머신러닝
AGI는 아직 10년 거리: Andrej Karpathy가 말하는 AI 에이전트의 진짜 현실
OpenAI 디렉터 Andrej Karpathy가 말하는 AI 에이전트의 현실과 한계. AGI가 10년 더 걸리는 이유, 강화학습의 근본적 문제, 그리고 코딩 AI의 실제 능력치를 솔직하게 분석합니다.
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당신의 AI는 누구를 배제하고 있는가: 얼굴 인식이 만드는 새로운 차별
얼굴 인식 기술이 1억 명의 안면 차이를 가진 사람들을 시스템에서 배제하고 있습니다. 운전면허, 금융 서비스, 정부 시스템 접근이 차단되는 실제 사례와 함께 AI 학습 데이터의 편향 문제, 대체 수단의 필요성을 살펴봅니다.
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책상 위의 AI 슈퍼컴퓨터: NVIDIA DGX Spark가 바꾸는 AI 개발 환경
NVIDIA DGX Spark는 128GB 통합 메모리로 200B 파라미터 AI 모델을 책상 위에서 실행할 수 있는 $4,000짜리 소형 AI 슈퍼컴퓨터입니다. 클라우드 비용 부담 없이 로컬에서 AI 개발과 파인튜닝이 가능해진 새로운 개발 환경을 소개합니다.
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LLM 학습이 100달러면 된다고? nanochat으로 ChatGPT 클론 만들기
Andrej Karpathy의 nanochat으로 단 100달러, 4시간 만에 자신만의 ChatGPT 클론을 만드는 방법. 8천 줄의 코드로 구현된 완전한 LLM 학습 파이프라인을 소개합니다.
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위키피디아가 AI에게 묻는다: 개방된 지식, 누구를 위한 것인가
위키미디어 재단이 발표한 AI 인권 영향 평가 보고서를 통해 개방된 지식 플랫폼이 생성형 AI 시대에 직면한 딜레마와 대응 방식을 살펴봅니다.
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AI가 거짓말할 때: LLM 환각을 줄이는 7가지 실전 기법
LLM이 그럴듯한 거짓 정보를 생성하는 환각 문제를 줄이기 위한 7가지 실전 기법을 소개한다. 프롬프팅, 추론, RAG, ReAct, Tree of Reviews, Reflexion 등 기초부터 고급 프레임워크까지 실제 코드 예시와 함께 설명하며, 각 기법의 장단점과 적용 시나리오를 비교 분석한다.
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ChatGPT Pulse 출시: 이제 AI가 먼저 안부를 묻는다
OpenAI ChatGPT Pulse로 시작된 능동형 AI 어시스턴트 시대. 사용자가 질문하기 전에 AI가 먼저 필요한 정보를 예측해 제공하는 혁신적 기능 소개
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구글이 AI 환각을 잡는 새로운 무기를 공개했다 – Data Commons MCP Server
구글이 공개한 Data Commons MCP Server로 AI의 환각 현상을 줄이고 신뢰할 수 있는 공공 데이터를 활용하는 방법을 소개합니다. ONE Campaign의 실제 사례와 개발자를 위한 실용 가이드를 포함했습니다.
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알리바바가 한번에 공개한 Qwen3 모델 패밀리 – 1조 파라미터부터 옴니모달까지
알리바바가 공개한 Qwen3 모델 패밀리의 전체 라인업과 각 모델의 특징, 실제 테스트 결과를 종합적으로 분석한 실용 가이드
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Ollama가 로컬 AI의 한계를 깬다: 웹 검색 API로 실시간 정보 접근이 가능해진 이유
로컬 AI 모델의 정보 제한과 환각 문제를 해결하는 Ollama 웹 검색 API 완전 가이드. 실시간 정보 접근부터 검색 에이전트 구축, 개발 도구 통합까지 실용적인 활용법을 제시합니다.
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