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주요 페이지
AI 기초 개념
- AI 답변 앞에 '생각하는 중'이 길게 뜨는 이유: 추론 모델은 무엇이 다른가요
- '범용인공지능(AGI)에 다가섰다'는 뉴스, 무엇을 보고 읽으면 될까요
- LLM이란 무엇인가: AI 뉴스의 절반을 차지하는 단어 이해하기
- 자율주행차는 어떻게 도로를 볼까: 카메라·라이다·레이더 논쟁 이해하기
- 멀티모달 AI란: 텍스트를 넘어 보고 듣는 AI의 구조
- 오픈소스 AI란: '모델을 공개했다'는 말의 실제 의미
- 온디바이스 AI란: 'AI 폰'이라는 말 뒤에 있는 구조
- AI가 모르는 것을 알게 하는 방법: 검색 연결(RAG)과 파인튜닝의 차이
- 같은 AI인데 왜 결과가 다를까: 프롬프트가 작동하는 원리
- 생성형 AI와 기존 AI는 무엇이 다를까
- AI 환각은 왜 생길까: 거짓말이 아니라 작동 방식의 문제
- AI 에이전트란 무엇인가: '챗봇 다음 단계'라는 말의 실제 의미
- 토큰과 컨텍스트 윈도우: AI가 긴 대화를 '잊어버리는' 이유
AI 도구 활용
일과 생산성
AI와 사회
- 10월 둘째 주 테크구닝 AI 소식 정리: 금융권 AI 해킹·딥페이크 사진 걱정·공공기관 AI 공시
- 'AI가 수학 난제를 풀었다'는 뉴스, 어디까지 믿으면 될까요: 연구 성과 발표를 읽는 구조
- 'AI 에이전트가 이용자 사진을 밖에 올렸다'는 뉴스, 챗봇 유출과 뭐가 다른가요
- 'AI가 해킹에 쓰였다'는 뉴스, 뭐가 새로워진 건가요: 자동화 수준으로 읽는 법
- 'AI 개발 속도를 늦추자'는 뉴스, 뭘 늦추자는 걸까요: AI 안전 논쟁을 읽는 구조
- 스마트워치·이어폰이 '항상 듣고 있다'는 말, 어디까지 사실일까요
- AI 앱 순위 기사, 이용자 수랑 사용 시간이 왜 다르게 나올까요: 캐릭터 챗 앱을 읽는 기준
- AI 규제 뉴스 이해하기: 무엇을 왜 규제한다는 걸까
- AI는 무엇으로 배우나: 학습 데이터와 저작권 논쟁의 구조
- 이 글, 사람이 쓴 걸까: AI 생성 콘텐츠를 대하는 법
- 딥페이크 시대의 정보 검증: 눈으로 확인했다는 말의 유효기간
AI 산업 읽기
- 휴머노이드 로봇이란: AI 뉴스에 로봇이 다시 등장한 이유
- AI 기업의 '손잡았다' 뉴스, 무엇이 확정된 걸까요: 협력·MOU 진행 단계 읽는 법
- AI 에이전트가 앱을 대체한다는 뉴스, 내 스마트폰은 뭐가 달라질까
- AI 인재 이동과 영업비밀 분쟁: '핵심 인력이 경쟁사로 갔다'는 뉴스를 읽는 구조
- 내가 쓰는 AI 앱은 누구의 모델로 돌아갈까: API와 모델 공급망 이해하기
- AI 반도체 뉴스 용어 정리: GPU, HBM, 파운드리가 왜 같이 나올까
- AI 데이터센터와 전력: AI 뉴스에 왜 전기 이야기가 나올까
- 빅테크 AI 경쟁 구도, 기본 구조 이해하기
- 'AI 버블' 논쟁을 읽는 관점: 찬반 암기가 아니라 구조 이해