머신러닝
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AURA 프로토콜 – AI 에이전트가 웹사이트를 읽는 새로운 방법
AI 에이전트가 웹사이트와 효율적으로 상호작용할 수 있게 해주는 AURA 프로토콜의 핵심 개념, 구현 방법, 비즈니스 가치를 실무 관점에서 상세히 설명하는 기술 활용 가이드
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소형 모델의 반격: SLM이 거대 AI를 이기는 법
소형 언어 모델(SLM)이 거대 AI 모델의 비용과 효율성 문제를 해결하며 새로운 AI 패러다임을 제시하는 방법을 실제 사례와 함께 상세히 분석한 글
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OpenAI gpt-oss: GPT-2에서 오픈소스 추론 모델까지의 기술 진화 여정
OpenAI의 첫 오픈소스 추론 모델 gpt-oss의 기술적 혁신과 활용 방법을 GPT-2와 비교 분석하여 소개하는 실용 가이드
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OpenAI 첫 오픈소스 모델 gpt-oss, 벤치마크는 우수하지만 실용성은 의문
OpenAI가 6년 만에 공개한 첫 오픈소스 모델 gpt-oss의 특징과 한계를 분석합니다. Microsoft Phi 시리즈와 유사한 합성 데이터 훈련 방식의 장단점, 그리고 오픈소스 AI 모델의 안전성 이슈에 대한 인사이트를 제공합니다.
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모든 AI 이미지에 나타나는 ‘그 특징’, 이제 사라질 수 있을까?
AI 생성 이미지의 획일화 문제와 이를 해결하기 위한 Krea의 FLUX.1-Krea 모델 소개, 개성 있는 AI 모델 시대의 전망
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Apple의 AI 답변 엔진 개발, 검색 시장 판도를 바꿀 게임 체인저가 될까?
Apple이 새로운 AI 답변 엔진 개발을 위해 ‘Answers, Knowledge, and Information’ 팀을 신설하며 ChatGPT와 Google에 도전장을 내민 배경과 의미, 그리고 검색 시장에 미칠 파급효과를 분석한 글입니다.
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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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