Training vs Inference(훈련과 추론)
“AI는 어떻게 박사가 되고, 어떻게 정답을 맞힐까요? 단순히 암기하는 것을 넘어 데이터 속의 패턴을 깨우치는 훈련과, 배운 지식을 꺼내 써먹는 […]
AI vs AGI vs ASI(인공지능의 미래는 어디?)
과거의 인공지능은 우리가 정해진 규칙을 입력해야만 작동하는 ‘단순한 도구’에 불과했습니다. 체스 게임에서 승리하거나 스팸 메일을 걸러내는 정도였죠. 하지만 이제 인공지능은
Compute vs Memory(AI 성능의 병목은 어디인가?)
과거의 컴퓨터는 우리가 시키는 대로만 움직이는 ‘단순한 계산기’였습니다. 하지만 인공지능(AI) 시대의 컴퓨터는 스스로 생각하고 엄청난 양의 데이터를 학습하는 ‘거대한 지능’으로
GPU vs HBM(AI 인프라의 두 엔진)
과거의 컴퓨터가 단순히 우리가 시키는 계산을 수행하는 ‘수동적인 기구’였다면, 오늘날의 인공지능은 스스로 학습하고 판단하는 ‘지능형 시스템’으로 진화했습니다. 이러한 변화의 중심에는
Coding vs Vibe Coding(코딩과 바이브 코딩)
코딩은 그동안 배우기 너무 어렵고, 작은 결과물에도 막대한 시간이 소모되는 전문가들만의 높은 성벽이었습니다. 하지만 이제 복잡한 문법에 쏟던 수개월의 시간은
Low-code vs No-code(로코드와 노코드)
과거의 소프트웨어 개발은 전문가들만이 넘을 수 있는 높은 성벽과 같았습니다. 작은 결과물 하나를 위해 수만 줄의 코드를 작성하고 오타 하나에
Parameter vs Hyperparameter(파라미터도 종류가?)
인공지능의 진화 속도가 무서울 정도입니다. 여기서 우리가 주목해야 할 지점은 ‘규모의 경제’인가, 아니면 ‘학습의 지혜’인가 하는 문제입니다. 무조건적인 물량 공세가
AI 혁명: Attention is All You Need
“세상을 바꾼 AI 혁명가, 트랜스포머를 아시나요? 단순한 계산기를 넘어 인간처럼 대화하는 시대를 연 주인공입니다.” 인공지능 학교에 이 천재 전학생이 오기
Scaling Law vs. SLM (데이터 vs 알고리즘)
거대한 거인 vs 똑똑한 꼬마: AI의 미래는 누구의 손에?, 우리는 지금 인공지능이 매일같이 똑똑해지는 시대를 살고 있습니다. 그런데 문득 궁금해집니다.