에폭(Epoch)이란? AI 모델이 학습 데이터를 한 바퀴 도는 횟수
에폭은 AI 모델이 전체 학습 데이터를 한 번 모두 훑는 학습 단위입니다. 배치, 스텝, 체크포인트와의 차이와 실무 주의점을 쉽게 정리합니다.
Anthropic AI 지식 오프 스위치, 위험한 모델 지식을 모듈로 끄는 이유
Anthropic이 공개한 GRAM 연구는 위험한 이중용도 지식을 모듈 단위로 분리해 AI 안전과 유용성을 함께 관리하려는 접근입니다. 모델 거버넌스와 AI 보안 관점에서 왜 중요한지 쉽게 정리합니다.
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이란? AI에게 필요한 맥락을 설계하는 방법
컨텍스트 엔지니어링은 AI가 답하기 전에 봐야 할 지시, 자료, 도구, 메모리, 출력 형식을 알맞게 구성하는 설계 방식입니다.
Microsoft 자체 AI 모델 전환, Copilot 비용 경쟁이 중요해지는 이유
Microsoft가 Word·Excel 일부 요청에 자체 MAI 모델을 쓰기 시작했습니다. Copilot 경쟁의 핵심이 성능에서 비용 효율로 이동하는 이유를 기업 AI 도입 관점에서 정리합니다.
회사 자료를 AI에 넣고 작업해도 괜찮나요? 초보자 보안 기준
AI 초보자 QnA 질문 회사 자료를 넣고 작업해도 괜찮나요? 무조건 괜찮다고 보면 안 됩니다. 회사 자료, 고객 정보, 내부 숫자, 계약 내용은 먼저 회사 규칙과 계정 종류를 확인해야 합니다. 개인 계정에서는 공개되어도 문제가 없는 수준으로만 바꾸어 넣고, 민감한 원문은 넣지 않는 편이 안전합니다. 회사에서 승인한 업무용 계정이 있다면 관리자 정책, 학습 사용 여부, 연결 앱…
자료 조사와 초안 작성은 AI에게 어디까지 맡기면 좋나요? 초보자 역할 나누기
AI 초보자 QnA 질문 자료 조사와 초안 작성 중 AI에게 어디까지 맡기면 좋나요? AI에게는 조사 방향 잡기, 자료 후보 정리, 초안 뼈대 만들기까지 맡기는 것이 좋습니다. 하지만 출처의 신뢰도 판단, 최신 사실 확인, 회사나 학교에 제출할 최종 결론은 사람이 책임져야 합니다. 초보자는 AI를 대신 제출하는 작성자가 아니라 자료를 빠르게 정리해 주는 보조 편집자로 생각하면 안전합니다.…
시스템 카드(System Card)란? AI 모델의 안전성 설명서를 읽는 법
시스템 카드는 AI 모델이나 AI 제품의 위험, 안전 평가, 완화 조치, 한계를 정리한 안전성 문서입니다. 모델 카드·벤치마크·레드팀과의 차이까지 초보자 눈높이로 설명합니다.
AI 콘텐츠 검수 체크리스트: 블로그와 유튜브 초안을 공개 전 점검하는 법
AI가 만든 블로그 글과 유튜브 구성안을 바로 공개하지 않고, 사실관계·검색 의도·채널 재가공·개인정보·출처를 점검하는 실전 체크리스트입니다.
챗GPT 콘텐츠 재활용 루틴: 블로그 한 편을 쇼츠·카드뉴스·유튜브 구성안으로 나누는 법
블로그 원문 하나를 챗GPT로 쇼츠, 카드뉴스, 유튜브 구성안까지 나누는 실전 루틴을 정리했습니다.
회의록을 요약하고 할 일을 뽑을 수 있나요? AI 초보자 회의 정리법
AI 초보자 QnA 질문 회의록을 요약하고 할 일을 뽑을 수 있나요? 네. 회의 메모나 녹취 텍스트가 있으면 AI에게 핵심 요약, 결정 사항, 담당자별 할 일을 나눠 달라고 요청할 수 있습니다. 다만 AI가 참가자 이름, 마감일, 결정 여부를 잘못 짚을 수 있으므로 최종 회의록으로 보내기 전에는 반드시 사람이 확인해야 합니다. 처음에는 긴 녹취록 전체보다 10~20분짜리 메모를…
