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DeepSearch: AI가 바꾸는 차세대 검색 기술의 현재와 미래
2025년 AI 검색 기술의 새로운 트렌드인 DeepSearch/DeepResearch에 대해 알아봅니다. 검색, 읽기, 추론의 반복적 루프를 활용한 이 기술이 어떻게 정보 접근 방식을 혁신하고 기업 환경에서 가치를 창출하는지 탐색합니다.
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대형 언어 모델(LLM)은 지시사항을 따를 때 내부적으로 알고 있을까?
대형 언어 모델(LLM)이 지시사항을 따를 때 내부적으로 어떤 신호가 있는지 분석한 애플의 최신 연구를 살펴봅니다. 이 연구에 따르면 AI는 지시사항을 따를지 여부를 ‘알고 있으며’, 프롬프트 표현 방식이 지시사항 준수에 결정적 역할을 합니다.
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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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로컬 LLM을 어디서나 사용하기: Tailscale을 활용한 원격 접근 가이드
로컬에서 운영하는 대규모 언어 모델(LLM)을 Tailscale과 Open WebUI를 이용해 어디서나 안전하게 접근할 수 있는 방법을 단계별로 알아봅니다.
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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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구글 제미니 2.5 Pro, 최고 성능에 걸맞은 가격표를 달다
구글의 최신 AI 모델인 제미니 2.5 Pro의 가격 책정과 성능, 그리고 구글의 AI 모델 발표 속도와 투명성 사이의 균형에 대해 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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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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