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AI가 만들어가는 새로운 쇼핑 경험: 구글의 최신 AI와 그 혁신 AI 기술이 빠르게 발전하며 리테일 업계에도 큰 변화를 가져오고 있습니다. 구글은 이번 National Retail Federation(NRF) '25 행사에서 리테일러들이 AI 시대의 요구에 맞춰 운영 효율을 높이고 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있도록 돕는 새로운 AI 툴을 발표했습니다. 이 블로그에서는 구글의 AI 솔루션이 리테일 업계에 어떤 혁신을 가져오는지, 그리고 실제 사례를 통해 AI가 비즈니스에 어떤 가치를 제공할 수 있는지 알아보겠습니다.1. AI가 리테일 업계에 미치는 영향리테일 업계의 도전 과제와 AI의 역할리테일 업계는 변화에 익숙하지만, AI 기술의 급격한 발전은 업계 전반에 새로운 기회와 도전 과제를 제시하고 있습니다. 구글은 AI를 통해 다음과 같은 리테일 업계의 주요 문제를..
450달러로 고급 AI 추론 모델 개발? UC 버클리의 ‘Sky-T1-32B’로 보는 저비용 AI 혁신 AI 개발 비용은 항상 천문학적일 거라고 생각하시나요? UC 버클리의 연구팀이 단돈 450달러(약 66만원)로 고급 추론 모델인 ‘  Sky-T1-32B-Preview’를 개발해 전 세계 AI 업계의 주목을 받고 있습니다. 이 블로그에서는 해당 연구가 어떻게 최소한의 비용으로도 뛰어난 AI 성능을 구현할 수 있었는지, 사용된 기술적 접근법과 이를 통해 얻을 수 있는 시사점을 살펴봅니다.1. ‘ Sky-T1-32B-Preview’란 무엇인가?UC 버클리의 연구팀이 개발한 Sky-T1-32B-Preview는 고급 AI 추론 기능을 가진 오픈 소스 모델입니다. 가장 큰 특징은 훈련 비용을 450달러 이하로 줄이며도 고성능을 구현했다는 점입니다.주요 사양매개변수: 320억 개훈련 시간: 19시간사용된 하드웨어:..
Open WebUI: 사용자 친화적인 AI 인터페이스 솔루션 - 기본 설치 방법 AI 기술의 발전으로 다양한 플랫폼이 등장하고 있습니다. 그중에서도 Open WebUI는 완전한 오프라인 환경에서도 동작 가능한 강력하고 확장 가능한 AI 플랫폼으로 주목받고 있습니다. 이 블로그에서는 Open WebUI의 주요 기능과 설치 방법, 그리고 활용 방안을 소개합니다. 초보자부터 전문가까지 누구나 손쉽게 시작할 수 있도록 상세한 가이드를 제공합니다.Open WebUI란 무엇인가요?Open WebUI는 자체 호스팅 가능한 AI 플랫폼으로, Ollama 및 OpenAI API와 같은 다양한 LLM(대규모 언어 모델)을 지원합니다. 인터넷 연결이 없어도 사용 가능하며, 설치부터 활용까지 간단한 과정을 통해 다양한 기능을 제공합니다.주요 특징완벽한 설치 옵션: Docker, Kubernetes, 및 ..
🍰 더현대서울에서 만나는 일본 디저트 맛집, 마사비스 (Masavis) 안녕하세요! 😊 요즘 디저트 탐방에 푹 빠진 분들 많으시죠? 오늘은 더현대서울 지하 1층에서 만날 수 있는 일본 디저트 브랜드, **마사비스(Masavis)**를 소개해 드릴게요. 일본 도쿄 긴자에서 시작된 이 브랜드는 고급스러운 맛과 비주얼로 이미 유명한 곳인데요. 특히 쉬폰케이크와 휘낭시에가 대표 메뉴로, 한눈에 봐도 예쁜 패키지와 맛으로 입소문이 자자합니다. 지금부터 마사비스의 매력을 함께 살펴볼까요? 1️⃣ 대표 메뉴 소개: 눈과 입을 모두 사로잡는 디저트🌟 쉬폰케이크마사비스의 대표 메뉴인 쉬폰케이크는 계란 흰자와 쌀가루로 만들어 밀가루를 끊고 계신 분들이나 피부 트러블로 걱정인 분들에게 딱이에요.추천 메뉴:캐러멜 쉬폰케이크 (₩16,000)리치 스트로베리 쉬폰케이크 (₩26,000)망고 쉬폰..
Agentic Design Patterns: AI를 더 똑똑하고 자율적으로 만드는 방법 오늘날 AI 모델은 단순히 주어진 질문에 답을 하는 것을 넘어 더 복잡한 작업을 자율적으로 처리할 수 있도록 발전하고 있습니다. 이를 가능하게 하는 핵심 솔루션 중 하나가 바로 Agentic Design Patterns입니다. 이 블로그에서는 Agentic Design Patterns의 개념, 주요 유형, 그리고 이 패턴들이 AI를 어떻게 더 효율적이고 자율적으로 만드는지 상세히 알아보겠습니다. 특히, AI의 작업 수행 방식이 어떻게 인간과 유사한 수준으로 향상될 수 있는지를 설명합니다.1. Agentic Design Patterns란 무엇인가?Agentic Design Patterns는 AI 모델, 특히 **대규모 언어 모델(LLM)**이 더 자율적으로 작동하도록 돕는 설계 패턴입니다. 기존의 단일 프..
작은 AI 모델의 새로운 도전: 마이크로소프트 rStar-Math로 수학적 추론 능력 혁신 수학 문제를 푸는 데 AI가 점점 더 뛰어난 능력을 보이고 있습니다. 그런데, 여러분은 이런 성과가 꼭 거대한 AI 모델에서만 가능하다고 생각하시나요? 마이크로소프트의 새로운 연구 rStar-Math는 그 고정관념을 깨부수고 있습니다. 모델 크기가 작은 언어 모델(Small Language Model, SLM)임에도, OpenAI의 선도적인 대형 모델 수준의 수학적 추론 능력을 달성했기 때문입니다. 이 블로그에서는 rStar-Math의 주요 성과와 기술적 혁신, 그리고 이를 통해 수학 교육 및 AI 연구에 미칠 영향까지 다룹니다.1. rStar-Math란 무엇인가?rStar-Math는 마이크로소프트가 개발한 작은 언어 모델 기반의 수학적 추론 AI입니다. 기존 대형 모델(OpenAI o1 등)과 견줄 수..
여의도 맛집 추천: 바스버거 - 분위기, 맛, 그리고 가성비를 모두 잡은 수제버거의 진수! 여러분은 여의도에서 "진짜 맛있고 분위기 좋은 수제버거"를 찾고 계신가요? 오늘은 여의도 직장인들 사이에서 이미 핫플로 떠오른 바스버거를 소개해 드리려고 합니다."무한 감자칩 제공", "혼밥부터 데이트까지 찰떡인 분위기" 그리고 "혜자스러운 메뉴 구성"까지, 무엇 하나 빠지지 않는 곳인데요. 그럼 지금부터 바스버거의 매력 속으로 함께 들어가 보실까요?1️⃣ 감각적인 Bar 분위기와 쾌적한 공간바스버거 여의도점은 더현대 서울과 IFC몰 바로 앞에 위치해 있어 접근성이 뛰어납니다.매장의 첫인상은 마치 트렌디한 바(Bar)에 온 듯한 느낌이에요.4인 테이블부터 대형 테이블까지 다양한 좌석 배치로 혼밥하는 직장인부터 단체로 온 손님까지 편안하게 즐길 수 있죠.매장 한편에 배치된 셀프바는 바스버거만의 독특한 매력..
NVIDIA Sana: 노트북에서도 초고해상도 이미지를 1초 만에 생성하는 혁신 기술 이미지 합성 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 고해상도 콘텐츠 제작에 대한 수요는 점점 더 커지고 있습니다. 하지만 고품질의 이미지를 생성하는 데 많은 시간과 높은 사양의 하드웨어가 요구되는 경우가 많아, 접근성이 제한적인 것이 현실이었습니다.여기서 등장한 기술이 바로 Sana입니다. NVIDIA, MIT, 칭화대가 공동 개발한 Sana는 노트북에서도 1024×1024 해상도의 이미지를 1초도 안 되는 시간 안에 생성할 수 있는 혁신적인 텍스트-이미지 프레임워크입니다. 게다가 최대 4096×4096의 초고해상도 이미지를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 Sana의 핵심 기술, 동작 방식, 그리고 이 기술이 가져올 가능성과 기대 효과에 대해 알아보겠습니다.1. Sana란 무엇인가?..
아웃백 용산아이파크몰 방문기: 특별한 날을 위한 완벽한 선택! 안녕하세요! 요즘 잘 지내시나요? 오늘은 제가 얼마 전 다녀온 아웃백 스테이크하우스 용산아이파크몰점에 대해 소개해 드리려고 해요. 특별한 날, 분위기 좋은 곳에서 맛있는 음식을 먹고 싶을 때 딱인 곳이랍니다. 이번 포스팅에서는 아웃백의 인기 메뉴, 분위기, 할인 팁 등 다양한 정보를 정리해 보았으니 끝까지 함께해 주세요!📌 아웃백 용산아이파크몰, 왜 특별한가요?1. 분위기와 위치아웃백 용산아이파크몰점은 용산역과 바로 연결되어 있어 접근성이 뛰어나요. 매장 자체는 아이파크몰 더 센터 7층에 위치하고 있어요. 입구에서부터 크리스마스와 같은 따뜻한 분위기를 느낄 수 있는 고급스러운 인테리어가 눈길을 끌더라고요. 용산아이파크몰점의 정점은 야경이 잘보일 정도로 탁 트인 뷰 입니다. 다른 아웃백점과 다르게 넓고 ..
Agentic RAG: 차세대 AI 정보 검색과 생성의 혁신 폭발적으로 증가하는 데이터 속에서 정확하고 효율적인 정보 검색은 더 이상 단순한 기술적 요구가 아닌 현대 AI 시스템의 필수 조건이 되었습니다. 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 검색을 결합해 놀라운 혁신을 이뤘지만, 점점 복잡해지는 사용자 요구 사항과 다단계 추론, 동적 맥락 변화에는 한계가 있었습니다.이 한계를 넘어서는 솔루션이 바로 **Agentic RAG(지능형 검색-생성 시스템)**입니다. Agentic RAG는 자율적이고 지능적인 에이전트를 통해 기존의 RAG 시스템을 발전시켜, 더 나은 적응력, 추론 능력, 그리고 맥락 이해를 제공합니다. 이 글에서는 Agentic RAG의 개념, 구성 요소, 특징, 활용..

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