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사용자는 몰라서 ‘학습’이라 부르는 게 아니다
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사용자는 몰라서 ‘학습’이라 부르는 게 아니다

AI에 사내 문서를 연결했더니 어제 모르던 내용을 오늘은 답한다. 회의록을 넣으면 맥락을 따라오고, 업무 규정을 연결하면 회사 사정을 아는 사람처럼 말한다. 그래서 많은 사람이

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AI로 설문조사를 대행한다. "Silicon Sampling"
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AI로 설문조사를 대행한다. "Silicon Sampling"

들어가며 요즘 한 줄 클레임이 돈다. "AI 페르소나로 1,000명 설문을 10분 안에 받아볼 수 있다더라." 사실일까? 결론부터 — 기술적으로 사실이다. 다만 그

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프롬프트 엔지니어링의 부상과 몰락, 그리고 그 다음
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프롬프트 엔지니어링의 부상과 몰락, 그리고 그 다음

2023년 33만 달러짜리 직업으로 떠오른 프롬프트 엔지니어링이 3년 만에 기본 소양이 됐다. 지금은 컨텍스트 엔지니어링을 거쳐 하네스 엔지니어링으로 무게중심이 이동하고 있다.

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AGI는 산업혁명의 10배 — Demis Hassabis가 말하는 AI의 미래
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AGI는 산업혁명의 10배 — Demis Hassabis가 말하는 AI의 미래

Demis Hassabis: Why AGI is Bigger than the Industrial Revolution 배경: Google DeepMind CEO Demis Hassabis의 20VC 인터뷰. AGI 정의, 스케일링 로우의 현실, AI가

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GPT-5.1 reasoning_effort 파라미터 성능 측정 결과
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GPT-5.1 reasoning_effort 파라미터 성능 측정 결과

TL;DR * GPT-5.1은 4단계만 지원: none, low, medium, high (minimal 제외) * 간단한 작업: 레벨 간 차이 미미 (35% 이내) → none 권장 * 복잡한

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M1 Pro DeepSeek OCR 실험(실패) 기록
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M1 Pro DeepSeek OCR 실험(실패) 기록

TL;DR DeepSeek OCR을 macOS에서 시도했으나 transformers 라이브러리 호환성 문제로 실패. 대신 PaddleOCR과 Tesseract로 대체했고, 클라우드 사용을 권장함. 시도한 이유 기존 프로젝트에서 Tesseract, EasyOCR

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