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AI 인터페이스의 미래: 대화형 UI에서 ‘보이지 않는’ 경험까지
AI 인터페이스의 미래를 탐색하는 이 글에서는 AI 주도 UX 연구의 한계, 인터페이스 없는 제품의 가능성, 그리고 대화형 UI의 실제 유용성을 분석합니다. 테크 트렌드를 따라가고 싶은 독자들에게 유용한 통찰력을 제공합니다.
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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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AI 모델의 사고 과정 추적: 앤트로픽의 놀라운 연구 성과
앤트로픽이 개발한 ‘회로 추적’ 기술로 AI 모델 클로드의 내부 사고 과정을 들여다볼 수 있게 되었습니다. 다국어 처리, 시 작성 시 계획, 암산 전략, 사실기억과 환각 발생 메커니즘 등 놀라운 발견들을 살펴봅니다.
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AI 에이전트와 API 소통의 새로운 표준, Agents.json
AI 에이전트와 API 간의 효율적인 상호작용을 위한 새로운 오픈소스 표준인 agents.json을 소개합니다. OpenAPI를 기반으로 구축된 이 규격이 어떻게 AI 에이전트의 능력을 확장시킬 수 있는지 알아보세요.
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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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Agno 프레임워크로 구축하는 가벼운 멀티모달 AI 에이전트
멀티모달 AI 에이전트 개발을 위한 경량 프레임워크 Agno를 소개합니다. LangGraph보다 10,000배 빠르고 메모리는 50배 더 적게 사용하는 이 프레임워크는 어떤 성능과 기능을 제공하는지 알아봅니다.
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LLM을 활용한 MCP 서버 개발 가이드: AI 기술로 더 빠르고 효율적인 개발 방법
클로드와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 Model Context Protocol(MCP) 서버를 더 빠르고 효율적으로 개발하는 방법에 대해 알아봅니다. 개발 시간 단축과 진입 장벽 낮추기를 위한 실용적인 접근법을 제시합니다.
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소형 AI 모델 대결: QwQ 32B vs. Gemma 3 27B vs. Mistral Small 24B vs. Deepseek R1 비교 분석
32B 파라미터급 소형 AI 모델들(QwQ 32B, Gemma 3 27B, Mistral Small 24B)의 성능을 Deepseek R1과 비교 분석한 글입니다. 코딩, 추론, 수학 능력 테스트를 통해 각 모델의 강점과 약점을 살펴보고, 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택해야 하는지 인사이트를 제공합니다.
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클로드와 클라인을 위한 MCP 도구 활용법: AI 개발 워크플로우의 혁신
개발자 Scott Spence가 공유한 Model Context Protocol(MCP) 도구를 활용하여 Claude와 Cline에서 작업하는 방법과 이를 통해 최신 프레임워크 개발에 어떤 이점을 가져올 수 있는지 알아봅니다.
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AI 에이전트: 인공지능의 다음 진화 단계
AI 챗봇을 넘어선 다음 단계, AI 에이전트의 핵심 구성 요소와 실제 활용 사례를 알아봅니다. 메모리, 도구, 계획 능력을 갖춘 AI 에이전트가 어떻게 작동하고 우리의 일상과 업무를 변화시킬 수 있는지 탐색합니다.
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