AI한계
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벡터 임베딩의 숨겨진 한계: 왜 최신 AI도 ‘사과 좋아하는 사람 찾기’에 실패할까?
Google DeepMind 연구를 바탕으로 벡터 임베딩 모델의 수학적 한계와 실무적 해결책을 쉽게 설명한 기술 인사이트
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AI 에이전트, 정말 비즈니스 게임체인저일까? 실제 사례와 현실적 접근법
클라르나, Whatagraph 등 글로벌 기업의 구체적인 AI 에이전트 활용 사례를 분석하고, 에어비앤비 CEO와 가트너가 지적한 현실적 한계를 균형있게 다룹니다. 2,360억 달러 시장으로 성장하는 AI 에이전트의 진짜 가치와 40% 프로젝트 실패 원인, 성공적 도입 전략을 제시합니다.
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GPT-5 출시의 명과 암: 기대와 현실 사이에서 드러난 AI의 진짜 모습
GPT-5 출시 후 발생한 사용자 반발과 OpenAI의 대응 과정을 분석하고, AI 업계의 과대광고 문화와 기술적 한계에 대한 현실적 평가를 제시하는 글
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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.
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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.
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