텐서 코어(Tensor Core)란? AI 행렬 계산을 빠르게 하는 GPU 연산 장치
텐서 코어는 NVIDIA GPU 안에서 행렬 곱셈과 누적 연산을 빠르게 처리하도록 설계된 전용 연산 장치입니다. CUDA 코어·텐서·TF32·혼합 정밀도와 차이, 성능과 정확도 주의점을 쉽게 설명합니다.
Google Vids AI 아바타 사용법: 사내 교육 영상 초안을 만드는 법
Google Vids의 AI 아바타에 승인된 교육 대본을 넣고 음성 미리보기와 원문 대조를 거쳐, 배포 전 검토 가능한 사내 교육 영상 장면을 만드는 흐름입니다.
Codex CLI 로컬 메모리 시작: /memories로 사용·생성을 처음 나누는 법
Codex CLI 입력창에서 /memories를 찾아 로컬 메모리의 사용과 생성을 구분해 켜고, 새 세션과 저장 파일에서 첫 적용 경계를 확인하는 순서입니다.
ChatGPT Search와 Claude Web Search 비교: 긴급 정책 변경은 어디서 확인할까
긴급 정책 변경 한 건을 확인할 때 ChatGPT Search와 Claude Web Search 중 무엇을 먼저 쓸지, 공식 도움말에 나온 진입·관리 조건과 출처 대조 절차로 판단합니다.
단어 오류율(WER)이란? 음성 AI의 받아쓰기 정확도를 재는 방법
단어 오류율은 음성 AI의 받아쓰기 결과를 사람이 만든 정답 전사와 비교해 대체·삽입·삭제 오류가 얼마나 생겼는지 나타내는 지표입니다. 계산법, CER·정확도와 차이, 실무 평가 주의점을 쉽게 설명합니다.
ChatGPT 리눅스 앱 출시, ChatGPT Work·Codex까지 데스크톱에 들어왔다
OpenAI가 리눅스용 ChatGPT 데스크톱 앱을 전 세계에 프리뷰로 공개했습니다. ChatGPT Work·Codex 지원과 Ubuntu 24.04·26.04 LTS, Debian 13, Fedora 43·44 공식 지원 범위를 정리합니다.
드롭아웃(Dropout)이란? AI 신경망의 과적합을 줄이는 학습 방법
드롭아웃은 신경망을 학습할 때 일부 유닛의 출력을 무작위로 0으로 만들어 특정 연결에 지나치게 의존하지 않도록 돕는 정규화 방법입니다. 작동 원리, 학습과 추론의 차이, 과적합·조기 종료·배치 정규화와 차이를 설명합니다.
엔비디아 Nemotron 3.5 Lightning·NeMo Switchyard 공개, AI 에이전트 비용 구조가 바뀐다
엔비디아가 Nemotron 3.5 Lightning과 NeMo Switchyard를 공개했습니다. 오픈 실행 모델과 라우팅이 AI 에이전트의 비용·속도·배포 구조를 어떻게 바꾸는지 공식 자료로 정리합니다.
KV 캐시(Key-Value Cache)란? LLM이 앞선 토큰 계산을 다시 쓰는 방법
KV 캐시는 LLM이 앞서 처리한 토큰의 어텐션 Key와 Value를 저장해 다음 토큰 생성 때 다시 쓰는 추론용 메모리입니다. 생성 속도와 메모리의 관계, 프롬프트 캐싱·시맨틱 캐시와 차이를 쉽게 설명합니다.
클로드 AI 글에 보이지 않는 워터마크, 앤트로픽의 EU 투명성 대응
앤트로픽은 지원 Claude 모델의 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 넣고, SVG·PNG·JPG 파일에는 C2PA 출처 메타데이터를 붙입니다. 적용 범위와 한계, 블로그 운영자가 확인할 점을 정리했습니다.
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