LLM
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AI가 우리를 바보로 만들까? – LLM 시대의 건전한 사고력 유지법
MIT 연구진이 밝힌 ‘AI 인지적 부채’ 현상과 사고력을 잃지 않고 AI를 활용하는 5가지 실용적 방법을 소개합니다. 21가지 실제 업무 활용 사례와 함께 균형잡힌 AI 시대 준비법을 제시합니다.
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Context Rot: 긴 컨텍스트 윈도우의 함정과 실무 활용 가이드
최신 LLM들의 긴 컨텍스트 윈도우가 실제로는 성능 저하를 일으킨다는 Chroma 연구팀의 “Context Rot” 연구 결과를 분석하고, RAG 시스템과 프롬프트 엔지니어링에서의 실무 활용 가이드를 제시합니다.
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작은 오픈소스 LLM이 GPT-4를 이기는 방법: 파인튜닝으로 60% 성능 향상, 100배 비용 절약
27B 파라미터 오픈소스 모델이 특정 업무 파인튜닝을 통해 Claude Sonnet 4보다 60% 뛰어난 성능을 달성하면서 100배 저렴한 비용으로 운영할 수 있다는 실증 연구 분석과 기업 적용 가이드
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AI의 화려한 착각: ‘그럴듯한 헛소리’의 과학적 해부
최신 연구 결과를 통해 밝혀진 AI의 추론 한계와 ‘그럴듯한 헛소리’ 문제를 분석하고, AI를 현명하게 활용하는 방법을 제시하는 글입니다.
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Redis 8의 시맨틱 캐싱으로 LLM 비용 90% 절감하기
Redis 8의 혁신적인 시맨틱 캐싱 기술로 LLM 운영 비용을 대폭 절감하는 방법을 상세히 알아보세요. Vector Sets, LangCache, Redis Flex 등 새로운 기능들과 다양한 캐싱 전략을 실무 관점에서 분석합니다.
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AI 에이전트에 기억력을 선사하는 메모리 시스템: 무상태에서 개인화된 AI로의 진화
AI 에이전트의 무상태 한계를 극복하고 개인화된 서비스를 제공하기 위한 메모리 시스템 구현 방법과 핵심 도전과제를 다룬 기술 가이드
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AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: Manus 개발팀이 찾은 6가지 핵심 원칙
AI 에이전트 개발에서 컨텍스트 엔지니어링의 중요성과 실제 프로덕션 환경에서 검증된 6가지 핵심 원칙을 소개하는 실무 가이드. Manus 개발팀의 경험을 바탕으로 KV-캐시 최적화, 도구 관리, 파일 시스템 활용 등 구체적인 구현 방법을 다룹니다.
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VoltAgent: TypeScript 네이티브 AI 에이전트 프레임워크 완전 가이드
Python 중심의 AI 개발 환경에서 벗어나 TypeScript 개발자를 위해 처음부터 설계된 VoltAgent 프레임워크의 특징과 실무 활용법을 상세히 소개합니다.
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LLM 도입 가이드: 언제, 어떤 모델을 선택해야 할까?
LLM을 언제 사용해야 하는지, 오픈소스와 유료 모델 중 어떤 것을 선택해야 하는지에 대한 실무적 판단 기준과 상황별 최적 전략을 제시하는 완전 가이드입니다.
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LLM들의 이미지 속 인물 식별 능력 비교: Google Gemini가 앞서는 이유
주요 멀티모달 LLM들의 이미지 속 인물 식별 능력을 비교 분석하고, Google Gemini가 높은 정확도를 보이는 반면 ChatGPT와 Claude는 개인정보 보호 정책으로 인해 제한되는 현상을 다룬 글
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