머신러닝
DeepSeek의 오픈소스 전략: AI 경제의 새로운 패러다임
DeepSeek이 84.5%의 놀라운 수익률을 기록하면서도 8개의 혁신 기술을 오픈소스로 공개한 전략적 행보를 분석합니다. AI 모델의 가격 하락, 소규모 연구소의 부상, 그리고 AI 기술 발전 가속화라는 세 가지 변화가 2025년 이후 AI 경제에 미칠 영향을 조망합니다.
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AI 에이전트: 인공지능의 다음 진화 단계
AI 챗봇을 넘어선 다음 단계, AI 에이전트의 핵심 구성 요소와 실제 활용 사례를 알아봅니다. 메모리, 도구, 계획 능력을 갖춘 AI 에이전트가 어떻게 작동하고 우리의 일상과 업무를 변화시킬 수 있는지 탐색합니다.
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에어비앤비 검색 시스템의 진화: 임베딩 기반 검색 기술로 완성한 개인화된 숙소 추천
에어비앤비가 수백만 개의 숙소에서 사용자에게 가장 적합한 숙소를 찾아주기 위해 구축한 임베딩 기반 검색(EBR) 시스템에 대해 알아봅니다. 머신러닝을 활용한 벡터 검색 기술로 검색 품질과 속도를 모두 향상시킨 사례를 소개합니다.
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파인튜닝과 스케일업 사이: OpenAI의 실험으로 알아보는 AI 구현 전략
OpenAI의 실험 결과를 통해 AI 모델의 파인튜닝과 스케일업 전략의 장단점을 알아보고, 마케팅 관점에서 어떤 접근법이 더 효과적인지 분석한 글입니다.
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