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  • 3주 전 · ai

    TOON for LLMs: 벤치마크 성능 분석

    JSON을 사용한 모든 API 호출은 생각보다 더 많은 비용이 듭니다. 저는 Gemini 2.5 Flash를 사용해 실제 환경에서 추출을 수행했으며, 그 결과는 놀라웠습니다: JSON…

    #LLM #token efficiency #TOON format #JSON #Gemini 2.5 Flash #structured output #tool calling #prompt engineering
  • 3주 전 · ai

    Gemini 3 Flash가 이제 Gemini CLI에서 사용 가능

    markdown Gemini 3 Flash 이제 Gemini CLI에서 사용 가능 2025년 12월 17일 Gemini 3 Flash가 Gemini CLI에 통합되어 고주파, 터미널 기반 …

    #Gemini 3 Flash #Google AI #LLM #CLI tool #developer assistance
  • 3주 전 · ai

    전문가들의 Mixtral

    개요 Mixtral 8x7B는 많은 작은 전문가들에 작업을 분산시켜 속도와 지능을 모두 달성하는 언어 모델입니다. 이는 Sparse Mixtu...

    #Mixtral #Mixture of Experts #Sparse MoE #large language models #LLM #open-source #long-context #coding #multilingual
  • 3주 전 · ai

    Claude Agent Skills: 당신의 AI 에이전트에게 여러 모자를 쓰게 가르치기

    markdown !Forem 로고 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=65,height=,fit=scale-down,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2...

    #Claude #AI agents #prompt engineering #agent skills #LLM #tooling
  • 3주 전 · ai

    비정형 텍스트가 최종 보스다: LLM으로 의사 노트를 파싱하기 🏥

    여러분, 안녕하세요! 👋 솔직히 말해봅시다. 우리는 모두 데이터가 이렇게 생겼다고 생각하는 거품 안에 살고 있습니다: json { 'patient_id': 1024, 'symptoms': 'headache', 'nausea', 'severit...

    #LLM #medical NLP #clinical notes #RAG #fine-tuning #unstructured data #healthtech
  • 3주 전 · ai

    왜 45%의 개발자들이 프로덕션에서 LangChain을 포기하고 있는가

    프로덕션에서 LangChain을 포기하는 개발자 45%의 이유에 대한 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=co...

    #LangChain #LLM #AI frameworks #production issues #developer experience #alternatives #code reduction
  • 3주 전 · ai

    ReAct vs Tool Calling: 왜 당신의 LLM은 결정해야 하지만 절대 실행해서는 안 되는가

    소개 LangChain을 배우거나 AI 에이전트를 구축할 때 흔히 떠오르는 질문이 있습니다: > LLM이 어떤 tool을 사용할지 결정할 수 있다면, 왜 우리는 여전히 그 tool을 실행해야 할까요…

    #LLM #tool calling #ReAct pattern #LangChain #AI agents #structured output #production safety
  • 3주 전 · ai

    Eval setup을 자동으로 스캐폴드할 수 있나요?

    왜 eval이 고통스럽게 느껴지고 계속 건너뛰어지는지 🔥 Eval은 여러분을 안전하게 보호하기 위한 것이지만, 설정 과정은 종종 처벌처럼 느껴집니다: - 당신은 프롬프트를 복사합니다...

    #model evaluation #AI testing #prompt engineering #automation #scaffolding #metrics #LLM #evaluation pipelines
  • 3주 전 · ai

    John Carreyrou와 다른 저자들이 6대 AI 기업을 상대로 새로운 소송을 제기

    이 저자들은 Anthropic의 집단소송 합의를 거부하며, “LLM 기업들은 수천, 수천 건의 …을 그렇게 쉽게 소멸시킬 수 없어야 한다”고 주장했다.

    #lawsuit #AI companies #LLM #Anthropic #class action #legal settlement #tech industry
  • 3주 전 · ai

    LLM이 흐름을 잃지 않게 하는 5가지 팁

    이 게시물은 에피소드 2를 기반으로 작성되었습니다. https://www.linkedin.com/posts/kourtney-meiss_learningoutloud-ai-productivitytips-activity-7392267691681779713-jmj2?utm_sourc...

    #LLM #prompt engineering #context window #conversation management #AI productivity #token limits
  • 0개월 전 · ai

    튜토리얼을 벗어나 AI 기술을 스트레스 테스트하는 방법

    왜 피드백이 중요한가 대부분의 사람들은 AI 출력물을 답변으로 취급합니다. 프롬프트를 실행하고 결과를 대충 살펴본 뒤, 필요한 부분을 복사하고 넘어갑니다. 효율적인 것처럼 보이지만, 그것은…

    #prompt-engineering #feedback-loops #AI-skills #LLM #learning-from-output
  • 0개월 전 · ai

    Context Rot: AI가 완벽한 프롬프트를 잊어버리는 이유

    당신은 코딩 세션에 몰두하고 있습니다. AI 어시스턴트는 첫 한 시간 동안 정말 뛰어났습니다—요구사항을 이해하고, 코딩 스타일을 따르며, 구현...

    #prompt engineering #context window #LLM #AI assistants #conversation memory #prompt forgetting

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