LLM
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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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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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