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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..