Archive
AI 시대에도 소프트웨어 개발자의 역할은 더욱 중요해진다
AI 시대에도 소프트웨어 개발자의 역할은 여전히 중요합니다. ‘바이브 코딩’의 위험성과 AI를 효과적으로 활용하는 방법, 그리고 개발자의 판단력이 왜 더욱 중요해지는지 알아봅니다.
Written by
아마존의 AI 에이전트가 대신 쇼핑해드립니다: Buy for Me 기능 소개
아마존이 새로 선보인 ‘Buy for Me’ 기능은 에이전트형 AI를 활용해 아마존이 판매하지 않는 제품도 다른 브랜드 웹사이트에서 대신 구매해주는 서비스입니다. 이 글에서는 Buy for Me의 작동 방식, 기술적 배경, 한계점 및 전자상거래 미래에 대한 시사점을 살펴봅니다.
Written by
Google Cloud Next 2025: 구글의 AI 혁신, Ironwood TPU부터 Gemini 2.5까지
Google Cloud Next 2025 행사에서 공개된 최신 AI 및 클라우드 기술 소식을 전합니다. 차세대 TPU 칩 ‘Ironwood’, 글로벌 네트워크 ‘Cloud WAN’, 추론 모델 ‘Gemini 2.5’ 등 구글의 혁신적인 AI 기술과 그 의미를 알아봅니다.
Written by
메타의 Llama 4 출시: AI 야망과 현실 사이의 간극
메타가 새롭게 출시한 Llama 4 모델의 주요 특징과 실제 성능 간의 괴리를 분석합니다. 혼합 전문가 아키텍처(MoE), 10M 토큰 컨텍스트 윈도우, 벤치마크 성능 논란 등을 심층적으로 알아봅니다.
Written by
AI MVP 함정을 넘어: 실제 운영 환경에서 AI 제품 성공을 위한 필수 전략
AI 제품 개발에서 초기 프로토타입(MVP)의 함정과 실제 운영 환경에서 성공하기 위한 전략을 알아봅니다. AI 제품이 완성된 것처럼 보이지만 실제로는 많은 과제가 남아있는 이유와 이를 극복하는 방법을 소개합니다.
Written by
쇼피파이 CEO가 말하는 AI 우선주의: “AI가 못한다는 걸 증명하지 않으면 신규 채용 없다”
쇼피파이 CEO 토비 뤼트케가 AI 우선주의 방침을 발표했습니다. 신규 인력 채용 전 AI로 해결할 수 없음을 증명해야 한다는 이 방침은 기술 업계의 새로운 표준이 될 수 있습니다. AI 역량이 더 이상 선택이 아닌 필수가 되는 업무 환경 변화에 어떻게 대응해야 할지 살펴봅니다.
Written by
LangGraph로 구축하는 효과적인 AI 멀티 에이전트 시스템: 장점과 사례
LangGraph를 활용한 효과적인 AI 멀티 에이전트 시스템 구축에 대해 알아봅니다. Definely와 Qodo의 실제 사례를 통해 개발자 관점에서 LangGraph의 장점과 구현 방법을 살펴봅니다.
Written by
AI의 다음 혁신은 더 많은 데이터가 아닌 추론 시간의 연산량에서 온다
중국 AI 기업 DeepSeek의 혁신적인 모델 출시가 AI 산업에 던진 충격파와 Test-Time Compute라는 새로운 AI 패러다임이 하드웨어, 클라우드, 기반 모델, 기업 도입에 미칠 영향을 분석합니다.
Written by
AI와 창의성의 미래: 지브리 스튜디오 논란으로 본 AI 아트의 윤리적 딜레마
생성형 AI의 발전으로 재정의되는 창의성의 개념과 최근 스튜디오 지브리 스타일 AI 이미지 논란을 통해 살펴본 AI 아트의 윤리적 딜레마에 대한 심층 분석
Written by
AI 추론 모델은 정말 진실을 말하고 있을까? – 인공지능의 진정성 위기
AI 추론 모델들이 자신의 사고 과정을 얼마나 솔직하게 보여주는지에 대한 최신 연구 결과를 소개하고, 인공지능 시대의 진정성 위기에 대해 고찰합니다.
Written by
