고, 측정 조건과 한계를 정리한다.

[AI] SFT·RLVR·OPD 순서가 정확도 29.2→43.8%를 가른다

SFT, RLVR, OPD를 순서대로 쌓는 LLM 사후학습에서 앞 단계가 뒤 단계의 효과를 깎을 수 있음을 보인 arXiv 2609.31900 논문의 실험 설계와 핵심 결과, 실무 시사점과 한계를 정리한다.

[AI] Cloudflare cf CLI: 에이전트가 기본 사용자인 CLI 설계

Cloudflare가 공개한 cf CLI의 설계를 공식 블로그 기준으로 정리한다. Wrangler 실행량 48%를 차지한 에이전트, Forge로 생성한 3,000개 오퍼레이션, JSON 기본 출력, cf cli search, 타입 설정, 도입 시 판단 기준을 다룬다.

[AI] GLM-5.3: 사후학습만 늘린 모델과 새 베이스로 만든 Flash

Z.ai의 GLM-5.3은 베이스 모델을 재학습하지 않고 사후학습만 확장했고, GLM-5.3-Flash는 30T 토큰 멀티모달 코퍼스로 새로 학습한 320B-A18B MoE다. 두 모델의 차이, 공개 수치의 한계, 사이버 역량 평가가 주는 시사점을 정리한다.

[AI] Shopify의 React Native 이탈: 에이전트가 바꾼 네이티브의 경제학

Shopify가 React Native에서 Swift·Kotlin 네이티브로 돌아선 이유를 InfoQ와 Pragmatic Engineer 보도로 정리한다. AI 에이전트가 낮춘 이중 구현 비용과 공개 수치의 한계, 따라 하기 전 판단 기준을 다룬다.