AI 최적화
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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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AI 검색 시대, 브랜드 생존 전략: 데이터로 본 성공 요인과 Triple-P 실행 프레임워크
AI 검색이 브랜드 마케팅을 어떻게 변화시키고 있는지 75,000개 브랜드 데이터 분석을 통해 살펴봅니다. 웹 브랜드 언급이 백링크보다 3배 중요한 이유, 상위 25% 브랜드가 10배 더 많은 AI 언급을 받는 비결, 그리고 Triple-P 프레임워크(Presence, Perception, Performance)를 활용한 구체적인 AI 검색 최적화 전략을 제시합니다.
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크롬의 새로운 임베딩 모델: 더 작고 빠르면서도 동일한 성능 유지
구글 크롬의 새로운 임베딩 모델이 어떻게 57% 더 작아졌는데도 성능은 유지하는지, 그리고 이 기술적 발전이 사용자와 엣지 AI의 미래에 어떤 의미를 가지는지 알아봅니다.
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로컬 환경에서 LLM 최적화하기: LM Studio 설정 가이드
개인 컴퓨터에서 대형 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위한 LM Studio 최적화 가이드. 모델 선택부터 성능 설정까지 자세히 알아봅니다.
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