멘티분들의 포폴을 리뷰하다 보면
내용은 좋은데 가독성에서 아쉬운 경우가 많아요.
문제 해결이 중요한 만큼, 잘 읽히는 위계도
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멘티분들의 포폴을 리뷰하다 보면내용은 좋은데 가독성에서 아쉬운 경우가 많아요.문제 해결이 중요한 만큼, 잘 읽히는 위계도필수입니다. 추천 기본 세팅 ✅- 규격: 1920*1080 PDF- 폰트: 프리텐다드 Pretendard- 타이틀: 36px / Bold- 서브 타이틀: 18px / Bold- 본문: 16px / Regular- 본문 이하(캡션): 14px / Regular 🔗 ‘디자인 취업 고민‘ 오픈채팅 운영중입니다. 링크는 고정 댓글로

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우리가 액터모델을 도입한 케이스사례를
테크문서를 작성할 시간도 없기도하고 GPT의 도움으로 작성시도해보았습니다.

유용한 개발패턴이 단지 코드로만 존재하는것과 프로덕트내 함께 작동해 라이브로 수익까지 내는것까지 경험의 차이는 미세한것같지만 그 여정까지 많은것이 있어 보입니다.

링크:
https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=106266911

우리가 액터모델을 도입한 케이스사례를테크문서를 작성할 시간도 없기도하고 GPT의 도움으로 작성시도해보았습니다. 유용한 개발패턴이 단지 코드로만 존재하는것과 프로덕트내 함께 작동해 라이브로 수익까지 내는것까지 경험의 차이는 미세한것같지만 그 여정까지 많은것이 있어 보입니다. 링크: https://wiki.webnori.com/pages/viewpage.action?pageId=106266911

우리가 액터모델을 도입한 케이스사례

얼마 전, 강릉 여행 때였습니다. 3박 4일 동안 10개가 넘는 소품샵, 카페, 서점, 식당 등에 들렀는데요. 그 때 여러 가게에서 공통적으로 목격된 한 가지 아이템이 있었습니다. 바로 카운터에 놓여있던 ‘결제 단말기’ 였는데요. 큰 디스플레이에는 가게마다 고유한 이미지가 나오고 있어 독특하다는 생각을 했는데요. 그 이후 가게를 갈 때마다 결제 단말기를 유심히 살펴보게 됐고, 그 결과 이

왜 요즘 ‘토스 결제 단말기’를 들여놓은 가게가 많이 보일까?

토스 결제 단말기가 익숙해졌습니다. 생각노트 님 뉴스레터를 통해 확인해보니, 토스 계열사인 토스 플레이스의 이 단말기가 시장에 침투하는 속도가 놀랍습니다. "출시 2년 만에 10만 대가 보급됐고, 누적 결제액은 7조 7천억 원을 넘어섰습니다. 경쟁사가 가맹점 5만 곳을 확보하는데 짧게는 4년, 길게는 9년이 걸렸던 것과 비교하면, 토스 플레이스는 빠르게 시장을 선점하고 있습니다. 또, 자영업 사장님들의 온라인 커뮤니티에서도 토스 카드 결제 단말기를 사용 중이거나 적극 추천한다는 글을 어렵지 않게 볼 수 있습니다." 왜 잘 되는 걸까요? UX 리서치 관점에서도 생각할 점이 많아 제가 클럽장으로 운영하고 있는 <리서치 하는데요> 시즌5 첫 모임에서도 이야기를 나눴던 '토스 결제 단말기'에 대해 생각노트 님의 분석에 제 생각을 더해 공유합니다.

1️⃣ 카드 결제 단말기를 '고객 경험의 접점'으로 바라본 점

 * 투박했던 기존의 카드 결제 단말기 역할을 '고객 경험의 접점'으로 확장하여
 * 결제할 때는 결제 내역을 고객 방향에서 알려주고
 * 평소에는 가게 홍보 이미지를 노출해 브랜딩에 도움이 되며
 * 잠시 주문받기 어려운 상황에서는 키오스크로 전환해 고객 주문을 받을 수 있고
 * 결제와 동시에 포인트 적립이나 스탬프 적립도 가능하게 했습니다

2️⃣  '내 기기'에 '토스 포스 프로그램'을 무료 설치하여 사용할 수 있는 점

 * 카드 결제 단말기만 구입하고 매장 운영 프로그램은 '내 기기'로 할 수 있어
 * 노트북이나 태블릿으로 매장 관리를 하고 싶은 사장님의 니즈와
 * 간소한 카운터를 희망하는 1인 가게 사장님의 니즈를 적중했습니다
 * 또 누구나 쉽게 사용할 수 있는 매장 운영 프로그램(POS)을 무료로 배포하고 
 * 꾸준히 업데이트하여 사장님들의 좋은 피드백을 얻고 있죠

3️⃣  파격적인 '프로모션'으로 시장에 빠르게 침투한 점

 * 토스 카드 결제 단말기 정가는 기존 카드 결제 단말기보다 높지만
 * 토스 플레이스의 파격적인 프로모션과 지원 정책으로
 * 기존 카드 결제 단말기보다 훨씬 저렴해지면서 
 * 사장님들이 선택하지 않을 이유가 없어졌어요

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

사용자 접점으로 키오스크와 포스 프론트 기기를 통합하고 바쁠 때 주문을 대신 받아주는 고마운 토스 결제 단말기. 그러나 아직도 사용자 입장에서 경험 개선이 가능한 부분이 남아 있습니다.

1️⃣ 브랜드 자체 멤버십 프로그램과 분리된 결제 기능

판교의 축복이라고 불리는 ACR(알레그리아커피로스터스)는 제가 하루에 2번씩 찾는 단골매장인데요. 4년 전부터 멤버십을 가입하고(월 4만 원 수준) 충전해서 결제하면 주문할 때마다 10% 할인을 받고 있습니다. 1년 전부터 토스 결제 단말기를 도입한 이 매장에서는 바쁠 때 키오스크 역할을 하는 단말기로 주문을 하도록 유도하고 있지만, 자체 멤버십은 연동이 되지 않아서 직원이 오길 기다려야 하는 불편함이 있습니다. 바리스타 분들도 "멤버십 결제하시는 게 아니면 키오스크로 결제 직접 해주시면 됩니다"라고 안내를 하고 있죠. 자체 멤버십에 충전을 할 때는 결제기를 이용하지만, 멤버십 잔액으로 결제할 때는 휴대전화 번호를 말씀드리는 방식으로 경험이 파편화된 상황입니다. 공교롭게 단골 입장에서는 토스 단말기 도입으로 불편함이 늘어난 상황이죠. 자체 멤버십 연동까지 기능 업데이트가 가능해지면 좋겠습니다.

2️⃣ 포인트 적립은 매번 번호를 눌러야 하는 불편함

ACR에서 멤버십을 이용하는 사용자는 휴대전화 번호를 구두로 말씀드리고 선불카드로 결제를 합니다. 그런데 결제 후 멤버십 적립을 할 때마다 단말기에 직접 휴대전화 번호를 다시 입력해야 합니다. 방금 휴대전화 번호를 소리로 전달했는데 적립을 하려면 손으로도 입력하는 식이죠. 이런 점이 불편하다고 이야기한 손님들이 여럿 계셨는지 최근에는 "같은 번호로 적립 도와드릴까요?"라고 말하고 바리스타가 직접 번호를 포스에 입력해서 적립을 도와주시기도 합니다. 자체 멤버십과 통합이 되면 적립도 자동으로 되는 방식이 적용될 수 있겠죠?

https://think-note.com/toss-pay/

토스 결제 단말기가 익숙해졌습니다. 생각노트 님 뉴스레터를 통해 확인해보니, 토스 계열사인 토스 플레이스의 이 단말기가 시장에 침투하는 속도가 놀랍습니다. "출시 2년 만에 10만 대가 보급됐고, 누적 결제액은 7조 7천억 원을 넘어섰습니다. 경쟁사가 가맹점 5만 곳을 확보하는데 짧게는 4년, 길게는 9년이 걸렸던 것과 비교하면, 토스 플레이스는 빠르게 시장을 선점하고 있습니다. 또, 자영업 사장님들의 온라인 커뮤니티에서도 토스 카드 결제 단말기를 사용 중이거나 적극 추천한다는 글을 어렵지 않게 볼 수 있습니다." 왜 잘 되는 걸까요? UX 리서치 관점에서도 생각할 점이 많아 제가 클럽장으로 운영하고 있는 &lt;리서치 하는데요&gt; 시즌5 첫 모임에서도 이야기를 나눴던 '토스 결제 단말기'에 대해 생각노트 님의 분석에 제 생각을 더해 공유합니다. 1️⃣ 카드 결제 단말기를 '고객 경험의 접점'으로 바라본 점 <ul ><li>투박했던 기존의 카드 결제 단말기 역할을 '고객 경험의 접점'으로 확장하여</li><li>결제할 때는 결제 내역을 고객 방향에서 알려주고</li><li>평소에는 가게 홍보 이미지를 노출해 브랜딩에 도움이 되며</li><li>잠시 주문받기 어려운 상황에서는 키오스크로 전환해 고객 주문을 받을 수 있고</li><li>결제와 동시에 포인트 적립이나 스탬프 적립도 가능하게 했습니다</li></ul> 2️⃣ &nbsp;'내 기기'에 '토스 포스 프로그램'을 무료 설치하여 사용할 수 있는 점 <ul ><li>카드 결제 단말기만 구입하고 매장 운영 프로그램은 '내 기기'로 할 수 있어</li><li>노트북이나 태블릿으로 매장 관리를 하고 싶은 사장님의 니즈와</li><li>간소한 카운터를 희망하는 1인 가게 사장님의 니즈를 적중했습니다</li><li>또 누구나 쉽게 사용할 수 있는 매장 운영 프로그램(POS)을 무료로 배포하고&nbsp;</li><li>꾸준히 업데이트하여 사장님들의 좋은 피드백을 얻고 있죠</li></ul> 3️⃣ &nbsp;파격적인 '프로모션'으로 시장에 빠르게 침투한 점 <ul ><li>토스 카드 결제 단말기 정가는 기존 카드 결제 단말기보다 높지만</li><li>토스 플레이스의 파격적인 프로모션과 지원 정책으로</li><li>기존 카드 결제 단말기보다 훨씬 저렴해지면서&nbsp;</li><li>사장님들이 선택하지 않을 이유가 없어졌어요</li></ul> [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 사용자 접점으로 키오스크와 포스 프론트 기기를 통합하고 바쁠 때 주문을 대신 받아주는 고마운 토스 결제 단말기. 그러나 아직도 사용자 입장에서 경험 개선이 가능한 부분이 남아 있습니다. 1️⃣ 브랜드 자체 멤버십 프로그램과 분리된 결제 기능 판교의 축복이라고 불리는 ACR(알레그리아커피로스터스)는 제가 하루에 2번씩 찾는 단골매장인데요. 4년 전부터 멤버십을 가입하고(월 4만 원 수준) 충전해서 결제하면 주문할 때마다 10% 할인을 받고 있습니다. 1년 전부터 토스 결제 단말기를 도입한 이 매장에서는 바쁠 때 키오스크 역할을 하는 단말기로 주문을 하도록 유도하고 있지만, 자체 멤버십은 연동이 되지 않아서 직원이 오길 기다려야 하는 불편함이 있습니다. 바리스타 분들도 "멤버십 결제하시는 게 아니면 키오스크로 결제 직접 해주시면 됩니다"라고 안내를 하고 있죠. 자체 멤버십에 충전을 할 때는 결제기를 이용하지만, 멤버십 잔액으로 결제할 때는 휴대전화 번호를 말씀드리는 방식으로 경험이 파편화된 상황입니다. 공교롭게 단골 입장에서는 토스 단말기 도입으로 불편함이 늘어난 상황이죠. 자체 멤버십 연동까지 기능 업데이트가 가능해지면 좋겠습니다. 2️⃣ 포인트 적립은 매번 번호를 눌러야 하는 불편함 ACR에서 멤버십을 이용하는 사용자는 휴대전화 번호를 구두로 말씀드리고 선불카드로 결제를 합니다. 그런데 결제 후 멤버십 적립을 할 때마다 단말기에 직접 휴대전화 번호를 다시 입력해야 합니다. 방금 휴대전화 번호를 소리로 전달했는데 적립을 하려면 손으로도 입력하는 식이죠. 이런 점이 불편하다고 이야기한 손님들이 여럿 계셨는지 최근에는 "같은 번호로 적립 도와드릴까요?"라고 말하고 바리스타가 직접 번호를 포스에 입력해서 적립을 도와주시기도 합니다. 자체 멤버십과 통합이 되면 적립도 자동으로 되는 방식이 적용될 수 있겠죠? https://think-note.com/toss-pay/

thinknote | 제 생각과 제게 영감을 준 브랜드와 트렌드 이야기를 다룹니다

⟪놀라운 속도로 침투한 토스의 '결제 단말기'⟫

[어패럴뉴스 정민경 기자] 국내 패션기업들이 다시금 중국 사업에 속도를 내고 있다. 지난해까지는 상당수 업체들이 중국 경기 침체에 따라 의존도를 낮추고

중국 내수 살아나나, 국내 패션업계 ‘청신호’

이미스 2024년 매출 863억, 영업이익 428억, 영업이익률 49% ..
——
일례로 셀럽 마케팅이 강한 ‘이미스’는 중국 진출 이전부터 인지도가 쌓여있던 브랜드로, 지난달 상해 회해로에 첫 플래그십스토어를 오픈한 당일 고객들의 긴 대기행렬로 이슈가 됐다.

http://m.apparelnews.co.kr/news/news_view/?idx=216808

이미스 2024년 매출 863억, 영업이익 428억, 영업이익률 49% ..——일례로 셀럽 마케팅이 강한 ‘이미스’는 중국 진출 이전부터 인지도가 쌓여있던 브랜드로, 지난달 상해 회해로에 첫 플래그십스토어를 오픈한 당일 고객들의 긴 대기행렬로 이슈가 됐다. http://m.apparelnews.co.kr/news/news_view/?idx=216808

m.apparelnews.co.kr

국내 뷰티 시장의 지형도가 바뀌고 있다. 구다이글로벌과 주요 관계사는 지난해 합산 영업이익 2496억원을 기록했다. 이 수치는 업계 양대산맥 아모레퍼시픽(2204억원)과 LG생활건강 뷰티 부문(1582억원)을 제친,

흑수저의 반란...구다이, 아모레·LG 제치고 이익 1위 등극

진격의 구다이
———
구다이글로벌 3사의 성장세는 가히 폭발적이다. 구다이글로벌은 전년 대비 매출 2.3배(1395억→3237억원), 영업이익 2배(689억→1406억원)로 껑충 뛰었다. 크레이버코퍼레이션은 매출 3.8배(798억→3033억원), 영업이익 6.5배(107억→700억원) 급증했고, 티르티르도 매출 63.4%, 영업이익 36.3% 성장하며 힘을 보탰다. 업계에서는 금감원 전자공시에 드러나지 않은 라카코스메틱스, 하우스오브허 등 관계사, 해외 법인까지 포함하면 구다이글로벌 관계사 합산매출은 1조원을, 영업이익도 2000억원대 후반대를 돌파했을 것이란 분석이 나온다.

아모레퍼시픽(매출 3조8851억원)과 LG생활건강(매출 2조8506억원)에 비하면 매출은 적지만 이익 효율성이 그만큼 높다는 말이다.

https://n.news.naver.com/article/024/0000096369?ntype=RANKING

진격의 구다이———구다이글로벌 3사의 성장세는 가히 폭발적이다. 구다이글로벌은 전년 대비 매출 2.3배(1395억→3237억원), 영업이익 2배(689억→1406억원)로 껑충 뛰었다. 크레이버코퍼레이션은 매출 3.8배(798억→3033억원), 영업이익 6.5배(107억→700억원) 급증했고, 티르티르도 매출 63.4%, 영업이익 36.3% 성장하며 힘을 보탰다. 업계에서는 금감원 전자공시에 드러나지 않은 라카코스메틱스, 하우스오브허 등 관계사, 해외 법인까지 포함하면 구다이글로벌 관계사 합산매출은 1조원을, 영업이익도 2000억원대 후반대를 돌파했을 것이란 분석이 나온다. 아모레퍼시픽(매출 3조8851억원)과 LG생활건강(매출 2조8506억원)에 비하면 매출은 적지만 이익 효율성이 그만큼 높다는 말이다. https://n.news.naver.com/article/024/0000096369?ntype=RANKING

n.news.naver.com

Introduction: Setting the Stage for AI Innovation Artificial intelligence is changing our world. Many people hear buzzwords like LLM and LRM.

Beyond the Buzzwords: Understanding the Contrast Between LRM and LLM

*요약(TLDR): LLM은 텍스트를 생성하고, LRM은 계획하고 추론하도록 설계되었습니다.

💻 대규모 언어 모델(LLM) 이해하기
 * 개념
   * 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 인공지능의 한 유형
   * 이들은 방대한 양의 글을 학습하며, 문장에서 다음 단어가 무엇일지 예측하는 능력 확장
   * 트랜스포머: 단어 간의 관계를 파악하게 해주며, 맥락 이해
   * 큰 모델 사이즈: 책, 웹사이트, 기타 텍스트에서 수십억 개의 단어 학습
   * 단점
     * 편향과 윤리: 학습 데이터에 존재하는 편향을 반영하여 편향되거나 부적절한 정보 생성 가능성
     * LLM을 훈련시키고 운영하려면 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하고, 배포 비용이 높음
 * 유즈케이스
   * 콘텐츠 생성: 기사, 이야기, 소셜 미디어 게시물 작성 지원
   * 고객 지원: 일반적인 고객 문의에 대한 자동 응답 제공 / 한 언어에서 다른 언어로 텍스트 번역 / 긴 문서 요약
   * 프로그래밍 지원: 코드 조각 생성 또는 디버깅 지원으로 개발자 돕기
 * 예시: 크기, 학습 데이터, 특정 기능 차이
   * ChatGPT (OpenAI): 질문에 답하고, 이야기를 쓰고, 아이디어를 생성할 수 있는 인기 모델
   * Bard (Google): 창의적인 작업과 자연어로 질문에 답하기 위해 설계됨
   * Bing Chat (Microsoft): 대화형 응답을 제공하기 위해 마이크로소프트 검색 엔진에 통합
   * Claude (Anthropic): 윤리적이고 안전한 출력에 초점을 맞춘 대화 모델
   * LLaMA (Meta): 연구 및 맞춤형 애플리케이션 개발에 사용되는 오픈소스 모델

💻 대규모 추론 모델(LRM) 탐구하기
 * 개념
   * 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 추론하고 계획하도록 설계
   * 목적: 단계별 사고하도록 설계. 문제를 이해하고 논리적으로 해결 시도
   * 작동 방식: 강화 학습 같은 기술을 사용해 복잡한 작업에서 더 나은 결정 시행
   * 약점
     * 자원 집약적: LLM보다 비용이 더 많이 들고, LRM은 정보를 처리하는 데 상당한 컴퓨팅 능력과 시간이 필요해 배포 비용이 더 많이 소요
     * 개발 단계: 새로운 기술로, LRM은 아직 진화 중이며 모든 유형의 추론 작업에서 신뢰성 상대적으로 낮은편 / 의사 결정 과정이 투명하지 않아 특정 결론에 어떻게 도달했는지 이해하기 어려움
 * 적용 분야
   * 과학 연구: 가설 형성과 실험 설계를 돕기
   * 재무 계획: 복잡한 재무 데이터를 분석하여 투자 결정 지원
   * 고급 게임 AI: 플레이어 전략에 계획하고 적응할 수 있는 게임 캐릭터 개발 / 퍼즐
 * 예시
   * OpenAI의 o1: 가장 잘 알려진 LRM 중 하나로, o1-preview와 o1-mini 같은 버전은 계획 작업을 해결하고 기존 LLM보다 더 나은 추론 성능
   * 연구 모델: 학술 연구에서 일부 실험 모델도 언어 모델에 추론 능력을 추가하며, 아직 개발 중이지만 다단계 문제를 해결하는 데 더 똑똑한 AI 시스템 목표
   
   
🏵️ 향후 트렌드: AI 추론의 진화
 1. 고급 추론 모델로의 전환
 * 예측에서 추론으로
 2. 검색과 추론의 통합
 * 데이터 검색과 사고 과정 결합
 * OpenAI의 DeepSearch, Perplexity, Anthropic, DeepSeek 등
 3. 오픈소스 AI 개발 강조
 * 협력적 AI 발전: AI 모델을 오픈소스로 공개
 4. 향상된 컴퓨팅 자원
 * AI 인프라 투자: 고급 AI 추론을 지원하기 위해 인프라에 막대한 투자
 5. 윤리 및 안전 고려사항 해결
 * 책임 있는 AI 사용 보장: AI의 능력이 커짐에 따라 윤리적 사용과 안전에 대한 관심 증가

 * source: https://www.linkedin.com/pulse/beyond-buzzwords-understanding-contrast-between-lrm-llm-srikanth-r-xrohc/

*요약(TLDR): LLM은 텍스트를 생성하고, LRM은 계획하고 추론하도록 설계되었습니다. 💻 대규모 언어 모델(LLM) 이해하기<ul><li>개념<ul><li>대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 인공지능의 한 유형</li><li>이들은 방대한 양의 글을 학습하며, 문장에서 다음 단어가 무엇일지 예측하는 능력 확장</li><li>트랜스포머: 단어 간의 관계를 파악하게 해주며, 맥락 이해</li><li>큰 모델 사이즈: 책, 웹사이트, 기타 텍스트에서 수십억 개의 단어 학습</li><li>단점<ul><li>편향과 윤리: 학습 데이터에 존재하는 편향을 반영하여 편향되거나 부적절한 정보 생성 가능성</li><li>LLM을 훈련시키고 운영하려면 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하고, 배포 비용이 높음</li></ul></li></ul></li><li>유즈케이스<ul><li>콘텐츠 생성: 기사, 이야기, 소셜 미디어 게시물 작성 지원</li><li>고객 지원: 일반적인 고객 문의에 대한 자동 응답 제공 / 한 언어에서 다른 언어로 텍스트 번역 / 긴 문서 요약</li><li>프로그래밍 지원: 코드 조각 생성 또는 디버깅 지원으로 개발자 돕기</li></ul></li><li>예시: 크기, 학습 데이터, 특정 기능 차이<ul><li>ChatGPT (OpenAI): 질문에 답하고, 이야기를 쓰고, 아이디어를 생성할 수 있는 인기 모델</li><li>Bard (Google): 창의적인 작업과 자연어로 질문에 답하기 위해 설계됨</li><li>Bing Chat (Microsoft): 대화형 응답을 제공하기 위해 마이크로소프트 검색 엔진에 통합</li><li>Claude (Anthropic): 윤리적이고 안전한 출력에 초점을 맞춘 대화 모델</li><li>LLaMA (Meta): 연구 및 맞춤형 애플리케이션 개발에 사용되는 오픈소스 모델</li></ul></li></ul> 💻 대규모 추론 모델(LRM) 탐구하기<ul><li>개념<ul><li>단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 추론하고 계획하도록 설계</li><li>목적: 단계별 사고하도록 설계. 문제를 이해하고 논리적으로 해결 시도</li><li>작동 방식: 강화 학습 같은 기술을 사용해 복잡한 작업에서 더 나은 결정 시행</li><li>약점<ul><li>자원 집약적: LLM보다 비용이 더 많이 들고, LRM은 정보를 처리하는 데 상당한 컴퓨팅 능력과 시간이 필요해 배포 비용이 더 많이 소요</li><li>개발 단계: 새로운 기술로, LRM은 아직 진화 중이며 모든 유형의 추론 작업에서 신뢰성 상대적으로 낮은편 / 의사 결정 과정이 투명하지 않아 특정 결론에 어떻게 도달했는지 이해하기 어려움</li></ul></li></ul></li><li>적용 분야<ul><li>과학 연구: 가설 형성과 실험 설계를 돕기</li><li>재무 계획: 복잡한 재무 데이터를 분석하여 투자 결정 지원</li><li>고급 게임 AI: 플레이어 전략에 계획하고 적응할 수 있는 게임 캐릭터 개발 / 퍼즐</li></ul></li><li>예시<ul><li>OpenAI의 o1: 가장 잘 알려진 LRM 중 하나로, o1-preview와 o1-mini 같은 버전은 계획 작업을 해결하고 기존 LLM보다 더 나은 추론 성능</li><li>연구 모델: 학술 연구에서 일부 실험 모델도 언어 모델에 추론 능력을 추가하며, 아직 개발 중이지만 다단계 문제를 해결하는 데 더 똑똑한 AI 시스템 목표</li></ul> </li></ul>🏵️ 향후 트렌드: AI 추론의 진화<ol><li>고급 추론 모델로의 전환</li></ol><ul><li>예측에서 추론으로</li></ul><ol start="2"><li>검색과 추론의 통합</li></ol><ul><li>데이터 검색과 사고 과정 결합</li><li>OpenAI의 DeepSearch, Perplexity, Anthropic, DeepSeek 등</li></ul><ol start="3"><li>오픈소스 AI 개발 강조</li></ol><ul><li>협력적 AI 발전: AI 모델을 오픈소스로 공개</li></ul><ol start="4"><li>향상된 컴퓨팅 자원</li></ol><ul><li>AI 인프라 투자: 고급 AI 추론을 지원하기 위해 인프라에 막대한 투자</li></ul><ol start="5"><li>윤리 및 안전 고려사항 해결</li></ol><ul><li>책임 있는 AI 사용 보장: AI의 능력이 커짐에 따라 윤리적 사용과 안전에 대한 관심 증가</li></ul> <ul><li>source: https://www.linkedin.com/pulse/beyond-buzzwords-understanding-contrast-between-lrm-llm-srikanth-r-xrohc/</li></ul>

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[GenAI] LRM과 LLM의 차이점 이해하기

﻿
어제는 지식을 공유하는 콘텐츠 제작 방법을 배우는 두 번째 수업이 있었습니다. 지난번 강연 주제가 지식을 공유하는 콘텐츠 주제를 정하는 과정이라면, 어제는 커리큘럼을 기획하는 방법을 배웠습니다. 

어제도 지난주와 마찬가지로 회사에서 오후 5:30에 퇴근하여 쏜살같이 수업을 듣는 장소로 이동했습니다. 어찌나 서둘러갔는지 땀이 흠뻑 배었습니다. 몸은 힘들었지만, 새로운 환경을 방문하여 비슷한 목표를 가진 다양한 직업을 가진 사람들을 만나는 것이 흥미롭게 느껴졌습니다.

샌드위치와 보리차로 간단히 저녁식사를 해결하고 함께 수업을 듣는 사람들과 지난 주차 과제에 대해서 이야기 나누었습니다. 첫 술에 배부를 수 없겠지만, 시작부터 난관을 겪었다는 것이 중론이었습니다. 지난주 과제는 주제를 정해서 내용이 완전하지 않은 강의 콘텐츠를 완성해 보는 것이었습니다. 아마도 과제 의도는 지식을 공유하는 콘텐츠 전반에 필요한 내용을 탐색해 보는 기회라고 이해했습니다.

사실 본 수업에 참여하기 전에 만들어 보고 싶은 콘텐츠 주제가 확고했습니다. 사람들에게 커리어 관리 방법을 전달하고 싶었습니다. 그런데 욕심쟁이로 태어난 탓에 더 많은 사람들에게 관심을 받고 싶다는 생각이 들었습니다. 그래서 어떤 주제가 사람들이 호기심을 가질지, 더 많은 사람들에게 선택받을 수 있는 가능성이 높을지 고민이 되었습니다. 그리고 제가 잘할 수 있는 이야기와 좋아하는 이야기, 많은 사람들이 관심을 가질 법한 이야기가 서로 달라서 더 고뇌하게 되었습니다.

제가 잘할 수 있는 이야기는 당연히 취업과 이직에 대한 노하우입니다. 제가 좋아하는 이야기는 개인 브랜드 이미지를 만드는 노력에 대한 내용입니다. 그리고 많은 사람들이 관심을 가질 법한 이야기는 AI 활용과 부수입 창출이라고 생각했습니다. 절묘하게 세 가지 주제가 별로 교집합이 없다고 판단하여 고민이 되었던 것입니다. 머리를 부여잡고 있던 순간 도움의 손길이 나타났습니다.
잠재 고객이자 냉철한 피드백을 줄 수 있는 주변 동료가 있었던 것입니다. 역시 객관적 시선을 갖는 가장 빠르고 정확한 방법은 잠재 고객이 될 수 있는 사람을 만나서 피드백 받는 것입니다. 저는 먼저 지식을 공유하는 수업 운영진 중 한 분에게 고민을 토로했습니다. 그러자 예상했던 것과 같이 많은 사람들이 관심을 가질 법한 AI 활용과 부수입 창출이 제일 흥미롭게 들린다고 피드백 해주었습니다.

그다음으로 우연히 만난 전 직장 동료에게 콘텐츠 주제로 세 가지 내용 중 무엇이 가장 좋을지 의견을 구했습니다. 지식을 공유하는 콘텐츠 제작 수업에 우연히 전 직장 동료도 함께 참여를 했던 것입니다. (대한민국은 정말 좁은 나라입니다. 착하게 삽시다) 이번에도 마찬가지 결과를 얻었습니다. 요즘 시대에는 무조건 AI 활용이 화두가 될 수밖에 없다는 의견이었습니다. 아무리 많은 사람들이 AI 활용 관련 콘텐츠를 만들고 배포해도 탁월한 전문성을 가진 사람과 콘텐츠가 아직 없기 때문에 무주공산이라는 의견입니다. 

이슈는 제가 AI 활용과 부수입 창출에 탁월한 지식이나 역량을 가진 사람이 아니라는 점입니다. 그럼에도 불구하고 관련 주제로 지식을 공유하는 콘텐츠를 만든다면, 초보자가 입문자에게 설명하는 아주 쉬운 내용이 될 것입니다. 이러한 콘셉트도 괜찮은지 앞서 만났다고 한두 분에게 물었더니 긍정적인 피드백을 주었습니다. 아주 전문적일 수 없다면, 아주 쉽게 설명하는 내용이 좋다는 의견입니다.

피드백을 듣고 곰곰이 생각해 보니 정말 그렇습니다. 내가 잘 모르는 분야에 입문 과정에서 대단한 전문가의 어려운 이야기를 들으면 흥미가 사라지고 맙니다. 가까운 사이에 사람이 쉽게 설명해 주면 이해가 잘 되고, 더 알아보고 싶다는 흥미가 생깁니다. 일리가 있는 이야기라고 공감이 되어 고민 끝에 주제를 정하게 되었습니다. ‘AI 활용한 부수입 만들기’입니다. 과연 제가 해당 주제로 지식 공유 콘텐츠를 완성해 낼 수 있을지 계속 지켜봐 주세요.

커리큘럼을 기획하는 방법을 짧게 공유하면 다음과 같은 순서로 준비가 필요하다고 배웠습니다. 첫 번째, 비슷한 주제의 콘텐츠 커리큘럼을 참고합니다. 특히 많은 사람들에게 사랑받는 콘텐츠의 커리큘럼을 참고하여 어떤 특징이 있는지 파악하고 벤치마킹해 보는 것입니다. 두 번째, 자료를 모읍니다. 어떤 자료를 모으냐 하면, 공유하고 싶은 지식 주제와 관련된 자료를 모으는 것입니다. 물론 척척박사로 머릿속에 모든 지식이 담겨 있다면 따로 자료를 모을 필요는 없습니다. 그냥 보통 사람이라면 잘 알고 있는 주제라도 최신 자료를 탐색하고 수집할 필요가 있습니다. 지식을 공유하는 콘텐츠 핵심 중 하나는 얼마나 최신 자료 인가입니다.

세 번째, 마인드 맵을 그려보는 것입니다. 주제와 관련된 생각에 가지를 뻗어보는 것이죠. 무성하게 가지를 내다보면 어느새 자연스럽게 커리큘럼이 구성된다는 개념입니다. 네 번째, 참고한 자료와 기획한 초안을 문서에 정리해 보는 것입니다. 그리고 마지막은 제가 주제를 정하는 과정에서 소개한 것처럼 주변 동료에게 피드백 받아보는 것입니다.

﻿어제는 지식을 공유하는 콘텐츠 제작 방법을 배우는 두 번째 수업이 있었습니다. 지난번 강연 주제가 지식을 공유하는 콘텐츠 주제를 정하는 과정이라면, 어제는 커리큘럼을 기획하는 방법을 배웠습니다.&nbsp; 어제도 지난주와 마찬가지로 회사에서 오후 5:30에 퇴근하여 쏜살같이 수업을 듣는 장소로 이동했습니다. 어찌나 서둘러갔는지 땀이 흠뻑 배었습니다. 몸은 힘들었지만, 새로운 환경을 방문하여 비슷한 목표를 가진 다양한 직업을 가진 사람들을 만나는 것이 흥미롭게 느껴졌습니다. 샌드위치와 보리차로 간단히 저녁식사를 해결하고 함께 수업을 듣는 사람들과 지난 주차 과제에 대해서 이야기 나누었습니다. 첫 술에 배부를 수 없겠지만, 시작부터 난관을 겪었다는 것이 중론이었습니다. 지난주 과제는 주제를 정해서 내용이 완전하지 않은 강의 콘텐츠를 완성해 보는 것이었습니다. 아마도 과제 의도는 지식을 공유하는 콘텐츠 전반에 필요한 내용을 탐색해 보는 기회라고 이해했습니다. 사실 본 수업에 참여하기 전에 만들어 보고 싶은 콘텐츠 주제가 확고했습니다. 사람들에게 커리어 관리 방법을 전달하고 싶었습니다. 그런데 욕심쟁이로 태어난 탓에 더 많은 사람들에게 관심을 받고 싶다는 생각이 들었습니다. 그래서 어떤 주제가 사람들이 호기심을 가질지, 더 많은 사람들에게 선택받을 수 있는 가능성이 높을지 고민이 되었습니다. 그리고 제가 잘할 수 있는 이야기와 좋아하는 이야기, 많은 사람들이 관심을 가질 법한 이야기가 서로 달라서 더 고뇌하게 되었습니다. 제가 잘할 수 있는 이야기는 당연히 취업과 이직에 대한 노하우입니다. 제가 좋아하는 이야기는 개인 브랜드 이미지를 만드는 노력에 대한 내용입니다. 그리고 많은 사람들이 관심을 가질 법한 이야기는 AI 활용과 부수입 창출이라고 생각했습니다. 절묘하게 세 가지 주제가 별로 교집합이 없다고 판단하여 고민이 되었던 것입니다. 머리를 부여잡고 있던 순간 도움의 손길이 나타났습니다.잠재 고객이자 냉철한 피드백을 줄 수 있는 주변 동료가 있었던 것입니다. 역시 객관적 시선을 갖는 가장 빠르고 정확한 방법은 잠재 고객이 될 수 있는 사람을 만나서 피드백 받는 것입니다. 저는 먼저 지식을 공유하는 수업 운영진 중 한 분에게 고민을 토로했습니다. 그러자 예상했던 것과 같이 많은 사람들이 관심을 가질 법한 AI 활용과 부수입 창출이 제일 흥미롭게 들린다고 피드백 해주었습니다. 그다음으로 우연히 만난 전 직장 동료에게 콘텐츠 주제로 세 가지 내용 중 무엇이 가장 좋을지 의견을 구했습니다. 지식을 공유하는 콘텐츠 제작 수업에 우연히 전 직장 동료도 함께 참여를 했던 것입니다. (대한민국은 정말 좁은 나라입니다. 착하게 삽시다) 이번에도 마찬가지 결과를 얻었습니다. 요즘 시대에는 무조건 AI 활용이 화두가 될 수밖에 없다는 의견이었습니다. 아무리 많은 사람들이 AI 활용 관련 콘텐츠를 만들고 배포해도 탁월한 전문성을 가진 사람과 콘텐츠가 아직 없기 때문에 무주공산이라는 의견입니다.&nbsp; 이슈는 제가 AI 활용과 부수입 창출에 탁월한 지식이나 역량을 가진 사람이 아니라는 점입니다. 그럼에도 불구하고 관련 주제로 지식을 공유하는 콘텐츠를 만든다면, 초보자가 입문자에게 설명하는 아주 쉬운 내용이 될 것입니다. 이러한 콘셉트도 괜찮은지 앞서 만났다고 한두 분에게 물었더니 긍정적인 피드백을 주었습니다. 아주 전문적일 수 없다면, 아주 쉽게 설명하는 내용이 좋다는 의견입니다. 피드백을 듣고 곰곰이 생각해 보니 정말 그렇습니다. 내가 잘 모르는 분야에 입문 과정에서 대단한 전문가의 어려운 이야기를 들으면 흥미가 사라지고 맙니다. 가까운 사이에 사람이 쉽게 설명해 주면 이해가 잘 되고, 더 알아보고 싶다는 흥미가 생깁니다. 일리가 있는 이야기라고 공감이 되어 고민 끝에 주제를 정하게 되었습니다. ‘AI 활용한 부수입 만들기’입니다. 과연 제가 해당 주제로 지식 공유 콘텐츠를 완성해 낼 수 있을지 계속 지켜봐 주세요. 커리큘럼을 기획하는 방법을 짧게 공유하면 다음과 같은 순서로 준비가 필요하다고 배웠습니다. 첫 번째, 비슷한 주제의 콘텐츠 커리큘럼을 참고합니다. 특히 많은 사람들에게 사랑받는 콘텐츠의 커리큘럼을 참고하여 어떤 특징이 있는지 파악하고 벤치마킹해 보는 것입니다. 두 번째, 자료를 모읍니다. 어떤 자료를 모으냐 하면, 공유하고 싶은 지식 주제와 관련된 자료를 모으는 것입니다. 물론 척척박사로 머릿속에 모든 지식이 담겨 있다면 따로 자료를 모을 필요는 없습니다. 그냥 보통 사람이라면 잘 알고 있는 주제라도 최신 자료를 탐색하고 수집할 필요가 있습니다. 지식을 공유하는 콘텐츠 핵심 중 하나는 얼마나 최신 자료 인가입니다. 세 번째, 마인드 맵을 그려보는 것입니다. 주제와 관련된 생각에 가지를 뻗어보는 것이죠. 무성하게 가지를 내다보면 어느새 자연스럽게 커리큘럼이 구성된다는 개념입니다. 네 번째, 참고한 자료와 기획한 초안을 문서에 정리해 보는 것입니다. 그리고 마지막은 제가 주제를 정하는 과정에서 소개한 것처럼 주변 동료에게 피드백 받아보는 것입니다.﻿

지식 공유 (2)

사용자가 공유한 콘텐츠

이 책 개발자 유튜버로 유명한 소프트웨어 개발자 출신의 테디노트(이경록)와 생성형 AI 전문가인 김정욱씨가 공동 집필했다. 개인적으로 1주일에 한번정도는 테디노트 유튜브를 보곤 하는데, 내용을 참 쉽게 잘 설명해준다. 

이 책 역시도 상당히 많은 챗GPT의 활용 방법들과 실전 활용예제를 쉽게 따라할 수 있도록 잘 만들어 놓은 책이다. 챗GPT로 실제 무엇인가 해보고자 하는 초보자들 뿐만 아니라 중,고급자들에게도 유용할 수 있는 내용들이다. 특히, 코딩을 알지 못하거나 하기 어려운 사람들도 OpenAI의 ChatGPT를 통해서 AI챗봇까지도 만들어볼 수 있다.

이 책은 총 4개 파트, 10개 장으로 구성되어 있으며, 내용들은 다음과 같다.

 * Part1: 챗GPT 준비하기
이 파트에서 챗GPT의 등장과 OpenAI의 다양한 기술들과 서비스들 - ChatGPT Pro, Sora, Canvas, Search, O3 등 - 과 챗GPT를 사용하기 위한 계정 생성 및 기본설정들에 대해서 소개하고 있다. 또한, 개인적으로 흥미로운 부분이었던, 고급프롬프터 엔지니어링 전략으로 샷 프롬프트, 생각의 사슬 프롬프트, 마크다운을 이용한 반복과 개선 프롬프트, 노션에서 마크다운 활용하기등을 알려준다. 

 * Part2: 챗GPT 다양하게 활용하기 I
두번째 파트에서는 블로그 포스팅, 광고차키 생성이나 유튜브 영상 스크립트, SNS게시물등 다양한 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있는 프럼프팅 예제를 보여준다. 그리고, ‘겨울철 건강 관리법’에 대한 블로그 콘텐츠 작성 방법 예제 뿐만 아니라 비즈니스 제안 이메일 작성을 위한 프롬프팅 예시등을 볼 수 있다. 직장인으로써 하루에도 수십통 이상의 이메일을 사용하는 나로써는 이메일 작성 부분이 흥미로웠다. 사실, 주로 영문자료 한글번역이나 반대로 영문이메일 작성용도로 많이 사용해왔었는데, 이메일 자체의 작성에 대한 프럼프팅을 생각해보지 않았었는데, 이번 기회를 통해 알게되어 다음주부터 당장 적용해보려고 한다.
그리고, DALL.E(현재 DALL.E는 O4와 통합된 상태)를 통한 이미지 생성 및 프럼프팅, 그리고, GPT-4 Vison을 통한 이미지 분석 및 정보 제공 요청 뿐만 아니라 이미지의 오류를 분석하거나 의학 영상 자료를 판독한다던지 통계자료를 분석하는 예제를 알려준다. 특히, 영수증 이미지를 업로드해서 이 내용들을 엑셀 파일로 만드는 예제는 매우 신선했다.

 * Part3: 챗GPT 다양하게 활용하기 II
이 파트에서는 Koreanize_matplotlib를 통한 데이터를 분석하거나 전처리를  하고, 이 데이터를 통계분석, 탐색적 데이터 분석등을 통해 인사이트를 도출하는 고급기법들을 소개해준다. 또한, 온라인 쇼핑 이용자들의 특성을 분석해서 인사이트를 도출하고 보고서까지 만드는 예제를 소개해준다. 이렇게까지 다양한 형태로 활용할 수 있었는데, 그동안 내가 너무 무지했구나 하는 생각들을 중간중간 해보기도 했다. 그리고, Python을 통해서 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹크롤링 코드를 작성하거나 하는 내용들도 있다. 다만, 현재 이 내용은 필요없어보인다. 왜냐하면, Perplexity나 ChatGPT에서도 이미 search를 통해서 최신데이터에 대한 검색 및 이를 통한 내용 정리 및 조합이 가능하기 때문이다. 어째튼, 웹크롤링을 파이썬으로 구현하기를 원하는 사람들에게는 흥미로운 내용일수 있을거 같긴 하다. 그리고, 상품소개 상세페이지를 만들거나 개선하기 위해 이미지 뿐만 아니라 홈페이지 코드의 수정도 챗GPT를 통해서 가능하다.

 * Part4: 챗GPT 다양하게 활용하기 II
이 파트에서는 올해들어서 가장 핫한 이슈인 AI agent의 초기모델(?) 또는 전단계로 말할 수 있는 GPTs를 통한 나만의 챗봇을 제작하는 방법을 알려준다. 그 예로 연말정산 도우미 챗봇이나 서울 지하철 혼잡도 챗봇, 회의록 작성 도우미 챗봇등의 간단한 만들기를 소개한다. 조금은 아쉬웠던 부분이 최근들어 음석기반의 회의록 작성 및 요약 서비스등을 하는 많은 AI서비스들이 있는데, 이런 부분과 살짝 비교하거나 그런한 서비스까지 가기 위한 내용들, 그리고, 최신 트렌드인 AI agent의 내용이 없는 부분들이 아쉬웠다. 그리고, 마지막으로 GPTs를 외부에서 API로 연동 및 구현하는 내용도 다루고 있다. 이 부분은 사내 또는 개인이 유료 GPT서비스를 사용하면서 API로 구현하는 부분이라서 초보자들은 다소 어려울 수 있을거 같다. 

요컨대, 이 책은 ChatGPT를 실제 업무와 일상에 적용하고자 하는 초보자들부터 중고급사용자들에게 실용적이고 구체적인 가이드를 제공한다. 또한, 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제 구현 과정과 코드 예시를 함께 제공하여 독자들이 직접 따라 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 독자들은 AI 기술의 실제적인 활용 능력을 키우고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

* 이 글은  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 * source: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B85602863

이 책 개발자 유튜버로 유명한 소프트웨어 개발자 출신의 테디노트(이경록)와 생성형 AI 전문가인 김정욱씨가 공동 집필했다. 개인적으로 1주일에 한번정도는 테디노트 유튜브를 보곤 하는데, 내용을 참 쉽게 잘 설명해준다.&nbsp; 이 책 역시도 상당히 많은 챗GPT의 활용 방법들과 실전 활용예제를 쉽게 따라할 수 있도록 잘 만들어 놓은 책이다. 챗GPT로 실제 무엇인가 해보고자 하는 초보자들 뿐만 아니라 중,고급자들에게도 유용할 수 있는 내용들이다. 특히, 코딩을 알지 못하거나 하기 어려운 사람들도 OpenAI의 ChatGPT를 통해서 AI챗봇까지도 만들어볼 수 있다. 이 책은 총 4개 파트, 10개 장으로 구성되어 있으며, 내용들은 다음과 같다. <ul ><li>Part1: 챗GPT 준비하기</li></ul>이 파트에서 챗GPT의 등장과 OpenAI의 다양한 기술들과 서비스들 - ChatGPT Pro, Sora, Canvas, Search, O3 등 - 과 챗GPT를 사용하기 위한 계정 생성 및 기본설정들에 대해서 소개하고 있다. 또한, 개인적으로 흥미로운 부분이었던, 고급프롬프터 엔지니어링 전략으로 샷 프롬프트, 생각의 사슬 프롬프트, 마크다운을 이용한 반복과 개선 프롬프트, 노션에서 마크다운 활용하기등을 알려준다.&nbsp; <ul ><li>Part2: 챗GPT 다양하게 활용하기 I</li></ul>두번째 파트에서는 블로그 포스팅, 광고차키 생성이나 유튜브 영상 스크립트, SNS게시물등 다양한 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있는 프럼프팅 예제를 보여준다. 그리고, ‘겨울철 건강 관리법’에 대한 블로그 콘텐츠 작성 방법 예제 뿐만 아니라 비즈니스 제안 이메일 작성을 위한 프롬프팅 예시등을 볼 수 있다. 직장인으로써 하루에도 수십통 이상의 이메일을 사용하는 나로써는 이메일 작성 부분이 흥미로웠다. 사실, 주로 영문자료 한글번역이나 반대로 영문이메일 작성용도로 많이 사용해왔었는데, 이메일 자체의 작성에 대한 프럼프팅을 생각해보지 않았었는데, 이번 기회를 통해 알게되어 다음주부터 당장 적용해보려고 한다.그리고, DALL.E(현재 DALL.E는 O4와 통합된 상태)를 통한 이미지 생성 및 프럼프팅, 그리고, GPT-4 Vison을 통한 이미지 분석 및 정보 제공 요청 뿐만 아니라 이미지의 오류를 분석하거나 의학 영상 자료를 판독한다던지 통계자료를 분석하는 예제를 알려준다. 특히, 영수증 이미지를 업로드해서 이 내용들을 엑셀 파일로 만드는 예제는 매우 신선했다. <ul ><li>Part3: 챗GPT 다양하게 활용하기 II</li></ul>이 파트에서는 Koreanize_matplotlib를 통한 데이터를 분석하거나 전처리를&nbsp; 하고, 이 데이터를 통계분석, 탐색적 데이터 분석등을 통해 인사이트를 도출하는 고급기법들을 소개해준다. 또한, 온라인 쇼핑 이용자들의 특성을 분석해서 인사이트를 도출하고 보고서까지 만드는 예제를 소개해준다. 이렇게까지 다양한 형태로 활용할 수 있었는데, 그동안 내가 너무 무지했구나 하는 생각들을 중간중간 해보기도 했다. 그리고, Python을 통해서 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹크롤링 코드를 작성하거나 하는 내용들도 있다. 다만, 현재 이 내용은 필요없어보인다. 왜냐하면, Perplexity나 ChatGPT에서도 이미 search를 통해서 최신데이터에 대한 검색 및 이를 통한 내용 정리 및 조합이 가능하기 때문이다. 어째튼, 웹크롤링을 파이썬으로 구현하기를 원하는 사람들에게는 흥미로운 내용일수 있을거 같긴 하다. 그리고, 상품소개 상세페이지를 만들거나 개선하기 위해 이미지 뿐만 아니라 홈페이지 코드의 수정도 챗GPT를 통해서 가능하다. <ul ><li>Part4: 챗GPT 다양하게 활용하기 II</li></ul>이 파트에서는 올해들어서 가장 핫한 이슈인 AI agent의 초기모델(?) 또는 전단계로 말할 수 있는 GPTs를 통한 나만의 챗봇을 제작하는 방법을 알려준다. 그 예로 연말정산 도우미 챗봇이나 서울 지하철 혼잡도 챗봇, 회의록 작성 도우미 챗봇등의 간단한 만들기를 소개한다. 조금은 아쉬웠던 부분이 최근들어 음석기반의 회의록 작성 및 요약 서비스등을 하는 많은 AI서비스들이 있는데, 이런 부분과 살짝 비교하거나 그런한 서비스까지 가기 위한 내용들, 그리고, 최신 트렌드인 AI agent의 내용이 없는 부분들이 아쉬웠다. 그리고, 마지막으로 GPTs를 외부에서 API로 연동 및 구현하는 내용도 다루고 있다. 이 부분은 사내 또는 개인이 유료 GPT서비스를 사용하면서 API로 구현하는 부분이라서 초보자들은 다소 어려울 수 있을거 같다.&nbsp; 요컨대, 이 책은 ChatGPT를 실제 업무와 일상에 적용하고자 하는 초보자들부터 중고급사용자들에게 실용적이고 구체적인 가이드를 제공한다. 또한, 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제 구현 과정과 코드 예시를 함께 제공하여 독자들이 직접 따라 해볼 수 있도록 구성되어 있다. 이를 통해 독자들은 AI 기술의 실제적인 활용 능력을 키우고, 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것이다. * 이 글은&nbsp; "한빛미디어 &lt;나는 리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." <ul ><li>source: https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B85602863 </li></ul>

www.hanbit.co.kr

[서평]일잘러의 비밀, 챗GPT와 GPTs로 나만의 AI 챗봇 만들기

GTC 2025에서 어떤 AI의 미래를 만날 수 있을까요? 테크놀로지만이 아닙니다. AI의 발전을 견인하는 사람과 아이디어들이 모여 새로운 기회와 참신한 솔루션, 전에 없던 생각의 방식을 만들어냅니다.

새로운 소식이 넘치는 ‘GTC 2025’ 하이라이트 - NVIDIA Blog Korea

2025년 3월 17일부터 21일까지 미국 캘리포니아 산호세에서 개최된 GTC 2025에서 발표된 주요 AI 플랫폼 기술들의 상세 내용은 다음과 같습니다

🎉 Blackwell Ultra AI Factory Platform
 * 차세대 AI 추론 및 에이전트 AI를 위한 플랫폼
 * 트레이닝 및 테스트 타임 스케일링 추론 성능 향상
 * GB300 NVL72 랙 스케일 솔루션 포함
 * 이전 세대 대비 1.5배 향상된 AI 성능 제공
 * AI 팩토리 수익 기회를 Hopper 대비 50배 증가
   
   
🎉 Dynamo
 * 대규모 언어 모델의 효율성과 확장성 개선을 위한 오픈소스 소프트웨어
 * GPU 리소스 할당 최적화로 AI 처리 가속화, 비용 절감, 속도 향상
 * 실시간 추론 성능 개선
   
   
🎉 Llama Nemotron 오픈 추론 모델
 * 고급 AI 에이전트 개발을 위한 모델
 * Meta의 Llama 모델 기반으로 구축
 * 다단계 수학, 코딩, 추론, 복잡한 의사결정 능력 향상
 * 기본 모델 대비 정확도 20% 향상, 추론 속도 5배 개선

🎉 NVIDIA Omniverse 플랫폼
 * 산업용 AI 시뮬레이션 및 디지털 트윈 구현
 * 자동차 제조 혁신에 활용

🎉 Groot N1 로봇 AI 플랫폼
 * AI 로봇을 개발할 수 있는 오픈 소스 플랫폼
 * 디즈니 및 딥마인드와 협력하여 개발
 * AI 로봇 개발 가속화 및 엔비디아의 AI 생태계 확장

feat by Perplexity
 * source: https://blogs.nvidia.co.kr/blog/nvidia-keynote-at-gtc-2025-ai-news-live-updates-2

2025년 3월 17일부터 21일까지 미국 캘리포니아 산호세에서 개최된 GTC 2025에서 발표된 주요 AI 플랫폼 기술들의 상세 내용은 다음과 같습니다 🎉 Blackwell Ultra AI Factory Platform<ul ><li>차세대 AI 추론 및 에이전트 AI를 위한 플랫폼</li><li>트레이닝 및 테스트 타임 스케일링 추론 성능 향상</li><li>GB300 NVL72 랙 스케일 솔루션 포함</li><li>이전 세대 대비 1.5배 향상된 AI 성능 제공</li><li>AI 팩토리 수익 기회를 Hopper 대비 50배 증가 </li></ul>🎉 Dynamo<ul ><li>대규모 언어 모델의 효율성과 확장성 개선을 위한 오픈소스 소프트웨어</li><li>GPU 리소스 할당 최적화로 AI 처리 가속화, 비용 절감, 속도 향상</li><li>실시간 추론 성능 개선 </li></ul>🎉 Llama Nemotron 오픈 추론 모델<ul ><li>고급 AI 에이전트 개발을 위한 모델</li><li>Meta의 Llama 모델 기반으로 구축</li><li>다단계 수학, 코딩, 추론, 복잡한 의사결정 능력 향상</li><li>기본 모델 대비 정확도 20% 향상, 추론 속도 5배 개선</li></ul> 🎉 NVIDIA Omniverse 플랫폼<ul ><li>산업용 AI 시뮬레이션 및 디지털 트윈 구현</li><li>자동차 제조 혁신에 활용</li></ul> 🎉 Groot N1 로봇 AI 플랫폼<ul ><li>AI 로봇을 개발할 수 있는 오픈 소스 플랫폼</li><li>디즈니 및 딥마인드와 협력하여 개발</li><li>AI 로봇 개발 가속화 및 엔비디아의 AI 생태계 확장</li></ul> feat by Perplexity<ul ><li>source: https://blogs.nvidia.co.kr/blog/nvidia-keynote-at-gtc-2025-ai-news-live-updates-2</li></ul>

NVIDIA Blog Korea

[GTC 2025] AI 플랫폼의 주요 기능

최근에 회사 업무로 데모를 작업해야 할 일이 있어서 (프론트 + 백엔드/AI + GCP 인프라) cline + gemini 2.5 pro 조합으로 한동안 vibe coding 스타일로 업무를 진행해 보았습니다.

요즘 많이들 사용하는 cursor는 회사 업무 관련해서 쓰기에는 보안 정책 문제가 있어서 Gemini 2.5 pro를 cline plugin을 통해서 사용해 본 것인데요.. 몇가지 느낀점을 써보자면:

 * 일단 너무 편하고 좋았습니다. 특히 제가 프론트엔드쪽이 많이 약한데 react 코드 생성이나 수정을 너무 잘 해주네요. 기존 코드베이스가 있고 처음보는 라이브러리도 있어서 기존같으면 스터디하고, 코드 분석하고, 디버깅하며 작업해야 하면 대략 2주정도 걸릴 만한 프론트엔드 작업이 하루정도 걸렸습니다.
 * 느낌이 마치 1~3년 경력 신입/주니어 개발자들을 여러명 데리고 일하는 느낌입니다. 근데 말을 찰떡같이 잘 알아듣고, 개발 속도도 엄청나게 빠르고, 지치지 않고, 아주 똑똑한 친구들을 데리고 일하는 느낌이라서 생산성이 확실히 엄청 높아진 느낌입니다.
 * 요즘 LLM 성능이 너무 좋아져서 한국어를 그냥 넣어도 영어랑 큰 차이 없게 좋은 결과를 내는 것 또한 개발 경험을 더 좋게 만드는 것 같습니다.
 * 개발이 너무 재미있어졌습니다. 개발에 흥미가 확 생겼던 적이 몇번 있는데요, 1) 처음 프로그래밍을 접했을 때 2) ML을 처음 접했을 때 3) Python을 주력 언어로 쓰기 시작할 때 (지금은 Python을 그리 선호하지는 않습니다만..) 처럼 개발하면서 정말 재밌다는 느낌을 많이 받았습니다. 근데 이게 개발이 재미있다기보다는 내가 할 수 있는 것들의 범위가 훨씬 많아졌다는 게 느껴져서, 앞으로 무한한 가능성이 있겠다는 생각 때문에 재미있다는 느낌인 것 같습니다.
 * 물론 아직 AI만으로는 부족한 점이 많이 보여서 vibe coding 스타일로 만든걸 production 에 넣기엔 무리일 듯 합니다. SNS 같은데 많이 보이는 것 처럼 "비개발자도 원하는거 다 만든다" 는 어려울거 같은게 개발 경험이 많지 않다면 제대로 된 지시를 내리기 어려운 경우도 좀 있는 거 같습니다. 특히 AI를 아무리 돌려도 못찾는 크리티컬한 이슈들도 있어서 기존 방식으로 고민해서 troubleshooting 하고 개발하는 것들이 여전히 필요한 경우도 꽤 많았습니다. 하지만 생산성은 확실히 몇 배로 오르는 느낌입니다.

1년 전만 해도 LLM을 개발에 사용할 때 이정도로 좋은 경험을 주려면 시간이 꽤 걸리겠다 싶었는데 정말 AI 발전 속도가 대단하다고 느껴집니다. 지금은 주니어 개발자를 데리고 일하는 느낌인데 몇년 내로 시니어 이상 급의 개발자와 함께 일하는 느낌이 되겠죠? 그러면 또 개발 패러다임이 어떻게 바뀔지 궁금합니다.

최근에 회사 업무로 데모를 작업해야 할 일이 있어서 (프론트 + 백엔드/AI + GCP 인프라) cline + gemini 2.5 pro 조합으로 한동안 vibe coding 스타일로 업무를 진행해 보았습니다. 요즘 많이들 사용하는 cursor는 회사 업무 관련해서 쓰기에는 보안 정책 문제가 있어서 Gemini 2.5 pro를 cline plugin을 통해서 사용해 본 것인데요.. 몇가지 느낀점을 써보자면: <ul ><li>일단 너무 편하고 좋았습니다. 특히 제가 프론트엔드쪽이 많이 약한데 react 코드 생성이나 수정을 너무 잘 해주네요. 기존 코드베이스가 있고 처음보는 라이브러리도 있어서 기존같으면 스터디하고, 코드 분석하고, 디버깅하며 작업해야 하면 대략 2주정도 걸릴 만한 프론트엔드 작업이 하루정도 걸렸습니다.</li><li>느낌이 마치 1~3년 경력 신입/주니어 개발자들을 여러명 데리고 일하는 느낌입니다. 근데 말을 찰떡같이 잘 알아듣고, 개발 속도도 엄청나게 빠르고, 지치지 않고, 아주 똑똑한 친구들을 데리고 일하는 느낌이라서 생산성이 확실히 엄청 높아진 느낌입니다.</li><li>요즘 LLM 성능이 너무 좋아져서 한국어를 그냥 넣어도 영어랑 큰 차이 없게 좋은 결과를 내는 것 또한 개발 경험을 더 좋게 만드는 것 같습니다.</li><li>개발이 너무 재미있어졌습니다. 개발에 흥미가 확 생겼던 적이 몇번 있는데요, 1) 처음 프로그래밍을 접했을 때 2) ML을 처음 접했을 때 3) Python을 주력 언어로 쓰기 시작할 때 (지금은 Python을 그리 선호하지는 않습니다만..) 처럼 개발하면서 정말 재밌다는 느낌을 많이 받았습니다. 근데 이게 개발이 재미있다기보다는 내가 할 수 있는 것들의 범위가 훨씬 많아졌다는 게 느껴져서, 앞으로 무한한 가능성이 있겠다는 생각 때문에 재미있다는 느낌인 것 같습니다.</li><li>물론 아직 AI만으로는 부족한 점이 많이 보여서 vibe coding 스타일로 만든걸 production 에 넣기엔 무리일 듯 합니다. SNS 같은데 많이 보이는 것 처럼 "비개발자도 원하는거 다 만든다" 는 어려울거 같은게 개발 경험이 많지 않다면 제대로 된 지시를 내리기 어려운 경우도 좀 있는 거 같습니다. 특히 AI를 아무리 돌려도 못찾는 크리티컬한 이슈들도 있어서 기존 방식으로 고민해서 troubleshooting 하고 개발하는 것들이 여전히 필요한 경우도 꽤 많았습니다. 하지만 생산성은 확실히 몇 배로 오르는 느낌입니다.</li></ul> 1년 전만 해도 LLM을 개발에 사용할 때 이정도로 좋은 경험을 주려면 시간이 꽤 걸리겠다 싶었는데 정말 AI 발전 속도가 대단하다고 느껴집니다. 지금은 주니어 개발자를 데리고 일하는 느낌인데 몇년 내로 시니어 이상 급의 개발자와 함께 일하는 느낌이 되겠죠? 그러면 또 개발 패러다임이 어떻게 바뀔지 궁금합니다.

AI를 사용하여 코딩하며 느낀 점들

”뭔가 잘한다 싶은 애들은 남들 눈에는 보이지 않는 흐름을 잘 찾더라고, 그 흐름에 올라타서는 슈욱하고 멀리 앞서가“

대학 시절 교수님께서 해주신 말씀이에요. 그때는 이해하지 못했어요. 그냥 교수님 말 잘 들어야 한단 의미로 받아들였죠.

이제는 조금 알 것 같아요. 세상에는 어떤 크고 작은 흐름이 몰려올 때가 있어요. 그 흐름 위에서 서핑하듯 균형을 잡으면 남들보다 조금은 더 앞서나갈 수 있어요.

흐름을 타서 균형을 잡는 것도 어렵죠. 하지만 흐름을 분별하는 게 더 어려운 거 같아요.

”뭔가 잘한다 싶은 애들은 남들 눈에는 보이지 않는 흐름을 잘 찾더라고, 그 흐름에 올라타서는 슈욱하고 멀리 앞서가“ 대학 시절 교수님께서 해주신 말씀이에요. 그때는 이해하지 못했어요. 그냥 교수님 말 잘 들어야 한단 의미로 받아들였죠. 이제는 조금 알 것 같아요. 세상에는 어떤 크고 작은 흐름이 몰려올 때가 있어요. 그 흐름 위에서 서핑하듯 균형을 잡으면 남들보다 조금은 더 앞서나갈 수 있어요. 흐름을 타서 균형을 잡는 것도 어렵죠. 하지만 흐름을 분별하는 게 더 어려운 거 같아요.

”뭔가 잘한다 싶은 애들은 남들 눈에는 보이지 않는 흐름을 잘 찾

Piscina로 자바스크립트 멀티 쓰레딩 쉽게 하기

상용 애플리케이션을 개발할 때는 Node.js의
worker_threads
모듈을 그대로 쓰기는 곤란한 경우가 많은데요. 필요할 때 마다 매번 새로운 워커 쓰레드를 생성하면 서버에 부하를 주어 오히려 성능을 떨어뜨릴 수도 있죠. 그래서 쓰레드 풀(pool)을 사용하여 미리 다수의 워커 쓰레드를 생성해놓고 재사용하는 것이 권장됩니다.

Piscina는 효과적인 멀티 쓰레딩을 위해서 쓰레드 풀 관리 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 뿐만 아니라, 콜백(Callback) 기반의 API를 제공하는
worker_threads
모듈과 달리, Piscina의 API는 프라미스(Promise) 기반으로 되어 있어서 사용하기 쉽다는 장점도 있죠.

이번 포스팅에서는 워커 쓰레드 풀링(pooling)을 도와주는 라이브러리인 Piscina에 대해서 알아보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/piscina/

Piscina 없이 순수하게
worker_threads
모듈을 사용하여 멀티 쓰레드 프로그래밍을 하는 방법에 대해서는 지난 게시물을 참고 바랍니다.

🔖 워커 쓰레드를 통한 자바스크립트 멀티 쓰레딩: https://careerly.co.kr/comments/118635

상용 애플리케이션을 개발할 때는 Node.js의 <code >worker_threads</code> 모듈을 그대로 쓰기는 곤란한 경우가 많은데요. 필요할 때 마다 매번 새로운 워커 쓰레드를 생성하면 서버에 부하를 주어 오히려 성능을 떨어뜨릴 수도 있죠. 그래서 쓰레드 풀(pool)을 사용하여 미리 다수의 워커 쓰레드를 생성해놓고 재사용하는 것이 권장됩니다. Piscina는 효과적인 멀티 쓰레딩을 위해서 쓰레드 풀 관리 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 뿐만 아니라, 콜백(Callback) 기반의 API를 제공하는 <code >worker_threads</code> 모듈과 달리, Piscina의 API는 프라미스(Promise) 기반으로 되어 있어서 사용하기 쉽다는 장점도 있죠. 이번 포스팅에서는 워커 쓰레드 풀링(pooling)을 도와주는 라이브러리인 Piscina에 대해서 알아보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/piscina/ Piscina 없이 순수하게 <code >worker_threads</code> 모듈을 사용하여 멀티 쓰레드 프로그래밍을 하는 방법에 대해서는 지난 게시물을 참고 바랍니다. 🔖 워커 쓰레드를 통한 자바스크립트 멀티 쓰레딩: https://careerly.co.kr/comments/118635

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React 최신(v19)으로는 어떻게 개발해야 할까요?
공식문서를 살펴보면서 앞으로 React로
어떻게 개발해야 되는지 방향성에 대해 살펴 보았어요.
(몇 가지 힌트를 통해서 유추한 방향성을 설명 해보았어요.)

여러 의견중 하나일 뿐임을 감안 해주시고,
React 개발의 미래에 대해 다양한 의견 주시면
건설적인 토론에 도움이 될것 같아요 :)

각자의 자리에서 함께 공부하시는 모든 분들 화이팅입니다. 🤗
https://youtu.be/nLTjfxPBWow

React 최신(v19)으로는 어떻게 개발해야 할까요? 공식문서를 살펴보면서 앞으로 React로 어떻게 개발해야 되는지 방향성에 대해 살펴 보았어요. (몇 가지 힌트를 통해서 유추한 방향성을 설명 해보았어요.) 여러 의견중 하나일 뿐임을 감안 해주시고, React 개발의 미래에 대해 다양한 의견 주시면 건설적인 토론에 도움이 될것 같아요 :) 각자의 자리에서 함께 공부하시는 모든 분들 화이팅입니다. 🤗https://youtu.be/nLTjfxPBWow

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React 최신(v19)으로는 어떻게 개발해야 할까요?
공식문서를

매주 한국어로 번역 혹은 작성된 프론트엔드 글을 전달합니다. Click to read Korean FE article, by Han Jung(한정), a Substack publication with tens of thousands of subscribers.

Korean FE article | Han Jung(한정) | Substack

안녕하세요! 글을 기다리신 분도 있을 것 같은데 공지가 조금 늦어서 죄송합니다.
그동안 커리어리에서 꾸준하게 프런트엔드 관련 글을 전달해 드렸었는데요.

여러 이유로 이전처럼 커리어리를 통해 꾸준히 글을 공유해 드리기 어려울 것 같습니다.
이 계정에도 앞으로도 좋은 정보나 함께 보면 유익할 글들은 종종 올릴 예정이지만,
기존처럼 새로운 글을 꾸준히 보고 싶으시다면 아래 링크를 통해 구독해 주시기를 바랍니다.

 * https://kofearticle.substack.com/

또 인사드리겠습니다. 감사합니다.

안녕하세요! 글을 기다리신 분도 있을 것 같은데 공지가 조금 늦어서 죄송합니다.그동안 커리어리에서 꾸준하게 프런트엔드 관련 글을 전달해 드렸었는데요. 여러 이유로 이전처럼 커리어리를 통해 꾸준히 글을 공유해 드리기 어려울 것 같습니다.이 계정에도 앞으로도 좋은 정보나 함께 보면 유익할 글들은 종종 올릴 예정이지만, 기존처럼 새로운 글을 꾸준히 보고 싶으시다면 아래 링크를 통해 구독해 주시기를 바랍니다. <ul ><li>https://kofearticle.substack.com/</li></ul> 또 인사드리겠습니다. 감사합니다.

kofearticle.substack.com

프런트엔드 관련 글 추천 안내

1. 일을 성취하기 위해서는 스스로 타오를 수 있는 자연성 인간이 되어야 한다. 나는 이것을 ”스스로 타오른다.“라고 표현한다.

2. 사물에는 세 가지 유형이 있다.
1) 불에 가까이 대면 타는 가연성 물질.
2) 불에 가까이 대도 타지 않는 불연성 물질.
3) 스스로도 잘 타는 자연성

3. 이와 마찬가지로 인간의 유형도 주위에서 무슨 말을 하지 않아도 스스로 잘 타는 인간이 있는가 하면, 주위에서 에너지를 불어넣어 주어도 냉소적인 혹은 냉정한 태도를 유지하여 전혀 타지 않는 불연성 인간이 있다.

4. 후자의 경우는 능력이 뛰어난 데도 열의나 정열이 없는 사람이라고 할 수 있다.

#카르마경영 📚
#이나모리가즈오

1. 일을 성취하기 위해서는 스스로 타오를 수 있는 자연성 인간이 되어야 한다. 나는 이것을 ”스스로 타오른다.“라고 표현한다. ​2. 사물에는 세 가지 유형이 있다. 1) 불에 가까이 대면 타는 가연성 물질. 2) 불에 가까이 대도 타지 않는 불연성 물질. 3) 스스로도 잘 타는 자연성 ​3. 이와 마찬가지로 인간의 유형도 주위에서 무슨 말을 하지 않아도 스스로 잘 타는 인간이 있는가 하면, 주위에서 에너지를 불어넣어 주어도 냉소적인 혹은 냉정한 태도를 유지하여 전혀 타지 않는 불연성 인간이 있다. ​4. 후자의 경우는 능력이 뛰어난 데도 열의나 정열이 없는 사람이라고 할 수 있다. #카르마경영 📚 #이나모리가즈오

< 일 잘하는 사람은, 스스로 불타는 사람이다 >

1. 경영자 입장에서는 80/20 법칙이 성립하는 부분을 찾아 인지하는 것이 사업성과 극대화에 필수적이다.

2. 수익의 대부분을 창출하는 제품, 서비스, 활동(20퍼센트)을 규명하고, 미미한 결과를 내는 나머지(80퍼센트)를 털어 내는 것이 성공하는 방법이다.

3. 경쟁력을 발휘할 수 있는 핵심 역량에 집중하고, 다른 80퍼센트는 붙들고 있지 말고 더 잘하는 사람들에게 맡기는 것이 좋다.

4. 이것이 아웃소싱의 기본이다. 사람의 열심과 최선도 유한자원이다. 모든 일에 열심과 최선을 다할 수는 없다.

5. 내게 최고의 결과를 주는 것들에 최선을 다하자. 최고의 직원들을 후하게 보상하고, 최악의 직원들을 단계적으로 줄여 나가자. 이것이 인사관리의 기본이다.

6. 나쁜 고객들은 점진적으로 털어 버리고, 좋은 고객들에게 집중해서 서비스를 강화하고 보다 수익성 있는 구매로 이끌어야 한다. 그것이 고객관리의 기본이다.

#결국해내는사람들의원칙 📚

1. 경영자 입장에서는 80/20 법칙이 성립하는 부분을 찾아 인지하는 것이 사업성과 극대화에 필수적이다. ​2. 수익의 대부분을 창출하는 제품, 서비스, 활동(20퍼센트)을 규명하고, 미미한 결과를 내는 나머지(80퍼센트)를 털어 내는 것이 성공하는 방법이다. ​3. 경쟁력을 발휘할 수 있는 핵심 역량에 집중하고, 다른 80퍼센트는 붙들고 있지 말고 더 잘하는 사람들에게 맡기는 것이 좋다. ​4. 이것이 아웃소싱의 기본이다. 사람의 열심과 최선도 유한자원이다. 모든 일에 열심과 최선을 다할 수는 없다. ​5. 내게 최고의 결과를 주는 것들에 최선을 다하자. 최고의 직원들을 후하게 보상하고, 최악의 직원들을 단계적으로 줄여 나가자. 이것이 인사관리의 기본이다. ​6. 나쁜 고객들은 점진적으로 털어 버리고, 좋은 고객들에게 집중해서 서비스를 강화하고 보다 수익성 있는 구매로 이끌어야 한다. 그것이 고객관리의 기본이다. #결국해내는사람들의원칙 📚

< 진짜 잘하는 사람은 일의 80%를 포기한다 >

오늘도 AI한테 이겼습니다. 후후.. ChatGPT, Claude, Gemini한테 다 이김. ✌️

근데 AI한테 코딩으로 이길 수 있는 날이 1년은 남았으려나 모르겠네요. 지금이 미래에 무용담 자랑용으로 남겨둘 수 있는 유일한 시기일지도.. 내가 소식적에 말야 AI랑 코딩 배틀을 해서 어쩌구 저쩌구..

오늘도 AI한테 이겼습니다. 후후.. ChatGPT, Claude, Gemini한테 다 이김. ✌️ 근데 AI한테 코딩으로 이길 수 있는 날이 1년은 남았으려나 모르겠네요. 지금이 미래에 무용담 자랑용으로 남겨둘 수 있는 유일한 시기일지도.. 내가 소식적에 말야 AI랑 코딩 배틀을 해서 어쩌구 저쩌구..

오늘도 AI한테 이겼습니다. 후후.. ChatGPT, Claude

www.55check.com#정치꽃, 식물, 정원을 이해하는 국가지도자가 있다면내일 오후부터 비가 내린다 하니 도시의 봄꽃 구경은 내일 오전이 피크일 듯 합니다.꽃과 나무와 정원을 진심으로 좋아하고, 그 기록을 남긴 대제국의 황제 이야기를 전합니다. (오호츠크 리포트)필자(로빈 레인 폭스)는 옥스퍼드대 역사학과 교수이며, 동시에 옥스퍼드대 뉴칼리지와 엑스터칼리지의 가드닝 책임자로 일하고 있습니다. 파이낸셜타임스에는 55년째 칼럼을 기고하고 있으시네요.멀리 봄 구경을 가고 싶지만 혼자라 번거로운 분들께는 알레 추천.#매주 금요일_ 동동의 테크 타운이제 코딩은 입으로. ‘바이브 코딩’ 시대“바이브 코딩(Vibe Coding)“이 소프트웨어 업계 새로운 트렌드로 자리잡음.명확한 계획 없이, 코드 작성을 AI에게 완전 위임하는 방식.OpenAI 창업자 안드레이 카파시: “바이브에 몸을 맡기고, 기하급수적 성장을 받아들이고, 코드가 존재한다는 사실조차 잊으세요”라며 극찬. ("You fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.)과거의 AI 활용이 일부 코드(100줄 이하)를 수정하는 수준이었다면, 이제는 전체 프로그램(500줄 이상)을 AI가 통째로 작성.마이크로소프트 CEO 사티야 나델라는 코드 한 줄 안 쓰고 마이크로소프트 첫 제품인 알테어 BASIC를 만듦 (50년 전엔 6주 걸렸던 게 지금은 10분.)3만5000

2025년 4월 11일 (금) - 누워서 입으로 하는 '바이브 코딩'의 시대 : 오호츠크 리포트

이제 코딩은 입으로. ‘바이브 코딩’ 시대

 * “바이브 코딩(Vibe Coding)“이 소프트웨어 업계 새로운 트렌드로 자리잡음.
 * 명확한 계획 없이, 코드 작성을 AI에게 완전 위임하는 방식.
 * OpenAI 창업자 안드레이 카파시: “바이브에 몸을 맡기고, 기하급수적 성장을 받아들이고, 코드가 존재한다는 사실조차 잊으세요”라며 극찬. ("You fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.)
 * 과거의 AI 활용이 일부 코드(100줄 이하)를 수정하는 수준이었다면, 이제는 전체 프로그램(500줄 이상)을 AI가 통째로 작성.
 * 마이크로소프트 CEO 사티야 나델라는 코드 한 줄 안 쓰고 마이크로소프트 첫 제품인 알테어 BASIC를 만듦 (50년 전엔 6주 걸렸던 게 지금은 10분.)
 * 3만5000줄짜리 요리앱을 말로만 코딩해서 만든 사람도 있음.
 * 코드 품질과 에러 처리도 크게 향상… 필자 동동도 상당 부분 AI로 코드 작성 중.
 * 단점은? 최근엔 코드가 너무 길고 복잡해져 오히려 불필요한 부분 많아짐 (몇 달 전엔 부족했는데 이젠 과잉!)
 * “바이브 코딩”은 곧 “바이브 워킹”으로 확장될지도. “일은 AI가, 사람은 말만..."

Z세대 내에서도 ‘AI 격차’ 벌어진다

 * 클로드, 100만 건의 익명 대화 분석. 대학생들의 AI 사용 패턴 연구 결과 공개.
 * STEM 계열 학생들이 압도적으로 많이 씀. 특히 컴퓨터사이언스 전공자들의 사용량이 전체의 39% 차지 (위 그래프). 반면 경영, 인문학과 학생들은 AI 사용 적어.
 * “디지털 네이티브” Z세대 내에서도 AI 활용 능력의 격차 심화. 미래 일자리 경쟁력 좌우할 새로운 계층화 현상.
 * 전공별 AI 활용 패턴:
   * 자연과학·수학: 단계별 문제 풀이 요청 형태. 과외 선생님처럼 활용.
   * 컴퓨터공학·공학: AI와 함께 고민하며 해결책 찾는 ‘협업형’ 상호작용 선호.
   * 인문학·비즈니스·보건: 직접 지시와 협업 방식을 균형 있게 활용.
   * 교육 전공: 학습 자료나 문제 만들기 위한 ‘콘텐츠 생성기’ 활용 두드러짐.
 * 보고서 전체 보기. 다 읽기 어려우면 평소 쓰시는 AI 툴에 요약을 요청해보세요.

메타의 오픈소스 AI, 1000만 토큰 LLM으로 1등 올라

 * 메타, 4월 5일 새로운 오픈소스 AI 모델 깜짝 발표.
 * 원래 4월 29일 ‘라마콘 2025’ 행사용 비장의 카드였으나 조기 공개.
 * 이번 주 나스닥 증시 폭락과 지브리 스타일 AI 인기에 영향을 받아 더는 뒤쳐지면 안된다 생각했을 듯.
 * 유료 모델까지 포함해도 2주 전 출시된 구글 ‘Gemini 2.5’에 이어 성능 2위에 해당.
 * 가장 충격적인 건 무료 오픈소스 모델임에도 1000만 토큰 처리 가능.
 * “이제 내 서버에 질문 한 번 할 때도 책 몇 권 통째로 올려놓고 답변받을 수 있는 시대”… 개인 서버에서 올려두고 전기세만 내면 무제한 사용 가능.
 * 그러나 아직까지 미국, 싱가포르 등 일부 국가에서만 서비스 중. 한국은 안 됨.

이제 코딩은 입으로. ‘바이브 코딩’ 시대 <ul ><li>“바이브 코딩(Vibe Coding)“이 소프트웨어 업계 새로운 트렌드로 자리잡음.</li><li>명확한 계획 없이, 코드 작성을 AI에게 완전 위임하는 방식.</li><li>OpenAI 창업자 안드레이 카파시: “바이브에 몸을 맡기고, 기하급수적 성장을 받아들이고, 코드가 존재한다는 사실조차 잊으세요”라며 극찬. ("You fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.)</li><li>과거의 AI 활용이 일부 코드(100줄 이하)를 수정하는 수준이었다면, 이제는 전체 프로그램(500줄 이상)을 AI가 통째로 작성.</li></ul><ul ><li>마이크로소프트 CEO 사티야 나델라는 코드 한 줄 안 쓰고 마이크로소프트 첫 제품인 알테어 BASIC를 만듦 (50년 전엔 6주 걸렸던 게 지금은 10분.)</li><li>3만5000줄짜리 요리앱을 말로만 코딩해서 만든 사람도 있음.</li><li>코드 품질과 에러 처리도 크게 향상… 필자 동동도 상당 부분 AI로 코드 작성 중.</li></ul><ul ><li>단점은? 최근엔 코드가 너무 길고 복잡해져 오히려 불필요한 부분 많아짐 (몇 달 전엔 부족했는데 이젠 과잉!)</li><li>“바이브 코딩”은 곧 “바이브 워킹”으로 확장될지도. “일은 AI가, 사람은 말만..."</li></ul> Z세대 내에서도 ‘AI 격차’ 벌어진다 <ul ><li>클로드, 100만 건의 익명 대화 분석. 대학생들의 AI 사용 패턴 연구 결과 공개.</li><li>STEM 계열 학생들이 압도적으로 많이 씀. 특히 컴퓨터사이언스 전공자들의 사용량이 전체의 39% 차지 (위 그래프). 반면 경영, 인문학과 학생들은 AI 사용 적어.</li><li>“디지털 네이티브” Z세대 내에서도 AI 활용 능력의 격차 심화. 미래 일자리 경쟁력 좌우할 새로운 계층화 현상.</li></ul><ul ><li>전공별 AI 활용 패턴:<ul ><li>자연과학·수학: 단계별 문제 풀이 요청 형태. 과외 선생님처럼 활용.</li><li>컴퓨터공학·공학: AI와 함께 고민하며 해결책 찾는 ‘협업형’ 상호작용 선호.</li><li>인문학·비즈니스·보건: 직접 지시와 협업 방식을 균형 있게 활용.</li><li>교육 전공: 학습 자료나 문제 만들기 위한 ‘콘텐츠 생성기’ 활용 두드러짐.</li></ul></li></ul><ul ><li>보고서 전체 보기. 다 읽기 어려우면 평소 쓰시는 AI 툴에 요약을 요청해보세요.</li></ul> 메타의 오픈소스 AI, 1000만 토큰 LLM으로 1등 올라 <ul ><li>메타, 4월 5일 새로운 오픈소스 AI 모델 깜짝 발표.</li><li>원래 4월 29일 ‘라마콘 2025’ 행사용 비장의 카드였으나 조기 공개.</li><li>이번 주 나스닥 증시 폭락과 지브리 스타일 AI 인기에 영향을 받아 더는 뒤쳐지면 안된다 생각했을 듯.</li><li>유료 모델까지 포함해도 2주 전 출시된 구글 ‘Gemini 2.5’에 이어 성능 2위에 해당.</li><li>가장 충격적인 건 무료 오픈소스 모델임에도 1000만 토큰 처리 가능.</li><li>“이제 내 서버에 질문 한 번 할 때도 책 몇 권 통째로 올려놓고 답변받을 수 있는 시대”… 개인 서버에서 올려두고 전기세만 내면 무제한 사용 가능.</li><li>그러나 아직까지 미국, 싱가포르 등 일부 국가에서만 서비스 중. 한국은 안 됨.</li></ul>

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4월 둘째 주 - 누워서 입으로 하는 '바이브 코딩'의 시대

와해성 기술과 인텔의 성장과 위기 - 테크레시피

CPU의 역사라 할 수 있는 인텔이 서서히 저무는게 아니냐는 시장의 우려들이 많다. 어째튼 인텔의 성장 과정과 최근의 애플의 M1칩으로 인한 성능의 역전 현상에 대한 이해를 쉽게 할 수 있는 글이라 추천해본다.

테크레시피

HoJoong Kim

- Sr. IT Guy(INFP)
- OpenSource, Linux,  Cloud, AI/Data/LLM
- PreSales,  Tech Trend, Leadership, Tech review, Research

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