전체 글 (3055) 썸네일형 리스트형 미래 AI 은행을 완성하는 아키텍처: 파일럿을 넘어 ‘전사적 신경계’로 AI를 앞다투어 도입하는 금융권에서는 매년 수십 개의 파일럿이 쏟아지고 있습니다. 하지만 기대만큼의 변화는 좀처럼 나타나지 않습니다. 문제는 기술이 아닙니다. 알고리즘도 아닙니다. 진짜 병목은 은행 내부의 아키텍처, 즉 조직 전체가 어떻게 AI를 받아들이고 연결하는지에 있습니다.McKinsey가 최근 제시한 AI-first 은행 모델은 이 지점을 정확히 찌릅니다. 중요한 것은 새로운 기술을 사들이는 것이 아니라, 기술이 은행의 모든 업무 흐름에 자연스럽게 스며드는 방식으로 ‘전사적 신경계’를 구축하는 일입니다. 이 글에서는 그 아키텍처의 핵심 요소와, 왜 지금 은행이 AI 파일럿보다 ‘통합 구조’를 고민해야 하는지 깊이 있게 살펴보겠습니다.AI 파일럿이 많아도 은행이 변화하지 않는 이유은행들은 AI 프로.. AI 시대 엔터프라이즈 아키텍처(EA) 혁신: 거버넌스에서 전략적 성장 도구로 AI가 기업 경쟁력의 핵심으로 자리 잡으면서, 기존의 엔터프라이즈 아키텍처(EA) 역할도 근본적으로 변화하고 있습니다. 과거 EA는 시스템 안정성과 규정 준수를 위한 통제 중심의 도구로 여겨졌지만, 이제는 비즈니스 혁신과 민첩성을 지원하는 전략적 운영 모델로 발전해야 합니다.오늘날 기술 리더는 아키텍처를 단순한 감사나 체크리스트가 아니라, AI 기반 비즈니스 성과를 높이는 핵심 전략으로 바라봐야 합니다. 이 글에서는 AI 시대 EA의 새로운 역할과 적용 방법, 그리고 기업이 얻을 수 있는 실질적 가치까지 단계별로 살펴보겠습니다.1. AI 시대, EA의 새로운 역할전통적으로 EA는 기업의 IT 시스템과 비즈니스 전략을 연결하는 다리 역할을 해왔습니다. TOGAF, Zachman 같은 프레임워크는 규정 준수.. AI 기반 E2E 테스트 플랫폼: 테스트 자동화의 새로운 기준 웹 서비스 개발에서 테스트 자동화는 필수지만, 여전히 많은 팀이 유지보수 비용, flaky 테스트, 복잡한 코드 기반 스크립트 때문에 어려움을 겪고 있다. 반복적인 UI 테스트를 만들고 관리하는 일은 시간이 많이 들며, 개발 속도보다 느리게 따라가기 쉽다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 AI 기반의 지능형 테스트 플랫폼이다. 이 글에서는 BrowserUse AI 에이전트를 기반으로 구동되는 AI-Powered E2E Testing Platform의 개념, 기능, 사용법, 그리고 실제로 어떤 가치를 제공하는지 정리한다.AI-Powered E2E Testing Platform이란?AI-Powered E2E Testing Platform은 자연어로 작성한 테스트 케이스를 AI 에이전트가 직접 실행하고.. REFRAG, RAG 효율성을 16배 끌어올린 메타 MSL의 새로운 접근 검색 기반 생성(RAG)이 대규모 애플리케이션에서 필수 기술로 자리 잡으면서, 가장 큰 문제로 꼽히던 것은 느린 속도와 높은 비용이었다. 문서가 길어질수록 LLM의 어텐션 계산량은 폭발적으로 증가하고, 이는 지연 및 KV 캐시 부담으로 이어져 실제 서비스 환경에서 병목을 만든다. 메타의 슈퍼인텔리전스 랩(MSL)이 공개한 REFRAG(REpresentation For RAG)는 이러한 구조적 한계를 정면 돌파하기 위해 등장했다. 이 글에서는 REFRAG가 어떤 기술인지, 무엇을 해결했는지, 기존 방식과 무엇이 다른지 명확하게 정리한다.REFRAG란 무엇인가REFRAG는 기존 RAG 파이프라인에서 가장 많은 연산을 차지하는 부분을 줄이기 위해 설계된 디코딩 프레임워크다. 핵심 아이디어는 간단하다. 검색된 .. 로컬 RAG 구축, 어디까지 가능할까? Skald 사례로 살펴보는 완전 로컬 RAG의 현실 대규모 언어 모델을 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 점점 더 많은 기업이 도입하고 있지만, 데이터 프라이버시 문제와 클라우드 의존성 때문에 로컬 환경에서 직접 구축하려는 수요도 빠르게 늘고 있습니다. 이 글에서는 오픈소스 기반으로 완전 로컬 RAG를 구성한 Skald의 사례를 기반으로, 로컬 RAG가 실제로 어느 정도의 성능을 낼 수 있는지, 어떤 구성 요소를 선택해야 하는지, 그리고 어떤 한계가 있는지를 정리합니다.RAG의 핵심 구성요소부터 벤치마크 결과까지 실제 검증 데이터를 바탕으로 설명하므로, 내부 데이터를 안전하게 활용하면서도 AI 기반 검색 시스템을 구축하려는 기업과 개발자에게 실질적인 참고가 될 것입니다.RAG를 로컬에서 구축하려는 이유RAG 시스템은.. MiniMax M2: 도구 사용과 인터리브드 사고로 완성되는 차세대 에이전트 AI AI 모델은 계속 발전하고 있지만, 실제로 “어떤 모델이 어디서 뛰어난지” 한눈에 파악하기는 쉽지 않습니다. 특히 에이전트형 AI에서는 단순한 언어 생성 능력보다 도구(tool) 사용과 추론 유지 능력이 더 중요해졌습니다. MiniMax M2는 이 두 영역에서 두드러진 성능을 보이며 많은 개발자와 연구자들이 주목하고 있는 모델입니다.이 글에서는 MiniMax M2의 핵심 특징인 강력한 도구 사용 능력, 인터리브드 사고(Interleaved Thinking), 그리고 복잡한 장기 작업에서 보여주는 에이전트형 AI로서의 우수함을 정리했습니다. 또한 M2가 실제로 어떻게 쓰일 수 있는지, 그리고 왜 개발자들이 관심을 가져야 하는지도 함께 알아봅니다.1. MiniMax M2란 무엇인가?MiniMax M2는 최신.. Chain-of-Visual-Thought(COVT): VLM의 시각 추론 한계를 넘어서는 새로운 접근 UC Berkeley & UCLA 연구팀이 2025년 11월 발표한 논문 Chain-of-Visual-Thought: Teaching VLMs to See and Think Better with Continuous Visual Tokens은 지금까지의 멀티모달 모델이 겪어온 가장 고질적인 문제, 바로 **“시각적 이해의 부족”**을 정면으로 겨냥합니다.언어 추론은 유창하지만, 공간 구조나 기하 정보를 다루는 데에는 여전히 허약했던 기존 VLM들. COVT는 이 한계를 연속형 시각 토큰(continuous visual tokens)이라는 새로운 방식으로 해결하려는 시도입니다. 이 글에서는 COVT가 무엇이며, 기존 VLM과 어떻게 다른지, 어떤 성과를 보였는지 명확하고 실용적으로 정리합니다.1. VLM이 .. NVIDIA Orchestrator-8B: 단일 LLM의 한계를 넘어서는 차세대 AI 툴 오케스트레이션 모델 AI 시스템이 점점 복잡해지는 지금, 단일 대형 LLM 하나로 모든 작업을 해결하려는 방식은 더 이상 효율적이지 않습니다. 비용은 계속 높아지고, 응답 속도는 느려지며, 모델이 스스로 강한 모델만 과도하게 호출해버리는 편향도 문제가 됩니다. NVIDIA가 발표한 ToolOrchestra의 중심 모델인 Orchestrator-8B는 이런 문제를 정면으로 해결하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.이 글에서는 Orchestrator-8B가 무엇이며 왜 중요한지, 어떤 방식으로 훈련되었는지, 그리고 실제 평가에서 어떤 성능을 보여주는지 기술적으로 정리합니다.단일 LLM 중심 에이전트의 한계지금까지 대부분의 AI 에이전트 아키텍처는 하나의 대형 모델에 모든 의사결정을 맡겨 왔습니다. 예를 들어 GPT-5와 같은 모.. STARFlow-V: 확산 모델을 넘어서는 새로운 비디오 생성 패러다임 - 정규화 흐름 기반으로 구현된 최초의 고품질 장기 비디오 생성 모델 지금까지 고품질 비디오 생성은 대부분 확산 모델이 주도해 왔습니다. 여러 단계에 걸쳐 노이즈를 제거하며 이미지를 복원하는 방식은 분명 강력하지만, 생성 과정이 길고 계산 비용이 높다는 한계가 있었습니다.그런데 최근 Apple이 공개한 STARFlow-V는 이 고정관념을 흔듭니다. 이 모델은 정규화 흐름(Normalizing Flow)을 기반으로 단 한 번의 가역 매핑으로 비디오를 생성하면서도, 확산 모델과 경쟁할 만큼 높은 시각적 품질을 보여줍니다.특히 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 모두 동일한 모델로 처리하며 장기 비디오에서도 안정적인 일관성을 유지하는 점이 큰 차별점입니다. 이 글에서는 STARFlow-V가 어떤 구조로 동작하고, 어떤 기술적 혁신이 담겨 있는지, 그리고 왜 중요한 모델인지 쉽게 정.. 알리바바 ‘AgentEvolver’: 스스로 학습 데이터를 만들어 진화하는 자율 에이전트 프레임워크 기업이 AI 에이전트를 도입하려고 할 때 가장 먼저 마주치는 벽은 데이터 부족이다. 내부 시스템은 공개 데이터셋이 없고, 업무 환경은 제각각이라 개발자가 직접 데이터를 만들려면 시간도 비용도 기하급수적으로 늘어난다. 강화학습 방식은 시행착오 탐색 비용이 높아 기업 입장에서는 부담이 크다. 이런 상황에서 알리바바가 공개한 ‘AgentEvolver’는 새로운 돌파구가 될 가능성이 크다.이 프레임워크는 LLM이 스스로 환경을 탐색하고, 스스로 학습 데이터를 만들고, 스스로 평가하면서 능력을 진화시키는 구조를 갖고 있다. 즉, 데이터 소비자였던 모델이 데이터 생산자로 바뀌는 방식이다. 이 글에서는 AgentEvolver의 개념과 구조, 특징, 어떻게 기업 환경에서 도움이 될 수 있는지까지 살펴본다.AgentEv.. 이전 1 ··· 68 69 70 71 72 73 74 ··· 306 다음
