인공지능
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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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GenSpark Super Agent: 일상 업무를 자율적으로 처리하는 혁신적인 AI 어시스턴트
GenSpark Super Agent는 일상 업무를 자율적으로 처리하는 혁신적인 AI 어시스턴트입니다. 이 글에서는 ‘생각하고, 계획하고, 행동하는’ 차세대 AI 기술의 특징과 활용 사례에 대해 알아봅니다.
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생성형 AI가 비판적 사고에 미치는 영향: 인지적 노력 감소와 자신감 효과
마이크로소프트 리서치의 최신 연구를 통해 살펴본 생성형 AI가 지식 노동자들의 비판적 사고 능력과 인지적 노력에 미치는 영향과 시사점
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Llama 4 모델에 액세스하는 방법: 다양한 API 옵션 완벽 가이드
Meta의 Llama 4 모델에 액세스하는 다양한 방법을 알아보세요. OpenRouter, Hugging Face, Together AI 등 API 서비스로 손쉽게 최신 AI 모델을 활용하는 완벽 가이드입니다.
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Meta Llama 4: AI 개발의 새로운 지평을 여는 멀티모달 AI 모델
Meta에서 출시한 혁신적인 멀티모달 AI 모델 Llama 4의 주요 기능과 특징, 그리고 그 중요성을 분석한 글로, MoE 아키텍처와 10M 토큰 컨텍스트 윈도우의 혁신에 대해 알아봅니다.
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Docker Model Runner로 로컬에서 LLM 구동하기
Docker의 새로운 기능인 Model Runner를 활용하여 로컬 환경에서 LLM을 쉽게 구동하는 방법을 소개합니다. 개념부터 실제 사용법까지 상세히 알아봅니다.
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AI 추론과 훈련: 인공지능의 두 가지 핵심 단계를 이해하기
AI 시스템의 두 가지 핵심 단계인 ‘훈련(Training)’과 ‘추론(Inference)’에 대해 알아봅니다. 이 두 단계의 차이점과 중요성을 이해하고, AI 시스템이 어떻게 작동하는지 더 깊이 파악해 보세요.
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OpenAI, 저작권 논란의 중심에 서다: 유료 콘텐츠로 AI 모델 학습 의혹
OpenAI가 O’Reilly의 유료 도서를 허가 없이 AI 모델 훈련에 사용했다는 충격적인 연구 결과를 분석하고, AI 개발과 저작권법 사이의 충돌, 그리고 이것이 AI의 미래에 미칠 영향에 대해 알아봅니다.
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구글 딥마인드의 AGI 안전성 접근법: AI 발전과 위험성 사이의 균형
구글 딥마인드가 발표한 AGI 안전성 접근법 보고서를 분석하고, AI 기술의 발전과 잠재적 위험 사이의 균형을 모색하는 방법을 살펴봅니다.
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