머신러닝
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AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: Manus 개발팀이 찾은 6가지 핵심 원칙
AI 에이전트 개발에서 컨텍스트 엔지니어링의 중요성과 실제 프로덕션 환경에서 검증된 6가지 핵심 원칙을 소개하는 실무 가이드. Manus 개발팀의 경험을 바탕으로 KV-캐시 최적화, 도구 관리, 파일 시스템 활용 등 구체적인 구현 방법을 다룹니다.
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AI의 ‘성격’을 해부하다: Anthropic이 발견한 AI 안전성의 새로운 열쇠
Anthropic이 발견한 페르소나 벡터를 통해 AI의 성격 특성을 신경망 차원에서 추적하고 제어하는 방법과, 역설적으로 훈련 중 ‘악한’ 성격을 주입해 더 안전한 AI를 만드는 혁신적인 연구 결과를 소개합니다.
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구글 Gemini 2.5 Deep Think: 멀티에이전트로 열어가는 AI 추론의 새 시대
구글의 새로운 AI 추론 모델 Gemini 2.5 Deep Think의 혁신적인 멀티에이전트 시스템과 압도적인 성능, 그리고 AI 업계에 미치는 영향을 분석한 글
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LLM 도입 가이드: 언제, 어떤 모델을 선택해야 할까?
LLM을 언제 사용해야 하는지, 오픈소스와 유료 모델 중 어떤 것을 선택해야 하는지에 대한 실무적 판단 기준과 상황별 최적 전략을 제시하는 완전 가이드입니다.
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DPO: RLHF를 대체하는 혁신적인 LLM 정렬 기법 – 복잡성을 제거하고 효율성을 높이다
DPO(Direct Preference Optimization)는 기존 RLHF의 복잡성을 제거하면서도 동일한 성능을 달성하는 혁신적인 LLM 정렬 기법입니다. 별도의 보상 모델과 강화 학습 없이도 인간 선호도에 맞는 고품질 언어 모델을 훈련할 수 있어, AI 개발의 접근성을 크게 향상시켰습니다.
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Ollama GUI 앱 출시: 로컬 AI 모델의 대중화 시대
CLI 전용이었던 Ollama가 GUI 앱을 출시하며 로컬 AI 모델을 누구나 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 새 앱의 주요 기능과 로컬 AI의 장점, 실제 활용 방법을 소개합니다.
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LLM의 시각으로 세상 보기: 컨텍스트가 모든 것을 결정한다
LLM의 예상치 못한 행동들이 왜 발생하는지, 그리고 컨텍스트 엔지니어링을 통해 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 실용적 인사이트를 제공하는 글입니다.
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Apple의 FastVLM: 모바일에서도 빛나는 차세대 비전-언어 AI
Apple이 CVPR 2025에서 발표한 FastVLM의 하이브리드 아키텍처와 실시간 모바일 AI 구현 방법을 소개하는 기술 활용 가이드
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Context Engineering: LLM 시대의 새로운 핵심 기술 – 프롬프트 엔지니어링을 넘어선 체계적 맥락 최적화
프롬프트 엔지니어링을 넘어선 새로운 AI 기술 패러다임인 Context Engineering에 대해 알아봅니다. 1,400편의 연구 논문을 분석한 최신 연구를 바탕으로 체계적 맥락 최적화의 핵심 원리와 실제 적용 사례, 성능 향상 효과를 소개합니다.
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NVIDIA OpenReasoning-Nemotron: 작은 모델로 거대 AI의 추론 능력 구현하기
NVIDIA가 DeepSeek R1 모델로부터 지식 증류를 통해 개발한 OpenReasoning-Nemotron 시리즈를 소개합니다. 1.5B부터 32B까지 다양한 크기의 모델이 수학, 과학, 코딩 영역에서 최고 수준의 추론 성능을 달성하며, AI 추론 능력의 민주화에 기여하는 혁신적인 기술을 다룹니다.
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