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BERT를 넘어서: 자기성찰적 NLP 모델의 부상과 미래
BERT 이후 등장한 자기성찰적 NLP 모델의 발전과 특징을 살펴봅니다. 자신의 출력과 추론 과정을 평가하고 개선할 수 있는 이 새로운 AI 모델이 의료, 과학 연구, 콘텐츠 생성 등 다양한 산업에 어떤 변화를 가져올지 알아보세요.
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Google Cloud Next 2025: 구글의 AI 혁신, Ironwood TPU부터 Gemini 2.5까지
Google Cloud Next 2025 행사에서 공개된 최신 AI 및 클라우드 기술 소식을 전합니다. 차세대 TPU 칩 ‘Ironwood’, 글로벌 네트워크 ‘Cloud WAN’, 추론 모델 ‘Gemini 2.5’ 등 구글의 혁신적인 AI 기술과 그 의미를 알아봅니다.
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Docker Model Runner로 로컬에서 LLM 구동하기
Docker의 새로운 기능인 Model Runner를 활용하여 로컬 환경에서 LLM을 쉽게 구동하는 방법을 소개합니다. 개념부터 실제 사용법까지 상세히 알아봅니다.
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구글 NotebookLM, 이제 스스로 자료를 검색한다 – ‘Discover sources’ 기능 출시
Google의 AI 노트 도구 NotebookLM이 ‘Discover sources’ 기능을 추가해 스스로 웹에서 관련 자료를 찾아주는 기능을 선보였습니다. 이제 사용자는 원하는 주제만 입력하면 AI가 자동으로 관련 자료를 분석하고 추천해 줍니다.
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전문지식과 AI의 만남: AI 시대 전문가의 역할은?
인공지능(AI)과 전문가의 지식을 어떻게 효과적으로 결합할 수 있을까요? 이 글에서는 의학, 법률, 엔지니어링 등 다양한 분야의 전문가들이 AI를 활용해 업무를 혁신하는 전략적 프레임워크와 실제 성공 사례를 소개합니다. AI는 전문성을 대체하는 것이 아니라 증폭시키는 도구로서, 전문가들이 더 나은 의사결정과 혁신을 이루는 방법을 알아보세요.
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GPT-4o로 완벽한 제품 이미지 만들기: 장점, 한계, 그리고 효과적인 활용법
GPT-4o의 이미지 생성 기능으로 제품 이미지를 만드는 방법과 효과적인 활용법을 소개합니다. 장점과 한계점을 알고 더 나은 결과물을 얻기 위한 실용적인 팁과 프롬프트 예시를 확인해보세요.
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효율적인 AI 추론을 위한 새로운 접근법: Chain of Draft
대형 언어 모델(LLM)의 추론 효율성을 높이는 새로운 기법인 Chain of Draft에 대해 소개합니다. 기존의 Chain of Thought보다 토큰 사용량을 최대 92%까지 줄이면서도 비슷하거나 더 나은 정확도를 제공하는 이 혁신적인 접근법의 원리와 활용법에 대해 알아봅니다.
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Ruby와 AI의 만남: RubyLLM으로 AI 애플리케이션 개발하기
Ruby 개발자를 위한 AI 애플리케이션 개발 가이드. RubyLLM 라이브러리를 활용해 채팅, 이미지 생성, 문서 분석 등 다양한 AI 기능을 Ruby 코드로 구현하는 방법을 알아봅니다.
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H&M의 AI 모델 도입: 패션 산업의 새로운 지평인가, 일자리 위협인가?
H&M이 AI로 모델의 디지털 트윈을 만들어 마케팅에 활용하는 새로운 시도를 분석하고 이것이 패션 산업과 직업 환경에 미칠 영향을 살펴봅니다.
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GPT-4o가 불러온 스튜디오 지브리 열풍: AI 이미지 생성의 윤리적 쟁점
GPT-4o의 새로운 이미지 생성 기능이 스튜디오 지브리 스타일의 열풍을 일으켰습니다. 이 글에서는 이 현상의 재미있는 측면과 함께 AI 예술 생성이 제기하는 윤리적 질문들을 살펴봅니다.
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