AI 튜토리얼

인공지능의 최신 기법, 도구, 연구 동향을 놓치지 마세요. 우리의 AI 튜토리얼은 도전적인 머신러닝 모델을 단계별로 안내합니다.

기타 기술:

Kimi 브라우저 확장 프로그램 튜토리얼: AI 에이전트로 웹 탐색 자동화

Kimi Work와 Kimi Code CLI를 사용해 Kimi 브라우저 확장 프로그램을 설정하고, 웹사이트에서 구조화된 결과를 추출하는 상품 검색을 실행하는 방법을 배워보세요.

2026년 9월 18일

Flow matching은 샘플을 선택한 확률 경로를 따라 이동시키는 벡터장을 학습해, 노이즈를 데이터로 바꾸도록 생성 모델을 훈련합니다. 이는 연속 정규화 흐름과 현대적 확산 모델을 이끄는 같은 아이디어입니다.

2026년 9월 18일

AI에서 재귀적 자기개선이 무엇을 의미하는지, AI가 더 나은 AI 개발을 어떻게 도울 수 있는지, 오늘날 모델이 RSI에 얼마나 가까운지, 그리고 이 개념이 AI 능력과 안전에 왜 중요한지 알아보세요.

2026년 9월 17일

딥 강화 학습은 강화 학습의 시행착오 루프에, 거대한 상태 공간 전반에서 일반화하는 신경망을 결합합니다.

2026년 9월 17일

이 GPT-Live-1 API 튜토리얼을 따라 브라우저 WebRTC, 백엔드 위임, 웹 검색, 확인된 동작을 갖춘 전체 이중 음성 학습 assistant를 구축하세요.

2026년 9월 15일

Claude Code, GitHub, ultrareview로 Python 데이터 사이언스 PR을 리뷰하는 실용 가이드입니다.

2026년 9월 14일

가벼운 도구로 컨텍스트 비대화, 터미널 노이즈, 장황한 응답, 과도한 설계를 줄여 코딩 에이전트 워크플로를 자동 최적화하세요.

2026년 9월 10일

Muse Code와 Meta Model API에서 Muse Spark 1.3을 설정하고, contributor와 standard 티어를 비교하며, Meta의 효율성 주장에 힘이 실리는지 확인하세요.

2026년 9월 8일

OpenAI API를 통해 GPT-6 Astra를 사용해 비동기 도구, 추론 제어, 구조화된 출력, 비용 추적을 갖춘 Python 릴리스 점검 에이전트를 구축하고, 컴퓨터 사용과 스티어링을 테스트하세요.

2026년 9월 7일

Python에서 Gemini 3.8 Flash API를 사용하는 방법: Interactions API 설정, thinking_level 튜닝, PDF→JSON 추출, 코드 기반 함수 호출.

2026년 9월 7일

Anthropic의 최신 플래그십 모델을 사용해, 변경 계획 전 Flask 리포지토리를 읽는 Python 에이전트를 만드는 방법을 배워보세요. 진행 업데이트, 읽기 전용 파일 도구, 비용 제어를 추가합니다.

2026년 9월 3일

Blackwell 네이티브 NVFP4와 MTP 추측 디코딩으로 Qwen3.8-27B를 로컬에서 실행하는 방법을 알아보세요. llama.cpp로 초당 최대 170 토큰을 달성합니다.

2026년 8월 31일