Sangmin LeeAI Engineer & Researcher

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Knowledge WIKI

AI 에이전트, 검색, 문서 AI, 모델 학습을 읽고 만들면서 정리한 글입니다.
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AI Products & Strategy

Rowboat은 개인 업무 맥락을 로컬 지식 그래프로 축적한다

rowboatlabs/rowboat는 이메일·캘린더·미팅노트·웹 검색 결과를 로컬 마크다운 볼트와 지식 그래프로 축적한 뒤, 그 위에서 회의 준비, 이메일 초안, 문서 작성, PDF 덱 생성, 라이브 노트 업데이트를 수행하는 로컬 퍼스트 AI 동료(c...

Search & Retrieval

LLM Wiki는 RAG를 축적형 지식 운영체제로 바꾸려 한다

unclejobs-ai가 포크한 LLM Wiki gist는 파일 업로드형 RAG 대신, LLM이 원문 소스를 읽고 지속적으로 갱신하는 마크다운 위키를 중간 계층으로 두어 개인·연구·팀 지식을 축적형 자산으로 운영하자는 패턴을 제안한다.

Inference Systems

AutoKernel은 GPU 커널 최적화를 에이전트 실험 루프로 바꾼다

AutoKernel은 PyTorch 모델을 프로파일링해 병목 GPU 커널을 추출한 뒤, Triton 또는 CUDA C++ 커널을 에이전트가 반복적으로 수정·벤치마크·유지/되돌리기 하도록 설계해 하룻밤 단위의 자동 커널 최적화를 가능하게 하려는 오픈소스...

Document Intelligence

OCR4all은 역사 인쇄물 OCR을 사람-개입형 워크플로우로 푼다

OCR4all은 초기 근대 인쇄물처럼 표준 OCR이 자주 무너지는 문서를 대상으로, 전처리·레이아웃 분할·라인 분할·인식·교정·도메인별 모델 학습을 하나의 웹 UI에 묶어 비전문가도 고품질 OCR 파이프라인을 운영할 수 있게 하려는 오픈소스 프로젝트다...

Agent Skills & Workflows

Superpowers는 코딩 에이전트에 방법론을 주입한다

obra/superpowers는 Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor 같은 코딩 에이전트에 스킬 라이브러리와 강제 워크플로우를 주입해, 즉흥적인 프롬프트 코딩을 설계-계획-TDD-리뷰-마무리까지 이어지는 반복 가능한 개...

Inference Systems

POP은 prefill만 가지치기해 LLM 추론을 가속한다

POP은 LLM 추론의 prefill과 decode가 서로 다른 역할을 가진다는 점을 이용해, 문맥 인코딩 단계에서만 깊은 층을 생략하고 decode는 풀모델로 유지함으로써 정확도 손실을 크게 늘리지 않고 prefill 지연을 줄이려는 stage-aw...

Model Training

Doc-to-LoRA는 문서를 LoRA 어댑터로 즉시 내재화한다

Doc-to-LoRA는 긴 문맥을 매번 다시 읽지 않고도 답할 수 있도록, 문서에서 LoRA 어댑터를 한 번의 forward pass로 생성하는 hypernetwork를 메타학습해 context distillation의 지연과 메모리 비용을 크게 줄이...