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Claude Code 로컬 모델 사용 시 전체 프롬프트 재처리 — 아키텍처 비효율성 분석

5 min

Feb 16, 2026

#ai #llm #claude

Claude Code 로컬 모델 사용 시 전체 프롬프트 재처리 — 아키텍처 비효율성 분석

Claude Code를 로컬 LLM으로 실행할 때 발생하는 전체 프롬프트 재처리 문제의 원인과 해결책을 분석합니다. KV 캐시 무효화 메커니즘과 개발자 도구 설계의 교훈을 다룹니다.

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Heretic 1.2 — 양자화로 VRAM 70% 절감과 MPOA 기술 해부

5 min

Feb 16, 2026

#ai #llm #local-llm

Heretic 1.2 — 양자화로 VRAM 70% 절감과 MPOA 기술 해부

Heretic 1.2가 출시되었습니다. 4bit 양자화로 VRAM 사용량을 최대 70% 줄이고, MPOA로 고품질 어블리테레이션을 구현합니다. 로컬 LLM 운용 비용 절감의 최신 기법을 소개합니다.

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Karpathy "AI 학습 비용은 연 40% 하락" — 디플레이션이 업계 구조를 바꾼다

5 min

Feb 16, 2026

#ai #llm #training

Karpathy "AI 학습 비용은 연 40% 하락" — 디플레이션이 업계 구조를 바꾼다

AI 모델 학습 비용이 매년 40%씩 하락하고 있다는 Karpathy의 분석. 하드웨어 진화, 알고리즘 효율화, 데이터 파이프라인 최적화 등 구조적 요인과 업계 영향을 해설합니다.

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Qwen3-Coder-Next 80B를 8GB VRAM으로 실행하는 방법

5 min

Feb 16, 2026

#ai #llm #quantization

Qwen3-Coder-Next 80B를 8GB VRAM으로 실행하는 방법

80B 파라미터 코딩 AI 모델을 8GB VRAM 소비자 GPU에서 실행하는 양자화 및 레이지 로딩 기법을 분석합니다. 로컬 LLM 코딩의 실용성과 한계를 다룹니다.

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Claude Code with Local Models Triggers Full Prompt Reprocessing — An Architecture Inefficiency

Analyzing the full prompt reprocessing issue when running Claude Code with local LLMs. Learn about KV cache invalidation mechanics and developer tool design lessons.

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Heretic 1.2: 70% VRAM Reduction via Quantization and MPOA Explained

4 min

Feb 16, 2026

#ai #llm #local-llm

Heretic 1.2: 70% VRAM Reduction via Quantization and MPOA Explained

Heretic 1.2 is here with 4-bit quantization cutting VRAM usage by up to 70% and MPOA delivering higher-quality abliteration. A deep dive into the latest cost-saving techniques for local LLM operations.

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Karpathy: AI Training Costs Drop 40% Per Year — How Deflation Is Reshaping the Industry

4 min

Feb 16, 2026

#ai #llm #training

Karpathy: AI Training Costs Drop 40% Per Year — How Deflation Is Reshaping the Industry

Karpathy's analysis reveals AI model training costs fall 40% annually. We examine the structural factors — hardware evolution, algorithm efficiency, and data pipeline optimization — and their industry impact.

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How to Run Qwen3-Coder-Next 80B on 8GB VRAM — Quantization Techniques Explained

4 min

Feb 16, 2026

#ai #llm #quantization

How to Run Qwen3-Coder-Next 80B on 8GB VRAM — Quantization Techniques Explained

Analyzing quantization and lazy loading techniques to run an 80B parameter coding AI model on consumer 8GB VRAM GPUs. Exploring the practicality and limitations of local LLM coding.