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언론 & 스마트한 일상 정보/AI65

2025년 AI 산업 동향과 투자 전략: 글로벌 경쟁과 성장 키워드 분석 메타 설명: 2025년 AI 시장은 기술 성숙도와 글로벌 경쟁이 동시에 심화되고 있습니다. 산업 동향, 투자 흐름, 주목할 기업과 기술을 중심으로 전략을 분석합니다.서론: 2025년, AI 산업은 어디로 가고 있는가?AI 기술은 이제 더 이상 특정 분야의 트렌드가 아닙니다. 2025년 현재, AI는 산업 전반의 ‘기본 인프라’가 되었고, 기술·자본·정책이 맞물린 초국가적 경쟁 구도가 펼쳐지고 있습니다.Stanford AI Index 2025, Wired, TechCrunch 등 주요 리포트는 AI가 기술력을 넘어 산업 구조, 국가 전략, 투자 흐름까지 흔들고 있다고 분석합니다.글로벌 경쟁 구도: 미국, 중국, 유럽의 3강 체제미국: 기술력 + 생태계 구축 선도OpenAI(GPT-4), Anthropic(.. 2025. 4. 17.
Llama 시리즈 성능 비교 분석: Llama 2부터 3.1까지, 무엇이 달라졌나? 메타 설명: Meta의 오픈소스 AI 모델 Llama 시리즈가 빠르게 진화하고 있습니다. Llama 2, Llama 3, 3.1 모델의 성능과 구조를 비교 분석하고, 실사용자 관점에서 활용 전략을 정리합니다.서론: Llama는 GPT의 대안이 될 수 있을까?Llama는 Meta가 공개한 오픈소스 대형 언어 모델 시리즈로, 특히 2024년부터는 기업과 개발자들 사이에서 GPT의 강력한 대안으로 부상하고 있습니다.2025년 현재, Llama 시리즈는 Llama 2, Llama 3, Llama 3.1로 발전해왔으며, 모델 아키텍처, 성능, 응답 품질 면에서 뚜렷한 차이를 보이고 있습니다.Llama 시리즈 버전별 개요모델 버전출시 시점파라미터 수라이선스주요 특징Llama 22023년 7월7B / 13B / 70.. 2025. 4. 17.
AI 윤리 평가 기준 AILuminate 분석: 2025년 AI의 책임과 신뢰를 말하다 메타 설명2025년, AI의 윤리성과 신뢰성은 기술보다 중요해졌습니다. MLCommons가 제시한 AILuminate 벤치마크를 통해 AI의 사회적 책임과 대응 기준을 분석합니다.서론: 기술보다 중요한 윤리, 왜 지금 AILuminate인가?AI 기술은 이제 단순히 정답을 잘 맞추는 수준을 넘어, 사회적 책임을 어떻게 다루는가가 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.특히 생성형 AI의 확산으로 인해 폭력, 편향, 허위 정보 등에 대한 AI의 대응이 기업 평판과 직결되는 시대,이를 계량적으로 평가하려는 첫 산업 표준이 AILuminate입니다.AILuminate란 무엇인가?AILuminate는 MLCommons가 주도해 개발한 AI 시스템의 윤리적 위험 대응 능력 평가 벤치마크입니다.핵심 구성 요소12개 위험 카.. 2025. 4. 17.
AI 논문 재현, PaperBench는 어떤 기준인가: 2025년 AI 연구 능력 평가의 새로운 척도 메타 설명AI가 과연 논문을 이해하고 실험을 재현할 수 있을까요? 2025년 도입된 PaperBench는 AI의 연구 수행 능력을 측정하는 새로운 벤치마크입니다. 구조와 의미를 분석합니다.서론: AI는 논문을 '이해'할 수 있을까?2025년 현재, AI는 단순한 텍스트 생성기에서 벗어나 연구 수행을 보조하는 도구로 진화하고 있습니다.하지만 과연 AI는 논문을 실제로 이해하고, 실험을 재현하며, 의미 있는 분석을 할 수 있을까요?이 물음에 답하기 위해 등장한 것이 바로 PaperBench입니다.PaperBench는 AI의 "논문 재현성(Reproducibility)"을 평가하는 신규 벤치마크 시스템으로, ICML 2024에서 발표된 주요 논문 20편을 기준으로 구성되었습니다.PaperBench란 무엇인가?.. 2025. 4. 17.
2025년 최신 AI 벤치마크 총정리: MLCommons의 AILuminate와 PaperBench 도입부터 글로벌 경쟁까지 메타 설명2025년 AI 성능 측정을 위한 새로운 기준이 등장했습니다. MLCommons의 AILuminate, PaperBench, AI Index 2025 등을 통해 평가 기준의 변화와 글로벌 경쟁 상황을 분석합니다. AI 모델이 계속 고도화되면서, 이제는 단순히 "좋다/나쁘다"를 넘어서 구체적으로 어떤 성능을 가지는지 판단하는 것이 중요해졌습니다.일반 사용자도 챗봇, 이미지 생성 AI를 쓸 때 '이게 얼마나 똑똑한지' 알고 선택할 수 있어야 하죠.이번 글에서는 2025년 기준으로 가장 많이 쓰이는 벤치마크와 그 의미, 실제 활용 가능성까지 함께 정리해봅니다.서론: 왜 지금 AI 벤치마크를 다시 봐야 하는가AI 산업은 기술 발전과 함께 정확한 성능 평가 기준의 필요성이 높아지고 있습니다.특히 2025.. 2025. 4. 17.
AI 챗봇으로 마케팅 자동화 실현하기 실무 사례 분석과 툴별 설정 전략서론: 자동화는 선택이 아닌 생존 전략디지털 마케팅은 점점 ‘속도’와 ‘개인화’가 핵심이 되는 시대입니다.고객이 원하는 순간, 원하는 채널에서 반응하는 것이 마케팅의 경쟁력입니다.AI 챗봇은 이 요구를 만족시키며 24시간 마케팅 자동화의 중심축이 되고 있습니다.이 글에서는 단순 소개가 아닌, 실제 마케터와 실무자가 바로 챗봇을 마케팅에 도입할 수 있는 방법을 구체적으로 안내해드립니다. 1. 실무에서 본 AI 챗봇 도입 흐름 (3단계 전략)"실무는 그냥 챗봇 다는 게 아니라, 비즈니스 퍼널 속에 녹여내는 것이다."① 목표 정의리드 수집 / 전환 증가 / 고객 응대 절감 등 구체화KPI 예시: 응대시간 50% 단축, 전환율 1.5배 상승 등② 채널 전략 설정웹사이트: FAQ .. 2025. 4. 17.

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