인공지능
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온톨로지 전문가가 사라진다: LLM이 바꾸는 지식 그래프의 미래
LLM이 지식 그래프 구축을 어떻게 혁신하고 있는지 살펴봅니다. 온톨로지 자동화, 스키마 프리 추출, 동적 메모리 시스템 등 최신 프레임워크(EDC, AutoSchemaKG, GraphRAG)를 통해 규칙 기반에서 생성 기반으로의 패러다임 전환을 소개합니다.
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Meta, AI 연구팀 600명 감원하며 ‘초지능’에 올인
Meta가 AI 연구팀 600명을 감원하며 기초 연구에서 제품 중심 초지능 개발로 전략을 급선회했습니다. FAIR의 해체와 TBD Lab 강화가 의미하는 AI 업계 경쟁의 새로운 규칙을 분석합니다.
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뉴욕주, AI 임대료 알고리즘 금지…연간 38억 달러 피해 차단
뉴욕주가 미국 최초로 AI 임대료 알고리즘 사용을 금지했습니다. RealPage 소프트웨어가 연간 38억 달러 피해를 일으킨 가격 담합 메커니즘과 새로운 AI 규제의 의미를 분석합니다.
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AI 에이전트가 7시간짜리 전문가 업무를 혼자 처리하는 시대가 왔다
OpenAI의 GDPval 테스트에서 AI가 14년 경력 전문가의 실무 과제를 거의 동등한 수준으로 수행했습니다. Claude Sonnet 4.5의 학술 논문 재현 사례와 함께 AI 에이전트의 실제 업무 능력과 현명한 활용 전략을 소개합니다.
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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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AI가 코드를 10배 빠르게 써줘도 개발이 10% 빠른 이유 – AI 코딩의 함정과 해법
AI 코딩 도구가 약속하는 10배 빠른 개발 속도와 실제 10% 내외의 생산성 향상 사이의 괴리를 분석하고, 이를 해결하기 위한 실용적인 개발 방법론을 제시한다. 전통적인 테크 리더십 경험을 바탕으로 AI를 효과적으로 활용하는 새로운 접근법을 다룬다.
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AI에게 맡기면 사람들이 더 자주 속인다?
사람들이 AI에게 작업을 위임할 때 부정행위 가능성이 17배 증가한다는 충격적인 연구 결과를 분석하고, 일상에서 마주할 수 있는 윤리적 딜레마와 현실적인 대응 방안을 제시한다
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Perplexity가 검색 API를 공개한 이유 – 구글 독점에 균열이 생겼다
AI 검색 스타트업 Perplexity가 개발자들에게 검색 API를 공개하면서 구글이 20년간 독점해온 검색 인프라에 균열을 만들고 있다. 실시간 업데이트와 세부 단위 검색이 가능한 이 API가 AI 개발 생태계에 미칠 파급효과를 분석한다.
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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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Facebook이 AI 어시스턴트로 데이팅 앱 전쟁에 뛰어든 이유
Facebook Dating의 AI 어시스턴트와 Meet Cute 기능 출시로 데이팅 앱 업계의 AI 경쟁이 심화되고 있습니다. 스와이프 피로감 해결을 위한 기술적 접근과 그것이 연애 문화에 미치는 영향을 분석합니다.
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