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Development News710

“회의는 AI가 정리해드립니다” – SKT '에이닷 노트', 출시 일주일 만에 30만 명 돌파한 이유는? 이제 회의록은 사람이 쓰는 게 아니다?“회의 중엔 집중만 하세요, 기록은 AI가 하겠습니다.”SK텔레콤의 인공지능 비서 서비스 에이닷(A.)에 탑재된 ‘에이닷 노트’가 출시 일주일 만에 무려 30만 명의 사용자를 확보하며 화제를 모으고 있습니다. 단순한 음성 메모 앱을 넘어서, 실시간 받아쓰기와 자동 요약 기능으로 회의, 수업, 인터뷰 등 다양한 상황에서 사용자들의 ‘손’을 완전히 자유롭게 만들어준다는 평가를 받고 있는데요.이 AI 노트 서비스가 단기간에 이렇게 많은 사용자를 끌어들인 이유는 무엇이며, 앞으로 우리의 생활과 업무 방식에 어떤 변화를 줄 수 있을까요?🔍 1. 에이닷 노트는 어떤 서비스인가요?에이닷 노트는 음성을 실시간으로 문자로 변환해주고, 일정 시간마다 그 내용을 자동으로 요약해주는 기.. 2025. 7. 7.
0.003초 만에 모기 격추하는 레이저 장치 등장! 61만원에 모기와 작별하자 한여름밤 모기의 윙윙거리는 소리, 누군가에게는 너무나도 짜증나는 골칫거리입니다.이제 이 불청객을 초고속 레이저로 단 0.003초 만에 잡아버리는 혁신적인 기술이 등장했습니다. 홍콩 개발자 짐 웡이 만든 ‘포톤매트릭스(Photonmatrix)’라는 휴대용 모기 방공 시스템인데요, 비행하는 모기를 즉각 식별하고 레이저로 박멸할 수 있어 모기 퇴치의 판도를 바꿀 것으로 기대됩니다.오늘은 이 놀라운 기술과 제품이 우리 국민의 생활에 어떤 변화를 줄지 자세히 분석해 보겠습니다. 1. 초고속 모기 퇴치, 어떻게 가능할까?포톤매트릭스는 라이다(LiDAR)와 레이저 기술을 결합한 장치입니다. 라이다 센서가 초당 수천 분의 1초 단위로 모기의 위치와 움직임을 추적하고, 바로 레이저를 발사해 모기를 제거합니다. 이 과정이.. 2025. 7. 7.
“프롬프트 엔지니어링 대신 컨텍스트 엔지니어링”이 뜬다: AI 성능 혁신의 새로운 키워드 최근 인공지능, 특히 대형언어모델(LLM)의 발전 속도가 눈부시지만, 여전히 ‘프롬프트 엔지니어링’에 한계가 드러나고 있습니다.이에 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라는 새로운 개념이 업계와 학계에서 주목받고 있는데요, 이는 단순히 입력 문장(프롬프트)을 잘 만드는 것을 넘어 LLM이 최적의 성능을 내도록 ‘컨텍스트’를 정교하게 구성·조작하는 기술입니다.이번 글에서는 ‘컨텍스트 엔지니어링’이 왜 ‘미세조정’(파인튜닝)을 대체하는 혁신적 대안인지, 그리고 우리 삶과 AI 개발에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다.1. 프롬프트 엔지니어링의 한계기존 프롬프트 엔지니어링은 LLM에게 원하는 답변을 얻기 위해 질문 형식이나 단어를 조정하는 ‘입력 설계’에 집중해 왔습니다.하지만 이 방법은 단일 문장 혹은 제한된 입력에 의.. 2025. 7. 7.
Claude와 O3로 만드는 개인 AI 팩토리: 코드 자동화의 미래를 엿보다 "Fix Outputs가 아닌 Fix Inputs" 전략으로 자가 개선형 에이전트를 구축하는 법Claude, Sonnet, O3, Goose… 이 모든 AI를 연결해 실제 기능을 만들고 스스로 고치는 ‘코드 팩토리’를 만든다면?이 글에서는 AI로 코드를 짜고, 리뷰하고, 수정하고, 스타일까지 맞추는 ‘개인용 AI 공장’을 구현한 사례를 소개합니다.🧠 핵심 철학: 결과가 아닌 입력을 고쳐라 (Fix Inputs, Not Outputs)전통적인 방법ChatGPT나 Claude가 만든 코드에서 오류가 나면…?직접 수정한다프롬프트를 조금 바꾼다다시 요청해본다팩토리 철학은 다릅니다코드 오류? → “직접 수정❌”대신 **프롬프트, 계획, 구성(agent mix)**을 수정해 다음 실행이 처음부터 제대로 되도록 개.. 2025. 7. 5.
사카나 AB-MCTS로 집단 지능 구현! 여러 LLM을 조합해 성능 30% 향상시키는 방법 “하나보다 여럿이 낫다!” LLM 집단 지능 시대 도래사카나 AI가 발표한 새로운 추론 기술 AB-MCTS(Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search)는 기존 대형언어모델(LLM)이 가지는 한계를 넘어서는 집단 지능(AI Swarm) 시스템입니다.이제 하나의 모델이 아니라, 여러 AI 모델이 협력해 문제를 해결합니다.그 결과, 기존 단일 모델 대비 최대 30% 더 높은 정답률을 달성했습니다.이 글에서는 AB-MCTS가 기존 방식과 어떻게 다른지, 초보자도 이해할 수 있게 구조와 작동 원리를 상세히 설명합니다.또한, 이 기술을 활용한 멀티 LLM 협업 전략과 개발자 입장에서 실제 서비스에 어떻게 적용할 수 있는지도 분석합니다.AB-MCTS란? 쉽게 말해보자AB-MCTS는 .. 2025. 7. 5.
KT, 한국어 특화 LLM ‘믿:음 2.0’ 7월 4일 오픈소스 공개 예고 KT도 가세…한국 AI 주권 전쟁 본격화SKT의 A.X 4.0에 이어 KT도 7월 4일, 자체 개발한 한국어 특화 LLM ‘믿:음 2.0’을 허깅페이스(Hugging Face) 통해 오픈소스로 공개한다고 밝혔습니다.KT는 이번 모델을 통해 책임 있는 AI 원칙, 한국어 중심의 데이터 주권 확보, 그리고 온디바이스 LLM 생태계에 힘을 실을 계획입니다. ✅ 1. ‘믿:음 2.0’ 공개 개요항목상세 내용공개일2025년 7월 4일공개 위치Hugging Face버전Base (115억 파라미터) / Mini (23억 파라미터, 온디바이스용)지원 언어한국어, 영어주요 특징고품질 한국어 데이터 기반 학습, 한국어 토크나이저 자체 개발, 저작권 클린 데이터 사용개발 철학“책임 있는 AI” 원칙 기반, 필터링+데이터 합.. 2025. 7. 3.
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