ChatGPT Enterprise 구성원 오프보딩: 접근을 끊고 데이터·GPT 소유권을 검토하는 법
ChatGPT Enterprise 구성원을 제거할 때 접근 회수, 데이터 보존 기간, 프로젝트·GPT 소유권 변화를 나눠 확인하는 오프보딩 절차를 정리합니다.
OpenAI 매출 중심이 뒤집혔다: 기업 사업이 소비자 매출 추월한 이유
OpenAI 기업 사업이 소비자 매출을 추월했습니다. CNBC가 확인한 연환산 매출 400억 달러와 7월 기업 고객 성장률 32%, 비용 대비 성과 중심 전환이 기업 AI 시장에 주는 의미를 분석합니다.
Gemini in Drive Catch me up 사용법: 문서·시트 변경을 검토 노트로 정리하는 법
Drive 웹의 Catch me up으로 문서·시트의 변경과 댓글을 확인하고, 원본 대조를 거쳐 검토 노트로 마무리하는 흐름을 설명합니다.
Codex CLI 사용량 확인: /usage로 일간·주간·누적 토큰 활동 처음 보는 법
Codex CLI 입력창에서 /usage 메뉴를 열고 일간·주간·누적 token activity를 구분해 확인하는 첫 점검 순서입니다. 사용량 reset은 별도 승인으로 남깁니다.
ChatGPT Work 파일 미리보기와 Claude for Word 비교: 제안서 수정 검토는 어디서 할까
제안서의 한두 개 주장·차트를 선택해 검토할 때와 열린 Word 문서의 변경 이력을 남길 때, ChatGPT Work와 Claude for Word 중 무엇을 고를지 설명합니다.
피처 엔지니어링(Feature Engineering)이란? AI가 원시 데이터를 학습 신호로 바꾸는 과정
피처 엔지니어링은 원시 데이터에서 모델 학습에 도움이 될 특징을 고르고, 만들고, 변환하는 과정입니다. 특징·전처리·특징 추출·Feature Store와의 차이, 쉬운 예시와 실전 주의점을 설명합니다.
Microsoft Copilot 앱 통합 시작, 소비자·업무용 AI를 하나로
Microsoft가 Copilot과 Microsoft 365 Copilot 앱을 통합합니다. 8월 18일부터 그룹 채팅·팟캐스트·소비자용 Deep Research가 종료되며 개인·업무 계정 데이터는 계속 분리됩니다.
로짓(Logit)이란? AI가 확률로 바꾸기 전 만드는 원시 점수
로짓은 AI 분류 모델이나 언어 모델이 확률로 바꾸기 전에 내놓는 정규화되지 않은 원시 점수입니다. 확률·소프트맥스·로그프로브와의 차이, 쉬운 예시와 실전 주의점을 설명합니다.
IBM·OpenAI 전략적 제휴, GPT-5.6·ChatGPT Work로 기업 AI 배포 가속
IBM과 OpenAI가 전략적 제휴를 맺고 GPT-5.6·Codex·ChatGPT Work를 IBM Consulting Advantage에 결합합니다. 전담 OpenAI Practice와 Daybreak 사이버 협력까지 공식 발표 범위로 정리합니다.
MLOps란? AI 모델을 개발·배포·모니터링하는 운영 방식
MLOps는 머신러닝 모델을 실험에서 끝내지 않고 개발·검증·배포·모니터링·개선까지 반복 가능하게 운영하는 방식입니다. DevOps·ML 파이프라인·LLMOps와의 차이를 쉽게 설명합니다.
