OpenAI·Broadcom Jalapeño 칩 공개, AI 추론 인프라 경쟁이 빨라지는 이유
OpenAI와 Broadcom이 공개한 Jalapeño AI 추론 칩의 의미를 정리합니다. LLM 서비스 비용, 커스텀 칩, AI 인프라 경쟁 변화를 살펴봅니다.
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제로샷 프롬프팅은 예시를 보여 주지 않고 지시만으로 AI에게 작업을 맡기는 방식입니다. 퓨샷, 원샷, 파인튜닝과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
Gemini CLI 개인 사용자 전환 일정과 Antigravity CLI로 옮길 때 확인할 설치, 인증, 기능 차이, 안전 체크리스트를 공식 자료 기준으로 정리합니다.
코덱스 Record & Replay로 반복 업무를 한 번 시연하고 재사용 가능한 skill로 정리하는 방법을 공식 문서 기준으로 설명합니다.
클로드 코드 Remote Control로 로컬 Claude Code 세션을 휴대폰과 브라우저에서 이어 보는 방법, 웹 버전과의 차이, 권한 확인 포인트를 공식 문서 기준으로 정리했습니다.
Google Vids에서 Gemini를 활용해 Google Slides 발표자료를 영상 초안, AI 스크립트, 보이스오버 흐름으로 바꾸는 실전 방법을 공식 Google Workspace 문서 기준으로 정리했습니다.
클로드 Opus, Sonnet, Haiku를 작업 난도와 속도, 비용 기준으로 나눠 쓰는 실전 모델 선택법을 정리했습니다.
과적합은 AI 모델이 학습 데이터에는 잘 맞지만 새로운 데이터에는 약해지는 문제입니다. 일반화, 과소적합, 정규화와의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
OpenAI의 고급 AI 표준 참여는 AI 경쟁축이 성능에서 신뢰·평가·거버넌스로 이동하고 있음을 보여주는 신호입니다.
분류는 AI가 입력을 미리 정한 카테고리나 라벨 중 하나로 나누는 작업입니다. 고객 문의 분류, 감성 분석, 콘텐츠 안전 점검에서 어떻게 쓰이는지 쉽게 정리했습니다.