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AI 프로젝트의 성공 여부는 누가 연구를 지원했는지에 따라 달라진다. 기업이 자원과 기대치를 조율하는 데 어려움을 겪고 있다는 사실은 놀라운 일이 아니다.
킨드릴의 ‘메인프레임 현대화 현황(State of Mainframe Modernization)’ 조사에 따르면, 메인프레임 사용자 사이에서 AI 도입이 가속화되면서 이른바 메인프레임 활용도 함께 증가하고 있다.
앤트로픽의 저작권 합의안은 아직 법원의 승인을 받지 않았지만, 일부에서는 기업용 생성형 AI 모델의 가격 인상을 부추길 것이라고 주장했다.
구글이 공개한 다국어 텍스트 임베딩 모델은 RAG(검색 증강 생성)과 시맨틱 검색에 적합하며, 양자화 처리 시 200MB 이하 RAM으로도 실행된다.
파이썬 생태계의 방대한 도구들은 다양한 선택지를 제공하지만 동시에 여러 함정을 안고 있다. AI 프로젝트를 효율적으로 추진하려면 도구와 접근 방식을 표준화하고, 개발을 위한 ‘골
AI는 아이디어를 제시하는 데는 유용하지만, 소비재(Consumer Packaged Goods, CPG) 산업에서는 실제 실험을 통해서만 효과가 확인되며, 이 검증 과정이 경쟁력을 결정한다.
오픈AI가 환각의 원인과 해결 방안을 분석한 연구 결과를 5일 공개했다.
AI 리스크 대응의 첫걸음은 정책이 아니라 ‘인지’다
오픈소스 대규모 언어 모델(LLM) ‘아페르투스(Apertus)’는 개인정보 보호와 저작권 규제 요구에 대응하는 데 어려움을 겪는 기업들에게 매력적인 대안이 될 수 있다.
오픈AI가 채용 플랫폼 시장에 진출한다. AI를 활용해 기업과 구직자를 직접 연결하는 새로운 고용 생태계를 구축하겠다는 계획이다.
