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[MLPerf, GB200 MBL] AI 추론 시대, 엔비디아의 새로운 전략은? 🚀 AI 추론 모델, 이제는 단순 예측을 넘어 사고력까지!AI 기술이 발전하면서 단순한 데이터 예측을 넘어, 인간처럼 사고하고 판단하는 추론(Reasoning) 모델이 주목받고 있습니다. 이에 따라 AI 하드웨어 및 소프트웨어의 성능을 평가하는 글로벌 벤치마크도 변화하고 있는데요. 엔비디아(NVIDIA)는 이러한 흐름을 선제적으로 대응하기 위해 새로운 AI 추론 성능 전략을 공개했습니다.이번 블로그에서는 엔비디아가 주목한 엠엘퍼프(MLPerf) 벤치마크 변화, 복잡한 추론 모델 확산에 따른 연산량 증가, 그리고 이를 해결하기 위한 엔비디아의 최신 기술 전략을 자세히 살펴보겠습니다.🎯 엠엘퍼프(MLPerf)란? AI 성능의 글로벌 기준**엠엘퍼프(MLPerf)**는 AI 모델의 훈련(Training) ..
LLM 평가(Evals)의 중요성과 효과적인 평가 방법 1. LLM 시스템 평가가 중요한 이유대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발이 점점 활발해지고 있지만, 기존 소프트웨어와 달리 LLM 시스템의 평가(evaluation)는 예측할 수 없는 변동성이 존재합니다. 같은 입력을 주더라도 매번 다른 출력을 생성할 수 있기 때문에, 기존의 테스트 방식으로는 충분한 검증이 어렵습니다.따라서 LLM의 성능과 신뢰성을 보장하기 위해서는 체계적인 평가 방법(Evals)이 필요합니다. 이번 글에서는 LLM 평가가 중요한 이유와 효과적인 평가 방법을 소개합니다.2. LLM 평가(Evals)가 중요한 4가지 이유LLM 시스템을 평가하는 것은 단순한 품질 검증을 넘어, 신뢰성과 성능을 확보하는 중요한 과정입니다. LLM 평가가 중요한 이유는 다음과 같습니다.1) ..
데이터 인프라의 미래: 레이크하우스와 AI 중심 혁신 🔍 기업 데이터 인프라는 어떻게 진화하고 있을까?데이터 인프라는 IT 기술 발전과 함께 계속해서 변화하고 있습니다. 과거에는 온프레미스 데이터 웨어하우스가 주류였지만, 이후 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크가 등장했습니다. 그리고 이제, AI 혁신과 함께 데이터 레이크하우스(Data Lakehouse) 라는 새로운 개념이 떠오르고 있습니다.레이크하우스는 데이터 웨어하우스의 성능과 데이터 레이크의 유연성을 결합한 혁신적인 아키텍처로, 기업의 데이터 관리 방식을 재정립하고 있습니다. 이와 함께 AI 중심의 데이터 활용이 증가하며 새로운 데이터 인프라 기업들이 등장하고 있죠.이번 글에서는 데이터 레이크하우스의 개념, 혁신 배경, 핵심 기술, 그리고 데이터 인프라의 미래 방향까지 살펴보겠습니다...
AI 코드 생성의 게임 체인저: Cursor의 새로운 '프로젝트 규칙' 기능 🧐 AI 코드 생성, 항상 기대에 부응할까?AI 기반 코드 생성 도구를 사용하면서, 프로젝트 설정을 제대로 이해하지 못해 완전히 엉뚱한 코드를 생성한 경험이 있으신가요? 특히, 새로운 라이브러리나 API를 사용할 때 AI가 정확한 코드를 생성하지 못하는 경우가 많습니다.Cursor가 이런 문제를 해결할 새로운 기능을 공개했습니다. ‘프로젝트 규칙(Project Rules)’ 기능은 AI가 코드 생성 시 특정 규칙을 따르도록 설정할 수 있어, 코드의 정확성과 일관성을 크게 향상시킵니다. 기존 ‘Do Cursor Rules’ 기능보다 훨씬 강력한 기능인데요, 이번 포스트에서 그 차이점과 개선점을 살펴보겠습니다.🔍 기존 ‘Do Cursor Rules’ 기능의 한계Cursor는 기존에도 ‘Do Cursor ..
아마존, AI 에이전트 ‘노바 액트’로 차세대 AI 시장 진출! 🧐 AI 에이전트 시장, 이제 아마존까지?아마존이 인공지능(AI) 에이전트 시장에 본격적으로 뛰어들었습니다. 기존에는 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등이 주도하던 시장이었지만, 아마존의 가세로 경쟁이 더욱 치열해질 전망입니다.아마존이 새롭게 선보인 **AI 에이전트 ‘노바 액트(Nova Act)’**는 사용자를 대신해 웹 브라우저에서 정보를 탐색하고, 물건을 구매하며, 양식을 자동으로 작성하는 등 다양한 작업을 수행하는 강력한 AI 도구입니다.이번 기사에서는 노바 액트의 주요 기능, 경쟁력, 개발자용 SDK, 그리고 아마존의 AI 전략까지 하나씩 살펴보겠습니다.🔍 노바 액트(Nova Act)란?노바 액트는 웹 브라우저 기반의 AI 에이전트로, 사용자의 명령을 수행하며 자동화된 작업을 지원합니다.🎯 주요..
MCP Client 구현: Python으로 파일 시스템 MCP 서버 다루기 MCP(Model Context Protocol)는 LLM(예: Claude, GPT)과 다양한 도구(파일 시스템, 데이터베이스, API 등)를 연결하는 클라이언트-서버 프로토콜입니다. 이번 글에서는 MCP Client를 구현하여 파일 시스템 기반 MCP 서버와 통신하는 방법을 다룹니다. 프로젝트 구조부터 설정 파일, Python 코드 예제까지 단계별로 설명하니, 직접 MCP 클라이언트를 테스트해보고 싶은 분들에게 유용할 것입니다.📂 1. MCP란 무엇인가?MCP는 JSON-RPC 2.0 스타일을 기반으로 한 클라이언트-서버 프로토콜로, 다음과 같은 구조를 가집니다.MCP 서버: 특정 기능(도구)을 제공하고, MCP 메시지를 받아 처리합니다.예: 파일 시스템 접근, 데이터 쿼리, HTTP 호출 등.MC..
Cursor 활용 최적화: 고급 프롬프트 기법과 AI 도구 통합 전략 개발자로서 생산성을 높이는 것은 단순히 코드를 작성하는 것만이 아닙니다. AI 도우미와의 상호 작용을 최적화하는 것이 핵심이죠. 이 글에서는 Cursor를 최대한 활용하기 위한 고급 프롬프트 기법(Chain-of-Thought, Few-Shot 프롬프트), Cursor 규칙을 활용한 모범 사례, 다양한 도구 및 문서 통합 방법을 다룹니다. 또한 Gemini, Claude 같은 AI 어시스턴트와 함께 협업하면서 대규모 코드베이스를 효과적으로 관리하는 팁도 제공합니다.AI를 단순한 보조 도구가 아닌 학습하고 기억하며, 복잡한 워크플로를 조율하는 협력자로 만들고 싶다면, 지금부터 소개하는 전략을 확인하세요.1. 고급 프롬프트 활용법1.1 체인 오브 쏘트(Chain-of-Thought) 프롬프트Chain-of-..
Awesome MCP Servers - AI 모델 확장을 위한 최고의 MCP 서버 모음 🔍 Awesome MCP Servers란?Awesome MCP Servers는 Model Context Protocol(MCP) 서버의 큐레이션 리스트로, AI 모델이 로컬 및 원격 리소스와 안전하게 상호작용할 수 있도록 돕는 다양한 MCP 서버를 모아둔 것입니다.MCP는 파일 접근, 데이터베이스 연결, API 통합 등 AI 모델의 기능을 확장할 수 있도록 설계된 개방형 프로토콜입니다.이 리스트에는 실제 운영 환경에서 활용 가능한 MCP 서버뿐만 아니라 실험적인 MCP 서버까지 포함되어 있어 AI 개발자들이 보다 쉽게 AI 모델을 확장할 수 있도록 지원합니다.이번 글에서는 Awesome MCP Servers에서 제공하는 강력한 기능과 유용한 서비스들을 소개하겠습니다.🔍 AI 모델을 더 스마트하게 활용..
대학 교육의 미래, AI와 함께하다: 클로드 포 에듀케이션(Claude for Education) 완벽 분석 1. 대학 교육에 AI가 필요할까?최근 AI 기술이 급격히 발전하면서 교육 분야에서도 인공지능을 활용한 혁신이 주목받고 있습니다. 하지만 여전히 많은 사람들은 궁금해합니다.👉 “AI가 정말 대학 교육을 혁신할 수 있을까?”👉 “학생들의 창의성과 사고력을 길러주는 데 AI가 도움이 될까?”👉 “우리 대학에서도 AI 도입을 고려해야 할까?”이러한 질문에 대한 답을 찾기 위해 인공지능 기업 **앤트로픽(Anthropic)**이 발표한 새로운 AI 교육 솔루션, **클로드 포 에듀케이션(Claude for Education)**을 살펴보겠습니다. 기존 AI 기반 학습 도구와 어떻게 다른지, 그리고 실제 대학에서 어떤 방식으로 활용되는지 깊이 알아보겠습니다.2. 클로드 포 에듀케이션이란?**클로드 포 에듀케..
대규모 언어 모델(Large Language Model) 기반 에이전트의 개념과 연구 동향 🧐 LLM 에이전트란 무엇인가?최근 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반의 에이전트(Agent) 연구가 주목받고 있습니다. 기존 AI 시스템이 단순한 질문-응답 형태의 인터랙션에 머물렀다면, LLM 에이전트는 더욱 복잡한 작업을 수행하며 스스로 학습하고 진화하는 능력을 갖춘 시스템입니다.본 글에서는 LLM 에이전트의 개념, 핵심 기술, 협업 방식, 진화 과정을 연구 논문의 내용을 바탕으로 정리하고, 향후 발전 가능성을 살펴보겠습니다.🔍 1. LLM 에이전트의 핵심 구성 요소LLM 에이전트는 크게 **구축(Construction), 기억(Memory), 계획(Planning), 행동 실행(Action Execution)**의 네..

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