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피상적인 AI 학습 습관을 극복하는 방법
피상적인 AI 학습은 교활합니다. 그것은 실패처럼 보이지 않고, 진전처럼 보입니다. 당신은 개념을 인식하고, 튜토리얼을 대충 훑어보며, 프롬프트를 재사용하고, 수용 가능한 출력을 얻습니다.
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AI가 당신을 위해 너무 많이 생각하고 있는지를 감지하는 방법
왜 AI가 사고를 약화시킬 수 있는가 AI는 정신적 노력을 줄여주기 때문에 강력합니다. 잘 활용하면 사고를 증폭시키지만, 잘못 활용하면 조용히 대체합니다....
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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…
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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...
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Z‑Image Prompt Formula: 60초 가이드
Z‑Image Prompt Guide – Quick‑Copy Prompts, Iteration Tips & Fixes 다음 6부분 구조를 사용하여 프롬프트를 반복 가능하게 만드세요: Subject + Scene + Composition + Lighting + …
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ChatGPT가 당신의 사고를 돕는 것이 아니라 단지 당신에게만 동의한다면?
‘ChatGPT가 당신의 생각을 돕는 것이 아니라 단지 동의만 하는 경우는 어떨까?’ 표지 이미지
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TOON Playground를 만들었습니다: LLM 토큰을 40% 절약
AI 토큰에 돈을 태우는 것을 멈추세요. LLM인 ChatGPT, Claude, Gemini로 구축한다면 그 고통을 알 겁니다: 토큰 = 돈. JSON에서 여분의 괄호와 따옴표마다…
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Shallow Agents vs Deep Agents: Deep Research가 GPT-Like Systems 내부에서 실제로 작동하는 방식
Forem 피드 !Forem 로고https://media2.dev.to/dynamic/image/width=65,height=,fit=scale-down,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com...
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LLM 인터뷰에서 성공하기 위해 반드시 마스터해야 할 핵심 스킬
LLM 기본에 대한 깊은 이해 고수준 개념을 넘어서는 것이 기대됩니다. 면접관이 자주 파고드는 핵심 주제: - Transformer 아키텍처 self‑...
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실제 운영 환경에서 AI 시스템을 구축하고 관찰한 후, 한 가지 결론이 명확해졌습니다: Prompt engineering은 필수적인 단계였지만, Context engineering이 실제로 지속 가능한 시스템을 구축합니다.
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과대광고 없는 AI: LLM을 사용해 잡음을 줄이고, 사고를 대체하지 않기
파트 4 – AI & AppReviews 이것은 AppReviews(https://apprevie.ws/)에 관한 시리즈의 4번째 파트입니다. - 파트 1: “리뷰를 확인해야겠다”에서 SaaS까지 (https://dev.to/que…)
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Synthetic Data를 사용하여 LLM 프롬프트를 평가하는 방법: 단계별 가이드
개요: 대규모 언어 모델(LLM)의 프로덕션 배포는 소프트웨어 엔지니어링의 병목 현상을 코드 구문에서 데이터 품질로 이동시켰습니다. - In t...