Meta Muse Code 공개, 대규모 코드베이스 AI 에이전트가 달라진다
Meta가 Muse Code 베타와 Muse Spark 1.2를 공개했습니다. 대규모 코드베이스, 지속형 백그라운드 에이전트, 재개 가능한 실행 기록이 개발 흐름을 어떻게 바꾸는지 공식 발표 기준으로 정리합니다.
재현율(Recall)이란? AI가 중요한 대상을 놓치지 않는 정도
재현율은 실제로 찾아야 할 대상 가운데 AI가 맞게 찾아낸 비율입니다. 공식과 쉬운 계산 예시, 정밀도·정확도·F1 점수와의 차이, 임계값과 미탐을 함께 보는 방법을 설명합니다.
ChatGPT for PowerPoint 사용법: 노트와 KPI로 이사회 보고 슬라이드를 만드는 법
ChatGPT for PowerPoint에서 검토된 노트와 KPI로 10장 이사회 보고 초안을 만들고, 수치·출처·템플릿을 원자료와 대조하는 안전한 흐름을 정리합니다.
Codex CLI 업데이트 방법: codex update로 최신 버전 처음 적용하는 법
Codex CLI에서 codex update 지원 여부를 먼저 확인하고, 업데이트 실행 전후의 버전과 명령 표면을 안전하게 점검하는 첫 흐름을 설명합니다.
ChatGPT Deep Research와 agent mode 비교: 컨퍼런스 참가 준비는 어디까지 맡길까
컨퍼런스 참가 후보를 조사할 때 ChatGPT Deep Research와 agent mode 중 무엇을 골라야 할까요? 인용 보고서와 온라인 실행의 경계를 기준으로 안전한 선택 순서를 정리합니다.
머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)이란? AI 학습 단계를 자동으로 잇는 방법
머신러닝 파이프라인은 데이터 준비, 모델 학습, 평가, 등록·배포 같은 단계를 정해진 순서와 조건으로 연결해 반복 실행하는 워크플로입니다. 데이터 파이프라인·일반 워크플로·MLOps와의 차이, 쉬운 예시와 운영 주의점을 설명합니다.
OpenAI Codex를 Amazon Bedrock에서 쓰는 법: 기업 개발팀 설정·보안 가이드
OpenAI Codex가 Amazon Bedrock을 공식 지원합니다. 지원 모델과 버전, 두 가지 인증 방식, IAM·PrivateLink·CloudTrail 기반 기업 보안 운영 체크리스트를 공식 AWS 가이드로 정리했습니다.
헌법적 AI(Constitutional AI)란? AI가 원칙으로 답변을 고치는 방법
헌법적 AI는 명시한 원칙 목록을 기준으로 AI가 응답을 비평·수정하고 AI 피드백을 학습에 활용하는 정렬 접근입니다. RLHF·RLAIF·시스템 프롬프트·가드레일과의 차이, 실제 활용과 한계를 설명합니다.
OpenAI 교육 플러그인 3종 공개, ChatGPT Work·Codex 수업 활용법
OpenAI가 K-12 교사, 대학 교수자, 대학생용 교육 플러그인 3종을 공개했습니다. ChatGPT Work와 Codex의 역할별 기능, 제공 범위, 학교·대학 도입 전 확인할 운영 기준을 공식 발표에 맞춰 정리합니다.
VS Code 확장만으로 Codex·Claude Code를 사용할 수 있나요? 초보자 설치 기준
AI 초보자 QnA 질문 VS Code 확장만으로도 사용할 수 있나요? 답변 네. Codex와 Claude Code 모두 VS Code 확장에서 첫 작업을 시작할 수 있습니다. 파일을 지정하고, 수정 제안을 비교하고, 허용 여부를 편집기 안에서 확인할 수 있어 CLI 명령부터 외울 필요는 없습니다. 다만 확장은 웹 채팅처럼 코드만 설명하는 창이 아닙니다. 열어 둔 프로젝트의 파일을 읽거나 바꾸고…
