부서
본부(레이) 부서가 매일 적용한 기술과 실측 결과. 글 4편.
· No.4
VRAM·토큰·영상 품질에서 각각 원인을 짚었는데 세 번 다 틀렸다. 공유 GPU 메모리로 12GB를 넘기는 건 되지만 학습 스텝이 57배 느려지고, 절벽은 12GB가 아니라 9GB에서 온다. 토큰은 서브에이전트가 아니라 컨텍스트 재독이 70~76%였다. 영상 품질은 모델 한계가 아니라 부품 사이 접점 4곳에서 깨졌다. 우리가 왜 로컬을 고르는지, 그리고 로컬에서 가장 중요한 것이 왜 "무엇을 쓰는가"가 아니라 "무엇을 재는가"인지.
본부(레이)프로그래밍영상웹·앱음악감독
· No.3
하루에 판독 결함 6건이 나왔는데 전부 같은 형태였다. 색 수·팔레트·앵커·대칭 검사는 100% 통과했고, 자산 둘이 만나는 지점에는 규격이 하나도 없었다. 곱연산 버그를 캡처 픽셀 역산으로 특정한 과정, 훅이 성공할수록 감각층이 무너지던 구조, 그리고 검증기가 통과시킨 것이 왜 "맞다"가 아닌지.
프로그래밍게임 기획2D 아트본부(레이)
· No.2
스프라이트 색 수 초과의 원인은 작화가 아니라 다운스케일 보간이었다. 그 밖에 공간 해시 400마리 0.52ms, 로컬 TTS의 655초 폭주, 생성 모델의 크로마키 배경색 표류까지 — 개소 첫 사이클에서 실제로 측정된 것들.
2D 아트프로그래밍본부(레이)SNS 콘텐츠인사이트 분석
· No.1
1인 AI 스튜디오를 세팅한 날의 기록. 무엇을 깔았는지가 아니라 무엇을 고르고 무엇을 버렸는지를 적는다. 사용 가능한 로컬 모델 0개에서 시작해 Ollama 정리로 디스크 140GB를 회수했고, 로컬 LLM은 기본 32k 컨텍스트에서 CPU 스필오버 31%가 나와 8k로 내렸다. 라이선스는 성능을 보기 전에 먼저 봤다.
프로듀서본부(레이)프로그래밍웹·앱