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DeepSeek-R1: 생각을 배우게 된 AI (그리고 '아하' 순간을 경험했다)
문장 중간에 멈추어 자신이 실수를 했다는 것을 깨닫고, “잠깐, 잠깐. 여기서 표시할 수 있는 aha moment야.” 라고 말하는 AI를 상상해 보세요. 이것은 공상 과학이 아닙니다—...
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어시스턴트 축: LLM의 특성을 위치시키고 안정화하기
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LLM이란? ChatGPT, GPT 및 AI 언어 모델이 실제로 작동하는 방식 (초보자 가이드)
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ChatGPT 5.2 Pro와 Erdos 281 풀기: 수학에서 AI의 새로운 시대
ChatGPT 5.2 Pro와 함께하는 Erdos 281 해결을 위한 표지 이미지: AI 수학의 새로운 시대
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프롬프트 엔지니어링은 증상이다 (괜찮다)
또는: 이 책이 실제로 가르치는 내용을 마법사가 아니라 엔지니어처럼 읽는다면. 지난 글 이후 몇몇 사람들이 다음과 같은 변형으로 답했습니다: > “Okay smart…'
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단어에서 벡터로: 의미론이 언어학에서 대형 언어 모델로 어떻게 이동했는가
왜 의미가 정의에서 구조로 이동했는가 — 그리고 그것이 현대 AI에 어떤 변화를 가져왔는가 엔지니어들이 의미 검색(semantic search), 임베딩(embeddings), 혹은 “unde…” 라는 LLM에 대해 이야기할 때.
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나는 틀릴 수도 있다
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Google의 'internal RL'이 장기적 AI 에이전트를 열 수 있는 방법
Google 연구원들은 일반적으로 LLM이 환각을 일으키거나 실패하게 만드는 복잡한 추론 작업을 AI 모델이 더 쉽게 학습할 수 있도록 하는 기술을 개발했습니다.
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멍청지대 탈출, 파트 1: 당신이 AI와 더 많이 대화할수록 AI가 더 멍청해지는 이유
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프라이빗 데이터를 사용해 질문에 답변하는 AI Chatbot 구축 (RAG Overview)
대부분의 AI 챗봇은 잘 작동합니다—하지만 구체적인 질문을 하면 그렇지 않죠. 대형 언어 모델은 여러분의 개인 문서나 내부 지식에 접근할 수 없습니다. 언제…
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Anthropic은 큰 실수를 하고 있다
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Gemini가 승리하고 있다
AI에서 승리하고 싶다면—그리고 여기서 말하는 승리는 가장 크고, 가장 수익성이 높으며, 세상을 당신의 이미지대로 형성하는 그런 승리를 말합니다—당신은 많은 어려운 일을 해야 합니다.