✌️ AI로 문제정의, 요구사항 정의, 화면 디자인 그리고 검증까지!
Learning by Doing
Anthropic은 OpenAI나 Google 등과 달리 AI의 활용처를 과학이 아니라 애플리케이션으로 방향을 잡았나보네요.
일반적인 애플리케이션에 대한 코딩 성능을 다른 모델보다 빠르게 잡게 된김에 해당 영역의 입지를 굳히기 위해(매출을 위해) 방향을 그렇게 잡은 것 같은 느낌이지만, 왠지 Anthropic의 명성에 어울리지 않는 느낌이어서 프론티어 모델 경쟁에서 밀린 것 같다는 생각이 좀 들기도 하네요.
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2025년 2월 25일 오전 3:42
인생이 게임과 다른 점을 이야기하자면, 여러 사람이 똑같은 선택을 해도 그 결과는 모두 다르다는 것이다. 현실에서는 결과에 영향을 미치는 요인이 매우 많으며, 심지어 여러 요인이 서로 복잡하게 얽혀 결과를 달라지게 만들기 때문이다. 그리고 좋은 결과로 연결된 사람들이 대체로 자신의 이야기를 공유한다. 좋지 않은 결과를 가지고 글을 쓰거나 영상을 만드는 경우가 상대적으로 많지 않다. 그래서, 온라인에서 접하는 이야기들은, 종종 달콤하지만 현실과는 동떨어진 이야기가 되고 만다.
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