AI
Vector Database란? 일반 데이터베이스와 다른 점
의미 기반으로 데이터를 검색하는 Vector Database가 일반 데이터베이스와 무엇이 다른지, Embedding·유사도 검색 원리를 중심으로 정리한다.
AI
LLM, AI Agent, RAG, AI Automation 등 생성형 AI의 원리와 실무 활용을 다룹니다.
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FeaturedAIAI와 Computer Vision을 다루는 기술 지식 허브
멀티모달 AI란? 텍스트·이미지·음성을 함께 이해하는 원리
하나의 모델이 텍스트·이미지·음성·영상을 동시에 이해하고 넘나들며 다루는 멀티모달 AI의 원리와, 이를 지탱하는 공유 임베딩 공간의 개념을 정리한다.
AI
GPU 대여 서비스란? 유형별 비교와 활용법 정리
GPU 가격 폭등 속에서 대안으로 떠오른 GPU 대여(Cloud GPU) 서비스가 어떤 유형으로 나뉘고, 어떤 기술로 동작하며, 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 정리한다.
AI
FLUX.2란? 여러 참조 이미지로 일관성을 유지하는 이미지 생성 모델
Black Forest Labs가 공개한 FLUX.2가 캐릭터·스타일 일관성과 텍스트 렌더링에서 어떤 개선을 이뤘는지 정리한다.
AI
Gemini Robotics 2란? 발끝부터 손끝까지 로봇 전신을 제어하는 VLA 모델
Google DeepMind의 Gemini Robotics 2가 휴머노이드 로봇의 전신 동작과 다중 로봇 협업까지 지원하게 된 방식을 정리한다.
AI
Genie 3란? 텍스트 한 줄로 탐험 가능한 세계를 만드는 World Model
Google DeepMind의 World Model Genie 3가 텍스트 프롬프트만으로 실시간 탐험이 가능한 3D 환경을 생성하는 방식과 의미를 정리한다.
AI
Suno v5란? 사람 목소리에 가까운 보컬을 만드는 AI 음악 생성 모델
AI 음악 생성 서비스 Suno의 v5 모델이 이전 버전 대비 어떤 점이 개선됐는지, 보컬 품질과 v5.5의 개인화 기능을 중심으로 정리한다.
AI
Veo 3.1이란? 네이티브 4K와 동기화된 오디오를 지원하는 영상 생성 모델
Google DeepMind의 영상 생성 모델 Veo 3.1이 이전 버전 대비 어떤 점이 달라졌는지, 오디오·해상도·일관성 개선을 중심으로 정리한다.
AI
Agentic AI란? AI Agent와 차이가 있을까?
Agentic AI와 AI Agent라는 두 용어가 실제로 어떻게 다르게 쓰이는지, 왜 이 구분이 실무에서 중요한지 정리한다.
AI
AI Agent란? 일반 LLM과 무엇이 다른가
AI Agent가 일반 챗봇·LLM 호출과 무엇이 다른지 Anthropic의 공식 정의를 기준으로 정리하고, 언제 에이전트가 필요한지 설명한다.
AI
AI 작업에서 GPU VRAM이 중요한 이유
LLM을 GPU에서 돌릴 때 VRAM이 병목이 되는 이유와, 파라미터 수·양자화 수준에 따라 VRAM 사용량이 어떻게 달라지는지 정리한다.
AI
Claude Code란? 설치부터 실제 활용까지
Anthropic의 에이전틱 코딩 도구 Claude Code의 개념, 운영체제별 설치 방법, 핵심 기능, 요금제를 공식 문서를 기준으로 정리한다.
AI
Claude Code와 ChatGPT 코딩은 무엇이 다를까?
Anthropic의 Claude Code와 OpenAI의 코딩 에이전트 Codex를 모델 기반·요금제·기능·벤치마크 기준으로 비교한다.
AI
Claude Code vs Cursor: 코딩 작업에는 무엇이 더 적합할까?
터미널 기반 에이전트 Claude Code와 IDE 기반 자동완성 도구 Cursor를 요금제·작업 방식·적합한 상황 기준으로 비교한다.
AI
Claude Opus 5 vs Sonnet 5: Claude Code에는 어떤 모델이 좋을까?
Anthropic의 최상위 모델 Opus 5와 중급 모델 Sonnet 5를 가격·성능·용도 기준으로 비교하고, 어떤 작업에 어떤 모델이 적합한지 정리한다.
AI
Claude Sonnet 5란? Sonnet 4.6과 무엇이 달라졌나
Anthropic이 2026년 6월 출시한 Claude Sonnet 5가 이전 모델 Sonnet 4.6과 가격·성능·기능 면에서 어떻게 다른지 공식 발표를 기준으로 정리한다.
AI
딥러닝(Deep Learning)이란? 머신러닝과 무엇이 다른가
인공신경망을 여러 층으로 쌓아 이미지·텍스트 같은 비정형 데이터를 학습하는 딥러닝의 원리와, 머신러닝과의 실질적 차이를 정리한다.
AI
GPT-5.6은 무엇이 달라졌나? 주요 특징과 활용 분야
OpenAI가 2026년 7월 공개한 GPT-5.6의 3단계 라인업(Luna·Terra·Sol)과 가격, 핵심 성능 개선 내용을 정리한다.
AI
주요 LLM 모델 총정리: Claude, GPT, Gemini 비교
Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini 등 주요 LLM 계열을 한 곳에 정리하고, 이 사이트에서 다룬 각 모델별 상세 글로 연결한다.
AI
Local LLM이란? Cloud LLM과 장단점 비교
내 컴퓨터에서 직접 실행하는 Local LLM이 ChatGPT·Claude 같은 Cloud LLM과 무엇이 다른지, 언제 유리한지 정리한다.
AI
로컬 LLM용 GPU는 VRAM이 얼마나 필요할까?
LM Studio, Ollama로 로컬 LLM을 돌릴 때 모델 크기별로 어느 정도 VRAM의 GPU가 필요한지, 예산별 선택 기준을 정리한다.
AI
머신러닝(Machine Learning)이란? AI 안에서의 위치부터 이해하기
AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계를 정리하고, 머신러닝이 데이터를 통해 스스로 규칙을 학습하는 방식을 설명한다.
AI
MCP란? AI Agent에서 왜 중요한가
AI 애플리케이션을 외부 도구·데이터와 연결하는 개방형 표준 MCP(Model Context Protocol)의 개념과 구조, 등장 배경을 정리한다.
AI
Ollama vs LM Studio: 로컬 LLM에는 무엇이 더 적합할까?
CLI 중심의 Ollama와 GUI 중심의 LM Studio를 설치 난이도·성능·용도 기준으로 비교한다.
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RAG vs Fine-tuning: 언제 무엇을 사용해야 하나?
LLM을 특정 목적에 맞게 보강하는 두 가지 방법, RAG와 Fine-tuning의 차이와 각각 적합한 상황을 정리한다.
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VLM이란? Computer Vision과 LLM이 결합되는 방식
이미지와 텍스트를 함께 이해하는 Vision Language Model(VLM)이 CLIP, LLaVA 같은 구조로 어떻게 동작하는지 정리한다.
AI
Physical AI란? 생성형 AI와의 차이와 실제 활용
Physical AI가 기존 생성형 AI와 어떻게 다른지, 로봇·자율주행 등에서 어떻게 활용되는지 핵심 개념을 정리한다.