본문 바로가기
반응형

Development News777

오픈AI, 새 추론 AI ‘o3’ 출시! — 이미지도 보고 생각하는 AI의 시대 “이젠 AI가 그림도 보고 생각한다!”오픈AI가 2025년 4월 16일(현지시간)드디어 ‘o3’라는 새로운 추론 AI 모델을 공개했습니다.이 모델의 가장 큰 특징은?“이미지를 보고 생각할 수 있는 AI”단순히 보는 게 아니라, ‘이해하고 분석하고 추론’까지 합니다!‘o3’ 모델, 뭐가 그렇게 대단해?📌 1. o3 = 지금까지 가장 똑똑한 AI수학, 코딩, 과학, 시각적 이해 모두 향상이전 모델(o1, o2 등)보다 훨씬 더 정교하고 똑똑복잡한 문제도 단계별로 차근차근 풀어냄📌 2. 그림? 차트? 도표? 이제 AI가 ‘생각’까지 한다!화이트보드 사진, 흐릿한 그림, 도표까지 모두 인식 가능확대하거나 회전된 이미지도 문제 없음단순히 “이게 뭔가요?”가 아니라, “이걸 어떻게 써야 하지?”까지 알려줌예:“.. 2025. 4. 17.
비개발자를 위한 Cursor와 Figma MCP 연동 완벽 가이드: 초보자도 쉽게 따라 하는 설정 및 오류 해결법 Figma MCP(Model Context Protocol)는 Figma 디자인과 Cursor AI 코드 편집기를 연결해 디자인을 코드로, 코드를 디자인으로 바꾸는 혁신적인 도구입니다.하지만 비개발자나 초보자 입장에서는 설치 과정에서 오류가 발생하거나 설정이 복잡하게 느껴질 수 있습니다.이 글에서는 비개발자를 위한 Cursor와 Figma MCP 연동 방법을 단계별로 쉽게 설명하고, 자주 발생하는 오류 해결법을 포함해 누구나 따라 할 수 있도록 안내합니다.또한, 기술적 분석을 통해 이 도구의 가능성과 활용 방법을 깊이 있게 알아보겠습니다.Cursor와 Figma MCP란 무엇인가요?Cursor란?Cursor는 AI 기반 코드 편집기로, ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 코드를 자동 .. 2025. 4. 15.
바이브 코딩(Vibe Coding): 한국어 vs 영어, 어떤 언어가 더 효율적일까? (Cursor 가이드) 안녕하세요, 개발자 여러분!오늘은 바이브 코딩(Vibe Coding)을 할 때 한국어와 영어 중 어떤 언어가 더 효과적인지에 대해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명드릴게요.특히, Cursor같은 플랫폼에서 바이브 코딩을 처음 시작하는 분들을 위해 실무 경험과 기술적 분석을 바탕으로 자세히 풀어볼게요.바이브 코딩(Vibe Coding)이란?바이브 코딩은 AI 기반 코딩 도구를 활용해 자연어로 코드를 생성하거나 수정하는 작업이에요.예를 들어, "간단한 투두 리스트 앱 만들어줘"라고 말하면 AI가 코드를 작성해주죠.이런 방식은 초보자도 빠르게 앱을 만들 수 있어 인기가 많아요!하지만 한국어와 영어 중 어떤 언어로 프롬프트(명령어)를 입력하는 게 더 나을까요?serithemage님의 X 포스트를 기반으로 분.. 2025. 4. 12.
딥시크 R1이 벌써 밀렸다? 엔비디아와 딥시크의 '추론 전쟁'…승자는 누구? AI 업계에 큰 지각 변동이 일어나고 있습니다.지난 몇 달간 놀라운 성능을 자랑하며 주목받은 딥시크 R1이 연이어 새로운 모델들에게 추월당하고 있는 것입니다.특히, 엔비디아가 공개한 ‘라마-3.1-네모트론-울트라-253B’와 딥시크의 자체 보상 모델 GRM-27B가 AI 추론 모델의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.딥시크, R2를 위한 '고효율 보상 모델' GRM-27B 공개딥시크는 최근 강화학습(RL)의 핵심인 보상 모델(RM, Reward Model)을 새롭게 개선한 DeepSeek-GRM-27B를 공개했습니다. 핵심은 "작은 RM으로도 큰 모델 못지않은 효과를 낼 수 있다"는 것이었죠. 기존에는 R1 같은 초대형 모델(671B 파라미터)을 학습시키기 위해서는 동급의 초대형 RM이 필요하다고 여겨졌습.. 2025. 4. 11.
딥시크, ‘R2’ 성능 예고! 작은 모델로 큰 성과 낸 ‘보상 모델’의 비밀 드디어 나온다, 딥시크 R2의 핵심 기술딥시크가 또 한 번 AI 업계를 뒤흔들 준비를 마쳤습니다.곧 공개될 차세대 모델 ‘딥시크-R2’에 적용될 고효율 보상 모델이 발표되었기 때문이죠.이번에 공개된 기술은 단순한 모델 향상을 넘어,“작은 자원으로도 큰 성능”을 낼 수 있다는 가능성을 보여줍니다.작은 RM이 어떻게 거대한 모델을 이겼을까?🧩 1. GRM이 뭐야?RM (Reward Model): 강화학습(RL)에서 ‘어떤 답이 좋은가’를 평가하는 모델GRM (Generative Reward Modeling): 그냥 점수만 주는 게 아니라,스스로 비판하고 평가하는 방식으로 더 똑똑한 RM을 만드는 기술📌 요약: 기존엔 RL을 하려면 큰 RM이 필요했지만, GRM은작은 RM으로도 비슷한 성능을 낼 수 있게 .. 2025. 4. 11.
구글, '제미나이 2.5 프로' 요금 공개! AI 요금은 왜 계속 비싸질까? 구글이 흔든 AI 요금 시장의 판도“AI 요금, 계속 내려가는 거 아냐?”라고 생각했다면, 이제는 다시 생각해야 할지도 모릅니다.구글이 최신 AI 모델 ‘제미나이 2.5 프로’의 API 요금을 발표하면서,AI 추론 모델 가격이 다시 오르는 흐름을 보여주고 있기 때문입니다.이번 발표는 단순한 가격 책정을 넘어서,AI 고도화와 수요 증가, 그리고 연산 비용 상승이라는 흐름을 명확히 드러냅니다.제미나이 2.5 프로, 왜 이렇게 비쌀까?💡 1. 가격부터 보자!입력 100만 토큰 = $1.25, 출력 100만 토큰 = $10(※ 100만 토큰 = 약 75만 단어 = '반지의 제왕' 전체보다 많음)**긴 프롬프트(20만 토큰 초과)**는 더 비쌈:입력 = $2.50, 출력 = $15경량형 모델 제미나이 2.0 플.. 2025. 4. 11.
반응형