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프로젝트 관리자들이 직면하는 가장 큰 도전이 있다. '변경'과 '추가'에 대한 요구가 끊임 없이 제기되는 가운데 프
기업의 와이파이 네트워크 보안에 대한 효율적인 운영은 단순히 최신 암호화나 802.1X 인증을 구현하는 것 이상을 의미한다. 그런 것도 분명 중요하지만, 고려해야 할 다른 취약점도 훨씬 많
애플의 새로운 헤드셋 비전 프로용 앱 중에는 업무 수행에 초점을 맞춘 도구가 많다. 자사 엔터프라이즈 앱을 비전 프로에서 최적화한 업체로는 마이크로소프트, 시스코, 줌이 있다. 이들
챗GPT 출시 후 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 열광만큼이나 반발도 커지고 있다. 실제로 이 기술을 잘못 적용한 사례도 있고, 기능이 과대 포장된 경우도 많기 때문이다. LLM의 사용처는 분면
네이버클라우드가 하이퍼클로바X(HyperCLOVA X) 기반의 대규모 사용자 행동 모델(클로바 클루, CLOVA CLUE)과 LG전자 스마트 홈 특화 사용자 행동 모델(LEAD)의 융합 연구를 진행했다고 밝혔다. 연구
다양한 스타일의 광범위한 API 포트폴리오를 관리하기란 어려운 작업이다. API 거버넌스를 확보하려는 여러 접근 방식에 이목이 쏠리는 배경이다.
글로벌 IoT 차량 관리 기업 삼사라(Samsara)의 스티븐 프랑체티 CIO는 AI 혁신에 '바텀업' 접근 방식을 적용하고 있다.1990년
“문서 처리 시간을 단축하고 문서 내용을 빠르게 식별하고 요약하여, 고객 서비스 경험을 개선하는 데 AI 모델을 활용할 수 있다. 하지만 AI 기반의 제품을 구축하려면 단순한 모델 이상
사용자 경험의 핵심은 ‘데이터’에 달려 있다. 그렇다면 개발자는 이제 데이터부터 시작해야 하지 않을까? SQLite, NoSQL 데이터베이스, 그리고 뉴렐로(Neurelo)와 같은 추상화(abstractions)
개인 PC에서 대규모 언어 모델(LLM) 또는 챗봇을 실행하면 원하는 모든 질문을 완전히 비공개로 할 수 있다. 하지만 LLM은 설정과 구성이 어렵다. 해결책이 있다. ‘GPT4올(GPT4ALL)’이라는