<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Real AI Lab</title><description>AI 업계의 흐름을 가장 빠르고 쉽게 파악하는 채널</description><link>https://realailab.net/</link><language>ko</language><item><title>GPT-Live-1 API란? 전이중 음성 에이전트 구조와 비용</title><link>https://realailab.net/blog/build-more-natural-voice-experiences-with-gpt-live-1-in-the/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/build-more-natural-voice-experiences-with-gpt-live-1-in-the/</guid><description>GPT-Live-1 API가 기존 STT·LLM·TTS 구조와 어떻게 다르고, 백엔드 위임·끼어들기 처리·분당 비용을 어떻게 봐야 하는지 정리합니다.</description><pubDate>Sat, 19 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>GPT-Live-1 API</category><category>전이중 음성 에이전트</category><category>Voice AI</category><category>OpenAI API</category></item><item><title>A Defense of the Quadratic Model — LLM 학습의 Gauss–Newton 근사와 안정성 분석</title><link>https://realailab.net/blog/paper-quadratic-model/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/paper-quadratic-model/</guid><description>A Defense of the Quadratic Model의 Gauss–Newton 근사, Lanczos spectrum과 학습 안정성을 설명한다. batch 64 예제, 원문 figure·table, 공개 코드로 근사가 맞는 조건과 반례를 분석한다.</description><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 03:00:00 GMT</pubDate><category>논문 리뷰</category><category>Quadratic Model</category><category>LLM 학습</category><category>Gauss–Newton</category><category>Lanczos</category><category>learning rate</category></item><item><title>무료 오픈소스 AirLLM: 4GB GPU·70B 주장의 원리와 자원 계산</title><link>https://realailab.net/blog/airllm-70b-model-on-4gb-gpu/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/airllm-70b-model-on-4gb-gpu/</guid><description>AirLLM의 레이어 이동 구조와 70B 가중치의 저장공간·전송시간을 가정별로 계산합니다. 제작사 실행 주장과 직접 계산한 값을 구분한 도입 검토 가이드입니다.</description><pubDate>Mon, 14 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>AirLLM 사용법</category><category>무료 오픈소스</category><category>free open source LLM</category><category>4GB GPU</category><category>70B 모델</category></item><item><title>개인정보처리방침을 Claude Code 스킬로 만드는 절차</title><link>https://realailab.net/blog/claude-code-korean-privacy-policy-skill/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/claude-code-korean-privacy-policy-skill/</guid><description>개인정보처리방침 생성 스킬에 넘길 서비스 사실관계 점검표와 초안 대조 방법입니다. 법령 조건과 확인되지 않은 입력을 구분해 잘못된 고지를 줄입니다.</description><pubDate>Sun, 13 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Claude Code</category><category>개인정보처리방침</category><category>GDPR</category><category>PIPA</category><category>스킬</category></item><item><title>별도 앱 서버 없는 GL4SS: 이미지 생성 API의 전송 경계</title><link>https://realailab.net/blog/gl4ss-byo-key-browser-ai-image-engine/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/gl4ss-byo-key-browser-ai-image-engine/</guid><description>GL4SS는 별도 앱 백엔드 없이 브라우저에서 OpenRouter API를 호출합니다. 서버형 생성 서비스, 로컬 모델 구동과 비교해 어떤 상황에 이 구조가 맞는지 정리했습니다.</description><pubDate>Sat, 12 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>GL4SS</category><category>이미지 생성</category><category>OpenRouter</category><category>AGPL</category><category>브라우저</category></item><item><title>google/mantis 실험 준비: 격리 환경과 취약점 검증 기준</title><link>https://realailab.net/blog/google-mantis-ai-security-review-pipeline/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/google-mantis-ai-security-review-pipeline/</guid><description>Mantis 보안 리뷰 파이프라인을 도입하기 전에 확인할 권한·격리·재현·패치 검토 기준입니다. 실행 완료 주장 대신 파일럿 기록 양식을 제공합니다.</description><pubDate>Fri, 11 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Mantis</category><category>보안</category><category>에이전트</category><category>구글</category><category>코드 리뷰</category></item><item><title>Anthropic의 프롬프트 80% 축소 사례와 블로그 규칙 충돌 정리</title><link>https://realailab.net/blog/context-engineering-rules-claude-5/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/context-engineering-rules-claude-5/</guid><description>Anthropic의 컨텍스트 엔지니어링 설명을 바탕으로, 실제 블로그 생성 규칙의 글자 수·그림 수·검증 기준 충돌을 찾아 고친 사례를 보여드립니다.</description><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Claude Code</category><category>컨텍스트 엔지니어링</category><category>CLAUDE.md</category><category>스킬</category><category>프롬프트</category></item><item><title>spec-kit으로 명세부터 쓰는 개발 흐름 만들기</title><link>https://realailab.net/blog/spec-kit-spec-driven-development/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/spec-kit-spec-driven-development/</guid><description>spec-kit의 명세·계획 분리 방법을 실제 블로그 링크 검사 문제에 적용합니다. 버전을 고정한 설치 예시와 spec·plan·tasks 자료, 모호한 요구를 검증 조건으로 바꾸는 과정을 제공합니다.</description><pubDate>Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>spec-kit</category><category>명세 주도 개발</category><category>GitHub</category><category>코딩 에이전트</category><category>워크플로</category></item><item><title>oh-my-design 2.0 설치 실습: DESIGN.md가 아직 없다는 진단의 의미</title><link>https://realailab.net/blog/oh-my-design-design-md-workflow/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/oh-my-design-design-md-workflow/</guid><description>Codex용 oh-my-design 2.0.0을 실제 설치하고 doctor 결과를 확인했습니다. 설치와 디자인 기준 완성을 구분하고, 기준서와 반응형 HTML 예제를 제공합니다.</description><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>oh-my-design</category><category>DESIGN.md</category><category>디자인 시스템</category><category>Claude Code</category><category>Cursor</category></item><item><title>무료 오픈소스 OfficeCLI 사용법: 한국어 PPT 생성·검수·수정 실습</title><link>https://realailab.net/blog/officecli-ai-agents-office-documents/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/officecli-ai-agents-office-documents/</guid><description>OfficeCLI 1.0.149로 한국어 PPT를 만들고 가상 데이터의 잘못된 비율을 수정했습니다. 입력 JSON, 수정 전후 PPT와 실제 실행 기록을 제공합니다.</description><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>OfficeCLI</category><category>문서 자동화</category><category>PowerPoint</category><category>Excel</category><category>에이전트</category></item><item><title>IndexTTS: An Industrial-Level Controllable and Efficient Zero-Shot Text-To-Speech System — voice cloning·병음 발음 제어 분석</title><link>https://realailab.net/blog/paper-indextts-v1/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/paper-indextts-v1/</guid><description>IndexTTS v1의 SEQ3 입력, Conformer·Perceiver와 BigVGAN2 구조를 설명한다. 병음 교정률 94%의 분모, CER·WER·SS·MOS와 inference 속도를 원문 figure·table과 코드로 분석한다.</description><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 03:00:00 GMT</pubDate><category>논문 리뷰</category><category>IndexTTS</category><category>zero-shot TTS</category><category>voice cloning</category><category>발음 제어</category><category>WER</category></item><item><title>IndexTTS2: A Breakthrough in Emotionally Expressive and Duration-Controlled Auto-Regressive Zero-Shot Text-to-Speech — 감정·발화 길이 제어 원리 분석</title><link>https://realailab.net/blog/paper-indextts2/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/paper-indextts2/</guid><description>IndexTTS2의 T2S·S2M, GRL 감정 분리, GPT latent와 duration control을 설명한다. WER·SS·MOS, ablation과 공개 inference 코드의 제한을 원문 figure·table로 분석한다.</description><pubDate>Sat, 05 Sep 2026 03:00:00 GMT</pubDate><category>논문 리뷰</category><category>IndexTTS2</category><category>zero-shot TTS</category><category>감정 제어</category><category>duration control</category><category>flow matching</category></item><item><title>IndexTTS 2.5 Technical Report — multilingual TTS·GRPO 학습 분석</title><link>https://realailab.net/blog/paper-indextts25/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/paper-indextts25/</guid><description>IndexTTS2.5의 multilingual TTS, 언어 conditioning, GRPO와 25Hz codec을 설명한다. 언어별 WER·SS, cross-lingual 감정 전이와 Zipformer·공개 DiT 구현의 차이를 분석한다.</description><pubDate>Fri, 04 Sep 2026 03:00:00 GMT</pubDate><category>논문 리뷰</category><category>IndexTTS2.5</category><category>multilingual TTS</category><category>GRPO</category><category>Zipformer</category><category>voice cloning</category></item><item><title>LatentMoE: Toward Optimal Accuracy per FLOP and Parameter in Mixture of Experts — MoE inference 비용과 latent-space expert 분석</title><link>https://realailab.net/blog/paper-latentmoe/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/paper-latentmoe/</guid><description>LatentMoE의 down-projection·expert·up-projection을 계산 예제로 설명한다. 95B·hybrid benchmark, 실제 throughput과 3.46배 simulation, Megatron-Core 구현의 조건을 구분한다.</description><pubDate>Thu, 03 Sep 2026 03:00:00 GMT</pubDate><category>논문 리뷰</category><category>LatentMoE</category><category>Mixture of Experts</category><category>MoE inference</category><category>latent space</category><category>throughput</category></item><item><title>DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI — SFT 데이터 선별·생성 pipeline 분석</title><link>https://realailab.net/blog/paper-dataflow/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/paper-dataflow/</guid><description>DataFlow의 storage·operator·pipeline·agent를 SQL 예제로 설명한다. pre-training·SFT 데이터 선별과 수학·코드·SQL·RAG benchmark를 원문 figure·table, 공개 구현과 함께 분석한다.</description><pubDate>Wed, 02 Sep 2026 03:00:00 GMT</pubDate><category>논문 리뷰</category><category>DataFlow</category><category>LLM 학습 데이터</category><category>data pipeline</category><category>synthetic data</category><category>DataFlow-Agent</category></item><item><title>Nanbeige4.2-3B: Unlocking Agentic Capabilities in a Compact Model — 소형 LLM의 looped Transformer·agent 학습 분석</title><link>https://realailab.net/blog/paper-nanbeige42/</link><guid isPermaLink="true">https://realailab.net/blog/paper-nanbeige42/</guid><description>Nanbeige4.2-3B의 looped Transformer, executable data, SFT와 RLHF를 설명한다. length reward 계산, agent benchmark·평가 budget·공개 코드의 한계를 원문 figure·table로 분석한다.</description><pubDate>Tue, 01 Sep 2026 03:00:00 GMT</pubDate><category>논문 리뷰</category><category>Nanbeige4.2-3B</category><category>AI agent</category><category>looped Transformer</category><category>RLHF</category><category>agent benchmark</category></item></channel></rss>