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위례 스타필드 맛집 추천! 가성비 넘치는 이탈리안 레스토랑 ‘리미니’ 요즘 날씨가 참 춥죠!! 이런 날엔 맛있는 음식으로 기분을 전환하는 것도 좋겠죠! 오늘은 제가 위례 스타필드에 들렀다가 발견한 맛집, 리미니를 소개하려고 해요. 따뜻하고 아늑한 분위기에서 즐기는 이탈리안 요리, 궁금하시죠? 리미니는 가족 모임, 데이트, 심지어 혼밥하기에도 딱 좋은 곳이니 끝까지 읽어보세요! 😊1. 이탈리아의 맛을 느낄 수 있는 메뉴리미니는 정통 이탈리안 레스토랑으로, 모든 메뉴가 고품질 재료로 만들어졌어요. 특히 수제 토마토 소스와 매장에서 직접 숙성한 도우로 구워낸 화덕피자는 꼭 맛봐야 해요!주요 메뉴 추천:투움바 빠네 파스타 (12,900원)고소한 빠네 빵 안에 담긴 부드러운 투움바 소스와 쫄깃한 면발, 오동통한 새우가 매력적이에요. 살짝 매콤한 맛이 입맛을 돋운답니다.서머 BBQ..
위례 스타필드시티의 새로운 빵집, 두 낫 디스터브(Do Not Disturb) 방문기 🍞 안녕하세요! 요즘 날씨도 춥고 빵 향기가 그리운 계절이죠? 오늘은 위례 스타필드 시티 지하 1층에 새로 문을 연 베이커리, **두 낫 디스터브(Do Not Disturb)**에 다녀온 이야기를 들려드릴게요. 빵 냄새로 가득 찬 공간에서 행복한 시간을 보낼 수 있었답니다. 😄1. 인테리어와 분위기: 포근함과 세련미의 만남새로 오픈한 만큼, 가게는 깔끔하고 아늑한 분위기가 느껴졌어요. 특히 카운터 옆에 자리 잡은 화초 화분은 크기와 존재감이 확실해서 공간에 활기를 더해주었답니다. 빵을 구경하는 동안에도 따뜻하고 정돈된 분위기가 빵집의 매력을 한층 더 살려주는 것 같았어요.2. 메뉴와 추천 빵 리뷰 🍞🥇 뺑오 스위스 (강력 추천!)뺑오 스위스는 바삭하면서도 촉촉한 식감과 고소한 풍미가 입안을 사로잡았어요..
"위례 스타필드 공주떡집 – 떡카페와 다양한 디저트가 가득한 공간 탐방기" 안녕하세요! 요즘 위례 스타필드 시티에 자주 가게 되는 저인데요, 이번에는 정말 특별한 떡 카페 **'원조 공주떡집'**에 다녀왔습니다. 이름만 들어도 전통적인 분위기를 떠올리기 쉬운 떡집인데, 이곳은 떡뿐 아니라 현대적인 디저트와 음료를 함께 즐길 수 있는 특별한 공간이었어요. 이번 블로그에서는 공주떡집의 위치, 다양한 메뉴, 분위기까지 꼼꼼히 소개해드릴게요!1. 공주떡집 위치와 분위기위례 스타필드 시티 4층에 자리 잡고 있는 공주떡집은 쇼핑 중 잠시 쉬어가기 좋은 공간이에요. 내부는 넓고 테이블도 여유롭게 배치되어 있어 가족, 친구와 함께 방문하기 딱 좋았답니다. 제가 방문한 평일 오후에도 사람들이 꽤 많아서 인기를 실감할 수 있었어요.전통 떡집이라고 해서 무겁거나 정적인 분위기일 거라고 생각했지만,..
왜 미국 주식인가? 개인투자자에게 유리한 세 가지 이유 개인투자자에게 미국 주식은 어떤 장점을 제공할까요? 이 글에서는 미국 주식이 유리한 이유를 세 가지 핵심 관점에서 분석합니다. 미국 주식시장은 규모, 기업의 질, 자산배분 효과 면에서 독보적인 강점을 보입니다. 왜 많은 투자자들이 미국 주식에 주목하는지, 그리고 이를 통해 어떤 전략적 이점을 얻을 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.1. 미국 주식시장: 세계 최대 규모와 안정성**미국 주식시장은 '좋은 시장'**이라고 불릴 만한 여러 조건을 갖추고 있습니다.1-1. 세계 최대 규모와 풍부한 유동성미국 주식시장은 전 세계에서 가장 크며, 하루 평균 거래액이 약 300조 원에 달합니다. 이는 한국 주식시장의 30배 수준으로, 유동성이 풍부한 시장은 주가 왜곡 위험이 낮아 투자에 유리합니다.1-2. 투명성과 신뢰..
LLM의 추론 성능을 높이는 새로운 접근법: 마인드 진화(Mind Evolution)와 제미나이 1.5 Pro 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 분야에서 탁월한 성능을 발휘하고 있지만, 여전히 높은 계산량과 추론 시간의 한계가 있습니다. 구글 딥마인드의 새로운 연구 Evolving Deeper LLM Thinking는 이러한 문제를 해결하기 위해 **유전자 알고리즘 기반의 ‘마인드 진화(Mind Evolution)’**라는 혁신적인 접근법을 제안했습니다.특히 이 방법을 제미나이 1.5 Pro에 적용했을 때, 복잡한 자연어 계획 작업에서 98% 이상의 성공률을 기록하며 그 잠재력을 입증했습니다. 이번 블로그에서는 마인드 진화의 작동 원리, 주요 장점, 적용 사례 및 한계를 살펴보고, 이를 통해 LLM의 추론 성능을 높이는 방법을 알아보겠습니다.1. 마인드 진화란 무엇인가?마인드 진화는 LLM을 활용한 진화..
RAG 대신 CAG? 캐시 증강 생성 기술이 차세대 LLM을 바꾼다 기술이 발전함에 따라 대형언어모델(LLM)의 컨텍스트 창이 확대되며, RAG(검색 증강 생성)보다 더 빠르고 효율적인 접근 방식인 CAG(캐시 증강 생성)가 주목받고 있습니다. CAG는 검색의 복잡성을 줄이고, 모델의 성능과 정확도를 극대화할 수 있는 대안으로 부상하고 있는데요. 이번 블로그에서는 RAG와 CAG의 차이점, CAG의 작동 방식, 그리고 왜 이 기술이 주목받고 있는지 알아보겠습니다.1. RAG와 CAG의 차이점RAG(검색 증강 생성)란?RAG는 외부 데이터베이스에서 검색한 정보를 LLM이 통합하여 응답을 생성하는 방식입니다. 하지만 RAG는 검색 과정에서 다음과 같은 문제를 발생시킬 수 있습니다:검색 지연: 검색에 시간이 소요됩니다.문서 선택 오류: 불필요한 정보를 검색하거나 중요한 정보를..
AI와 TDD의 만남: LLM을 활용한 코드 개발 효율화 전략 코드 작성은 쉽지 않습니다. 특히, 품질 높은 소프트웨어를 개발하기 위해 필요한 테스트 중심 개발(Test-Driven Development, TDD)은 많은 개발자들에게 시간과 노력이 많이 드는 과정으로 여겨집니다. 하지만 AI 기반 언어 모델(LLM)의 등장으로 이 과정이 새롭게 변화하고 있습니다. 이 글에서는 AI를 활용해 TDD를 어떻게 더 효과적으로 수행할 수 있는지, 실제 사례를 바탕으로 살펴보겠습니다. AI가 코드 작성부터 디버깅까지 개발 생산성을 높이는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 궁금하다면 계속 읽어보세요!1. TDD란 무엇인가?TDD(Test-Driven Development)는 개발자가 코드를 작성하기 전에 테스트 케이스를 먼저 작성하는 개발 방식입니다. 이를 통해 코드가 의도한 대..
LLM 기반 진화적 시스템 설계: 인간 학습의 아날로지와 AI의 미래 LLM(Large Language Model)은 이제 단순히 텍스트를 생성하는 도구에서 벗어나, 문제를 해결하고 학습하는 진화적 시스템으로 변화하고 있습니다. 최근 구글 딥마인드의 연구는 LLM이 프로그래밍 기반 평가자와 결합하여 마치 인간처럼 지속적으로 발전할 수 있는 방법을 제시했습니다. 이 블로그에서는 해당 논문의 주요 내용을 바탕으로 LLM 기반의 진화적 시스템 설계, 그 방법론, 그리고 인간 학습과의 유사성에 대해 살펴보겠습니다. 또한 이를 통해 우리가 미래의 협업 및 학습 시스템 설계에서 어떤 교훈을 얻을 수 있는지도 탐구합니다.1. LLM 기반 진화적 시스템 설계란?LLM은 기존에도 다양한 문제를 해결할 수 있었지만, 여전히 전역적인 맥락 반영과 창의적 통합에는 한계가 있었습니다. 이를 해결..
DeepSeek-R1: 새로운 세대의 추론 AI와 모델 혁신의 시작 AI 기술의 발전은 날이 갈수록 놀라운 속도로 이루어지고 있습니다. 이번에는 DeepSeek 팀이 발표한 새로운 세대의 추론 모델인 DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1이 주목받고 있습니다. 특히 이 모델들은 대규모 강화학습(RL)만으로도 강력한 추론 능력을 발휘하며, 다양한 문제를 해결하는 데 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 이 블로그에서는 DeepSeek-R1 시리즈의 주요 특징, 성능, 활용 가능성, 그리고 연구 커뮤니티를 위한 기여를 상세히 살펴봅니다.1. DeepSeek-R1 시리즈 개요DeepSeek-R1 시리즈는 두 가지 주요 모델로 구성됩니다:DeepSeek-R1-Zero: 대규모 강화학습(RL)만으로 학습된 최초의 세대 모델DeepSeek-R1: DeepSeek-R1-Z..
AI로 만드는 신소재의 미래: 마이크로소프트 '매터젠(MatterGen)'이 혁신을 이끄는 방법 신소재 개발은 항상 시간과 비용의 제약 속에서 이루어졌습니다. 그러나 이제 생성형 인공지능(AI)의 도움으로 신소재 설계가 빠르고 정교해지고 있습니다. 마이크로소프트의 신소재 설계 AI 플랫폼인 **매터젠(MatterGen)**은 특정 요구사항에 맞춘 신소재를 직접 생성하며, 전통적인 개발 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이 블로그에서는 매터젠의 작동 원리, 특징, 실제 사례, 그리고 이 기술이 우리 미래에 가져올 변화에 대해 알아보겠습니다.1. 신소재 개발의 기존 방식과 한계전통적으로 신소재 개발은 두 가지 접근법에 의존해왔습니다:실험적 방법: 여러 변수를 조합해 소재를 개발하는 방식으로, 시간과 비용이 많이 소요됩니다.데이터베이스 스크리닝: 방대한 소재 데이터를 바탕으로 요구사항에 맞는 소재를..