월간 보관물: 2025년 4월월

2025년 4월 30일 AI 트렌드

메타, ‘확산형 LLM’ 추론 능력 향상하는 강화학습 프레임워크 공개 메타에서 개발한 새로운 프레임워크 ‘d1’에 대한 내용입니다. 빠른 작업 처리와 심도 있는 추론 능력을 동시에 제공하여, 엔터프라이즈 워크로드를 위한 다양한 에이전트 지원 및 일상적인 디지털 워크플로우 자동화에 기여할 것으로 기대됩니다. 스테이지파이브, … 계속 읽기

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2025년 4월 29일 AI 트렌드

“오픈AI·구글 뛰어넘었다”…알리바바, 최신 AI 모델 ‘큐원3’ 공개 알리바바의 새로운 AI 모델 Qwen3에 대한 기사입니다. Qwen3는 오픈 소스 AI 모델이며, 구글과 OpenAI의 최고 성능 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 보이는 것으로 알려져 있습니다. 이 모델은 복잡한 추론과 빠른 응답이 모두 가능하도록 … 계속 읽기

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3.6. 날짜 형식 출력 파서(DatetimeOutputParser)

LangChain에서 날짜와 시간 데이터를 처리하는 데 유용한 도구 중 하나가 DatetimeOutputParser입니다. 이 파서는 언어 모델의 출력을 구조화된 날짜 및 시간 형식으로 변환하여, 애플리케이션에서 일관된 데이터 처리를 가능하게 합니다. DatetimeOutputParser는 LangChain의 출력 파서(output parser) 모듈 중 하나로, 언어 모델의 텍스트 출력을 … 계속 읽기

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3.5. 데이터프레임 출력 파서 (PandasDataFrameOutputParser)

PandasDataFrameOutputParser는 특히 표 형태의 데이터를 처리하거나 분석해야 할 때 유용하며, 데이터 과학 및 분석 작업에서 강력한 도구로 활용됩니다. PandasDataFrameOutputParser는 LangChain의 출력 파서 중 하나로, LLM의 텍스트 출력을 Pandas 데이터프레임 형태로 구조화합니다. Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리로, 데이터프레임은 행과 … 계속 읽기

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3.4. JSON 출력 파서(JsonOutputParser)

LangChain의 JsonOutputParser는 LLM의 출력을 특정 JSON 스키마에 맞게 파싱하고 구조화하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 이 챕터에서는 Ollama를 기반으로 한 LangChain 환경에서 JsonOutputParser를 사용하는 방법과 EXAONE 3.5 모델을 활용한 실전 예제를 다룹니다. JsonOutputParser는 사용자가 정의한 JSON 스키마에 따라 LLM의 출력을 … 계속 읽기

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3.3 구조화된 출력 파서 (StructuredOuputParser)

StructuredOutputParser는 LangChain의 출력 파싱 모듈로, LLM의 텍스트 출력을 JSON, 딕셔너리, 또는 기타 구조화된 형식으로 변환합니다. 이를 통해 모델의 출력을 애플리케이션에서 쉽게 처리하거나 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. EXAONE 3.5와 같은 고성능 모델은 복잡한 텍스트를 생성할 수 있지만, 이 텍스트를 구조화된 데이터로 … 계속 읽기

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땅의 영혼을 울리는 외침: “시애틀 추장의 편지”를 다시 읽다

편지 내용) https://m.blog.naver.com/koroxford/222374767324 1854년, 미국의 아이작 스티븐스 워싱턴 주지사는 땅을 팔라는 연방 정부의 제안을 들고 시애틀 추장을 찾아옵니다. 서구 문명의 거센 물결 앞에서, 시애틀 추장은 그의 부족인 수쿼미시와 드와미시 사람들의 땅과 삶의 방식을 지키기 위해 역사적인 연설을 남기죠. 흔히 ‘시애틀 … 계속 읽기

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2025년 4월 23일 AI 트렌드

뇌처럼 핵심만 보는 AI…이미지 인식 정확도 높였다 한국 연구진이 개발한 새로운 AI 기술에 대해 설명합니다. 이 기술은 인간 두뇌의 시각 정보 처리 방식을 모방하여 이미지 인식 정확도를 크게 향상시킵니다. 이 연구는 AI 기술이 인간의 뇌 기능을 모방하여 더욱 발전할 수 … 계속 읽기

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2025년 4월 22일 AI 트렌드

中 위협적 첨단 기술… 휴머노이드 로봇 절반 장악, 군사력 전환 가능 중국의 로봇 기술 발전 속도는 매우 빠르며, 이는 막대한 정부 지원과 투자가 뒷받침되고 있기 때문에, 중국의 휴머노이드 로봇 기술 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어, 군사적 전략 자산으로서의 중요성이 부각되고 … 계속 읽기

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Cursor 에디터에 AI 대화창 호출 방법

cursor 에디터에서 macos 기준 “Command + Shift + L“, windows 기준 Ctrl + Shift + L 키를 누르면 아래와 같이 오른쪽에 chat창이 나타납니다. chat 창에서 영어 및 한국어로 AI에 요청을 합니다.AI는 그 요청에 맞는 코드를 생성 및 수정하여 제안을 합니다.

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