AI최적화
프롬프트 두 번 붙여넣기로 LLM 정확도 높이는 방법, Google 연구 결과
Google Research가 발견한 프롬프트 반복 기법. LLM에 같은 프롬프트를 두 번 입력하면 비용·지연 증가 없이 정확도가 오릅니다.
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AI 모델 실행 비용 절반으로, Dropbox가 설명하는 Low-bit 추론 최적화
AI 모델 실행 비용을 절반으로 줄이는 Low-bit 추론 기술. Dropbox가 설명하는 양자화 기법과 MXFP 포맷의 실무 적용 사례를 소개합니다.
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구글 12.5만 노출 뒤에 숨은 비밀: AI가 뉴스를 검색하는 방식
LLM이 웹을 탐색하며 만드는 독특한 검색 패턴과 12.5만 구글 노출 사례. AI 시대의 새로운 최적화 영역 AEO를 실전 데이터로 소개합니다.
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작지만 강한 AI의 역습: 소형 언어 모델이 에이전트 AI의 게임체인저가 되는 이유
NVIDIA 연구진의 ‘Small Language Models are the Future of Agentic AI’ 논문을 바탕으로 소형 언어 모델이 에이전트 AI 시스템에서 대형 모델을 대체할 수 있는 이유와 실무 활용 가능한 모델들을 소개합니다. Phi-3, Gemma, Llama 등 주요 SLM의 성능 비교와 LLM에서 SLM으로 전환하는 6단계 실무 로드맵을 제공합니다.
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대조적 프롬프팅으로 AI 답변 품질을 10배 높이는 방법
AI에게 단순히 답변을 요청하는 대신 여러 옵션을 비교하도록 하여 답변 품질을 10배 높이는 대조적 프롬프팅 기법을 실전 예시와 함께 상세히 설명합니다. 마케팅, 비즈니스 전략, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 바로 적용할 수 있는 실용적인 가이드입니다.
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