Scaling vs Packaging(반도체 성능 혁신의 두 길)
과거의 반도체 발전이 하나의 칩 안에 얼마나 더 작은 부품을 빽빽하게 넣느냐의 ‘미세화’ 싸움이었다면, 이제는 그 한계를 넘어서기 위해 여러 […]
AI지식현미경
Edge Computing and On-Device AI(에지 컴퓨팅과 온디바이스 AI가 가져올 변화)
과거의 컴퓨터가 모든 문제를 ‘학교 선생님’에게 보내서 답을 받아오는 방식이었다면, 현대의 기술은 내 가방 속 ‘똑똑한 메모장’이 스스로 문제를 풀고
Transformer vs. Next-Gen AI(차세대 모형의 도전)
2017년 구글이 발표한 이 짧은 논문 한 편은 인류의 역사를 바꿨습니다. 우리가 매일 사용하는 ChatGPT, Claude, Gemini의 심장에는 바로 이
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 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.
Logic vs Intuition: ANN’s Roots
부제: 논리와 직관 – AI의 심장, 인공신경망 “AI 아카데미에 새로운 수업이 시작되었어요! 지난번 우리가 만난 두 천재, 머신러닝과 딥러닝 기억나시나요?
RNN과 Transformer(순환신경망과 트랜스포머)
“세상을 바꾼 인공지능 혁명의 주인공, 트랜스포머를 아시나요? 단순한 계산기를 넘어 인간처럼 생각하고 대화하는 지금의 AI 시대를 연 진정한 혁명가입니다.”딥러닝 학교에
