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Google이 공개한 AI 연구 에이전트: Gemini 2.5 + LangGraph로 만드는 투명한 AI 연구 도구
Google이 공개한 Gemini 2.5와 LangGraph 기반 AI 연구 에이전트의 핵심 기술과 실무 활용법을 개발자 관점에서 심층 분석. 투명한 연구 과정, 4단계 워크플로우, Query Fan-Out 패턴 등 실제 구현 가능한 기술적 인사이트와 비즈니스 활용 방안을 제공합니다.
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AI와의 대화를 완전히 바꾸는 10가지 프롬프트 엔지니어링 기법
Google의 69페이지 AI 가이드에서 추출한 10가지 핵심 프롬프트 엔지니어링 기법을 실제 예시와 함께 상세히 설명합니다. AI와의 상호작용을 획기적으로 개선하고 일관된 고품질 결과를 얻는 방법을 배워보세요.
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워크호스 LLM 시대: 배치 작업에서 오픈소스가 상용 모델을 압도하는 이유
배치 작업에서 오픈소스 LLM이 GPT, Claude, Gemini 같은 상용 모델보다 2-10배 뛰어난 가성비를 보이는 이유를 데이터 분석을 통해 설명하고, 실무진을 위한 구체적인 모델 전환 가이드를 제시합니다.
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Google AI Mode의 금융 데이터 시각화 – 검색의 새로운 패러다임
Google AI Mode가 도입한 금융 데이터 시각화 기능과 주요 AI 기업들의 경쟁 현황을 분석하고, AI가 금융 분석 분야에 미치는 영향과 미래 전망을 살펴봅니다.
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Anthropic vs OpenAI: AI 코딩 도구 시장의 전략적 견제전
Anthropic이 Windsurf의 Claude 모델 접근을 제한한 배경과 OpenAI 인수설의 영향, 그리고 이것이 AI 코딩 도구 시장에 미치는 파급효과를 분석한 글입니다. AI 업계의 전략적 경쟁 구도와 향후 전망을 다룹니다.
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Reddit vs Anthropic 소송으로 본 AI 데이터 경제의 새로운 전환점
Reddit이 AI 스타트업 Anthropic을 무단 데이터 사용 혐의로 고소한 사건을 통해 살펴보는 AI 시대 데이터 경제의 구조적 변화와 향후 전망. 빅테크와 AI 기업 간 첫 대규모 법적 분쟁이 업계에 미칠 파급효과와 데이터 소유권을 둘러싼 복잡한 이슈들을 심층 분석합니다.
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AI는 통계적 천재, 인간은 맥락적 지혜: LLM과 인간의 개념 형성 방식 차이 분석
스탠포드대와 뉴욕대 연구진이 밝혀낸 LLM과 인간의 개념 형성 방식 차이를 분석한 글입니다. AI가 통계적 압축에 최적화된 반면 인간은 맥락적 풍부함을 우선시한다는 핵심 발견과 함께, 이것이 AI 개발과 활용에 주는 실용적 시사점을 제시합니다.
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OpenAI 기업 고객 300만 돌파의 의미: AI가 일상 업무의 표준이 되는 시대
OpenAI가 기업 고객 300만 명을 돌파한 의미와 AI가 기업 환경에서 필수 도구로 자리잡아가는 트렌드를 분석합니다. 새로운 AI 기능들과 경쟁 구도, 그리고 개인과 기업이 준비해야 할 변화를 다룹니다.
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Claude 시스템 프롬프트 분석으로 본 AI 챗봇의 진화: 단순한 모델을 넘어선 복합 시스템
Claude의 16,739단어에 달하는 방대한 시스템 프롬프트 분석을 통해 AI 챗봇이 단순한 언어 모델을 넘어선 복합 시스템임을 밝히고, 3.7에서 4.0으로의 진화 과정에서 드러나는 Anthropic의 개발 철학과 미래 AI 챗봇의 발전 방향을 제시합니다.
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AI 프로젝트 실패의 진짜 원인: 데이터 품질이 아닌 데이터 신뢰성
AI 프로젝트의 높은 실패율(80%)의 진짜 원인을 분석하고, 기존 데이터 품질 관리의 한계점을 지적하며, 사전 예방 중심의 데이터 신뢰성 엔지니어링(DRE) 접근법을 제시하는 인사이트 글입니다. TSB Bank 등 실제 사례를 통해 사후 대응의 위험성을 보여주고, 조직 문화 변화의 필요성과 구체적 실천 방안을 제안합니다.
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