AI 기술 소개
BERT는 텍스트 디퓨전 모델이었다: RoBERTa로 30분 만에 만든 생성 AI
BERT의 마스크 언어 모델링이 사실 디퓨전 모델의 한 형태였다는 발견과, RoBERTa를 30분 학습으로 텍스트 생성 모델로 전환한 실험을 소개합니다.
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상용 AI 에이전트 벗어나기: Open-Agent로 시작하는 멀티 에이전트 시스템
Claude Code와 ChatGPT Agent의 오픈소스 대안 Open-Agent로 여러 AI 모델이 협력하는 멀티 에이전트 시스템을 직접 구축하고 배포하는 실전 가이드. Docker로 5분 만에 시작하는 방법부터 실제 활용 사례까지 소개합니다.
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VLM 실행하기: CPU 최적화부터 클라우드까지
VLM을 실행하는 방법을 완벽 정리했습니다. 다양한 모델 비교부터 Intel CPU 최적화, Ollama Cloud 활용까지 실무에 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.
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Meta 슈퍼인텔리전스 연구소의 첫 논문이 RAG인 이유: 30배 빨라진 REFRAG의 비밀
Meta 슈퍼인텔리전스 연구소가 첫 논문으로 공개한 REFRAG는 RAG 시스템 응답 속도를 30배 개선하면서도 정확도를 유지합니다. 임베딩 직접 처리 방식으로 근본적 비효율을 해결한 실용적 혁신을 소개합니다.
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AI 에이전트 아키텍처의 진화: Deep Agent가 500단계 작업을 처리하는 방법
AI 에이전트가 단순 반복 루프에서 복잡한 작업을 처리하는 심층 구조로 진화하는 과정. 명시적 플래닝, 계층적 위임, 지속적 메모리, 정교한 컨텍스트 엔지니어링을 통해 5단계에서 500단계 작업까지 처리 가능한 Agent 2.0 아키텍처 설명
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AI 검색의 새 기준: Mixedbread Search가 LLM 호출 16% 줄이고 정확도 16% 높인 비결
Mixedbread Search 베타 출시. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 API로 검색하며 기존 시맨틱 검색 대비 LLM 호출 16% 감소, 정확도 16% 향상을 달성한 차세대 검색 솔루션을 소개합니다.
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7M 모델이 671B 거대 AI를 이긴 비결: 작을수록 강하다
7M 파라미터 초소형 모델이 671B 거대 AI를 압도한 비결. 삼성 AI 연구팀의 재귀적 추론 방식이 스도쿠 87%, 미로 85% 정확도로 새로운 효율성 혁명을 예고합니다.
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OpenAI Agent Builder: 코딩 없이 5분 만에 AI 에이전트 만들기
OpenAI Agent Builder로 코딩 없이 드래그앤드롭만으로 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 배포하는 방법. MCP 통합, ChatKit 임베딩, 보안 제약 설정까지 실무 활용 가이드.
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AgentKit 8분 라이브 데모: OpenAI가 에이전트 개발 시간을 70% 단축시킨 방법
OpenAI AgentKit으로 AI 에이전트 개발 시간을 70% 단축하세요. 8분 라이브 데모로 입증된 드래그앤드롭 방식의 Agent Builder, ChatKit, Connector Registry 활용법과 실제 기업 사례를 소개합니다.
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AI 에이전트 통신 프로토콜 비교 분석: AP2 vs A2A vs MCP
AI 에이전트의 3대 통신 프로토콜 AP2, A2A, MCP의 기술적 차이점과 실무 활용 가이드. 결제, 협상, 데이터 접근의 각 계층별 역할과 선택 기준을 구체적 사례와 함께 설명합니다.
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