머신러닝
-
GPT-6는 당신을 기억할 것입니다: AI가 개인화 어시스턴트로 진화
OpenAI CEO 샘 알트만이 GPT-5 실패를 인정하며 발표한 GPT-6의 메모리 기능과 개인화 AI의 미래 전망을 분석한 글. AI가 단순한 도구에서 개인을 기억하고 적응하는 파트너로 진화하는 과정과 프라이버시 이슈를 다룸.
Written by
-
복권 티켓 가설: ChatGPT가 성공한 진짜 이유
300년간 지배해온 기계학습 이론을 뒤엎고 ChatGPT 같은 대규모 AI 모델의 성공을 설명하는 복권 티켓 가설의 발견과 그 의미를 탐구합니다.
Written by
-
데이터 사이언티스트를 위한 AI 에이전트 실무 활용 – A/B 테스트 자동화로 업무 효율 3배 높이기
데이터 사이언티스트가 AI 에이전트를 활용해 반복적인 A/B 테스트 분석을 자동화하는 실무 방법을 소개합니다. Cursor AI 에디터와 MCP를 활용해 3일짜리 업무를 몇 시간으로 단축하는 구체적인 구현 과정과 실제 효과를 다룹니다.
Written by
-
AI 추론 능력은 환상일까? 최신 연구가 놓친 핵심적 맹점들
최근 AI 추론 능력이 환상에 불과하다는 연구들이 주목받고 있지만, 이런 연구들의 방법론적 한계와 편향을 분석하고 AI 추론 능력을 균형잡힌 관점에서 평가하는 방법을 제시합니다.
Written by
-
AURA 프로토콜 – AI 에이전트가 웹사이트를 읽는 새로운 방법
AI 에이전트가 웹사이트와 효율적으로 상호작용할 수 있게 해주는 AURA 프로토콜의 핵심 개념, 구현 방법, 비즈니스 가치를 실무 관점에서 상세히 설명하는 기술 활용 가이드
Written by
-
소형 모델의 반격: SLM이 거대 AI를 이기는 법
소형 언어 모델(SLM)이 거대 AI 모델의 비용과 효율성 문제를 해결하며 새로운 AI 패러다임을 제시하는 방법을 실제 사례와 함께 상세히 분석한 글
Written by
-
OpenAI gpt-oss: GPT-2에서 오픈소스 추론 모델까지의 기술 진화 여정
OpenAI의 첫 오픈소스 추론 모델 gpt-oss의 기술적 혁신과 활용 방법을 GPT-2와 비교 분석하여 소개하는 실용 가이드
Written by
-
OpenAI 첫 오픈소스 모델 gpt-oss, 벤치마크는 우수하지만 실용성은 의문
OpenAI가 6년 만에 공개한 첫 오픈소스 모델 gpt-oss의 특징과 한계를 분석합니다. Microsoft Phi 시리즈와 유사한 합성 데이터 훈련 방식의 장단점, 그리고 오픈소스 AI 모델의 안전성 이슈에 대한 인사이트를 제공합니다.
Written by
-
모든 AI 이미지에 나타나는 ‘그 특징’, 이제 사라질 수 있을까?
AI 생성 이미지의 획일화 문제와 이를 해결하기 위한 Krea의 FLUX.1-Krea 모델 소개, 개성 있는 AI 모델 시대의 전망
Written by
-
Apple의 AI 답변 엔진 개발, 검색 시장 판도를 바꿀 게임 체인저가 될까?
Apple이 새로운 AI 답변 엔진 개발을 위해 ‘Answers, Knowledge, and Information’ 팀을 신설하며 ChatGPT와 Google에 도전장을 내민 배경과 의미, 그리고 검색 시장에 미칠 파급효과를 분석한 글입니다.
Written by
