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OpenAi의 O3에서 DeepSeek의 R1에 이르기까지 : 모의 사고가 LLM을 더 깊이 생각하게 만드는 방법
대형 언어 모델 (LLM)이 크게 발전했습니다. 간단한 텍스트 생성 및 번역 도구로 시작한 것은 이제 연구, 의사 결정 및 복잡한 문제 해결에 사용되고 있습니다....
합성 데이터: AI의 미래를 위한 양날의 검
인공지능(AI)의 급속한 성장으로 인해 데이터에 대한 수요가 엄청나게 늘어났습니다. 전통적으로 조직에서는 AI 모델을 교육하기 위해 이미지, 텍스트, 오디오 등의 실제 데이터에 의존해 왔습니다. 이러한...
Google Cloud의 자동차 AI 에이전트가 Mercedes-Benz를 통해 자동차 내 경험을 혁신하는 방법
인공지능(AI)과 자동차의 관계는 수십 년 동안 기본 자동화에서 오늘날의 고급 자율주행 기술로 전환하면서 진화해 왔습니다. 이러한 진화는 운전을 지원할 뿐만 아니라 운전자와 승객이 차량과...
에이전트 AI의 부상: 2024년을 되돌아보고 2025년에 대한 예측
2023년이 생성적 AI가 세계에서 발견된 해였다면, 2024년은 복잡하고 역동적인 환경에서 목표를 달성하도록 설계된 새로운 종류의 자율 시스템인 에이전트적 AI의 등장을 목격한 해였습니다. 프롬프트에 반응하거나...
의도에서 실행까지: Microsoft가 대규모 언어 모델을 작업 지향 AI로 전환하는 방법
LLM(대형 언어 모델)에는 변경됨 자연어 처리를 처리하는 방법. 질문에 답하고, 코드를 작성하고, 대화를 나눌 수 있습니다. 그러나 실제 작업에 있어서는 부족합니다. 예를 들어, LLM은...