Source: VentureBeat
에이전트 기반 도구와 프레임워크의 급속히 확장되는 생태계를 탐색하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 개발자들은 AI 애플리케이션에 적합한 도구와 모델을 선택하려 할 때 혼란스럽고 마비된 느낌을 자주 받습니다. 새로운 연구에서, mu… (연구자들은) …
코딩 우위가 분위기 중심으로 구체화되고 있다. 이유보다 분위기를 중시하는 Claude의 “vibe coding” 장점—non‑reasoning fluency가 explicit chain‑of‑thought를 능가하는—가 …
왜 표준 없이 속도만 추구하면 AI 제품이 취약해지는가. The post Do You Smell That? Hidden Technical Debt in AI Development appeared first on Towards Data Science.
시드된 토픽 모델링, LLM과의 통합, 요약된 데이터에 대한 학습은 NLP 툴킷의 새로운 부분입니다. 포스트 “Topic Modeling Techniques for 202…”입니다.
생성 AI에서 에이전시 AI로: 다음 혁명 지난 2년 동안 전 세계는 “챗봇” 시대에 매료되었습니다. 우리는 프롬프트를 사용하고, 유도하는 방법을 배웠습니다…
