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Day 20. 한 번에 다 시키지 말고 단계로 쪼개기 어제까지 길이·말투·난이도를 지정하는 법을 배웠습니다. 오늘은 AI 활용에서 자주 간과되는 중요한 원칙입니다. 복잡한 요청일수록 한 번에 다 시키지 말고 단계별로 나눠서 진행하는 것이 훨씬 효과적입니다.한 번에 다 시키면 생기는 문제"주제 정하고, 목차 짜고, 각 섹션 내용 쓰고, 서론 결론도 붙여서 블로그 글 한 편 완성해줘"라고 한 번에 요청하면 어떻게 될까요?AI가 답변을 주긴 하지만, 내가 원하는 주제가 아닐 수도 있고, 목차가 맘에 안 들 수도 있고, 내용이 너무 일반적일 수 있습니다. 전체를 한 번에 받고 나서 수정하려면 처음부터 다시 해야 하는 경우가 생깁니다.단계별로 나누는 방법같은 작업을 단계별로 나누면 이렇게 됩니다.1단계: "블로그 글을 쓰려고 해. 30대 직장인의 재테크 관련 주제 .. 2026. 6. 27.
MiniMax M3 완벽 분석 — GPT-5.5 추월한 오픈웨이트 AI 코딩 모델 📅 2026년 6월 24일 | 📂 AI 기술 | ⏱ 예상 읽기 시간: 약 8분 📋 목차 MiniMax M3란? 오픈웨이트 AI의 새로운 기준 MSA: 연산 효율을 20배 높인 희소 주의 메커니즘 성능 비교: GPT-5.5와 제미나이를 꺾은 벤치마크 결과 비용 혁신: 상위 모델의 5~10% 가격으로 프론티어 성능 멀티모달 및 에이전트 역량 핵심 정리 자주 묻는 질문 (FAQ) "오픈소스 AI는 결국 클로즈드 모델을 따라갈 수 없다"는 말, 이제 옛말이 됐을지도 모릅니다. 2026년 6월 1일, 중국 AI 스타트업 MiniMax가 발표한 MiniMax M3는 업계를 놀라게 한 성과를 내놨습니다. SWE-Bench Pro 코딩 벤치마크에서 OpenAI의.. 2026. 6. 26.
시간당 1.25달러로 1000억 파라미터 AI 학습 — Orion-100B 분산 학습의 혁명 📅 2026년 6월 23일 | 🏷️ AI 인프라 / 분산 학습 | ⏱️ 예상 읽기 시간: 약 7분 📋 목차 Orion-100B란 무엇인가? 어떻게 시간당 1.25달러가 가능한가? 핵심 기술 혁신: ResBM과 P2P 프로토콜 성능 지표: 실제 데이터로 본 효율 AI 산업에 미치는 파급 효과 핵심 정리 자주 묻는 질문 (FAQ) 결론 GPT-4 하나를 학습시키는 데 드는 비용이 약 1억 달러(약 1,400억 원)라는 사실, 알고 계셨나요? 대형 AI 모델을 만드는 건 오랫동안 소수의 빅테크 기업만의 전유물이었습니다. 막대한 컴퓨팅 인프라와 억 달러 단위의 투자 — 일반 연구자나 스타트업이 쉽게 넘볼 수 없는 장벽이었죠.그런데 2026년 .. 2026. 6. 26.
Day 19. 길이·말투·난이도 지정하기 어제 예시를 보여주면 AI가 원하는 스타일을 잘 잡는다는 것을 배웠습니다. 오늘은 더 간단한 방법으로 출력물의 '세부 조건'을 지정하는 법입니다.세 가지 조건 지정길이 지정- "500자 이내로"- "3문장으로 요약해줘"- "A4 한 장 분량으로"- "한 줄로 핵심만"말투 지정- "친근하고 부드러운 말투로"- "격식 있는 공식 문체로"- "유머를 섞어서"- "직접적이고 간결하게"난이도 지정- "중학생도 이해할 수 있게"- "전문가 수준으로 상세하게"- "처음 듣는 사람 기준으로"- "배경 지식이 있는 성인 대상으로"이 세 가지 조건은 자유롭게 조합할 수 있습니다. 예를 들면 이렇습니다."블록체인을 중학생도 이해할 수 있게, 친근한 말투로, 3문단 이내로 설명해줘."▶ 직접 해보기: 같은 주제를 3가지로 바.. 2026. 6. 26.

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