· ai
🔍 Multi-Query Retriever RAG: AI의 문서 검색 정확도를 획기적으로 향상시키는 방법
문제: 표준 RAG가 실패하는 이유 어휘 불일치 문제 수천 개의 문서를 인덱싱하고, 아름다운 RAG 시스템을 구축했다고 상상해 보세요.
-
- · ai
데미스 하사비스가 말하는 미래: AGI와 에이전트, 그리고 ‘치열한’ 경쟁에 대한 핵심 예측
다음 12개월: 수렴 및 에이전트 - Multimodal Convergence – 이미지와 비디오 생성이 언어와 수렴함에 따라 “astonishing” 진전이 기대됩니다.
- · ai
왜 Context Engineering이 Prompt Engineering을 대체하고 있는가
프롬프트 엔지니어링은 이제 더 이상 진정한 AI 파워 무브가 아니다. 대부분의 팀은 여전히 영리한 프롬프트에 집착하고 있지만, 이점은 풍부한 컨텍스트를 제공하는 데 있다 ra...
- · ai
[Paper] Phase-multiplexed optical computing: 조명 위상 다양성을 이용한 다중 작업 회절 광 프로세서 재구성
우리는 조명 위상 다중화(illumination phase multiplexing)를 활용하여 출력 함수를 동적으로 재구성하는 단색 다중 작업 회절 네트워크 아키텍처를 보고한다.
- · ai
명확함을 위한 5일: AI 에이전트 해명
개요: 5일 AI 에이전트 집중 과정에 등록하기 전, 나는 에이전트에 대한 교과서적인 정의만 알고 있었다. 기본을 배울 것으로 기대했지만, 코스는 …
- · ai
다음 AI 이미지 캠페인에 모델이 하나 이상 필요한 이유
소개 고품질 비주얼은 오늘날 모든 비즈니스 오너와 마케팅 전략가에게 참여의 통화와 같습니다. 빠르게 변화하는 디지털 m...
- · ai
Retrieval-Augmented Generation: LLM을 귀하의 데이터에 연결하기
Tech Acronyms 레퍼런스 | Acronym | 의미 |
- · ai
Oxide에서 LLM 사용하기
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?
- · ai
Constitutional Reflective AI 뒤에 있는 철학
1. 침해 없는 반성 인간의 반성은 연약한 과정이다. 여기에는 다음이 포함된다: - ambiguity(모호성) - pause(멈춤) - self‑observation(자기 관찰) - slow formation of clarity(천천히 명료함을 형성) Traditio…
- · ai
Trinity AGA Architecture: 기술 심층 분석 - 거버넌스 우선 AI 시스템
소개 첫 번째 기사에서 나는 Trinity AGA Architecture를 반사적 AI를 위한 헌법적 프레임워크로 소개했습니다. 이 후속 글은 기술적인…
-
- · ai
Google Cloud TPU와 JAX를 활용한 프로덕션 AI 구축
!JAX 로고 https://storage.googleapis.com/gweb-developer-goog-blog-assets/images/JAX_logo.original.jpg JAX는 최첨단 ... 개발을 위한 핵심 프레임워크가 되었습니다.