양자화(Quantization)란? AI 모델을 작고 빠르게 쓰는 방법
양자화는 AI 모델의 숫자 표현을 더 낮은 정밀도로 바꿔 모델 크기와 메모리 사용량을 줄이는 최적화 방법입니다.
Cloudflare 임시 계정 공개, AI 에이전트 배포가 막히지 않는 이유
Cloudflare가 AI 에이전트용 임시 계정을 공개했습니다. Wrangler로 60분 임시 배포를 만들고, 계정 생성 장벽 없이 코드 작성부터 검증까지 이어가는 의미를 정리합니다.
모델 드리프트(Model Drift)란? AI 성능이 시간이 지나며 흔들리는 이유
모델 드리프트는 AI 모델이 배포된 뒤 현실 데이터나 사용자 행동이 바뀌면서 예전처럼 잘 맞지 않게 되는 현상입니다.
NVIDIA ACE 게임 에이전트 SDK, AI NPC가 온디바이스로 움직이는 이유
NVIDIA ACE Game Agent SDK와 Unreal Engine 5 플러그인이 AI NPC를 온디바이스로 구현하는 흐름을 만들고 있습니다. 게임 개발과 AI 동료 경험이 어떻게 바뀌는지 정리했습니다.
AI 벤치마크(Benchmark)란? 모델 성능 점수 읽는 쉬운 기준
AI 벤치마크는 여러 AI 모델이나 시스템을 같은 시험 조건에서 비교하기 위한 표준 테스트입니다.
제미나이 엑셀 데이터 분석 활용법: 표를 올리고 인사이트를 뽑는 실전 팁
제미나이로 엑셀과 Google Sheets 데이터를 분석할 때 필요한 파일 준비, 질문 순서, 프롬프트, 검산 체크리스트를 공식 도움말 기준으로 정리했습니다.
OpenAI 사용량 분석·비용 통제 공개, 기업 AI 운영이 숫자 싸움이 되는 이유
OpenAI가 기업용 사용량 분석과 비용 통제 기능을 강화했습니다. ChatGPT Enterprise 도입 기업이 AI 비용, 활용도, 거버넌스를 함께 관리해야 하는 이유를 정리합니다.
Anthropic Project Fetch 2단계, Claude가 로봇 실험을 20배 빠르게 수행한 의미
Anthropic Project Fetch 2단계는 Claude Opus 4.7이 로봇 실험 과제를 빠르게 수행한 사례입니다. 물리 AI와 자율 에이전트 경쟁의 의미를 정리합니다.
인퍼런스(Inference)란? AI 모델이 답을 만들어 내는 실행 단계
인퍼런스는 학습이 끝난 AI 모델에 새 입력을 넣고 실제 답, 예측, 분류, 요약 같은 결과를 얻는 실행 단계입니다.
챗GPT 공유 링크 사용법: 대화를 안전하게 전달하는 실전 팁
챗GPT 공유 링크를 업무 협업에 안전하게 쓰는 방법을 OpenAI 공식 도움말 기준으로 정리했습니다.
