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DeepSeek의 새로운 AI 모델 V3-0324가 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 공개되면서 글로벌 AI 업계에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 6710억 개의 파라미터를 가진 이 거대 모델은 MoE(Mixture of Experts) 기술을 통해 놀라운 효율성을 달성해 일반 Mac Studio에서도 구동 가능할 정도로 최적화되었습니다. 이 혁신적인 모델은 중국 AI 산업의 경쟁 구도를 재편하고 있으며, 미국 기술 기업들에게도 새로운 도전 과제를 제시하고 있습니다.  DeepSeek SHOCKS the West AGAIN! Their New AI Model Is Smarter & Free (V3–0324)DeepSeek의 새로운 AI 모델 V3-0324는 **오픈 소스**로 공개되어 AI 업계에 큰 파..

핵전쟁 시대의 억제력처럼, AI 시대에도 새로운 억제 전략이 필요한 시점이 왔습니다. 전 Google CEO 에릭 슈미트와 연구자들이 제안한 '상호확증 AI 오작동(MAIM)' 전략은 초지능 AI 개발 경쟁에서 위험을 관리하기 위한 새로운 패러다임을 제시합니다. 핵무기의 상호확증파괴(MAD)에서 영감을 받은 이 전략은 어떤 국가도 AI 패권을 독점하려 할 경우 경쟁국들이 예방적 방해 조치로 대응한다는 개념입니다. 그러나 이 전략의 실효성과 대안에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있습니다. Ex Google CEO Calls For Mutually Assured AI-Destruction이 영상은 전 Google CEO 에릭 슈미트가 제안한 **상호확증 AI 파괴(Mutually Assured AI-Dest..

멀티 에이전트 시스템의 세계로 여러분을 초대합니다! 이 튜토리얼에서는 LangChain과 MCP(Multi-Chain Processing)를 활용하여 강력하면서도 사용자 정의가 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다. 특히 MCP 서버를 통해 제공되는 다양한 도구를 활용하여 에이전트의 능력을 확장하고, Kestra 워크플로우 엔진으로 전체 프로세스를 자동화하는 방법에 중점을 두고 있습니다. 코드 예제와 함께 실용적인 지식을 쌓아보세요!   How to use MCP servers from a custom AI agent (step by step)이 튜토리얼은 **Langchain**과 **MCP(Multi-Chain Processing)**를 사용하여 사용자 정의 AI 에이전트를 ..

스마트한 기업들이 디지털 전환에 박차를 가하면서, COBOL로 작성된 레거시 시스템은 아직도 금융, 정부, 보험 분야의 핵심 업무를 지원하고 있습니다. 이러한 시스템들이 여전히 오늘날의 비즈니스 세계에서 중요한 역할을 하고 있지만, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 현대화 방법을 통해 이들 시스템의 가치를 더욱 높일 수 있습니다. 수십 년 된 코드베이스를 이해하고 현대적인 마이크로서비스로 전환하는 과정을 살펴보겠습니다.  Large Language Models Simplifying App Modernization이 영상은 **대규모 언어 모델(LLM)**을 활용하여 COBOL로 작성된 **모놀리식 애플리케이션**을 현대화하는 방법을 설명합니다. LLM은 COBOL 코드를 이해하고 문서화하여 코드 이해도..

오늘날 기업들이 직면한 사이버 보안 위협은 그 어느 때보다 복잡하고 지능적입니다. 보안 전문가들이 하루에도 수많은 경고와 위협에 대응해야 하는 상황에서, Microsoft는 혁신적인 솔루션을 제시했습니다. 바로 '생성형 AI'를 활용한 Microsoft Security Copilot 에이전트입니다. 이 에이전트는 단순한 자동화를 넘어 지능적인 분석과 대응을 가능하게 하여 보안 팀의 역량을 획기적으로 강화합니다. 이 글에서는 Microsoft Security Copilot 에이전트의 혁신, 기능, 그리고 실제 효과에 대해 알아보겠습니다.  Microsoft Security Copilot agentsMicrosoft Security Copilot agents는 **생성형 AI**를 활용하여 보안 및 IT 운..

현재 AI 기술이 우리 생활과 산업 전반에 미치는 영향은 상상을 초월하고 있습니다. 특히 최근 Anthropic의 CLAUDE 업그레이드, Perplexity AI의 TikTok 인수 시도, 그리고 의료 진단 분야에서의 혁신적인 AI 모델 등장은 인공지능이 단순한 보조 도구를 넘어 인간의 사고 과정과 전문성을 보완하고 있음을 보여줍니다. 이러한 발전은 지능형 기술이 어떻게 복잡한 문제 해결, 정보 전달, 그리고 중요한 의료 결정에 기여하는지를 보여주는 중요한 사례입니다.   Anthropic Upgraded CLAUDE with이 영상은 **AI 기술의 발전**과 그 잠재적 영향력에 대해 다룹니다. Anthropic의 CLAUDE가 'THINK tool' 업그레이드를 통해 복잡한 문제 해결 능력이 향상되..

AI 기술이 급속도로 발전하면서 AI 에이전트는 우리 디지털 생활의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 이러한 AI 에이전트들이 외부 세계와 효과적으로 소통하기 위해서는 표준화된 프로토콜이 필요한데, 그 중심에 **MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)**가 있습니다. 이 글에서는 MCP의 중요성, 구조부터 실제 구현 방법까지 상세히 알아보겠습니다.  MCP 이제 모르면 안됩니다 | MCP 서버 개발 및 연동 방법이 영상은 **AI 에이전트 시대**에 필수적인 프로토콜인 **MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)**에 대해 설명합니다. MCP는 LLM이 외부 데이터, 도구, API 등과 효율적으로 소통할 수 있도록 표준화된 규격을lilys.ai 🤖 MCP 프로토콜의 중요성과 구조MCP란 무엇인가?**MCP(모델 컨텍스트..

벡터 데이터베이스는 현대 AI 기술의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다. 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 비정형 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있게 해주는 이 기술은 어떻게 작동하고, 왜 중요한지 살펴보겠습니다. 특히 전통적인 데이터베이스의 한계를 뛰어넘어 의미 기반 검색을 가능하게 하는 벡터 데이터베이스의 원리와 응용에 대해 알아봅시다.  What is a Vector Database? Powering Semantic Search & AI Applications이 영상은 **벡터 데이터베이스**의 개념과 작동 원리를 명확하게 설명합니다. 전통적인 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하고, **의미론적 검색**과 AI 애플리케이션을 지원하는 벡터 데이터lilys.ai 전통적 데이터베이스의 한계와 벡터..

AI 자동화 도구를 활용해 업무 효율을 높이고 싶은데, 복잡한 설치 과정과 비용 때문에 망설이고 계신가요? 이제 걱정하지 마세요! 이 포스트에서는 Docker를 활용해 코딩 지식 없이도 n8n과 MCP(Multi-Tool Co-Pilot)를 무료로 설치하는 방법을 단계별로 안내해 드립니다. n8n의 강력한 워크플로우 자동화 기능과 MCP의 AI 에이전트 기능을 결합하면, 여러분의 비즈니스나 개인 프로젝트에 놀라운 변화를 가져올 수 있습니다. 이 튜토리얼을 통해 복잡한 설정 없이 여러분의 로컬 환경에서 AI 자동화의 힘을 경험해 보세요!  The Ultimate FREE n8n + MCP Setup Guide (No-Code Tutorial)이 튜토리얼은 **Docker**를 통해 n8n과 MCP를 무료로..

프랑수아 숄레(François Chollet)는 딥러닝의 한계를 인식하고 프로그램 합성의 새로운 가능성을 탐구하며 인공지능의 미래를 재정의하고 있습니다. 프로그램 합성은 이산적(discrete) 구조를 효과적으로 다루는 능력을 통해 딥러닝이 해결하기 어려운 문제들에 새로운 접근법을 제시합니다. 이 글에서는 프로그램 합성의 핵심 개념부터 최신 하이브리드 접근법까지 살펴보며, 인공지능의 새로운 가능성을 탐색해 보겠습니다.  Exploring Program Synthesis: Francois Chollet, Kevin Ellis, Zenna Tavares이 영상은 **프로그램 합성**에 대한 깊이 있는 탐구를 담고 있습니다. 딥러닝 전문가인 프랑수아 숄레는 딥러닝의 한계를 깨닫고 프로그램 합성의 가능성을 엿보..

로봇 기술이 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 이전에는 상상하기 어려웠던 복잡한 동작과 환경 적응력을 갖춘 로봇들이 현실이 되고 있으며, 그 중심에는 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)와 엔비디아(NVIDIA)가 있습니다. 특히 GTC 2025에서 공개된 보스턴 다이내믹스의 새로운 로봇들은 엔비디아의 첨단 AI 플랫폼을 기반으로 하여 더욱 자연스럽고 지능적인 움직임을 선보이며 업계에 큰 반향을 일으키고 있습니다. 기존의 유압식 시스템에서 전동식 액추에이터로의 전환과 AI 기술의 결합은 보스턴 다이내믹스가 가진 하드웨어 제작 역량을 한층 더 끌어올리는 계기가 되었습니다. 이 글에서는 보스턴 다이내믹스와 엔비디아의 협력이 가져올 로봇 기술의 새로운 가능성과 도전 과제에 대해 자세히 알아보겠습니..

양자 컴퓨팅과 인공지능의 융합은 현대 기술 혁신의 최전선에 서 있는 두 거대한 물결이 만나는 지점입니다. 이 두 기술의 결합은 단순한 합 이상의 혁명적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 양자 컴퓨팅이 제공하는 기하급수적인 계산 능력과 인공지능의 학습 및 적응 능력이 결합되면, 우리는 현재의 컴퓨팅 한계를 훨씬 뛰어넘는 새로운 시대를 맞이하게 될 것입니다.  The Profound Potential of Quantum Computing and A.I.이 영상은 **양자 컴퓨팅**과 **인공지능**의 융합이 가져올 혁신적인 잠재력에 대해 이야기합니다. 양자 컴퓨팅은 자연을 컴퓨팅 기반으로 활용하고, 인공지능은 인간의 뇌를 모방하여 구축하려lilys.ai 양자 컴퓨팅과 AI의 근본적 연결고리양자 컴퓨팅과 인..

세계적인 AI 경쟁이 더욱 치열해지고 있는 지금, 중국의 기술 거인 텐센트가 강력한 도전장을 내밀었습니다. 새롭게 출시된 T1 AI 모델은 세계 AI 판도를 뒤흔들 잠재력을 가진 신성으로 등장했는데요, 이는 단순한 모델 출시를 넘어 중국이 AI 패권 경쟁에서 우위를 점하려는 전략적 움직임으로 해석됩니다. 텐센트의 T1은 어떤 혁신을 가져올까요? 함께 살펴보겠습니다.  Tencent’s New AI텐센트의 새로운 AI 모델 **T1**은 중국이 AI 분야에서 새로운 강자로 부상하고 있음을 보여주는 사례입니다. T1은 DeepSeek의 R1과 OpenAI의 모델들과 경쟁하며, 특히 긴 텍스트 처리와 명확성 면에서lilys.ai 🚀 텐센트 T1의 놀라운 성능: 글로벌 AI 거인들과 어깨를 나란히텐센트의 T1..

현대 직장인들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 무엇일까요? 바로 '시간'입니다. 매일 쏟아지는 업무와 끝없는 회의 속에서 우리는 더 효율적으로 일하는 방법을 갈망하고 있습니다. 만약 여러분에게 단 몇 시간만에 하루 업무를 처리할 수 있는 조수가 생긴다면 어떨까요? 이제 그 꿈이 현실이 되었습니다. 생성형 AI(제너레이티브 AI)가 바로 그 해답입니다. 이 글에서는 생성형 AI가 어떻게 전문가들의 업무를 지원하고 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있는지에 대한 실질적인 사례와 팁을 공유하겠습니다.  AI 개발자 되는 법부터 하는 일까지 다 알려드림! 삼성SDS AI 개발자 현실, 업무 │ AI 출장서비스이 동영상은 **제너레이티브 AI**가 어떻게 전문가들의 **업무**를 지원하고 생산성을 향상시킬 수 있..

연세대학교가 최근 양자 컴퓨터를 도입하면서 학계와 대중 모두에게 큰 화제가 되고 있습니다. 제막식 이후 유튜브 반응과 다양한 댓글들이 보여주듯, 많은 사람들이 양자 컴퓨터라는 미래 기술에 관심을 갖게 되었습니다. 그런데 양자 컴퓨터란 정확히 무엇이며, 왜 이토록 주목받고 있을까요? 박경덕 교수와 함께 양자 컴퓨터에 대한 오해와 진실, 그리고 그 잠재력을 알아보는 이 영상은 많은 궁금증을 해소해줍니다. 크림빵 연구부터 암호 해독까지, 양자 컴퓨터가 가져올 변화를 함께 들여다보겠습니다.  “왜샀음?” 양자컴퓨터 도입 댓글 반응, 직접 다 말씀드리겠습니다.연세대학교의 양자 컴퓨터 도입에 대한 다양한 댓글 반응에 대해 박경덕 교수와 함께 **솔직하고 심도 있는 답변**을 제공하는 영상입니다. 양자 컴퓨터가 크림..

에이전트와 워크플로우의 명확한 구분을 통해 AI 개발의 효율성을 극대화하는 방법을 알아봅니다.Agentic AI는 최근 인공지능 분야에서 가장 뜨거운 화두 중 하나입니다. 하지만 '에이전트'라는 용어가 무분별하게 사용되면서 개념적 혼란이 발생하고 있습니다. 이 글에서는 Agentic AI의 핵심 개념인 '에이전트'와 '에이전트 워크플로우'의 차이점을 명확히 설명하고, 실제 개발 환경에서 이를 효과적으로 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 비결정론적 접근과 결정론적 접근의 차이를 이해하면, 문제 상황에 맞는 최적의 AI 솔루션을 구현할 수 있습니다.  Agentic AI의 개념과 중요성에이전트에 대한 명확한 정의의 필요성Agentic AI 시즌 2에서는 개발자들에게 친숙한 용어를 사용하여 다양한 AI 관..

2025년 AI 기술의 핵심 키워드로 떠오를 '에이전트 AI'는 기업과 개인 모두에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 단순한 자연어 처리를 넘어, 복잡한 문제를 해결하고 인간과 유사한 반영 및 개선 과정을 통해 더 스마트한 솔루션을 제공하는 이 기술은 어떻게 작동하는 걸까요? 오늘은 에이전트 AI의 개념부터 실제 활용 방법까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.   Using Agentic AI to create smarter solutions with multiple LLMs (step-by-step process)이 동영상에서는 에이전트 AI의 개념과 여러 LLM을 사용하여 더 스마트한 솔루션을 만드는 데 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 소개합니다. 핵심 주제는 인간과 유사한 반영및 개선과정을 모방하여 A..

우리는 인공지능의 거대한 변화의 물결 위에 서 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM)이 등장한 이후, 많은 사람들이 궁금해하는 질문이 있습니다. "인간 수준의 지능을 가진 AI, 즉 인공 일반 지능(AGI) 은 언제 실현될까요?" 이 질문에 대한 답변은 전문가마다 크게 다르지만, 한 가지 확실한 것은 AGI에 대한 논의가 더 이상 공상과학 영화 속 이야기가 아니라는 점입니다. 이제 이 논의는 세계 최고의 AI 연구소와 기업들의 로드맵에 명확히 포함되어 있습니다. 미래의 모습이 궁금하신가요? 함께 알아보겠습니다.  The Path to AGI is Coming Into View이 영상은 **인공 일반 지능(AGI)으로 향하는 길**에 대한 다양한 전문가들의 의..

AI 기술이 빠르게 발전하면서 우리 일상에 AI 에이전트가 자연스럽게 스며들고 있습니다. 하지만 아무리 뛰어난 AI 기술도 사용자 경험(UX)이 제대로 설계되지 않으면 외면받기 쉽습니다. 최근 트렌드를 살펴보며 AI 에이전트와 사용자 간의 상호작용이 어떻게 디자인되어야 하는지, 그 중요성에 대해 알아보겠습니다.  ”AI에이전트도 UX 잘못 설계하면 외면받을 수 있다“ (김숙연 홍익대 산업디자인학과 교수)**AI 에이전트**의 사용자 경험(UX) 설계의 중요성을 강조하는 이 영상에서는, 디자인이 잘못되면 AI 기술조차 외면받을 수 있음을 확인할 수 있습니다. **커뮤니케이션**의 예민함과 인터페이스 설lilys.ai UX와 UI의 기본 이해: 경험과 접점UX(사용자 경험)는 단순히 화면의 디자인이 아니라,..

최근 AI 기술의 발전 속도가 기하급수적으로 증가하면서, 개발자와 기업들에게 흥미진진한 새로운 기회가 펼쳐지고 있습니다. NVIDIA GTC에서 발표된 혁신적인 로봇 기술부터 Baidu의 전략적 AI 모델 접근법, Chain-of-Thought 추론의 신뢰성 문제까지, AI 생태계는 빠르게 진화하고 있습니다. 이번 글에서는 최신 AI 트렌드를 심층적으로 분석하고, 이러한 발전이 미래 기술 환경에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다.  NVIDIA GTC, Baidu reasoning models and Gemini AI image generation이 팟캐스트는 NVIDIA GTC의 발표, Baidu의 새로운 모델, Chain-of-Thought 추론의 결함, Gemini AI 이미지 생성 등 다양한 AI..