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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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
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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.
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AI 시대의 SEO: 검색 전략을 어떻게 발전시켜야 할까?
AI 검색 환경의 부상으로 SEO 전략이 변화하고 있습니다. 이 글에서는 GEO(생성형 엔진 최적화)와 기존 SEO의 관계를 살펴보고, AI 시대에 검색 가시성을 향상시키기 위한 6가지 실용적 전략을 소개합니다. AI 검색은 결국 SEO의 진화된 형태임을 이해하고 적응하는 방법을 알아보세요.
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트랜스포머 라이브러리의 Auto 클래스 활용하기
트랜스포머 라이브러리의 Auto 클래스를 활용하여 다양한 사전 훈련 모델을 쉽게 사용하는 방법을 알아봅니다. 코드 예제와 실용적인 팁을 통해 효율적인 NLP 모델 구현 방법을 소개합니다.
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