단순한 대화를 넘어 실행으로: 에이전틱 AI 워크플로우 최적화 전략
대화형 AI의 시대가 가고 ‘실행형 AI’의 시대가 왔어요 프롬프트 엔지니어링 3.0: 시스템 2 사고의 도입 실무 적용 사례: 자율형 개발 에이전트 구축하기 멀티모달 추론과 로컬 LLM의 결합 우리가 준비해야 할 자세: ‘설계자’가 되세요
인공지능트렌드
LLM이 스스로 답을 고치는 시대, ‘자기 성찰(Self-Correction)’ 기술의 원리와 실전 적용법
1. ‘자기 성찰(Self-Correction)’이란 무엇일까요? 2. 왜 지금 ‘자기 성찰’에 주목해야 할까요? 3. 실무에 바로 적용하는 3단계 워크플로우 4. 주의할 점: ‘자기 성찰’의 함정 피하기 5. 결론 및 요약
단순한 명령을 넘어 소통으로, 2026년 프롬프트 엔지니어링의 새로운 패러다임
1. 이제는 지시가 아닌 ‘컨텍스트 쉐이핑(Context Shaping)’의 시대 2. 추론의 깊이를 더하는 ‘멀티 모달 체인 오브 소트(Multi-modal CoT)’ 3. 실시간 데이터 연결, RAG와 에이전틱 워크플로우 4. ‘할루시네이션’을 줄이는 현명한 가이드라인 5. 결론 및 요약: 협업하는 파트너로서의 프롬프트
프롬프트를 넘어 모델의 ‘뇌’를 직접 조절하는 시대: 기계론적 해석 가능성(Mechanistic Interpretability)의 세계
1. 블랙박스를 여는 열쇠: 기계론적 해석 가능성이란? 2. 프롬프트의 한계를 넘는 ‘스티어링 벡터(Steering Vectors)’ 3. 2026년 개발자가 이 기술에 주목해야 하는 이유 4. 실무에 적용하기: 단순한 사용자를 넘어 ‘설계자’로 요약 및 결론
적은 비용으로 최강의 성능을, ‘모델 머징(Model Merging)’이 AI 개발의 새로운 표준이 된 이유
1. 모델 머징, 왜 지금 주목해야 할까요? 2. 모델 머징의 핵심 알고리즘: 어떻게 섞는 걸까? 3. 개발자가 느끼는 모델 머징의 진짜 매력 4. 실전! 모델 머징을 위한 워크플로우 요약 및 마무리
AI 성능의 새로운 판도를 바꾸는 ‘데이터 큐레이션’의 힘: 양보다 질로 승부하는 비법
새해의 첫날이 밝았네요. 2026년의 시작과 함께 AI 기술은 이제 단순히 ‘얼마나 많은 데이터를 학습하느냐’의 단계를 넘어섰습니다. 요즘 개발 현장에서는 모델의 덩치를 키우는 것보다 ‘얼마나 깨끗하고 가치 있는 데이터를 먹이느냐’가 훨씬 중요한 화두가 되었죠. 혹시 공들여 만든 모델이 자꾸 엉뚱한 소리를 하거나, 학습 효율이 오르지 않아 고민해 보신 적 있나요? 저도 처음엔 데이터가 많으면 많을수록 좋을 … 더 읽기
AI 개발의 핵심 갈림길: RAG vs Long Context,’당신의 프로젝트에 최적인 선택은?
안녕하세요! 오늘도 한 걸음 성장하고 싶은 여러분을 위한 멘토입니다. 요즘 LLM(거대언어모델) 분야는 정말 눈을 뜨면 새로운 논문이 나오고, 자고 일어나면 새로운 모델이 출시될 정도로 속도가 빠르죠? 개발자로서 이 속도를 따라가는 게 가끔은 숨차게 느껴지실 수도 있을 거예요. 저도 처음엔 그랬거든요. 특히 ‘데이터를 어떻게 모델에게 학습시키거나 전달할 것인가’라는 고민은 실무에서 가장 먼저 맞닥뜨리는 벽이기도 합니다. 오늘은 … 더 읽기