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OpenClaw (구 Clawdbot)에 최적화된 가성비 LLM: Zhipu AI GLM-4.7 모델 분석 및 연동 가이드

1. 서론: 지능형 에이전트의 대중화와 비용의 상관관계 2026년 초, OpenClaw(구 Clawdbot) 프레임워크의 등장은 개인용 워크스테이션 운영 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 사용자의 명령을 단순 해석하는 단계를 넘어, 시스템 레벨에서 자율적으로 작업을 수행하는 ‘에이전틱 게이트웨이’ 기술이 성숙 단계에 접어든 것입니다. 그...

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2026년 유튜브 프리미엄 인도 우회 2탄: 유튜브 결제 방법 (애플 사용자 전용)

유튜브 프리미엄 인도 우회 갱신 완벽 가이드: 애플 기기 사용자 전용 (2026년 최신) “분명 우회해서 잘 쓰고 있었는데, 왜 갑자기 결제가 막혔지?” 유튜브 프리미엄 인도 우회 사용자들이 최근 가장 많이 겪는 골칫거리입니다. 구글의 위치 확인 강화와 인도의 eMandate 규정으로 인해 기존 방식의 자동 갱신이 빈번하게 실패하고 있습니다....

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2026년 유튜브 프리미엄 인도 우회 1탄: 구글 계정 생성 및 전화번호 인증 건너뛰는 법

유튜브 프리미엄 우회를 결심했다면 가장 먼저 해야 할 일은 무엇일까요? 바로 ‘인도 국적의 구글 계정’을 하나 만드는 것입니다. 기존 한국 계정을 그대로 사용하다가 ‘가족 요금제’ 가입이 막히거나, 계정 자체가 정지되는 리스크를 피하기 위해선 우회 전용 부계정(Sub Account)이 필수적입니다. 1. 준비물: 스마트폰 또는 태블릿 P...

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[Food] 두바이 쫀득 쿠키(Dubai Chewy Cookie) 정밀 레시피

현대 디저트 시장에서 ‘식감’은 맛 그 이상의 가치를 지닙니다. 특히 글로벌 미식 블로그인 ‘I Am a Food Blog’에서 소개된 두바이 쫀득 쿠키는, 중동의 전통적인 풍미와 서구의 대중적인 텍스처를 결합한 고도의 설계가 돋보이는 결과물입니다. 이 레시피의 핵심은 오븐을 사용하지 않고 마시멜로의 젤라틴 구조를 활용하여 ‘쫀득함’을 구현하고, 그...

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현대 컴퓨팅의 심장: CPU와 GPU 아키텍처의 구조적 이해와 최적화 전략

소프트웨어의 성능을 극한으로 끌어올려야 하는 개발자나 컴퓨터 공학도에게 하드웨어 아키텍처에 대한 이해는 필수적입니다. . 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 우리가 작성한 명령어가 물리적 장치에서 어떻게 처리되는지 아는 것은 최적화의 출발점이기 때문입니다. . 특히 AI와 빅데이터 처리의 시대가 도래하며 GPU의 중요성은 그 어느 때보다 강조되고 있습...

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[AI] 차세대 개인용 AI 에이전트, Moltbot(구 Clawdbot) 완벽 설치 및 보안 가이드

인공지능 기술의 패러다임이 단순한 대화형 챗봇에서 사용자의 시스템 내에서 능동적으로 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI’로 급격히 전환되고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 피터 스테인버거(Peter Steinberger)가 개발한 Moltbot(구 Clawdbot)이 자리하고 있습니다. 본고에서는 2026년 1월, 앤스로픽의 상표권 요청으로 인해 새롭게...

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2026 메리어트 본보이 연간 초이스 혜택 완벽 가이드: 플래티넘·타이타늄의 전략적 선택

메리어트 본보이(Marriott Bonvoy) 멤버십의 핵심 보상 체계인 ‘연간 초이스 혜택(Annual Choice Benefit)’은 고정된 보상이 아닌, 회원이 자신의 여행 패턴에 맞춰 직접 혜택을 설계할 수 있다는 점에서 그 가치가 매우 높습니다. 2026년 한 해 동안 정규 투숙 실적을 달성한 회원들이 마주하게 될 선택지는 각각의 경제적 가치...

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[AI] 스스로 행동하는 에이전틱 AI '몰트봇(Moltbot, Clawdbot)' 심층 분석

1. 서론: ‘생성’을 넘어 ‘행동’의 시대로 인공지능 기술의 발전 속도가 인류의 예측을 상회하고 있습니다. 챗GPT(ChatGPT)가 촉발한 ‘생성형 AI’의 열풍이 채 가시기도 전에, 이제는 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’의 시대가 도래했습니다. 그 변화의 정점에 서 있는 것이 바로 ‘몰트봇(Moltbot, 구 C...

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[CUDA Study #5] 행렬 곱셈(Matrix Multiplication) 최적화: Shared Memory와 Tiling 기법

딥러닝과 과학 연산의 핵심인 행렬 곱셈($C = A \times B$)은 연산 집약적인 작업인 동시에, 메모리 접근 효율에 따라 성능이 천차만별로 달라지는 작업입니다. 단순히 글로벌 메모리(Global Memory)만 사용해서 구현하면, GPU 연산 코어의 속도를 메모리 대역폭이 따라가지 못하는 ‘Memory Wall’ 현상에 직면하게 됩니다. 오늘...

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