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AI – Information

  • 개방형 AI, 성능 넘어 배포 편의성으로 승부 건다(Open AI Shifts the Battleground: Winning Through Ease of Deployment, Not Just Performance)

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  • AI 모델보다 중요한 AI 준비 데이터, 왜 정리된 데이터가 핵심일까?(AI-Ready Data Matters More Than AI Models: Why Well-Organized Data Is the Real Key)

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  • 웹이 AI 런타임 시대: 브라우저가 앱 대신 모델을 품는 혁신(The Web as an AI Runtime: A Revolution in Which the Browser Hosts Models Instead of Apps)

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    웹이 단순한 정보 전달을 넘어 AI 모델을 직접 실행하는 ‘AI 런타임’으로 진화하고 있습니다. 앱 설치 없이 브라우저에서 바로 AI를 활용하는 미래, 그 가능성과 전망을 살펴봅니다.

  • 멀티모달 AI, 데이터 병목 현상과 합성 확장: 차세대 AI 경쟁의 핵심(Multimodal AI, Data Bottlenecks, and Synthetic Expansion: The Core of Next-Generation AI Competition)

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  • 인코더-디코더 모델: 생성형 AI 시대, 재조명되는 AI 핵심 구조(Encoder-Decoder Models: A Core AI Architecture Reappraised in the Era of Generative AI)

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  • 안전 보조 모델 확대: 생성보다 필터링이 중요해지는 이유(The Expansion of Safety Auxiliary Models: Why Filtering Is Becoming More Important Than Generation)

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  • 의료 특화 오픈모델: 범용 AI 넘어 도메인형 AI 시대 열다(Medical Specialized Open Models: Ushering in the Era of Domain-Specific AI Beyond General-Purpose AI)

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  • 번역 특화 오픈 모델 시대: 범용 AI 대신 목적형 AI가 대세인 이유(The Era of Translation-Specialized Open Models: Why Purpose-Built AI Is Winning Over General-Purpose AI)

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  • 초소형 오픈 모델의 재조명: 1B 이하 모델이 다시 주목받는 이유(The Reappraisal of Ultra-Small Open Models: Why Sub-1B Models Are Drawing Attention Again)

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  • 실시간 음성 AI, 지연 없는 대화의 미래: 기술 진화와 활용법(Real-Time Voice AI: The Future of Lag-Free Conversation, Technology Evolution, and Practical Applications)

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  • 샌드박스 에이전트: AI에 힘을 실어주되 통제 가능한 환경 만들기(Sandbox Agents: Giving AI More Power While Creating a Controllable Environment)

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  • 장기 작업형 코딩 에이전트: 한 번 지시로 끝까지 완성하는 개발 흐름(Long-Horizon Coding Agents: A Development Workflow That Carries a Single Instruction Through to Completion)

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  • 체화형 파운데이션 모델: 디지털 넘어 물리적 AI 시대 열다(Embodied Foundation Models: Opening the Era of Physical AI Beyond the Digital World)

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