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80B 파라미터에서 3B만 사용한다고? 알리바바 Qwen3-Next가 보여주는 AI 효율성의 새로운 패러다임
알리바바의 Qwen3-Next 모델이 80B 파라미터 중 3B만 활성화하면서도 기존 32B 모델을 능가하는 성능을 보여주는 혁신적인 MoE 아키텍처와 실제 배포 방법을 소개합니다.
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작지만 강한 AI의 역습: 소형 언어 모델이 에이전트 AI의 게임체인저가 되는 이유
NVIDIA 연구진의 ‘Small Language Models are the Future of Agentic AI’ 논문을 바탕으로 소형 언어 모델이 에이전트 AI 시스템에서 대형 모델을 대체할 수 있는 이유와 실무 활용 가능한 모델들을 소개합니다. Phi-3, Gemma, Llama 등 주요 SLM의 성능 비교와 LLM에서 SLM으로 전환하는 6단계 실무 로드맵을 제공합니다.
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AI 에이전트를 1,000명이 동시에 써도 괜찮을까? – NVIDIA가 알려주는 프로덕션 확장 실전 가이드
NVIDIA가 내부 AI 에이전트를 1,000명 동시 사용자까지 확장한 실제 경험을 바탕으로 한 체계적인 프로덕션 확장 방법론을 소개합니다.
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소형 모델의 반격: SLM이 거대 AI를 이기는 법
소형 언어 모델(SLM)이 거대 AI 모델의 비용과 효율성 문제를 해결하며 새로운 AI 패러다임을 제시하는 방법을 실제 사례와 함께 상세히 분석한 글
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NVIDIA OpenReasoning-Nemotron: 작은 모델로 거대 AI의 추론 능력 구현하기
NVIDIA가 DeepSeek R1 모델로부터 지식 증류를 통해 개발한 OpenReasoning-Nemotron 시리즈를 소개합니다. 1.5B부터 32B까지 다양한 크기의 모델이 수학, 과학, 코딩 영역에서 최고 수준의 추론 성능을 달성하며, AI 추론 능력의 민주화에 기여하는 혁신적인 기술을 다룹니다.
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AI 투자 열풍의 이면: GDP 2%를 흔드는 거대한 실험의 명과 암
현재 AI 투자 열풍이 미국 경제에 미치는 거대한 영향을 분석하고, 과거 닷컴 버블과 비교하여 향후 전망을 제시하는 심층 분석 글
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NVIDIA의 AI 에이전트(Agentic AI) 투자 확대: 클라우드부터 PC까지 총망라하는 전략
NVIDIA가 AI 에이전트(Agentic AI) 기술에 대규모 투자를 하는 이유와 Microsoft와의 협력을 통한 클라우드부터 PC까지 아우르는 AI 혁신 전략을 살펴봅니다. 기업용 AI 에이전트의 실제 활용 사례와 수조 달러 규모의 시장 잠재력도 함께 분석합니다.
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AI 비디오 생성의 새 지평: TTT로 1분짜리 영상 생성하기
NVIDIA, 스탠포드 대학, UC 버클리 등 연구진이 개발한 Test-Time Training(TTT) 기술로 1분 길이 AI 비디오 생성이 가능해졌습니다. 기존 AI 비디오 모델이 20초 미만으로 제한되었던 한계를 어떻게 극복했는지 알아봅니다.
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Arize Phoenix, Langflow, NVIDIA를 활용한 RAG 챗봇 정확도 향상 기법
생성형 AI 앱 개발자를 위한 정확도 향상 가이드. Arize Phoenix, Langflow, NVIDIA 기술을 활용해 AI 앱의 정확도를 측정하고 개선하는 방법을 상세히 설명합니다.
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