2026-02-28 오늘의 IT 뉴스입니다.

• CERN이 만든 세계 최초의 웹사이트로, 월드 와이드 웹의 출발점을 보여줌

• Tor 네트워크를 통해 음성과 텍스트를 익명·종단간 암호화(E2EE) 방식으로 주고받는 Bash 기반 워키토키형 통신 도구

• HP는 RAM 가격 급등으로 인해 자사 PC의 부품 원가 중 RAM 비중이 15~18%에서 35%로 상승했다고 발표

• 표준 오류(stderr) 와 표준 출력(stdout) 을 하나의 스트림으로 합치기 위해 사용하는 리디렉션 구문임

• 바이브 코딩은 새로운 기술 창작 흐름으로, 과거 메이커 운동과 구조적 유사성을 지님

• 실제 오픈소스 저장소 2,430개를 대상으로 Claude Code의 도구 선택 경향을 분석한 연구 결과

안녕하세요. 저희는 할루시네이션 걱정 없이 원하는 주제로 커리큘럼을 만들어 공부할 수 있는 AI 학습 서비스를 만들었습니다.

기존 AI 학습 서비스가 PDF 안의 텍스트를 얼마나 많이 읽고 답하느냐에 집중했다면, 저희는 AI가 어떻게 설명하고 어떻게 지도해야 실제 학습이 이어지는지에 더 집중했습니다. 그

연령대별, 성별, 직군, 산업별로 상위 몇 퍼센트의 연봉을 받는지 확인할 수 있습니다.

데이터 출처 · 전체 근로자: 국세청 근로소득 천분위 (2024년 귀속) · 성별/연령/직업/산업: 고용정보원 wagework.go.kr (2024년) · 서브그룹 비교는 로그정규분포 추정 (P25/중위/P75 기반)

Perplexity AI가 2026년 2월 25일 Perplexity Computer를 공개했습니다. 단순 검색 엔진이나 챗봇을 넘어, 사용자가 목표를 제시하면 알아서 계획하고 실행하는 범용 AI 에이전트입니다.

핵심 개념

챗 인터페이스는 답변을 주고, 에이전트는 작업을 수행하지만, Perplexity Computer는 수 시간에서 수

RightNow AI가 개발한 OpenFang은 Rust로 작성된 오픈소스 AI 에이전트 OS입니다. 137,000줄의 Rust 코드, 14개 크레이트, 1,700개 이상의 테스트로 구성되어 있으며 단일 바이너리로 배포됩니다.

핵심 특징

• 7개의 Hands: 스케줄에 따라 자율 실행되는 사전 빌드 에이전트 패키지. 동영상 편집

Perplexity가 2026년 2월 25일 Perplexity Computer를 출시했습니다. 이 서비스의 핵심은 Claude Opus 4.6, Gemini, Grok, ChatGPT 5.2, Veo 3.1 등 경쟁사 최신 모델들을 하나의 지능형 에이전트 시스템으로 통합한 것입니다. (Perplexity Max 플랜 $200/월에서 이용 가능)...

• 미국 국방장관이 Anthropic에 자사 인공지능 기술을 군사적 제한 없이 제공하라는 최후통첩을 전달함

• Block의 조직 규모를 1만명 이상에서 6천명 이하로 축소

• 세션 간 학습 내용을 유지하는 지속 메모리 기능 이 새로 추가됨

저는 오픈소스를 만드는 건 좋아하는데, 홍보글은 시간내서 쓰는게 귀찮고 오래 걸리더라고요. 유료 툴은 비싸고, 무료는 제한이 많고요.

그래서 “초안만 던지면 SNS 플랫폼별 맞춤형으로 글을 정리해주고, 게시까지 자동으로 해주는” 툴을 직접 만들었습니다. 프로젝트 이름은 오토 홍명보(Auto Hong

• Prettier 대비 30배 이상, Biome 대비 3배 빠른 Rust 기반 코드 포매터

• Nano Banana Pro의 고급 기능과 Gemini Flash의 속도를 결합, 고속 이미지 생성과 편집 반복이 가능함

• 대규모 국내 감시와 완전 자율 무기 2가지 분야는 계약에서 제외함

• 일부 Y Combinator(이하 YC) 지원 기업들이 GitHub 사용자 활동 데이터를 자동 수집해 마케팅 이메일을 발송한 사례가 보고됨

• AI 기반 코드 자동화와 다중 세션 관리를 결합해 개발 효율을 높이는 자율형 멀티 에이전트 코딩 프레임워크

카테고리 분류에 2조 토큰을 쓰면서 알게된 것들

안녕하세요. 당근 Taxonomy 팀 윈터(winter.jung), 지원(jiwon)이에요. 저희 팀은 택소노미(Taxonomy)라고 부르는 카테고리 체계를 만들고, 그 체계를 기반으로 중고거래, 모임 게시글 등 당근에 올라오는 게시글을 자동으로 분류해 실제 서비스가 사용하도록 적재하는 파이프라인을 운영하고 있어요.

이번 글에서는 프로덕션 파이프라인에서 카테고리 분류를 위해 LLM을 어떻게 쓰고 있는지, 그리고 성능, 비용, 운영 측면에서 잘 사용하기 위해 어떤 고민과 시도를 했는지 이야기해보려고 해요.

안녕하세요! 당근 ML Foundation 팀에서 ML Engineer로 일하고 있는 Hawke와 Ben.Kim이에요. 저희 팀은 개인화 추천 개선을 위한 “기반 기술”을 만드는 역할을 하고 있어요. 이 글에서는 유저의 장기 행동 로그를 Transformer로 학습해 유저 임베딩을 만들고, 홈피드·광고 등 다양한 추천 모델에 적용해 큰 폭의 온라인 지표 개선을 달성한 여정을 공유하려고 해요.

왜 장기 유저 모델링이 필요할까?

추천 시스템에서 “유저가 지금 무엇을 원하는지”는 최근 행동에서 잘 드러나요. 하지만 서비스를 운영하다 보면 최근 행동만으로는 답하기 어려운 질문들을 계속 마주치게 돼요.

안녕하세요. 당근 숏폼팀 안드로이드 엔지니어 Bob이에요.

당근 스토리는 동네 가게와 일상을 1분 이내 영상으로 공유하는 지역 기반 숏폼 서비스예요. 동네 맛집, 운동, 미용실 같은 가게 이야기부터 일상적인 동네 소식까지, 우리 동네 사람들에게 자연스럽게 노출되는 게 특징이에요. 비즈니스, 부동산, 모임 등 당근의 여러 서비스에서도 숏폼을 활용하고 있고요.

여기어때에서는 1년에 두 번, 현장실습생을 채용하고 있어요. 2025년 하반기에는 총 16명의 실습생이 함께해 주셨는데요. 기술·영업·인사 등 다양한 직무 속 각자의 자리에서 멋지게 활약해 주셨답니다!

오늘은 각 직무에서 경험한 생생한 현장실습 후기를 들려드리려고 해요.

안녕하세요 여기어때컴퍼니 DevOps팀 다나입니다.

앞선 두 편에서 Secrethub가 무엇인지, 어떻게 설계했는지를 다뤘습니다. 이번 글에서는 설계한 서비스를 실제로 운영 가능한 상태로 만드는 과정을 이야기하려고 합니다.

안녕하세요, 여기어때컴퍼니 DevOps팀 셀린입니다.

지난 글에서는 Secrethub를 왜 도입하게 되었는지 이야기했습니다.이번 글에서는 그 다음 단계, “그래서 어떻게 적용했는가!”에 대해 이야기해보려고 합니다.

안녕하세요, 여기어때컴퍼니 DevOps팀 셀린입니다.

여기어때 DevOps팀은 Secret 중앙 관리 플랫폼, Secrethub를 구축했습니다.어떤 배경과 문제의식에서 시작했는지, 그리고 그 과정 속에서 어떤 선택과 개선을 거쳐 발전해왔는지를 총 3편에 걸쳐 이야기해보려 합니다.