브리스톨 마이어스 스큅의 NVIDIA Vera Rubin AI 팩토리, 신약 연구가 바뀌는 이유
브리스톨 마이어스 스큅이 NVIDIA Vera Rubin 기반 AI 팩토리를 도입합니다. 신약 연구에서 AI 인프라와 BioNeMo, 예측 기반 실험, 연구 워크플로가 어떤 변화를 만드는지 살펴봅니다.
대규모 언어 모델(LLM)이란? 챗GPT를 이해하는 가장 쉬운 기본 개념
대규모 언어 모델(LLM)은 많은 텍스트를 학습해 다음에 올 단어와 문장을 예측하는 AI 모델입니다. 챗GPT 같은 생성형 AI와의 관계, 작은 언어 모델·추론 모델과의 차이, 안전하게 쓰는 방법을 초보자 눈높이로 정리합니다.
AI 에이전트 권한 설계: Microsoft가 말한 최소 권한·도구 바인딩 3가지
Microsoft Security가 제안한 AI 에이전트 최소 권한 설계를 정리합니다. 관리형 ID, RBAC, 도구 바인딩으로 데이터 접근과 실행 범위를 제한하고, 승인과 감사 로그까지 연결하는 실무 체크포인트를 살펴봅니다.
AI 업무 자동화는 어떤 낮은 위험 작업부터 시작하면 좋나요? 초보자 첫 선택 기준
AI 초보자 QnA 질문 AI 업무 자동화는 어떤 낮은 위험 작업부터 시작하면 좋나요? 답변 처음에는 실수해도 되돌리기 쉽고, 사람이 결과를 바로 확인할 수 있는 일부터 자동화하세요. 예를 들면 개인용 할 일 알림, 회의 전 체크리스트 초안, 공개 자료의 제목 목록 정리처럼 결정권이 사람에게 남는 작업이 좋습니다. 반대로 결제, 고객에게 보내는 확정 메시지, 개인정보가 든 자료…
AI가 테스트를 자동으로 돌리게 해도 되나요? 초보자 안전 실행 기준
AI 초보자 QnA 질문 AI가 테스트를 자동으로 돌리게 해도 되나요? 답변 가능합니다. 다만 처음에는 무엇을 실행하는지 알 수 있는 작은 테스트만 허용하세요. AI가 제안한 명령과 결과를 확인하고, 실제 서비스·결제·외부 데이터에 영향을 주는 명령은 따로 검토하는 것이 안전합니다. 짧게 답하면 AI는 테스트 명령을 찾아 실행하고 결과를 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 통과 표시만 보고…
메타데이터(Metadata)란? AI가 문서를 더 정확히 찾게 돕는 정보
메타데이터는 문서·파일·이미지 같은 데이터에 붙는 제목, 날짜, 작성자, 출처, 권한, 주제 같은 설명 정보입니다. AI 검색과 RAG에서 왜 중요한지, 일반 파일 내용·태그·콘텐츠 자격 증명과 무엇이 다른지 쉽게 정리합니다.
AI가 코드를 너무 복잡하게 만들 때 어떻게 제어하나요? 초보자 요청법
질문 AI가 코드를 과하게 복잡하게 만들 때 어떻게 제어하나요? 답변 처음부터 큰 기능 전체를 맡기기보다 바꿀 파일·해야 할 일·건드리면 안 되는 범위를 짧게 정해 주세요. AI가 제안한 변경은 바로 적용하지 말고, 먼저 계획과 바뀐 파일 목록을 보여 달라고 요청하면 됩니다. 코드가 길어지거나 새로운 도구가 계속 추가되면, 작은 수정으로 다시 나눠 달라고 말하고 직접 차이를 확인하세요.…
SIGGRAPH 2026에서 NVIDIA가 보여준 에이전틱·피지컬 AI: 콘텐츠 제작과 시뮬레이션의 접점
NVIDIA가 SIGGRAPH 2026에서 공개한 에이전틱·피지컬 AI 흐름을 정리합니다. 신경 렌더링, 월드 모델, MCP가 콘텐츠 제작과 시뮬레이션 업무를 어떻게 연결하고 변화시키는지 실무 관점에서 살펴봅니다.
Gemini 연결 앱 관리 방법: Gmail·Drive 연결 전 권한을 확인하고 필요할 때 끄는 법
Gemini Connected Apps에서 Gmail·Google Drive 등 연결 앱의 범위를 확인하고, 필요한 작업 뒤 연결을 해제하는 권한 검토 흐름을 안내합니다.
OpenAI 장기 실행 AI 안전성: 오래 일하는 에이전트에 필요한 3가지 점검
OpenAI가 장기 실행 AI 모델 배포에서 얻은 교훈을 공유했습니다. 새로운 안전 위험과 실제 실패를 관찰하고, 반복 배포로 안전장치를 개선하는 과정에서 기업 실무자가 점검할 운영 원칙을 정리합니다.
