AI 에이전트의 기회와 도전 과제
AI 에이전트의 개념과 주요 사례, 그리고 기술적 도전 과제와 미래 가능성에 대해 분석합니다.
AI의 현실과 어두운 면에 대해 생각해 봐야 할 7가지
AI 기술의 어두운 면
대형 언어 모델의 추론 붕괴? LLM의 진짜 능력을 재평가하세요.
대형 언어 모델의 심각한 오류와 이를 해결하기 위한 재평가 필요성을 탐구합니다.
생성형 AI
생성형 AI 시대의 세일즈를 위한 ROI와 장기 로드맵의 중요성
생성형 AI 시대의 비즈니스 성공을 위한 세일즈 전략과 ROI 중심 접근법, 장기 로드맵의 중요성을 분석합니다.
32세에 1000억을 번 알렉스 홀모지의 레버리지 활용 전략
알렉스 홀모지가 32세에 1000억을 벌게 된 비결은 레버리지 활용입니다. 그가 어떻게 레버리지를 통해 비즈니스에서 성공을 거두었는지 알아보겠습니다.
기업 AI 프로젝트가 데이터 외 다른 문제들로 실패하는 이유 4가지
AI 프로젝트 핵심 고려 사항
맥킨지가 제시한 2024년을 이끌어갈 기술 트렌드 살펴보기
2024년, 생성형 AI, 머신 러닝의 산업화, 디지털 신뢰와 사이버 보안, 고급 연결성 등 주요 기술 트렌드가 우리의 삶과 산업을 혁신합니다.
엄청난 지능을 가졌다는 새로운 인공지능 Q스타의 위험 혹은 기회?
AGI의 위험과 기회의 교차점
AI의 현실과 어두운 면에 대해 생각해 봐야 할 7가지
AI 기술의 어두운 면
대규모 언어 모델의 한계와 미래는 무엇일까요?
대규모 언어 모델(LLM)의 한계와 미래에 대해 메타의 얀 르쿤 부사장의 견해를 중심으로 분석합니다.
Anthropic의 혁신적 발견으로 AI 모델 내부 동작 방식을 이해할 수 있게 될까요?
Anthropic의 연구는 AI 모델 Claude Sonnet의 내부를 깊이 들여다보는 큰 진전을 이루었습니다. 이 연구가 왜 중요한지, 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 이야기합니다.
오픈 소스 AI의 혁명: Llama 3.1
Llama 3.1은 Meta에서 공개한 최신 오픈 소스 AI 모델로, 405B 파라미터를 가지고 있으며 AI 기술의 새로운 지평을 열고 있습니다.
AI 네이티브 워크플로우와 프로슈머의 새로운 시대
AI 네이티브 워크플로우는 생산자와 소비자의 역할을 동시에 수행하는 프로슈머에게 새로운 기회를 제공합니다.
AI가 만드는 예술, 당신의 아이디어를 현실로 만들어주는 10가지 디자인
AI로 만드는 디지털 아트
대규모 언어 모델의 한계와 미래는 무엇일까요?
대규모 언어 모델(LLM)의 한계와 미래에 대해 메타의 얀 르쿤 부사장의 견해를 중심으로 분석합니다.
생성형 AI와 함께하는 SW 개발자의 성장 전략과 미래
새로운 시대의 도전과 기회
새로운 기술과 성공 그리고 입소문의 심리학
ChatGPT의 성공 요인을 기술적 혁신이 아닌 심리적 접근과 사용자 경험 최적화 측면에서 분석합니다.
맥킨지가 제시한 2024년을 이끌어갈 기술 트렌드 살펴보기
2024년, 생성형 AI, 머신 러닝의 산업화, 디지털 신뢰와 사이버 보안, 고급 연결성 등 주요 기술 트렌드가 우리의 삶과 산업을 혁신합니다.
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스테이블 디퓨전: ControlNet 사용법
ControlNet을 사용하여 인공지능 이미지 생성에서 원하는 자세와 배경을 제어하는 방법을 알아보세요.
노션의 AI 개발 과정과 성공 전략
노션의 AI 개발 과정과 리드 AI 엔지니어 라이너스 리의 경험을 통해 생산성 도구의 혁신을 살펴봅니다.
2024년 데이터 비즈니스 트렌드: 데이터로 새로운 취향을 디자인하다
초세분화 시대의 필수 전략
생성형 AI 시대의 세일즈를 위한 ROI와 장기 로드맵의 중요성
생성형 AI 시대의 비즈니스 성공을 위한 세일즈 전략과 ROI 중심 접근법, 장기 로드맵의 중요성을 분석합니다.
기업 AI 프로젝트가 데이터 외 다른 문제들로 실패하는 이유 4가지
AI 프로젝트 핵심 고려 사항
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생성형 AI 시대의 세일즈를 위한 ROI와 장기 로드맵의 중요성
생성형 AI 시대의 비즈니스 성공을 위한 세일즈 전략과 ROI 중심 접근법, 장기 로드맵의 중요성을 분석합니다.
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