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Andrej Karpathy가 제시한 Software 3.0: AI 시대의 소프트웨어 패러다임 혁명
테슬라 전 AI 디렉터 Andrej Karpathy가 제시한 Software 3.0 개념을 통해 영어가 프로그래밍 언어가 된 AI 시대의 소프트웨어 개발 패러다임 변화와 실용적 접근법을 살펴봅니다.
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프롬프트 엔지니어링 면접 완벽 대비 가이드: 자주 나오는 20가지 질문과 답변
프롬프트 엔지니어링 면접에서 자주 나오는 20가지 핵심 질문과 모범 답변을 소개하는 실전 가이드. AI 관련 직무 준비생과 현직자를 위한 체계적인 면접 준비 전략과 실무 팁을 제공합니다.
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스스로 학습하는 AI의 등장: MIT의 SEAL 프레임워크가 제시하는 자율 적응 언어모델의 미래
MIT에서 개발한 SEAL 프레임워크를 통해 AI 모델이 스스로 학습 자료를 생성하고 적응하는 혁신적인 기술을 소개합니다. 기존 정적 AI 모델의 한계를 극복하고 지속적으로 학습하는 자율 적응 시스템의 원리, 성능, 그리고 미래 가능성을 자세히 분석합니다.
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AI 시대의 글쓰기: LLM과 함께 더 나은 글을 쓰는 법
AI 글쓰기 도구의 대표적인 문제점 8가지와 효과적인 활용 전략을 실무 경험을 바탕으로 상세히 설명합니다. LLM과 함께 더 나은 글을 쓰는 실전 가이드를 제공합니다.
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AI가 바꾸는 시스템 모니터링의 미래: 60센트로 해결하는 복잡한 장애 분석
AI 시대에 시스템 모니터링과 관측가능성 도구들이 어떻게 변화하고 있는지 실제 사례를 통해 분석하고, 60센트 비용으로 80초 만에 복잡한 장애를 해결하는 AI 에이전트의 등장이 IT 업계에 미치는 영향과 미래 전망을 제시합니다.
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멀티 에이전트 시스템의 딜레마: 언제 구축하고 언제 피해야 할까?
Anthropic의 Claude Research 성공 사례와 Cognition.ai의 우려를 통해 살펴보는 멀티 에이전트 시스템의 실용적 가이드. 언제 멀티 에이전트를 선택하고 언제 피해야 하는지에 대한 개발자를 위한 실무 인사이트를 제공합니다.
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LLM 파인튜닝, 정말 필요할까? – 더 효과적인 AI 모델 개선 방법들
LLM 파인튜닝의 숨겨진 위험성을 분석하고, RAG, LoRA, 프롬프트 엔지니어링 등 더 효과적이고 안전한 AI 모델 개선 방법들을 실무 관점에서 비교 소개합니다.
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Text-to-LoRA: 자연어만으로 AI 모델을 즉시 특화시키는 혁신 기술
Sakana AI의 혁신적인 Text-to-LoRA(T2L) 기술을 소개합니다. 자연어 설명만으로 대형 언어 모델을 즉시 특정 작업에 특화시킬 수 있는 이 기술이 AI 모델 커스터마이제이션의 패러다임을 어떻게 바꿀 수 있는지, 그리고 개발자와 기업들이 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 깊이 있는 분석을 제공합니다.
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단순한 RAG를 넘어서: AI 애플리케이션을 위한 고도화된 검색 시스템 구축법
단순한 RAG 구현을 넘어서 실제 프로덕션 환경에서 동작하는 고도화된 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 RunLLM의 실무 경험을 바탕으로 상세히 분석합니다. 벡터 검색의 한계부터 다층적 검색 전략, LLM 재순위 기법, 도메인별 특화 방안까지 실용적인 인사이트를 제공합니다.
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DeepSeek-R1-0528 모델을 내 컴퓨터에서 실행하기: 715GB 거대 AI 모델의 로컬 구동 완벽 가이드
DeepSeek-R1-0528 대형 AI 모델을 개인 컴퓨터에서 실행하는 완벽 가이드. 715GB 모델을 80% 축소하여 로컬 환경에서 구동하는 방법을 단계별로 설명합니다.
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