반응형 전체 글245 OpenAI, ‘ChatGPT Deep Research’ 공개: AI 연구의 혁신 🚀 OpenAI, ‘ChatGPT Deep Research’ 공개: AI 연구의 혁신 🚀OpenAI가 ChatGPT Deep Research를 공개하며 AI 연구 분야에 혁신을 가져왔습니다. 이는 단순한 데이터 검색을 넘어 심층적인 웹 분석과 정보 정리를 수행하는 강력한 AI 에이전트로, 최근 발표된 o3-mini 및 o3-mini-high 모델 이후 또 하나의 중요한 도약으로 평가받고 있습니다.🔎 ChatGPT Deep Research란?ChatGPT Deep Research는 OpenAI의 최신 AI 연구 도구로, 실시간으로 수백 개의 온라인 소스를 분석하고 통합하는 기능을 갖추고 있습니다. 기존 AI 모델과 달리, 단순한 정보 제공이 아닌 데이터 분석, 정보 종합 및 출처 인용까지 자동화하여, 마치.. 2025. 2. 6. 🚀 OpenAI, 새 코딩 모델 o3-mini-high 출시! DeepSeek R1보다 뛰어난 성능! 🚀 OpenAI, 새 코딩 모델 o3-mini-high 출시! DeepSeek R1보다 뛰어난 성능!OpenAI가 새롭게 o3-mini와 o3-mini-high를 출시했습니다! 🎉현재 ChatGPT와 API에서 사용할 수 있으며, 특히 코딩 성능에서 최고 수준을 자랑합니다.🔥 o3-mini vs. 경쟁 모델 성능 비교LiveBench 기준으로 o3-mini-high는 코딩 성능에서 압도적인 성적을 기록했습니다.o3-mini-high: 82.74DeepSeek R1: 66.74Claude 3.5 Sonnet: 67.13OpenAI o1: 69.69기존 모델들과 비교해 보면, o3-mini-high는 월등한 코딩 성능을 보여주고 있습니다. 💪 💻 o3-mini 무료 사용 가능!ChatGPT 사용자라.. 2025. 2. 4. 📌 Ollama vs Hugging Face: 어떤 차이가 있을까? 📌 Ollama vs Hugging Face: 어떤 차이가 있을까?AI 모델을 실행하고 활용하는 데 있어 Ollama와 Hugging Face는 각각 다른 방식으로 접근합니다.이 글에서는 Ollama와 Hugging Face의 주요 차이점을 비교하고, 어떤 상황에서 각각을 사용하는 것이 적절한지 알아보겠습니다. 🚀1️⃣ Ollama란? 🤖Ollama는 로컬 환경에서 LLM을 간편하게 실행할 수 있도록 설계된 도구입니다.특히 오픈소스 AI 모델을 쉽게 다운로드하고 실행할 수 있어, 로컬 AI 애플리케이션 개발에 적합합니다. ✅ Ollama의 특징✔️ 로컬 실행: 인터넷 없이도 AI 모델을 실행할 수 있음✔️ 간단한 명령어: ollama run model-name만 입력하면 실행 가능✔️ 모델 최적화:.. 2025. 1. 31. DeepSeek R1 챗봇 만들기! 🚀 AI 대화형 모델을 내 PC에서 실행하는 방법 🤖 최근 AI 기술이 발전하면서 다양한 오픈소스 LLM(Large Language Model)이 등장하고 있습니다. 그중에서도 DeepSeek R1은 강력한 추론 성능을 제공하는 모델로, Ollama를 통해 로컬에서 쉽게 실행할 수 있습니다. 2025.01.28 - [AI 공부/LLM] - 딥시크 사용법 DeepSeek R-1, 로컬 설치와 활용법 🌟 당신만의 AI 비서 만들기! 딥시크 사용법 DeepSeek R-1, 로컬 설치와 활용법 🌟 당신만의 AI 비서 만들기!요즘 DeepSeek R-1에 대해 이야기하는 분들 많죠? 😍 중국 AI 기업 DeepSeek에서 개발한 이 오픈소스 AI 언어 모델은 OpenAI의 GPT와 견줄 만하거나, 일부 사용자는 더 뛰어나다고 평가합니다. 🤔✨ 특히,datas.. 2025. 1. 31. [LLM] DeepSeek-R1 논문 쉽게 읽기: 새로운 AI 강화학습 시대가 열렸다! 🚀 최근 인공지능(AI) 기술은 엄청난 발전을 이루고 있어요. 그중에서도 대형 언어 모델(LLM) 은 인공지능의 미래를 바꿀 핵심 기술로 주목받고 있는데요! 🧠✨ OpenAI의 o1 모델이 등장하면서 추론 능력이 더욱 향상되었지만, 아쉽게도 비공개 모델이죠. 😞 하지만 희소식이 있습니다! 🎉 바로 DeepSeek-R1 연구 논문이 공개되었는데요! 이 논문에서는 새로운 오픈소스 AI 모델 DeepSeek-R1이 어떻게 강화학습(RL)을 통해 강력한 추론 능력을 갖추었는지 설명하고 있어요. 🔥 1️⃣ LLM 훈련 과정 간단 정리 ✍️LLM(대형 언어 모델)이 만들어지는 과정은 보통 3단계로 나뉘어요. 🏗️사전 훈련 (Pre-training) 🏋️♂️방대한 텍스트와 코드 데이터로 훈련 📚다음 단어.. 2025. 1. 31. [AI정보] 🚀 "트럼프의 '스타게이트 프로젝트'! AI 패권 전쟁 시작?!" 💰 660조 원 투자?! 트럼프의 빅 픽처 📢🔥 도널드 트럼프가 '스타게이트 프로젝트'를 발표하고, 오픈AI가 즉시 이에 대한 세부 사항을 공개했습니다. 미국 내 AI 인프라 구축을 위해 무려 4년간 5000억 달러(약 660조 원)를 투자하겠다는 엄청난 계획! 😱 그런데 이 프로젝트를 지원하는 기업들이 SoftBank, Oracle, 그리고 MGX라는 점이 흥미롭습니다. 특히, 마이크로소프트와 경쟁 관계인 오라클이 여기에 참여한 점이 논란이 되고 있어요.🤯 일론 머스크도 가세?! 마이크로소프트는 괜찮을까? 💻💡 트럼프와 가까운 사이로 알려진 일론 머스크가 오픈AI를 지원하는 이 프로젝트에 관여하고 있다는 점도 충격적이죠. 마이크로소프트는 기존 오픈AI와의 파트너십이 유지된다고 밝혔지만, 이.. 2025. 1. 30. 🐳 Docker 도커 컨테이너 확인, 중지, 삭제 모든 명령어 총정리 🐳 Docker컨테이너 확인, 중지, 삭제 모든 명령어 총정리Docker를 사용하다 보면 필요 없는 컨테이너를 정리해야 할 때가 많습니다. 이번 글에서는 Docker 컨테이너를 확인하고 중지하며 삭제하는 모든 명령어를 정리해보겠습니다. 💡1️⃣ 컨테이너 확인하기컨테이너 목록을 확인하는 명령어입니다.✅ 실행 중인 컨테이너 확인docker ps현재 실행 중인 컨테이너만 표시합니다.✅ 모든 컨테이너 확인 (중지된 컨테이너 포함)docker ps -a중지된 컨테이너까지 포함하여 모든 컨테이너를 표시합니다.✅ 컨테이너 ID만 확인 실행 중인 컨테이너의 ID만 출력합니다.docker ps -q2️⃣ 컨테이너 중지하기실행 중인 컨테이너를 중지하려면 다음 명령어를 사용하세요.✅ 특정 컨테이너 중지 docker st.. 2025. 1. 30. [AI 정보]딥시크 DeepSeek-R1 🚀 중국의 AI 혁명? 딥시크 R1 등장! 🧠✨ 🚀 중국의 AI 혁명? 딥시크 R1 등장! 🧠✨안녕하세요! 😊 오늘은 요즘 AI 업계에서 핫🔥한 "딥시크 R1 (DeepSeek R1)"에 대해 알아볼 거예요! 😆💡"AI는 미국이 최고 아니야?"라고 생각하셨다면, 이번엔 다를 수도 있어요! 🤯 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 미국의 오픈AI, 구글을 위협하는 수준의 언어 모델을 내놓았거든요! 😳💻 2025.01.28 - [AI 공부/LLM] - 딥시크 사용법 DeepSeek R-1, 로컬 설치와 활용법 🌟 당신만의 AI 비서 만들기! 딥시크 사용법 DeepSeek R-1, 로컬 설치와 활용법 🌟 당신만의 AI 비서 만들기!요즘 DeepSeek R-1에 대해 이야기하는 분들 많죠? 😍 중국 AI 기업 DeepSeek에.. 2025. 1. 30. [AI정보] 🎉 Deepseek: 더 적은 자원으로 더 많은 것을 이루다! 🎉 최근 AI 업계에서 Deepseek이라는 중국 스타트업이 큰 주목을 받고 있어요! 🇨🇳 AI 시장을 뒤흔들고 있는 이 회사는 최신 반도체 없이도 강력한 AI 모델을 만들어내는 놀라운 기술력을 보여주고 있습니다. 미국의 반도체 수출 규제로 인해 어려움을 겪을 거라 예상됐던 중국 AI 업계가 오히려 혁신적인 방식으로 대응하며 세계 무대에서 빠르게 성장하고 있죠. 🚀🔎 Deepseek R1: 실리콘밸리를 긴장시키는 초강력 AIDeepseek의 최신 모델인 R1은 6710억 개의 매개변수(파라미터)를 가진 강력한 AI 모델이에요. 😱 특히, OpenAI의 최강 모델 중 하나인 ChatGPT o1보다 더 강력하면서도 비용이 훨씬 저렴합니다. 📈 Deepseek R1의 특징: ✅ 오픈소스 (MIT 라이.. 2025. 1. 29. 💻 올라마(Ollama) 설치하기 가이드 🛠️ 인공지능 모델을 로컬에서 실행할 때 꼭 필요한 도구 중 하나가 올라마(Ollama)입니다. 🎉 올라마는 다양한 대형 언어 모델(LLM)을 로컬 환경에서 실행할 수 있게 도와주는 무료 오픈소스 툴이에요!macOS, Linux, Windows까지 모두 지원되니, 누구나 쉽게 사용할 수 있답니다. 🌐 🌟 올라마(Ollama)란?올라마는 로컬에서 대형 언어 모델(LLMs)을 실행할 수 있도록 최적화된 플랫폼입니다. 💡특징: 1️⃣ 오프라인 실행 가능: 인터넷 없이도 AI 모델 실행!2️⃣ 다양한 모델 지원: LLaMA2, Phi 4, Mistral 등 최신 모델까지 사용 가능.3️⃣ 간편한 설치: 복잡한 설정 없이 바로 실행 가능.4️⃣ 모델 공유 가능: 자신만의 LLM을 만들어 공유할 수도 있어요.?.. 2025. 1. 28. 딥시크 사용법 DeepSeek R-1, 로컬 설치와 활용법 🌟 당신만의 AI 비서 만들기! 요즘 DeepSeek R-1에 대해 이야기하는 분들 많죠? 😍 중국 AI 기업 DeepSeek에서 개발한 이 오픈소스 AI 언어 모델은 OpenAI의 GPT와 견줄 만하거나, 일부 사용자는 더 뛰어나다고 평가합니다. 🤔✨ 특히, DeepSeek R-1은 무료로 사용할 수 있어서 더욱 매력적이에요! 😄 하지만 무료라는 점에서 데이터 프라이버시를 걱정하는 분들도 계시죠. 🕵️♀️🔒이 문제를 해결하려면 DeepSeek R-1을 로컬에서 실행해 보세요! 🚀🌟 DeepSeek R-1이란?DeepSeek R-1은 완전한 오픈소스 모델로, 누구나 코드를 수정하거나 자신의 필요에 맞게 Fine-Tuning 할 수 있어요. DeepSeek-V3라는 대형 모델에서 시작해, SFT(Supervised Fine.. 2025. 1. 28. [파이썬 (Python)] If/Else: 파이썬 제어 흐름의 새로운 접근법 🐍✨ 파이썬에서 if/else 없이 계산기를 만들어보자! 🐍✨안녕하세요! 이번에는 파이썬의 독창적인 기능들을 활용해 if/else 없이 제어 흐름을 처리하는 다양한 방법을 소개합니다. 이번 예제에서는 간단한 계산기를 만들어볼 거예요. 🎉1️⃣ 중첩된 함수 활용하기함수 안에 함수를 정의하여 연산을 처리할 수 있습니다!💻 코드 예제def calculator(a, b, operation): def add(): return a + b def subtract(): return a - b def multiply(): return a * b def divide(): return a / b if b != 0 else "Cannot divide by zero" operations = { .. 2025. 1. 25. 🖥️ 웹 브라우저로 대신 일해주는 AI, ChatGPT Operator 출시! 🚀 🖥️ 웹 브라우저로 대신 일해주는 AI, Operator 출시! 🚀안녕하세요! 오늘은 OpenAI가 새롭게 선보인 혁신적인 AI 에이전트, Operator에 대해 소개해 드릴게요. 🎉📌 Operator란?Operator는 사용자를 대신해 웹 브라우저에서 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트입니다.미국 내 Pro 사용자들에게 연구 프리뷰 형태로 공개되었고, 앞으로 더 많은 사용자에게 확장될 예정이에요. 💡 주요 기능웹 페이지 탐색, 클릭, 입력, 스크롤까지 사람처럼 브라우저를 직접 조작합니다.반복 작업 자동화: 예를 들어, TripAdvisor에서 로마 투어를 검색하고 예약하기 같은 일을 대신 처리할 수 있어요! ✈️🏛️🛠️ 어떻게 사용할 수 있나요?명령 입력: Operator에게 원하는 작업.. 2025. 1. 25. 📌 Big O 표기법 완전 쉽게 이해하기: 알고리즘 효율성의 기본! 📌 Big O 표기법 완전 쉽게 이해하기: 알고리즘 효율성의 기본!🚀 Big O 표기법이란?Big O 표기법은 알고리즘이 얼마나 빠르고 효율적인지 설명하는 방법이에요. 🤔복잡하게 들리지만, 입력 크기가 커질수록 알고리즘이 얼마나 느려지거나 빨라지는지를 알려주는 거예요.💡 예를 들어볼게요:1️⃣ 친구가 카페에서 잃어버린 가방을 찾으려고 합니다.방법 1: 모든 테이블을 하나씩 확인하며 찾는다 → 선형 검색 (O(n))방법 2: 테이블 번호가 순서대로 적혀 있다면, 중간부터 시작해서 가방이 있는지 확인하고 반씩 나눈다 → 이진 검색 (O(log n))결론: 테이블 수가 많아질수록 이진 검색이 훨씬 빠르다는 것을 알 수 있어요.🔑 Big O 표기법을 쉽게 알아보기O(1)상수 시간"첫 번째 테이블만 확인.. 2025. 1. 24. 알고리즘 분석 이렇게 쉽다고? 최악 vs 평균 vs 최상의 경우 완벽 정리 🔥 알고리즘을 분석할 때 우리는 세 가지 주요 사례를 살펴봅니다:1️⃣ 최악의 경우: 실행 시간이 가장 오래 걸리는 경우2️⃣ 평균적 경우: 모든 입력에 대한 평균 실행 시간3️⃣ 최상의 경우: 실행 시간이 가장 짧은 경우 이 블로그에서는 간단한 파이썬 예제를 통해 이 개념들을 이해하고, 어떤 상황에서 어떤 분석이 유용한지 알아보겠습니다! 🐍🛠️ 실전 예제: 선형 검색(Linear Search)📌 문제 설명주어진 배열에서 특정 값을 찾는 알고리즘입니다. 배열에서 값을 찾을 때, 최악, 평균, 최상의 경우는 다음과 같이 정의됩니다:최악의 경우: 찾고자 하는 값이 배열에 없거나 마지막에 있을 때최상의 경우: 찾고자 하는 값이 배열의 첫 번째 요소일 때평균적 경우: 찾고자 하는 값이 배열의 중간쯤에 있을 때.. 2025. 1. 24. 어떤 알고리즘이 더 좋을까? 쉽게 알아보는 방법! 😊 점근 분석 Asymptotic Analysis 어떤 알고리즘이 더 좋을까? 쉽게 알아보자! 😊 알고리즘 두 개를 받았는데, 어느 게 더 좋은지 어떻게 알 수 있을까요? 🤔"그냥 두 개 다 실행해 보고 빠른 걸 쓰면 되지 않을까?" 하고 생각할 수 있지만, 사실 그렇게 간단하지는 않아요. 😅왜 그런지 쉽고 재밌는 예제로 설명해 드릴게요! 🛠️✨1️⃣ 두 알고리즘 실행해 보기: 문제점은 뭘까?먼저, 간단한 예를 들어볼게요.여러분이 집에서 청소를 하는 두 가지 방법을 생각해보세요:방법 1: 방 하나씩 차근차근 청소하기 (선형적인 방법) 🧹방법 2: 가장 더러운 곳부터 정리하고 필요한 곳만 집중적으로 청소하기 (효율적인 방법) 💡작은 집에서는 방법 1이 간단하고 빨라요! 하지만, 엄청 큰 집이라면요? 🏰방 하나씩 청소하다가 하루가 다 가버릴지도.. 2025. 1. 23. 알고리즘 성장 순서: 효율적인 코드를 위한 첫걸음 🚀 알고리즘을 설계할 때 가장 중요한 것 중 하나는 성장 순서(order of growth)를 이해하는 것입니다. 성장 순서는 간단히 말해, 입력 크기가 커질수록 알고리즘이 얼마나 더 많은 시간과 자원을 소비하게 되는지를 보여줍니다. 이는 효율적인 코드를 작성하고, 다양한 알고리즘 중 최적의 선택을 내리는 데 큰 도움을 줍니다. 아래에서 성장 순서를 쉽게 이해할 수 있도록 풀어 설명드리겠습니다. 😊1️⃣ 성장 순서란 무엇인가요? 🤔성장 순서는 알고리즘의 "확장성"을 측정하는 도구입니다.입력 데이터가 작을 때는 대부분의 알고리즘이 빠르게 작동합니다.하지만 입력 데이터가 커질수록, 어떤 알고리즘은 여전히 효율적으로 작동하고, 다른 알고리즘은 점점 더 느려질 수 있습니다.예를 들어, 학생 10명의 점수를 정렬.. 2025. 1. 23. 알고리즘 분석이 중요한 이유? 개발자라면 꼭 알아야 할 성능 최적화 비밀! 🚀📊 알고리즘 분석: 더 빠르고 효율적인 소프트웨어의 시작! 🚀🌟알고리즘 분석은 단순한 기술이 아니라, 소프트웨어의 미래를 설계하는 핵심 도구입니다. 🛠️ 현대 개발자라면 성능, 효율성, 그리고 확장성을 위해 반드시 이해해야 할 중요한 개념이죠. 📊 아래에서 그 이유를 함께 알아보세요! 👇1️⃣ 속도는 경쟁력이다: 성능 최적화의 중요성 ⏩생각해보세요!텍스트 검색 알고리즘이 수천 개의 데이터에서 하나의 결과를 찾는 데 몇 분씩 걸린다면? 📄❌이미지를 간단히 수정하는 데도 시스템이 느려터진다면? 🖼️🐢사용자들은 더 빠르고 효율적인 서비스를 기대합니다. 🔥 알고리즘 분석을 통해 프로그램의 속도를 최적화하면, 사용자 만족도가 높아질 뿐만 아니라 경쟁력도 강화됩니다. 빠른 알고리즘 = 성공하는 서비스라.. 2025. 1. 23. [알고리즘] 알고리즘 분석: 효율성과 복잡성을 이해하는 첫걸음 🧠💻 📝 알고리즘 분석이란?알고리즘 분석은 컴퓨터 과학에서 알고리즘의 성능을 평가하고 최적화하는 데 필수적인 과정입니다.이 분석은 알고리즘이 얼마나 빠르고 효율적인지, 그리고 얼마나 많은 자원(시간과 공간)을 사용하는지 파악하는 데 초점을 맞춥니다. 🚀🤔 왜 중요한가?효율성 판단같은 작업을 수행하는 알고리즘이라도 성능 차이가 큽니다.예: 정렬 알고리즘 중 퀵소트(QuickSort)와 버블소트(BubbleSort)의 시간 복잡도 비교.리소스 최적화시간 복잡도와 공간 복잡도를 분석하여 메모리와 처리 시간을 최소화.예: 대규모 데이터를 처리하는 경우 적합한 알고리즘 선택이 중요합니다.확장성 평가데이터 크기가 증가했을 때 알고리즘이 어떻게 작동하는지 예측할 수 있습니다.📊 알고리즘 분석의 기본 요소1. 시간 .. 2025. 1. 22. [파이썬 Python] Python 라이브러리 Camelot으로 PDF에서 테이블 추출하기! 🧙♂️📊 📜 Camelot 소개Camelot은 PDF에서 테이블을 추출하는 데 유용한 Python 라이브러리입니다.특히, PDF 파일의 경로만 코드에 지정하면 데이터를 자동으로 추출하여 한 곳에 정리해줍니다. 📂✨PDF에서 중요한 데이터를 쉽게 가져와 활용할 수 있으니, 투자 보고서나 금융 데이터 분석 같은 프로젝트에 유용합니다. 💻 🛠️ 코드 구현 방법다음은 Camelot을 활용하여 PDF에서 테이블을 추출하는 간단한 코드 예제입니다. import camelot# PDF 파일 경로 지정file_path = "/path/to/your/pdf/financial_report.pdf"# PDF에서 테이블 읽기 (페이지 번호 지정 가능)tables = camelot.read_pdf(file_path, pages=.. 2025. 1. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 13 다음 반응형
