머신러닝
-
FastAPI와 Redis로 머신러닝 모델 서빙 속도를 8배 높이는 방법
FastAPI와 Redis 캐싱을 활용해 머신러닝 모델 서빙 속도를 8배 향상시키는 실용적인 구현 가이드. 단계별 코드 예제와 성능 측정 결과를 통해 실무에 바로 적용할 수 있는 방법을 제시합니다.
Written by
-
멀티 에이전트 AI 시스템 구축 가이드: 아키텍처 선택부터 성능 최적화까지
LangChain의 멀티 에이전트 아키텍처 벤치마킹 연구를 바탕으로 Single Agent, Swarm, Supervisor 아키텍처의 성능 비교와 실무 적용 가이드를 제공합니다. 각 아키텍처의 장단점, 선택 기준, 최적화 방법까지 개발자들이 멀티 에이전트 시스템을 효과적으로 구축할 수 있도록 도움을 드립니다.
Written by
-
AI는 정말 생각할 수 있을까? Apple 연구가 밝힌 충격적 진실과 그 논쟁
Apple 연구진이 밝힌 AI 추론 모델의 놀라운 한계와 그에 대한 논쟁을 다룬 심층 분석. ‘생각하는 AI’의 실제 능력과 한계를 이해하고 실무 활용 시 고려사항을 제시합니다.
Written by
-
Google이 공개한 AI 연구 에이전트: Gemini 2.5 + LangGraph로 만드는 투명한 AI 연구 도구
Google이 공개한 Gemini 2.5와 LangGraph 기반 AI 연구 에이전트의 핵심 기술과 실무 활용법을 개발자 관점에서 심층 분석. 투명한 연구 과정, 4단계 워크플로우, Query Fan-Out 패턴 등 실제 구현 가능한 기술적 인사이트와 비즈니스 활용 방안을 제공합니다.
Written by
-
AI와의 대화를 완전히 바꾸는 10가지 프롬프트 엔지니어링 기법
Google의 69페이지 AI 가이드에서 추출한 10가지 핵심 프롬프트 엔지니어링 기법을 실제 예시와 함께 상세히 설명합니다. AI와의 상호작용을 획기적으로 개선하고 일관된 고품질 결과를 얻는 방법을 배워보세요.
Written by
-
Reddit vs Anthropic 소송으로 본 AI 데이터 경제의 새로운 전환점
Reddit이 AI 스타트업 Anthropic을 무단 데이터 사용 혐의로 고소한 사건을 통해 살펴보는 AI 시대 데이터 경제의 구조적 변화와 향후 전망. 빅테크와 AI 기업 간 첫 대규모 법적 분쟁이 업계에 미칠 파급효과와 데이터 소유권을 둘러싼 복잡한 이슈들을 심층 분석합니다.
Written by
-
AI는 통계적 천재, 인간은 맥락적 지혜: LLM과 인간의 개념 형성 방식 차이 분석
스탠포드대와 뉴욕대 연구진이 밝혀낸 LLM과 인간의 개념 형성 방식 차이를 분석한 글입니다. AI가 통계적 압축에 최적화된 반면 인간은 맥락적 풍부함을 우선시한다는 핵심 발견과 함께, 이것이 AI 개발과 활용에 주는 실용적 시사점을 제시합니다.
Written by
-
AI 프로젝트 실패의 진짜 원인: 데이터 품질이 아닌 데이터 신뢰성
AI 프로젝트의 높은 실패율(80%)의 진짜 원인을 분석하고, 기존 데이터 품질 관리의 한계점을 지적하며, 사전 예방 중심의 데이터 신뢰성 엔지니어링(DRE) 접근법을 제시하는 인사이트 글입니다. TSB Bank 등 실제 사례를 통해 사후 대응의 위험성을 보여주고, 조직 문화 변화의 필요성과 구체적 실천 방안을 제안합니다.
Written by
-
AI의 마음을 들여다보다: Anthropic의 언어모델 내부 추적 기술 공개
Anthropic이 공개한 혁신적인 AI 해석 가능성 연구를 통해 언어 모델의 내부 사고 과정을 들여다보고, Claude가 다국어 처리, 시 창작, 수학 계산 등을 수행할 때의 놀라운 내부 메커니즘을 분석합니다. 오픈소스로 공개된 Circuit Tracing 도구의 의미와 AI 안전성 연구의 미래 방향을 탐구합니다.
Written by
-
LLM 파인튜닝 실무 가이드: 언제, 어떻게 시작할 것인가
LLM 파인튜닝의 실무적 접근법을 다룬 가이드입니다. 프롬프트 엔지니어링의 한계를 극복하고, 언제 파인튜닝을 도입해야 하는지, 그리고 단계별 실행 방법과 플랫폼별 시작 가이드를 제공합니다.
Written by
