역대 최강 AI를 만들고도 출시를 거부한 Anthropic: 공포인가 전략인가?
Anthropic이 자체 개발한 가장 강력한 모델 ‘Claude Mythos’의 공개를 거부하며 AI 안전성과 성능 사이의 치열한 딜레마를 드러냈습니다.
LLM
RAG의 한계를 넘는 ‘Retrieval on Demand’: AI가 스스로 판단해 검…
무조건적인 데이터 검색이 오히려 AI의 성능을 떨어뜨린다는 사실을 알고 계신가요? 필요한 순간에만 정밀하게 정보를 가져오는 온디맨드 검색 전략의 핵심 원리와 구현 방법을 분석합니다.
AI PM 인터뷰에서 90%가 탈락하는 이유: ‘모델 성능’에 매몰된 기획의 함정
단순히 최신 LLM의 벤치마크 점수를 나열하는 것은 제품 감각이 없다는 증거입니다. 모델의 기술적 한계를 제품의 사용자 경험으로 치환하는 AI 프로덕트 센스의 핵심 전략을 분석합니다.
챗봇의 시대는 끝났다: 자율형 AI 에이전트가 바꾸는 고객 경험의 미래
단순 응답을 넘어 스스로 목표를 설정하고 실행하는 ‘에이전틱 시프트(Agentic Shift)’가 기업의 자동화 전략과 고객 접점의 패러다임을 어떻게 근본적으로 바꾸고 있는지 분석합니다.
AI 모델의 유통기한은 6개월? 당신의 서비스가 순식간에 도태되는 이유
급격한 모델 성능 향상과 기능 통합으로 인해 어제 구축한 AI 차별점이 오늘 사라지는 ‘가시성 소멸’ 현상의 원인과 생존 전략을 분석합니다.
RAG가 단순히 ‘검색 후 생성’이라고? 수학적 실체는 전혀 다르다
많은 이들이 RAG를 단순한 데이터 검색 도구로 오해하지만, 실제로는 확률 분포의 조건부 최적화 과정이며 이를 이해해야만 할루시네이션을 잡을 수 있습니다.
GitHub를 뒤흔든 Hermes Agent: 단순한 챗봇을 넘어 ‘자율 에이전트’의…
최근 오픈소스 커뮤니티에서 급부상한 Hermes Agent의 기술적 메커니즘과 실무 도입 전략을 통해 LLM이 어떻게 실제 실행력을 갖춘 에이전트로 진화하는지 분석합니다.
챗봇은 이제 그만: 당신의 비즈니스에 ‘AI 신경계’가 필요한 이유
단순한 질의응답을 넘어 기업의 데이터와 워크플로우를 실시간으로 연결하고 자율적으로 판단하는 AI 신경계 구축 전략을 분석합니다.
별 4.7만 개가 증명한 Hermes의 충격: 단순 챗봇을 넘어 ‘에이전트’가 된다는 것
단순한 답변 생성을 넘어 사용자의 패턴을 학습하고 스스로 도구를 사용하는 AI 에이전트의 시대가 열렸으며, Hermes 모델이 보여준 기술적 도약이 제품 설계에 주는 시사점을 분석합니다.
내 컴퓨터에 AI를 심는 법: 왜 지금 Ollama와 로컬 LLM인가?
클라우드 AI의 비용과 보안 우려를 넘어, Ollama를 통해 로컬 환경에서 거대언어모델을 구축하고 최적화하는 실무적인 전략을 분석합니다.