AI가 만든 코드를 그대로 실행해도 되나요? 초보자 안전 점검법
AI 초보자 QnA 질문 AI가 만든 코드를 그대로 실행해도 괜찮나요? 답변 처음부터 내 컴퓨터의 중요한 폴더나 실제 서비스에서 실행하면 안 됩니다. 코드는 제안으로 보고, 읽기 → 작은 범위에서 시험 → 결과 확인 순서로 다루세요. 특히 삭제, 결제, 외부 전송, 계정 권한 변경이 들어간 명령은 멈추고 뜻을 확인해야 합니다. 모르는 명령은 실행 대신 설명을 먼저 요청하는…
피처 스토어(Feature Store)란? AI가 쓰는 입력 데이터를 한곳에서 관리하는 방법
피처 스토어는 AI 모델이 학습과 실제 예측에 쓰는 입력 데이터를 같은 기준으로 저장·공유·조회하는 관리 계층입니다. 특징, 데이터베이스, 데이터셋과의 차이와 실무 주의점을 초보자 눈높이로 정리합니다.
긴 대화에서 AI가 앞 내용을 잊는 것 같을 때 어떻게 하나요? 초보자 맥락 정리법
AI 초보자 QnA 질문 긴 대화에서 AI가 앞 내용을 잊는 것 같을 때 어떻게 하나요? 답변 대화가 길어질수록 앞의 조건을 놓칠 수 있으니, 지금까지의 목표와 결정만 짧게 요약해 다시 알려 주세요. 중요한 규칙·숫자·원문은 기억 기능에만 맡기지 말고 새 메시지에 다시 붙이고, 대화가 너무 복잡해졌다면 요약을 들고 새 대화를 시작하는 편이 정확합니다. 짧게 답하면 요약 →…
Anthropic Claude 사용 리플렉션 베타, AI 사용 습관을 점검하는 대시보드의 의미
Anthropic이 베타로 선보인 Claude 리플렉션은 사용 주제와 패턴을 돌아보게 돕는 대시보드입니다. AI 사용량보다 업무 목표와 질문 습관을 점검해 개인의 생산성과 검토 기준을 관리하는 방법을 정리합니다.
도이치텔레콤이 AI 네이티브 통신사로 전환하는 이유: 고객 서비스부터 네트워크·음성까지
OpenAI와 도이치텔레콤의 협력은 고객 서비스, 네트워크 운영, 음성 경험을 연결하는 AI 네이티브 통신사 전환의 실제 사례를 보여줍니다. 기업 AI 도입에서 업무 흐름·검증·개인정보 보호를 함께 설계해야 하는 이유를 살펴봅니다.
AI 위협 모델링(Threat Modeling)이란? AI를 만들기 전 위험을 그려보는 방법
AI 위협 모델링의 뜻부터 생성형 AI와 AI 에이전트에서 꼭 확인할 위험, 레드팀·보안 테스트와의 차이, 초보자를 위한 점검 순서까지 정리합니다.
F1 점수란? AI 모델 성능을 한 숫자로 비교하는 방법
F1 점수의 뜻부터 정확도·정밀도·재현율과의 차이, AI 분류 모델을 평가할 때 확인할 점까지 초보자 눈높이로 정리합니다.
Google AlphaEvolve, Google Cloud 고객에 정식 제공: Gemini 기반 코드 최적화 에이전트
Google AlphaEvolve가 Google Cloud 고객에게 정식 제공됩니다. 기준 알고리즘과 목표를 바탕으로 개선안을 탐색하는 Gemini 기반 코드 최적화 에이전트의 도입 포인트를 정리합니다.
API란? AI 기능을 앱과 자동화에 연결하는 방법
API의 뜻부터 AI 앱·자동화에서 쓰는 이유, 엔드포인트·페이로드·SDK와의 차이까지 초보자 눈높이로 정리합니다.
로봇 AI는 성공률만으로 평가하면 안 된다: NVIDIA RoboLab이 제시한 기준
NVIDIA RoboLab은 로봇 AI를 실제 배포 전 어떻게 평가해야 하는지 짚습니다. 성공률·부분 과업·동작 품질·실패 로그를 함께 보는 로봇 정책 검증의 핵심을 실제 배포 관점에서 쉽게 정리합니다.
