Llama 4
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RAG는 죽지 않았다: Llama 4의 1천만 토큰 시대에도 여전히 필요한 이유
메타의 Llama 4가 1천만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하면서 제기된 ‘RAG 사망설’에 대한 반박과 함께, RAG 기술이 여전히 필요한 이유와 미래의 하이브리드 접근법에 대한 통찰을 제공합니다.
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Ollama의 새로운 멀티모달 엔진으로 로컬 AI의 시각적 능력이 한층 강화되다
Ollama가 새로운 멀티모달 엔진을 발표하며 로컬 환경에서 실행 가능한 이미지 인식 AI 모델을 지원합니다. Meta Llama 4, Google Gemma 3 등 최신 멀티모달 모델을 로컬에서 구동할 수 있게 되어 개인정보 보호와 네트워크 연결 없이도 AI의 시각적 능력을 활용할 수 있습니다.
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소셜과 AI의 만남: Meta AI 앱 출시와 AI 비서의 새로운 패러다임
Meta가 출시한 독립형 AI 앱 ‘Meta AI’의 주요 기능과 특징을 살펴보고, AI 비서와 소셜 미디어의 융합이라는 새로운 트렌드와 이것이 인공지능 산업에 미칠 영향을 분석합니다.
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메타의 Llama 4 출시: AI 야망과 현실 사이의 간극
메타가 새롭게 출시한 Llama 4 모델의 주요 특징과 실제 성능 간의 괴리를 분석합니다. 혼합 전문가 아키텍처(MoE), 10M 토큰 컨텍스트 윈도우, 벤치마크 성능 논란 등을 심층적으로 알아봅니다.
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Llama 4 모델에 액세스하는 방법: 다양한 API 옵션 완벽 가이드
Meta의 Llama 4 모델에 액세스하는 다양한 방법을 알아보세요. OpenRouter, Hugging Face, Together AI 등 API 서비스로 손쉽게 최신 AI 모델을 활용하는 완벽 가이드입니다.
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Meta Llama 4: AI 개발의 새로운 지평을 여는 멀티모달 AI 모델
Meta에서 출시한 혁신적인 멀티모달 AI 모델 Llama 4의 주요 기능과 특징, 그리고 그 중요성을 분석한 글로, MoE 아키텍처와 10M 토큰 컨텍스트 윈도우의 혁신에 대해 알아봅니다.
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