LLM
위키피디아가 AI에게 묻는다: 개방된 지식, 누구를 위한 것인가
위키미디어 재단이 발표한 AI 인권 영향 평가 보고서를 통해 개방된 지식 플랫폼이 생성형 AI 시대에 직면한 딜레마와 대응 방식을 살펴봅니다.
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LLM 시대의 끝? 거대 AI 기업들이 월드 모델에 투자하는 이유
GPT와 Claude로 대표되는 거대 언어 모델이 텍스트 이해의 한계에 부딪히면서 AI 업계가 물리 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 World Models로 대전환을 시작했다. Meta의 AssetGen, Google의 Gemini Robotics, Nvidia의 Omniverse 등 주요 기업들의 구체적 사례와 함께 이 기술이 로보틱스, 자율주행, VR 등 산업 전반에 미칠 영향을 살펴본다.
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LLM API 비용 90% 절약하기 – 성능 저하 없이 AI 서비스 비용을 줄이는 7가지 전략
LLM API 운영 비용을 90%까지 절감할 수 있는 7가지 실무 전략을 소개한다. 프롬프트 최적화, 적절한 모델 선택, 하이브리드 추론 등 검증된 방법론을 통해 성능 저하 없이 AI 서비스 비용을 대폭 줄이는 구체적인 실행 방안을 제시한다.
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24년 된 게임큐브에 ChatGPT 심기: 동물의 숲 AI 대화 해킹 프로젝트
24년 된 게임큐브 ‘동물의 숲’에 실시간 AI를 연결한 창의적 해킹 프로젝트. 메모리 메일박스 기법과 이중 AI 모델로 NPC들이 현실 뉴스를 논하고 경제적 불만을 토로하게 만든 기술적 도전기를 소개합니다.
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AI 환각이 사라지지 않는 진짜 이유 – OpenAI가 밝힌 구조적 원인
OpenAI 최신 연구를 통해 밝혀진 AI 환각의 구조적 원인과 평가 시스템 개선을 통한 해결책을 실무진 관점에서 분석한 인사이트 글
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메모리로 학습하는 AI 에이전트, Memento 완전 가이드
AI 에이전트가 비싼 파인튜닝 없이도 과거 경험을 기억해 스스로 학습하는 혁신적인 Memento 프레임워크의 핵심 개념부터 실제 설치, 활용법까지 완벽 가이드
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월드 모델 없는 AI는 맹인과 코끼리다 – LLM 한계와 차세대 AI의 조건
ChatGPT 같은 대화형 AI의 근본적 한계와 차세대 AI 개발의 핵심인 월드 모델에 대한 인사이트를 체스와 이미지 편집 등 구체적 사례로 쉽게 설명
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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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