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“Too Smart” Knowledge Base 문제: AI가 스스로에게 해가 될 정도로 너무 많이 알 때
교훈: AI가 너무 많이 알게 되면 나는 큰 실수를 저질렀다. 작은 실수가 아니라, “금요일 밤 11시에 클라이언트가 전화했다”는 식의 실수다. 우리는 방금 배포한 …
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지식 그래프란 무엇이며 왜 중요한가
구조화된 지식이 의료 분야의 조용한 강점이 된 방법 ‘What Is a Knowledge Graph — and Why It Matters’ 게시물이 먼저 Towards Data Science에 실렸습니다....
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NVIDIA와 Lilly의 CEO가 AI와 신약 개발에서 ‘가능성에 대한 청사진’을 공유
NVIDIA와 Lilly가 “Blueprint for the Future of Drug Discovery”를 공개했습니다. NVIDIA 설립자 겸 CEO인 Jensen Huang와 Lilly 회장 겸 CEO인 Dave Ricks가 파트너십에 대해 논의했습니다.
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헬스케어를 위한 OpenAI
OpenAI for Healthcare는 보안이 강화된 엔터프라이즈 급 AI를 제공하여 HIPAA 준수를 지원하고, 관리 부담을 줄이며 임상 워크플로를 지원합니다....
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AI가 유방암의 거의 3분의 1을 놓친다, 연구 결과
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?
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복잡한 산업을 위한 Conversational AI: 헬스케어, IT, 그리고 엔터프라이즈 소프트웨어
Conversational AI는 종종 간단한 고객 문의와 연관되지만, 그 진정한 영향력은 accuracy, context, speed가 중요한 복잡한 산업에서 나타나고 있습니다.
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뇌종양 분할, 진행 평가 및 전체 생존 예측을 위한 최적의 머신러닝 알고리즘 식별
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RAG가 실제 의료에서 LLM의 힘을 혁신하는 방법
대형 언어 모델(LLMs)은 세상을 바꾸었지만, Retrieval‑Augmented Generation(RAG)이 실제 응용에서 진정으로 유용하게 만드는 요소입니다. 왜 RAG가 …
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AI가 산업 전반에 걸친 문서 작업을 혁신하는 방법: 활용 사례
법률: 6시간에서 20분으로 도전 기업 변호사는 단일 M&A 계약을 검토하는 데 6시간 이상을 소비했습니다—책임 조항을 찾고, 비교…
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유방 종양 분류를 위한 MedGemma 파인튜닝 단계별 가이드
소개 Artificial intelligence AI는 의료 분야에 혁신을 일으키고 있지만, 강력하고 범용적인 AI 모델을 어떻게 전문화된 …
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헬스케어에서의 Agentic AI: 응용 및 모범 사례
소개: Agentic AI는 인공 지능 시스템으로, 세계 또는 디지털 환경 내에서 독립적이고 목표 지향적인 행동을 취할 수 있는 것을 의미합니다.