<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>AI on Serendip - 어느날 우연히 찾아온 행운</title><link>https://serendip3.github.io/blog/tags/ai/</link><description>Recent content in AI on Serendip - 어느날 우연히 찾아온 행운</description><generator>Hugo</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Tue, 21 Oct 2025 19:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://serendip3.github.io/blog/tags/ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>PaddleOCR-VL dtype 오류 해결기 (WSL2 GPU)</title><link>https://serendip3.github.io/blog/posts/251021-paddleocr-vl-dtype-fix/</link><pubDate>Tue, 21 Oct 2025 19:00:00 +0900</pubDate><guid>https://serendip3.github.io/blog/posts/251021-paddleocr-vl-dtype-fix/</guid><description>&lt;h1 id="paddleocr-vl-dtype-오류-해결기-wsl2-gpu"&gt;PaddleOCR-VL dtype 오류 해결기 (WSL2 GPU)&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;WSL2 환경에서 PaddleOCR-VL을 GPU로 실행하려다 &lt;code&gt;Variable dtype not match&lt;/code&gt; 에러와 씨름했습니다.&lt;br&gt;
CPU에서는 잘 돌아가는데 GPU로 전환하면 로딩 단계에서 바로 죽는다면, 이 글의 방법으로 해결할 수 있습니다.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>251018 - SNS 소비 기록</title><link>https://serendip3.github.io/blog/posts/251018-sns-consumption/</link><pubDate>Sat, 18 Oct 2025 10:00:00 +0900</pubDate><guid>https://serendip3.github.io/blog/posts/251018-sns-consumption/</guid><description>&lt;p&gt;이번 주 SNS 소비 중에서 기억에 남는걸 정리 합니다.&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="openai-자체-칩-설계와-llm-적용-사례-공개"&gt;OpenAI, 자체 칩 설계와 LLM 적용 사례 공개&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://x.com/openai/status/1977794196955374000?s=46&amp;amp;t=SyViUmDzvRAUfiid_TT4nQ" target="_blank" rel="noopener noreffer "&gt;OpenAI @openai&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;LLM 선두 그룹이 자체 칩을 만든다는 소문은 계속 돌았는데, OpenAI가 브로드컴과 Chip을 만들고 있다고 공개 했습니다. 공급망을 붙잡고 훈련 비용을 줄이려는 움직임으로 보이는데, 더 눈에 띈 건 그렉 브록맨의 코멘트. “We’ve gotten some amazing lift out of applying our models to chip design”이라면서 이미 자사 모델로 설계를 돕고 있다고 했습니다. EDA 워크플로에 GPT를 넣어 결과를 보고 있다는 거죠. 이 흐름이 본격화되면 엔비디아, 브로드컴 같은 팹리스뿐 아니라 시놉시스, 케이던스 같은 EDA 소프트웨어 회사들까지 판이 빨리 바뀔 수도 있겠다는 생각이 듭니다. 한마디로 모델 경쟁력이 하드웨어 최적화까지 확장되는 그림이 현실이 되는 중입니다.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>251010 - SNS 소비 결과</title><link>https://serendip3.github.io/blog/posts/251010-sns-consumption/</link><pubDate>Fri, 10 Oct 2025 15:00:00 +0900</pubDate><guid>https://serendip3.github.io/blog/posts/251010-sns-consumption/</guid><description>&lt;p&gt;최근 SNS에서 눈에 띈 다섯 가지 콘텐츠를 정리했습니다. 링크를 따라가며 떠오른 생각과 주변에서 들은 이야기를 함께 기록해 둡니다.&lt;/p&gt;
&lt;h3 id="ai-구독권-vs-신입-채용의-계산법"&gt;AI 구독권 vs. 신입 채용의 계산법&lt;/h3&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://www.facebook.com/share/p/1BxiZZqJi9/?mibextid=wwXIfr" target="_blank" rel="noopener noreffer "&gt;Generative AI as Seniority-Biased Technological Change (2025.09.08)&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>