Joongi Kim

legalize.kr @junghwan 님께서 한국 법을 모두 git repo로 옮겨주셨다! 한국법령정보 MCP보다 얘가 훨씬 빠르고 편하다!!!! 코드 : github.com/9bow/legalize-… 이거 예전부터 하고싶었지만 은근히 까다로운 처리가 필요해서 미뤘던건데, 시간지나니 다 해주셨다 와와와와

한국 정부는 자체 소버린 AI 모델을 만들기로 했습니다. 국방, 보안, 프라이버시처럼 남의 모델에 맡길 수 없는 영역이 있기 때문입니다. 국내 스타트업과 대기업 중 다섯 팀이 선정되었고, Backend.AI는 그 훈련 인프라를 맡았습니다. 500대의 GPU로 1,000억 파라미터 모델을 처음부터 훈련하는 일이었습니다. 결과부터 말하면, 2.5개월 만에 해냈습니다. 하지만 그 과정은 순탄하지 않았습니다. 200회가 넘는 훈련 세션을 돌렸고, 그때마다 장애가 따라왔습니다. 단 3대의 노드가 전체 장애의 절반을 일으켰습니다. 4대로 테스트할 때는 멀쩡하던 스토리지가, 60대로 확장하자 IOPS가 80배 폭증했습니다. NFS 드라이버가 2MB 패킷을 4KB로 쪼개고 있었던 것이 원인 중 하나였습니다. 훈련 노드가 스토리지를 공격하는 것이나 다름없는 상황이었습니다. 하나씩 잡아나갔습니다. 체크포인트 검색 시간을 8시간에서 8분 이하로 줄였습니다. 복구 시간은 47% 단축했습니다. 300개 이상의 메트릭을 실시간으로 수집하면서, GPU가 죽기 전에 나타나는 전조 현상을 찾아냈습니다. 스케줄러의 응답이 느려지거나 대기 태스크가 쌓이기 시작하면, 조만간 GPU에 문제가 생길 가능성이 높다는 것을 데이터로 확인했습니다. 죽기 전에 예측하고, 죽기 전에 저장하고, 자동으로 복구하는 구조를 만들었습니다. youtube.com/watch?v=INlnVX…

GTC 갔다가 새벽 비행기로 인천 도착. 근데 당장 오늘(!)부터 외부 발표가...🫠

세상이 달라지고 있는 건 이제 AI가 일하는 속도로 던질 수 있는 부분이 생겼다. 특히 그린필드 프로젝트들일수록.

규모는 훨씬 작겠지만 개발팀 백로그도 비슷하다. 고객사에서 들어온 것이든 리더십이 생각한 것이든 아이디어는 많은데 이걸 개발팀이 소화할 수 있는 속도로 던져야 소화가 되고, 바로 다 던지면 낙오되는 것들이 생긴다. 도구를 써도 사람의 컨텍스트엔 한계가 있음. 매니징 레벨 버퍼가 필요함.

🤝 Excited to make a MOU with PTC System under the newly launched Korea–Singapore AI Alliance! Together, we’re driving scalable #AI adoption across Asia. Let's advance AI infrastructure, HPC innovation, and ecosystem development across both nations. #Partnership #BackendDotAI

@gvanrossum 이 파이썬의 역사와 함께 했던 사람들과 인터뷰를 하면서 이를 기록에 남기기 시작했습니다. 2015년 이전에 파이썬 개발에 참여했던 사람들과의 인터뷰를 할 계획이고 첫 인터뷰 상대는 올해 SC 멤버 중 한 명인 Thomas Wouters입니다.

또다른 재밌는 장난감(?) 추가!

2015년 PyCon KR에서 래블업이 뭘 하려고 하는지 처음 소개했던 이후로 드디어 열심히 삽질하고 돈을 벌어(...) PSF 후원을 하게 되었습니다. 아직 떼돈을 벌어서 기부하는 수준은 아니지만 그래도 커뮤니티에 작게나마 기여할 수 있어 감회가 새롭네요.

올해도 갑니다!

엊그제 했던 taste 이야기의 긴 버전.

백엔드 구현과 기능 개발이 쉬워질수록, 사용자의 taste를 잘 알고 맞추는 능력 또는 그러한 taste를 정의하고 이끌어갈 수 있는 능력의 중요성이 더 커진다는 생각이 든다. 각 도메인 영역에서 신뢰 가능한 브랜드와 UX는 AI로 아무리 쉽게 코드를 찍어내도 얻기 어려운 영역이 아닌가 싶다.

@jaeholee_dev 저는 반대로 UI와 디자인이 극도로 뛰어난 소프트웨어에 대해 상상해봤어요. 요즘은 시대가 하도 기묘해서 이런저런 상상을 많이 하게 되는 것 같습니다 ㅋㅋ wiki.g15e.com/pages/Design%2…

South Korea 🇰🇷 is now the clear #3 nation in AI — powered by the Korean National Sovereign AI Initiative there are now multiple Korean AI labs with near frontier intelligence. A key driver of this momentum is the Korean National Sovereign AI Initiative, a government-backed, nationwide competition that incentivizes domestic model development through a multi-stage elimination process. The initiative shortlists national champions, with winners receiving direct government funding and guaranteed access to large-scale GPU capacity. ➤ In August 2025, five organizations were selected: Naver, SK Telecom, LG Group, Upstage, and NC AI ➤ In the most recent round announced last week, the field narrowed to three: LG, SK Telecom, and Upstage. ➤ A fourth finalist is expected to be selected in the coming months as the evaluation process continues Generally, top Korean AI models tend to be open weights, and vary in size ranging from Motif‘s 12.7B Thinking model to LG’s 236B K-EXAONE. Other models, such as Korea Telecom (KT)’s Mi:dm K 2.5 Pro, are proprietary and developed with a focus on business integration with existing KT clients. Overview of major releases: ➤ LG | K-EXAONE - The current leader in the Korean AI race and a shortlisted model in the Korean National Sovereign AI Initiative. K-EXAONE is a 236B open weights model and scores 32 on the Artificial Analysis Intelligence Index. K-EXAONE performs strongly across various intelligence evaluations from scientific reasoning, instruction following, to agentic coding. However, this model has high verbosity, using 100 million tokens to run the Artificial Analysis evaluation suite ➤ Upstage | Solar Open - Another shortlisted model in the Korean National Sovereign AI Initiative. Solar Open is a 100B open-weights model and scores 21 on the Artificial Analysis Intelligence Index. Solar Open performs well in instruction following and has lower hallucination rate compared to peer Korean models ➤ Naver | HyperCLOVA X SEED Think - A 32B open weights reasoning model that scores 24 on the Artificial Analysis Intelligence Index. HyperCLOVA X SEED Think demonstrates strong performance on agentic tool-use workflows and scores highly in the Global MMLU Lite multilingual index for Korean, highlighting its potential usefulness in a primarily Korean language environment ➤ Korea Telecom | Mi:dm K 2.5 Pro - A proprietary reasoning model that scores 23 on the Artificial Analysis Intelligence Index. Mi:dm K 2.5 Pro sees strong performance in agentic tool-use. Mi:dm K 2.5 Pro currently has no publicly available endpoint. Instead, Korea Telecom primarily intends to package this model into product offerings and use this model to serve KT’s clients ➤ Motif | Motif-2-12.7B - A small open weights model that scores 24 on the Artificial Analysis Intelligence Index. Motif-2-12.7B performs well in long-context reasoning and knowledge, but is highly token intensive - using 120 million tokens to run the Artificial Analysis evaluation suite See Artificial Analysis for further details of the Korean models: artificialanalysis.ai Join our Discord community to discuss more: discord.gg/92EMmeRH

@ben_burtenshaw @OpenAIDevs @huggingface Great to see having an open standard for this! We'd like to join the discussion as we are building a comprehensive all-to-OpenAI streaming response transpiler. Could somebody let me know how to participate in?

Finally! We (the community + @OpenAIDevs + @huggingface ) bring you an open standard for inference. It's called 'Open Responses' it's based on Responses and it's perfect for agent workloads. Fewer special cases, more consistency, faster shipping. Excited for what this unlocks. Below is a deep dive blog post, we’ll look at how Open Responses works and why the open source community should use Open Responses.

소프트웨어 엔지니어링의 향후 2년 - AI 에이전트 기반 개발이 자동완성 수준을 넘어 실제 작업 수행 단계로 진입하며, 소프트웨어 엔지니어링의 역할과 진입 구조가 빠르게 흔들리고 있음 - 주니어 채용 감소와 효율성 중심 조직이 동시에 나타나며, 소수의 숙련 인력… news.hada.io/topic?id=25769

.@upstageai just released the tech report about their recently release Solar Open 100B on @huggingface . go check it out!

켄트 벡의 코드리뷰 본질이 어떻게 변해야 하는가.. 과거에는 사람이 코드를 쓰는 속도와 동료가 검토하는 속도가 어느 정도 균형을 이뤘음. 하지만 AI를 활용한 Augmented Development 시대에는 이 균형이 완전히 깨짐. 코딩은 더 이상 병목이 아니라는 생각도 듬. 이제는 AI가 쏟아내는 수많은 코드의 의도를 사람이 어떻게 제시간에 파악하고 검증할 것인가,, 이게 새로운 과제가 됨. 전통적인 방식의 리뷰는 이제 물리적으로 불가능해지고 있음. 가장 흥미로운 지점은 코드의 구조를 유지해야 하는 이유가 변했다는 점. 예전에는 '미래의 나'나 '동료'를 위해 가독성을 높였다면, 이제는 '미래의 AI'를 위해서... 코드의 복잡도가 높아지고 결합도가 강해지면, AI조차 컨텍스트를 놓치고 엉뚱한 제안을 하기 시작작함. = 코드가 깨끗해야 AI도 제대로 작동함. 구조적 무결성을 유지하는 것은 단순히 미덕이 아니라, AI라는 도구를 계속 사용하기 위한 필수 조건이 되었다고 봄. "이 코드를 머지해도 될까?" 기존의 리뷰가 이런 통제 관점에 집중했다면, 달라진 시대에서는 "내가 지금 무엇을 만들고 있는지 파악하는 것"에 우선순위를 둠. AI는 너무 빠르게 코드를 짜고 있으니.. 개발자 본인조차 전체적인 형상을 놓치기 쉬움. CodeRabbit 같은 리뷰 도구는 단순히 오타를 잡는 게 아니라, "니가 요청한 것은 X인데, 결과물은 Y.. 정말 맞아?"라고 요약하고 시각화해주는 정신을 똑바로 차리기 위한 도구가 되어야 함. 나조차도 페어 프로그래밍을 많이 못하고 있음. 켄트 벡도 여기서 얻는 '사회적 압박'과 '의외성'을 그리워함... 하지만 혼자 일해야 하는 환경에서는 그 대안이 필요함. AI 리뷰 도구는 인간 동료를 완벽히 대체할 수는 없지만, 읽을 줄 아는 아주 철저한 체크리스트 역할은 할 수 있음. 비판적인 시각을 가진 동료가 없다면, 도구를 통해서라도 내 사고 과정을 객관화하고 구조적 결함을 발견하는 프로세스를 강제로 만들어야 함. 역시 켄트 벡은 우리가 느끼는 무언의 고통을 글로써 통찰을 제대로 전달해줌. 코드리뷰의 Why가 바뀌었다. 코드리뷰는 이제 AI와 협업하는 내가 코드의 통제권을 잃지 않기 위한 최소한의 방어선이 아닐지?

2025년 회고. daybreaker.info/2026/01/01/ret…