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인공지능

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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..
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?..
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..
Agent Laboratory: 연구 생산성을 혁신하는 AI 기반 연구 도우미 연구 과정은 때로는 방대한 문헌 검토부터 복잡한 실험 설계, 그리고 최종 보고서 작성까지 많은 시간을 요구합니다. 이러한 과정은 창의성과 비판적 사고 외에도 반복적이고 소모적인 작업을 수반하곤 합니다. Agent Laboratory는 바로 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 도구로, 연구자의 아이디어를 바탕으로 코드 리포지토리와 연구 보고서를 생성합니다. 본 포스팅에서는 Agent Laboratory가 어떻게 연구의 각 단계를 자동화하여 시간을 절약하고 연구 효율을 극대화하는지, 그리고 그 구성과 특징들을 상세히 알아보겠습니다.1. Agent Laboratory란 무엇인가?Agent Laboratory는 연구자의 아이디어를 바탕으로 연구를 실행하고 보고서를 생성하는 AI 기반 플랫폼입니다. 인간 연구자를..
2025년을 선도할 Agentic AI 프레임워크 TOP 5 소개 AI 기술이 빠르게 진화하면서 **Agentic AI(지능형 에이전트 기반 AI)**가 새로운 도약을 이루고 있습니다. 이러한 기술은 자율 시스템과 지능형 에이전트의 가능성을 넓히며, 기업과 개발자들에게 복잡한 의사 결정과 협업을 가능하게 하는 새로운 도구를 제공합니다. 이번 블로그에서는 2025년의 AI 혁신을 이끌어갈 다섯 가지 주요 Agentic AI 프레임워크를 소개합니다. 이를 통해 여러분은 이 기술들이 어떤 기능을 제공하고, 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 명확히 이해할 수 있을 것입니다.1. Microsoft AutoGen: 멀티 에이전트 시스템의 조율자특징이벤트 기반 아키텍처를 통해 높은 확장성 제공에이전트와 API 및 외부 도구를 통합하는 기능고급 추론 및 작업 우선순위 지정 기능 지원활..
BGE M3-Embedding: 다국어, 다기능, 다양한 입력을 지원하는 혁신적 임베딩 모델 오늘날 정보 검색(Information Retrieval)은 효율적이고 정확한 결과를 제공하기 위해 빠르게 발전하고 있습니다. 그러나 대부분의 기존 임베딩 모델은 영어 중심으로 설계되고, 특정 검색 방식에만 제한되며, 긴 문서를 처리하기 어려운 한계를 가지고 있었습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 BGE M3-Embedding은 다국어 지원, 다기능 검색, 긴 문서 처리 능력을 하나로 통합한 혁신적인 모델입니다. 이 블로그에서는 BGE M3-Embedding의 주요 특징, 기술적 혁신, 성능 및 활용 가능성을 살펴보겠습니다.BGE M3-Embedding의 배경과 필요성기존 임베딩 모델의 한계언어적 제한: 대부분의 모델은 영어에 최적화되어 있어 다른 언어에서는 성능이 저하됩니다.단일 검색 방식: 하..
에이전틱 AI 시대의 혁신: NVIDIA Llama Nemotron과 Cosmos Nemotron이 만드는 AI의 미래 AI는 이제 새로운 국면에 접어들었습니다. 에이전틱 AI(agentic AI)는 단순한 자동화를 넘어, 복잡한 문제를 해결하고 새로운 생산성을 실현하는 맞춤형 AI 에이전트를 가능하게 합니다. NVIDIA는 이러한 혁신을 선도하며, 오픈 Llama Nemotron과 Cosmos Nemotron 비전 언어 모델을 통해 다양한 산업에 최적화된 AI 에이전트를 제공합니다. 이 블로그에서는 NVIDIA의 최신 AI 기술과 이를 통해 실현되는 엔터프라이즈 생산성의 새로운 가능성을 탐구합니다.1. 에이전틱 AI란 무엇인가?에이전틱 AI는 복잡한 작업을 수행하거나 반복적인 업무를 자동화하기 위해 설계된 맞춤형 AI 에이전트가 중심이 되는 새로운 AI 패러다임입니다. 이 AI 에이전트는 단순히 언어를 이해하는 것에서 ..

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