LATEST TECH ARTICLES

최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 산업, 기업, 심지어 우리의 일상 생활을 재편하는 혁신적 힘으로 등장했습니다. 하지만 AI를 이해하려면 지난 수십 년 동안 의존해 온 기존의 디지털 렌즈에서 벗어나야 한다고 말씀드리면 어떨까요? 대신 AI는 아날로그 세계와 더 밀접하게 일치합니다. 기계 계산보다는 인간의 인지에 더 가깝습니다. 이 글에서는 AI의 진정한 잠재력이 디지털 기술의 이진 제약을 넘어선 이유와 아날로그적 특성을 수용하는 것이 어떻게 혁신을 위한 새로운 기회를 열어줄 수 있는지 살펴보겠습니다. 디지털 시대: 속도와 정밀성의 세계 지난 30년 동안 0과 1을 기반으로 구축된 디지털 세계는 인터넷에 동력을 공급하고 글로벌 비즈니스를 가속화하며 산업에 비교할 수 없는 효율성을 가져왔습니다. 초점은 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 필수적인 품질인 속도와 정밀성을 최적화하는 데 맞춰졌습니다. 이 이진 시스템을 통해 기업은 지리적 장벽을

In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force, reshaping industries, businesses, and even our daily lives. But what if I told you that understanding AI requires us to step away from the conventional digital lens we’ve relied on for the past few decades? Instead, AI aligns more closely with the analog world—closer to human cognition than to machine computation. In this article, I aim to explore why AI’s true potential lies beyond the binar

Introduction Artificial intelligence, particularly generative AI, is at the forefront of technological innovation. While many companies are attempting to adopt this revolutionary technology, the journey appears to be more challenging than anticipated. According to a recent Forbes report , approximately 90% of Generative AI Proof of Concept (PoC) projects fail to reach the actual production stage. This suggests a significant gap between the potential of AI technology and its p

서론 인공지능, 특히 생성형 AI(Generative AI)는 현재 기술 혁신의 최전선에 서 있습니다. 많은 기업들이 이 혁명적인 기술을 도입하려 시도하고 있지만, 그 여정은 예상보다 험난한 것으로 보입니다. 최근 Forbes의 보고에  따르면, 약 90%의 Generative AI Proof of Concept (PoC) 프로젝트가 실제 프로덕션 단계로 진입하지 못하고 있습니다. 이는 AI 기술의 잠재력과 실제 구현 사이에 상당한 간극이 존재함을 시사합니다. 본 블로그에서는 이러한 높은 실패율의 원인을 심층적으로 분석하고, 실제 AI 도입 과정에서 직면하는 구체적인 도전 과제들을 살펴보겠습니다. 또한, 이러한 장애물을 극복하기 위한 실질적인 해결 방안을 제시하여, 기업들이 AI 기술의 진정한 가치를 실현할 수 있는 길을 모색해 보겠습니다. Forbes가 제시한 5가지 주요 원인 Forbes의 분석에 따르면, Generative AI PoC 프로젝

TecAce, an IT company based in Seattle, with 24 years of experience, has changed its vision and business strategy to AI Transformation...

미국 시애틀에 본사를 둔 24년 업력의 IT 업체 테크에이스는 2023년부터 회사의 비전과 사업 전략을 AI Transformation으로 변경하였으며, 지속적으로 LLM Foundation을 활용한 솔루션 개발과 파트너사 협력 과제를 수행하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 2024년 6월에 상용화된 안랩 AI 글로벌 번역 서비스를 개발하면서 경험한 몇 가지 사례를 공유합니다. CHALLENGE 글로벌 전문 보안 회사인 (주)안랩은 IT 산업의 급성장에 따라 빠르게 진화하는 보안 취약점을 조기에 발견하고, 이에 대응하기 위해 다양한 업종의 고객에게 보안 뉴스와 정보를 제공하고 있습니다. 이러한 과정에서 수많은 전문 보안 용어가 등장하며, 같은 용어라도 일반적인 뜻과 다른 의미를 내포하는 경우가 많아 보안 전문 번역을 반드시 필요로 합니다. 글로벌 IT 시장에서 보안 위험이 발견되면 신속하게 최신 보안 리포트를 배포해야 하지만, 보안 전문 용어와 안랩

최근 LLM을 활용한 AI 솔루션 중 가장 쉽게 도움을 받을 수 있는 기능 중 하나는 단연 요약 (Summary) 기능입니다. 긴 문서나 이해하기 어려운 문서를 짧고 이해하기 쉬운 내용으로 요약할 수 있다는 점에서 매우 유용합니다 . 이 기능은 이미 널리 활용되고 있으며, 뉴스, PDF문서, 웹페이지 등 다양한 형태의 문서 요약에 쉽게 접근할 수 있습니다. Challenge 요약에 대한 고객들의 피드백을 통해 알 수 있듯, 요약기능에도 고개의 다양한 기대가 있음을 알 수 있었습니다. 일부 고객은 뉴스 요약을 원하고 다른 고객들은 기술 문서나 수 많은 제품 리뷰 등을 간단히 정리하길 원합니다. 또한 요약본이 누구에 의해 읽히느냐, 어떤 목적으로 사용되느냐 에 따라 요약본의 만족도를 상대적으로 평가할 필요가 있습니다. 정리하자면 아래의 요소들에 의해 요약본은 다르게 생성되어야 합니다. 문서의 종류 ex) 기술문서, 뉴스, 제품 리뷰, 인터뷰(회의록),

The following text has been translated from Korean to English using AssistAce . One of the easiest AI solutions to help with LLM...

In the recent case study discussion , we deliberated on numerous concepts and innovative strategies. Out of those, one stood out exceptionally, leading us to our next innovative journey. Today, we proudly unveil the culmination of our efforts: the proof of concept (PoC) for AssistAce News Summary. Initially conceptualized to fulfill a specific request from a distinguished client, the vast potential of the tool became evident to us. As valued contributors to our growing commun

Introduction As we venture further into the digital age, the significance of Generative AI, specifically the LLM, in a multitude of...

We live in an era overflowing with new information and knowledge. Among them, the ability to find and utilize information that we’re curious about or need is increasingly establishing itself as a crucial competitive advantage. Until recently, we relied on web searches, but now, with the emergence of chatbots based on large language models like ChatGPT (LLM-chatbots), the way we seek information is changing. This is because you can now directly ask LLM chatbots in natural lang