AI 기술 분석
코드 수정 없이 AI 에이전트를 강화학습으로 훈련: Microsoft Agent Lightning
Microsoft Agent Lightning으로 기존 AI 에이전트를 코드 수정 없이 강화학습으로 훈련하는 방법. LangChain, AutoGen 등 모든 프레임워크 지원, SQL 에이전트 정확도 73%→80% 향상 사례 포함
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온톨로지 전문가가 사라진다: LLM이 바꾸는 지식 그래프의 미래
LLM이 지식 그래프 구축을 어떻게 혁신하고 있는지 살펴봅니다. 온톨로지 자동화, 스키마 프리 추출, 동적 메모리 시스템 등 최신 프레임워크(EDC, AutoSchemaKG, GraphRAG)를 통해 규칙 기반에서 생성 기반으로의 패러다임 전환을 소개합니다.
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프롬프트 엔지니어링의 진화: AI 창의성을 2배 끌어올리는 Verbalized Sampling
Stanford 연구팀이 공개한 Verbalized Sampling 기법으로 AI 모델의 창의성을 2배 높이는 방법. 모델 재훈련 없이 단 한 문장 추가로 반복적인 답변 문제 해결. 실전 프롬프트 템플릿과 적용 가이드 포함.
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텍스트를 이미지로 바꾸면 10배 효율적? DeepSeek OCR이 보여준 LLM의 새로운 가능성
DeepSeek-OCR이 텍스트를 이미지로 압축해 10배 효율을 달성한 방법과, Simon Willison이 Claude Code로 40분 만에 실전 구현한 사례. LLM의 긴 컨텍스트 처리 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 광학 압축 기술의 가능성을 탐구합니다.
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Claude Code 웹 버전 출시: 샌드박싱으로 풀어낸 AI 에이전트 보안 딜레마
Anthropic의 Claude Code 웹 버전 출시로 터미널 없이 브라우저에서 AI 코딩 작업 가능. 샌드박싱 기술로 프롬프트 인젝션 공격을 차단하면서 84% 승인 단계를 줄여 생산성과 보안을 동시에 확보했습니다.
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Claude에게 ‘웹사이트 테스트해줘’라고 말하는 2가지 방법: Playwright Skill vs MCP
같은 Playwright를 MCP와 Skill 두 가지 방식으로 사용하는 방법을 비교합니다. 토큰 효율성, 유연성, 작동 원리의 차이를 실전 예제로 설명합니다.
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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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