머신러닝
-
에이전틱 AI 완벽 가이드: 수동적 AI에서 능동적 AI로의 진화
수동적 AI에서 능동적 에이전틱 AI로의 진화를 다룬 완전한 학습 가이드. 핵심 개념부터 실제 구현까지 8단계 로드맵과 3가지 실습 프로젝트를 통해 에이전틱 AI 개발 역량을 체계적으로 습득할 수 있는 실용적인 안내서입니다.
Written by
-
구글 번역에서 배우는 AI 코딩의 현실: 왜 개발자는 사라지지 않을까?
구글 번역의 발전 사례를 통해 AI 코딩 도구와 개발자의 미래 관계를 분석한 글. 번역 분야에서 AI 기술이 번역사를 대체하지 못하고 오히려 협력 관계를 형성하고 있는 현실을 바탕으로, 개발자들이 AI 코딩 도구와 어떻게 공존해야 하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.
Written by
-
AI가 바꾸는 시스템 모니터링의 미래: 60센트로 해결하는 복잡한 장애 분석
AI 시대에 시스템 모니터링과 관측가능성 도구들이 어떻게 변화하고 있는지 실제 사례를 통해 분석하고, 60센트 비용으로 80초 만에 복잡한 장애를 해결하는 AI 에이전트의 등장이 IT 업계에 미치는 영향과 미래 전망을 제시합니다.
Written by
-
Andrew Ng이 제시하는 2025년 AI 에이전트의 현주소: Agentic AI가 바꿀 미래
AI 분야의 권위자 Andrew Ng이 LangChain Interrupt 컨퍼런스에서 제시한 AI 에이전트의 현재 상황과 미래 전망을 심층 분석합니다. Agentic AI의 4가지 핵심 디자인 패턴과 실제 활용 사례, 그리고 2025년 AI 에이전트 기술의 발전 방향을 상세히 다룹니다.
Written by
-
멀티 에이전트 시스템의 딜레마: 언제 구축하고 언제 피해야 할까?
Anthropic의 Claude Research 성공 사례와 Cognition.ai의 우려를 통해 살펴보는 멀티 에이전트 시스템의 실용적 가이드. 언제 멀티 에이전트를 선택하고 언제 피해야 하는지에 대한 개발자를 위한 실무 인사이트를 제공합니다.
Written by
-
Text-to-LoRA: 자연어만으로 AI 모델을 즉시 특화시키는 혁신 기술
Sakana AI의 혁신적인 Text-to-LoRA(T2L) 기술을 소개합니다. 자연어 설명만으로 대형 언어 모델을 즉시 특정 작업에 특화시킬 수 있는 이 기술이 AI 모델 커스터마이제이션의 패러다임을 어떻게 바꿀 수 있는지, 그리고 개발자와 기업들이 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 깊이 있는 분석을 제공합니다.
Written by
-
단순한 RAG를 넘어서: AI 애플리케이션을 위한 고도화된 검색 시스템 구축법
단순한 RAG 구현을 넘어서 실제 프로덕션 환경에서 동작하는 고도화된 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 RunLLM의 실무 경험을 바탕으로 상세히 분석합니다. 벡터 검색의 한계부터 다층적 검색 전략, LLM 재순위 기법, 도메인별 특화 방안까지 실용적인 인사이트를 제공합니다.
Written by
-
언어 모델 배포 최적화 완전 가이드: 개발자를 위한 실전 기법과 코드 예제
개발자를 위한 언어 모델 크기 최적화 완전 가이드입니다. 지식 증류, 프루닝, 양자화, LoRA 등 핵심 기법들을 실제 코드 예제와 함께 상세히 설명하고, 메모리 사용량을 20-50% 줄이고 추론 속도를 2-5배 향상시키는 실무 적용 방법을 제시합니다.
Written by
-
DeepSeek-R1-0528 모델을 내 컴퓨터에서 실행하기: 715GB 거대 AI 모델의 로컬 구동 완벽 가이드
DeepSeek-R1-0528 대형 AI 모델을 개인 컴퓨터에서 실행하는 완벽 가이드. 715GB 모델을 80% 축소하여 로컬 환경에서 구동하는 방법을 단계별로 설명합니다.
Written by
-
AI 에이전트의 모든 것: 기본 원리부터 실제 구현까지
AI 에이전트의 기본 개념부터 실제 구현까지 체계적으로 설명하는 종합 가이드. LLM에서 에이전트로의 진화 과정, ReAct 프레임워크, 현실 적용 사례, 미래 전망을 다룹니다.
Written by
