AI 초보자 QnA 질문 너무 기능이 많은데, 어떤 기능은 나중에 배워도 되나요? 답변 네. 처음에는 채팅으로 질문하기, 답변을 다시 고치기, 요약과 초안 만들기만 익혀도 충분합니다. 이미지 생성, 파일 업로드, 긴 문서 작업, 프로젝트, 메모리, 자동화 같은 기능은 필요할 때 하나씩 배워도 늦지 않습니다. 기능 이름을 많이 아는 것보다 내가 자주 하는 일 하나를 AI로 끝까지…
KAIST 관련 최근 보도가 AI 에이전트의 전력 사용량과 숨은 에너지 비용을 조명했습니다. 쿼리당 최대 136배 전력 사용 가능성을 기준으로 AI 지속가능성을 짚습니다.
NVIDIA가 Omniverse·Metropolis 기반 비전 AI 에이전트 워크플로우를 공개했습니다. 합성 데이터와 파인튜닝이 산업 영상 AI 정확도 경쟁의 핵심으로 떠오르고 있습니다.
NPU는 신경망 모델의 추론 연산을 전력 효율적으로 처리하도록 설계된 전용 AI 가속기입니다. AI PC와 온디바이스 AI를 이해할 때 꼭 알아야 할 칩입니다.
챗GPT 대화 분기 사용법을 공식 릴리즈 노트 기준으로 정리했습니다. 원본 대화는 보존하고 새 방향의 아이디어와 문서 버전을 안전하게 실험하는 순서를 확인하세요.
클로드 코드 CLAUDE.md 사용법을 공식 문서 기준으로 정리했습니다. 프로젝트 지침, auto memory, .claude/rules, AGENTS.md import를 안전하게 쓰는 순서를 확인하세요.
제미나이 Google Classroom 사용법을 공식 업데이트와 도움말 기준으로 정리했습니다. 모바일에서 퀴즈, 프로젝트 아이디어, 수업 도입 활동, 오개념 대응안을 빠르게 만드는 순서를 확인하세요.
페이로드는 API 요청이나 응답에서 실제로 전달되는 핵심 데이터입니다. AI API에서는 모델, 입력, 파일, 도구, 출력 형식 같은 작업 내용이 페이로드에 들어갑니다.
OpenAI가 GeneBench-Pro로 유전체학·생명과학 AI 평가 기준을 제시했습니다. 실제 연구형 과제로 과학 AI의 판단력과 한계를 어떻게 검증하는지, 연구자 관점에서 무엇을 봐야 하는지 정리합니다.
트랜스포머는 입력 안의 단어, 토큰, 이미지 조각 같은 요소들이 서로 어떤 관계를 갖는지 셀프 어텐션으로 계산하는 현대 생성형 AI의 핵심 모델 구조입니다.
