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당신은 코딩 테스트에 대비하기 위해 어디서 시작해야 할지 막막하신가요? 부산대 정보컴퓨터공학부의 '코몬' 팀이 제공하는 스터디의 특별함을 살펴봅니다.코딩 테스트는 많은 개발자들에게 큰 도전이 되곤 합니다. 하지만 체계적인 준비 방법을 알면 이 장벽을 효과적으로 극복할 수 있습니다. 최근 인프런 커뮤니티에서 화제가 된 온라인 코딩 테스트 스터디는 이러한 고민을 해결할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.이 스터디의 가장 큰 특징은 다음과 같습니다:유연한 참여 일정: 주 2회, 4회, 6회 중 선택 가능하며, 개인의 상황에 따라 중간에 변경할 수 있습니다. 이는 바쁜 일상 속에서도 꾸준히 학습할 수 있는 환경을 제공합니다.다양한 문제 선택: 백준 Class 1~4 문제를 기본으로 하되, 개인이 원하는 문제도 선..

기존의 한계를 뛰어넘은 혁신! OpenAI의 최신 AI 모델 'o3-mini'가 등장하며 인공지능 역사에 새로운 장을 펼치고 있습니다. 이 모델은 단순한 업그레이드가 아닌, 성능과 접근성의 패러다임 전환을 의미합니다. 'o3-mini'가 가져올 미래는 무엇일까요?OpenAI o3-mini는 이전 모델들과 비교해 눈에 띄는 성능 향상을 보여줍니다. 특히 수학, 과학, 공학 분야에서 박사 과정 학생이나 학위 소지자 수준의 능력을 발휘하며, 코딩 테스트에서도 인간 수준의 실력을 자랑합니다. 이는 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 전문가 수준의 문제 해결 능력을 갖추게 되었음을 의미합니다.o3-mini의 또 다른 강점은 속도입니다. 이전 모델인 o1과 비교해 24% 더 빠른 응답 시간을 자랑하며, 100개의 토큰..

전통적인 언어 모델이 새로운 정보에 제한되어 있는 시대에, 어떻게 한 기술이 AI의 답변을 시대를 초월한 지혜로 확장시킬까요? 바로 Retrieval Augmented Generation (RAG)의 이야기입니다.RAG는 대형 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고 그 능력을 획기적으로 향상시키는 혁신적인 기술입니다. 이 기술은 AI가 단순히 학습된 데이터에만 의존하지 않고, 실시간으로 외부 정보를 검색하여 답변을 생성할 수 있게 해줍니다.RAG의 작동 원리RAG의 핵심은 '검색'과 '생성'이라는 두 가지 프로세스의 결합입니다:검색 (Retrieval): 사용자의 질문이나 쿼리에 관련된 정보를 외부 데이터베이스에서 찾아냅니다. 이 과정에서 최신 벡터 데이터베이스 기술이 사용되어 효율적이고 정확한 정보 검색..

세상은 끊임없이 변화하고 있습니다. 하지만 한 가지는 확실합니다: 미래는 인공지능에 의해 주도될 것입니다. 특히, 단순한 프로그램을 넘어 스스로 학습하고 의사결정을 내리는 'AI 에이전트'가 그 중심에 서 있습니다. 당신의 일상과 비즈니스를 바꿀 혁신의 씨앗을 알아보세요.AI 에이전트란 무엇인가?AI 에이전트는 인공지능 기술의 최신 진화 형태입니다. 이는 단순히 프로그래밍된 대로 작동하는 것이 아니라, 주변 환경을 인식하고, 정보를 분석하며, 독립적으로 의사결정을 내리는 자율적인 소프트웨어 시스템입니다. AI 에이전트의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:환경 인식 능력데이터 수집 및 분석 기능자체 의사결정 시스템행동 실행 메커니즘목표 지향적 설계이러한 요소들이 조화롭게 작동하여 AI 에이전트는 복잡한 문..

오픈소스가 AI 연구를 어떻게 새롭게 정의하고 있는지 알고 싶으신가요? 이제 막 발표된 Janus-Pro가 그 답을 제시합니다. DeepSeek에서 개발한 이 혁신적인 다중 모달 AI 모델은 인공지능 커뮤니티에 새로운 바람을 일으키고 있습니다.Janus-Pro의 놀라운 성능Janus-Pro, 특히 7B 버전은 여러 벤치마크 테스트에서 놀라운 성과를 보여주었습니다. OpenAI의 DALL-E 3와 Stable Diffusion을 뛰어넘는 성능은 이 모델의 잠재력을 명확히 보여줍니다. GenEval과 DPG-Bench 같은 권위 있는 벤치마크에서의 우수한 성적은 Janus-Pro가 단순한 실험 모델이 아닌, 실제 응용 가능한 강력한 도구임을 입증합니다.다중 모달의 힘Janus-Pro의 가장 큰 강점은 다중 ..

모든 것을 넘어서는 성능의 AI 모델 'Qwen 2.5-Max'가 우리 앞에 나타났습니다. 이 모델이 내린 돌풍, 도대체 무엇이 특별할까요? 알리바바가 최근 공개한 QWEN 2.5-Max는 AI 기술의 새로운 이정표를 세우며 업계에 충격을 주고 있습니다.압도적인 성능, 경쟁자들을 뛰어넘다QWEN 2.5-Max는 단순한 성능 향상을 넘어 AI의 새로운 기준을 제시합니다. OpenAI의 GPT-4, DeepSeek-V3, 메타의 LLaMA-3.1-405B와 같은 세계적인 모델들을 거의 모든 영역에서 앞서고 있습니다. 특히 AREA-HHHARD, LIVEBENCH, LIVECODEBECH, GPQA-DIAMOND 등 다양한 벤치마크 테스트에서 탁월한 성적을 거두며 그 실력을 입증했습니다.빅데이터의 힘, 20조..

인공지능 기술의 급속한 발전으로 언어 모델의 성능이 나날이 향상되고 있습니다. 이러한 발전의 최전선에서 두 거인이 맞붙고 있습니다. 바로 OpenAI의 GPT o1과 DeepSeek의 R1입니다. 과연 어떤 모델이 미래의 AI 환경에서 지배적인 위치를 차지할까요?OpenAI GPT o1: 혁신적인 추론 능력의 선두주자OpenAI GPT o1은 현재 가장 진보된 언어 모델 중 하나로 평가받고 있습니다. 이 모델의 가장 큰 특징은 '사고의 연쇄(chain of thought)' 기능입니다. 이를 통해 복잡한 문제에 대해 단계별로 논리적인 추론을 수행할 수 있어, 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.GPT o1은 특히 다음과 같은 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다:데이터 과학프로그래밍판례 분석또한..

인공지능 분야에서 데이터 라벨링은 오랫동안 고질적인 문제로 여겨져 왔습니다. 방대한 양의 데이터를 수집하고 분류하는 과정은 시간과 비용이 많이 들뿐만 아니라, 때로는 데이터 자체의 부족으로 인해 모델 개발에 제약이 따르기도 했습니다. 하지만 이제 Deepseek R1 Zero가 이러한 한계를 뛰어넘는 혁신적인 접근 방식을 선보이고 있습니다.순수 강화 학습: 데이터 라벨링의 새로운 대안Deepseek R1 Zero는 기존의 지도 학습 방식을 완전히 배제하고, 순수하게 강화 학습만을 통해 모델의 추론 능력을 향상시키는 독특한 접근 방식을 채택했습니다. 이는 다음과 같은 혁신적인 변화를 가져옵니다:데이터 의존성 감소: 라벨링된 대규모 데이터셋 없이도 모델을 훈련할 수 있어, 데이터 부족 문제를 해결할 수 있습..