머신러닝
-
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.
Written by
-
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.
Written by
-
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.
Written by
-
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.
Written by
-
Apple의 FastVLM: 모바일에서도 빛나는 차세대 비전-언어 AI
Apple이 CVPR 2025에서 발표한 FastVLM의 하이브리드 아키텍처와 실시간 모바일 AI 구현 방법을 소개하는 기술 활용 가이드
Written by
-
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.
Written by
-
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.
Written by
-
AI가 수학 올림피아드 금메달을 획득하다: OpenAI와 Google이 보여준 추론 AI의 새로운 지평
OpenAI와 Google DeepMind의 AI 모델이 2025년 국제수학올림피아드에서 금메달 수준 성과를 달성한 역사적 사건과 AI 추론 능력의 획기적 발전을 다룬 글
Written by
-
AI 에이전트의 핵심, 컨텍스트 엔지니어링 – Manus 개발팀이 전하는 6가지 실전 원칙
Manus 개발팀이 실제 프로덕션 환경에서 수백만 사용자를 대상으로 AI 에이전트를 운영하며 발견한 컨텍스트 엔지니어링의 6가지 핵심 원칙. KV-cache 최적화, 파일 시스템 활용, 실패 정보 보존 등 실무에서 바로 적용할 수 있는 실전 노하우를 제공합니다.
Written by
-
지식 그래프로 RAG 시스템 한계 극복하기: 구조화된 데이터 검색의 새로운 접근법
벡터 검색 기반 RAG 시스템의 한계를 극복하는 지식 그래프 활용법을 실제 코드 예제와 함께 단계별로 설명합니다. Neo4j와 GPT를 활용한 공급망 데이터 처리부터 성능 평가까지 실무에 바로 적용할 수 있는 가이드를 제공합니다.
Written by
