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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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  • AI, 텍스트 넘어 환경까지 상상하는 세계 모델의 확장(AI Beyond Text: The Expansion of World Models That Imagine Entire Environments)

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  • 기밀 컴퓨팅과 AI: 민감 데이터로 안전하게 학습하고 추론하는 방법(Confidential Computing and AI: How to Train and Run Inference Safely on Sensitive Data)

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  • AI 관측가능성 시대: 로그와 추적 없이는 에이전트 운영 불가능(The Era of AI Observability: Agents Cannot Be Operated Without Logs and Traces)

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  • 평가 중심 AI 개발: 제대로 측정해야 진짜 성공한다(Evaluation-Driven AI Development: You Need to Measure Properly to Achieve Real Success)

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  • 합성데이터, 진짜 데이터 부족 시대의 혁신적 대안: 모든 것을 알려드립니다(Synthetic Data: An Innovative Alternative in the Age of Real Data Scarcity — Everything You Need to Know)

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  • 브라우저 내장 AI의 확장, 웹사이트가 직접 요약하고 번역하는 시대(The Expansion of Built-In Browser AI: The Era When Websites Summarize and Translate on Their Own)

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