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.
“계산은 파이썬에게” PoT 프롬프팅을 활용한 AI 업무 효율 최적화 전략
AI의 잦은 계산 실수가 고민인가요? CoT의 한계를 극복하고 정확도를 12% 이상 높여주는 PoT 프롬프팅(Program of Thoughts) 기법을 소개합니다. AI가 직접 계산하는 대신 파이썬 코드를 설계하게 만드는 실전 프롬프트 엔지니어링 전략을 지금 바로 확인하세요!
AI 코딩 정확도 25% 높이는 ‘자가 계획(Self-planning)’ 기법 활용법
AI가 생성하는 오류 투성이 코드에 지쳤나요? 북경대 연구팀이 개발한 ‘자가 계획(Self-planning)’ 기법으로 AI 코딩 정확도를 25.4% 높여보세요. 본문에서 효율적인 프롬프트 엔지니어링 전략과 실전 가이드를 확인하고 더 똑똑한 코드를 작성하는 법을 배워보세요.