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LLM 입력을 프롬프트 인젝션으로부터 보호하는 방법 (직접 구축하지 않고)
만약 사용자 입력을 LLM에 전달하는 앱을 만들고 있다면, 최소 한 번은 프롬프트 인젝션을 경험했을 가능성이 높습니다. 사용자는 “ignore all…”와 같은 문장을 입력할 수 있습니다.
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이 새로운, 초간단 프롬프트 기법이 비추론 작업에서 LLM의 정확도를 최대 76%까지 끌어올립니다
대규모 언어 모델(Large Language Model LLM) 최적화라는 혼돈의 세계에서, 엔지니어들은 지난 몇 년간 점점 더 난해한 의식을 개발하며 더 나은 …
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실제로 작동하는 NanoBanana 이미지 생성 프롬프트 템플릿
The NanoBanana Image Generation Prompt Templates That Actually Work의 커버 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover
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Claude Code 효과를 극대화하는 방법
에이전시 코딩을 최대한 활용하는 방법을 배워보세요. “How to Maximize Claude Code Effectiveness” 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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대화 메모리 붕괴: 왜 과도한 컨텍스트가 AI를 약화시키는가
모든 이야기는 작은 오해에서 시작됩니다. 중견 기업이 우리에게 AI 지원 에이전트를 구축해 달라고 접근했습니다. 그들의 요청은 간단했습니다—AI가 “remember eve...”라고 기억하도록.
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`/context` 명령: 토큰을 위한 X-Ray Vision
토큰이 어디로 가는지 추측을 멈추세요. 컨텍스트 윈도우에 부과되는 보이지 않는 세금을 확인하세요. 출처: x.com/adocomplete
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언제 고급 RAG 기능을 추가하면 작동합니까?
다양한 파이프라인의 성능을 살펴보면 “When Does Adding Fancy RAG Features Work?”라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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나는 AI와 대화하는 방법을 안다고 생각했지만, 그렇지 않았다
‘I Thought I Knew How To Talk To AI: I Didn’t’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%...
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이상한 일반화를 통한 LLM 손상
흥미로운 연구: 이상한 일반화와 귀납적 백도어: LLM을 손상시키는 새로운 방법. 초록 LLM은 일반화가 뛰어나서 유용합니다. 하지만 …
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Methodox Threads 소개: 분기형 AI 대화의 혼란을 제어하다
끝없는 LLM 채팅에서 빛나는 즉흥 이야기가 사라지는 것이 지치나요? 프롬프트를 편집할 때 전체 기록이 사라지거나, 긴 스레드가 불가능해질 때 답답하신가요?
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Show HN: AI 에이전트가 별자리 성격을 가졌다면?
친구와 함께 도덕적 딜레마를 즐기는 재미있는 게임입니다. 저는 12명의 AI 에이전트에게 별자리 성격을 부여했지만, 그들을 믿는 것은 아니며 같은 LLM을 다른 사람과 함께 사용하고 있습니다.
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2M 토큰 함정: ‘Context Stuffing’이 추론을 망치는 이유
죄송하지만, 제공해 주신 링크의 이미지를 확인할 수 없습니다. 번역이 필요한 텍스트를 직접 입력해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.