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한국어 English 中文
  • 2주 전 · ai

    AI 입력을 설계하여 출력 품질을 예측 가능하게 만드는 방법

    왜 지금 중요한가 AI는 작업을 더 빠르게 만들지만, 강력한 입력이 없으면: - 팀은 정렬되지 않은 작업을 배포한다 - 콘텐츠가 일반화된다 - 코드가 가장자리에서 깨진다 - Decis...

    #prompt engineering #AI input design #output quality #LLM reliability #predictable AI results
  • 3주 전 · ai

    AI 에이전트가 프로덕션에서 깨지는 이유 (그리고 이것이 프롬프트 문제는 아닌 이유)

    AI Agents: From Demo‑Friendly to Production‑Problematic AI Agents는 데모에서는 종종 훌륭해 보입니다. - 짧은 작업은 원활하게 실행됩니다. - 출력이 지능적으로 느껴집니다. - …

    #AI agents #LLM reliability #production bugs #prompt engineering #runtime state management #debugging LLMs #model drift
  • 3주 전 · ai

    보이지 않는 틈을 탐색하기: 개발 단계에서 AI hallucinations 이해하기

    AI hallucination이란 무엇인가? 근본적으로 AI hallucination은 모델이 사실과 다르거나, 비논리적이거나, 원본에 충실하지 않은 콘텐츠를 생성할 때 발생한다.

    #AI hallucination #large language models #LLM reliability #code generation #developer tools #model trustworthiness
  • 1개월 전 · ai

    왜 당신의 AI 어시스턴트가 거짓말을 하는가 (그리고 이를 고치는 방법)

    당신은 AI 어시스턴트에게 미국의 제184대 대통령에 관한 간단한 역사 질문을 합니다. 모델은 주저하거나 멈추지 않고 그에 대해 고려합니다…

    #hallucination #AI assistants #LLM reliability #fact‑checking #enterprise AI #mitigation techniques
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