Chain-of-Table: 엑셀만 보면 바보 되는 AI, 완벽하게 구제하는 법
AI가 엑셀 표만 보면 환각 증세를 보이나요? 구글의 최신 기술 Chain-of-Table은 LLM이 표를 동적으로 수정하며 정확한 답을 찾게 합니다. 기존 Chain-of-Thought의 한계를 넘어 데이터 분석 성능을 획기적으로 높이는 5가지 핵심 원리를 지금 확인하세요.
Chain-of-Note(CoN): RAG AI의 거짓말과 할루시네이션 잡는 법
RAG 모델의 엉뚱한 답변 때문에 고민이신가요? 텐센트 AI의 Chain-of-Note(CoN) 기술을 만나보세요. AI에게 독서 노트 작성법을 가르쳐 할루시네이션을 줄이고 정확도를 높이는 원리와 2026년 최신 적용 사례를 알기 쉽게 정리했습니다.
AI의 ‘위험한 거짓말’을 잡는 ‘과정 기반 감독’
OpenAI가 AI 환각 문제를 해결하기 위해 제시한 과정 기반 감독(Process Supervision) 기술을 심층 분석합니다. 결과가 아닌 풀이 과정을 검증하여 신뢰도를 78.2%까지 높인 원리와 오픈소스로 공개된 PRM800K 데이터셋의 활용 가치를 확인해 보세요.
AI가 오답을 줄이는 기술, System 2 Reasoning과 추론 시간 연산의 이해
OpenAI o1 모델이 똑똑한 이유는 무엇일까요? 본문에서는 System 2 Reasoning의 원리와 Meta-CoT를 통해 LLM이 스스로 오류를 수정하며 논리적으로 사고하는 과정을 분석합니다. 추론 시간 연산이 왜 미래 AI의 핵심인지, ‘생각하는 AI’의 시대를 지금 바로 확인해 보세요.
왜 내 코드는 엉망일까? AI 코딩 프롬프트 하나로 수석 개발자 수준 뽑는 법
Qwen2.5, Llama 3 같은 고성능 모델도 질문이 부실하면 제 성능을 못 냅니다. 최신 연구를 바탕으로 AI 코딩 프롬프트의 상세도가 어떻게 성능을 0.66에서 0.96까지 올리는지 확인하세요. 수석 개발자 수준의 결과물을 얻기 위한 4가지 핵심 프롬프트 구성 요소를 공개합니다.