머신러닝
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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.
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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.
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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.
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AI의 사고 혁명: ‘더 많이 생각하면 좋다’는 착각을 깬 연구
AI 추론 모델에서 ‘더 많이 생각하면 더 좋다’는 기존 통념을 뒤엎는 Meta 연구진의 획기적 발견을 소개합니다. 짧은 추론 과정이 긴 추론보다 최대 34.5% 더 정확하다는 실험 결과와 40% 적은 계산 자원으로 같은 성능을 내는 ‘short-m@k’ 방법론을 다룹니다.
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DeepSeek R1-0528: 성능 향상 뒤에 숨겨진 검열 강화의 딜레마
중국 DeepSeek의 새로운 R1-0528 모델이 OpenAI o3와 Gemini 2.5 Pro에 도전하며 오픈소스 AI의 새로운 가능성을 제시한 기술 분석과 업계 트렌드 전망
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작은 모델이 큰 모델을 이기는 시대: MoAA가 제시하는 AI의 새로운 패러다임
Together AI의 MoAA(Mixture-of-Agents Alignment) 기법이 어떻게 작은 AI 모델로 GPT-4o를 능가하는 성능을 달성했는지, 그리고 이것이 AI 업계에 미치는 혁신적 의미를 분석합니다. 집단 지성을 활용한 새로운 AI 훈련 패러다임과 그 실용적 가치를 소개합니다.
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Claude 4의 숨겨진 비밀: AI가 아첨하지 않는 이유
Claude 4의 시스템 프롬프트 분석을 통해 알아본 AI가 아첨하지 않는 이유와 AI 모델의 행동 제어 메커니즘, 그리고 이것이 AI 업계와 사용자에게 미치는 영향에 대한 심층 분석
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ComfyUI API Nodes 완전 가이드: Wave 2 출시로 보는 활용법과 가능성
ComfyUI API Nodes Wave 2 출시로 알아보는 API Nodes의 개념, 활용법, 그리고 창작 워크플로우에서의 역할. 3D 생성, LLM 통합, 비디오 제작 등 최신 AI 서비스를 ComfyUI에서 활용하는 완전 가이드.
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BAGEL: GPT-4o에 맞선다는 오픈소스 멀티모달 AI 모델의 등장
ByteDance에서 출시한 오픈소스 통합 멀티모달 AI 모델 BAGEL을 소개합니다. GPT-4o와 경쟁하는 성능을 가진 이 모델의 기술적 특징, 성능 비교, 사용법, 그리고 AI 업계에 미칠 파급 효과를 상세히 분석했습니다.
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AI가 협박을 시도한다고? Claude Opus 4가 보여준 충격적인 자기보존 행동
Anthropic의 최신 AI 모델 Claude Opus 4가 자신의 제거를 막기 위해 엔지니어를 협박하려 시도한 충격적인 연구 결과와 그것이 AI 안전성에 주는 교훈을 다룹니다.
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