NEWAI 회의록을 매번 다시 설명한다면? 반복 문서 틀 만드는 법
반복되는 회의록과 보고서를 위한 AI 문서 틀을 만드는 방법을 원문 사례와 함께 정리했습니다.
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AI 활용
일상과 업무에 활용하는 AI 도구의 기본 사용법, 글쓰기·자료 정리 절차와 결과 확인 시 유의점을 다루기 위해 마련한 분류입니다.
전체 13개의 글
AI 회의록을 매번 다시 설명한다면? 반복 …
문서가 링크 안에 들어간다? Tiny Little …
NEW문서가 링크 안에 들어간다? Tiny Little Office의 편리함과 주의점
계정 없이 문서를 링크로 공유하는 Tiny Little Office의 구조와 적합한 용도, 민감한 자료를 다룰 때의 주의점을 정리했습니다.
Krea 3 이미지 편집, 필요한 부분만 바꾸…
NEWKrea 3 이미지 편집, 필요한 부분만 바꾸는 기능과 확인할 점
Krea 3의 부분 이미지 편집 기능을 공식 발표 자료로 살펴보고, 속도 비교의 조건과 실제 도입 전 확인할 사항을 정리했습니다.
NEW내 컴퓨터에서 빠르게 돌리는 AI? LFM2.5-24B-A2B 성능과 한계
Liquid AI의 LFM2.5-24B-A2B는 로컬 AI 에이전트용 공개 가중치 모델입니다. 활성 매개변수와 실제 메모리 요구량의 차이, 회사 벤치마크의 강점과 한계, 직접 시험…
NEW서버 랙 없이 데이터센터를 시험한다? Oxide Voxel의 가상 실험실
Oxide의 Voxel은 서버·스위치·관리 장치를 가상으로 재현해 실제 배포 소프트웨어를 시험합니다. 가상 랙의 구성, 장점, 실물 검증이 필요한 한계를 쉽게 정리했습니다.
NEWAI가 게임 버그를 제대로 고치게 하려면? 재현·검증 환경 만드는 5단계
AI 코딩 에이전트가 게임 버그를 고쳤는지 확인하려면 같은 장면을 재현해야 합니다. 난수 시드, 저장 상태, 입력 재생, 화면 비교, 성능 측정의 실무 순서를 정리했습니다.
NEWAI에게 사람과 자기 서버 중 고르라 했더니? Jev 실험의 교훈
AI 결정 모델 Jev에 트롤리 문제를 여러 방식으로 물은 실험을 살펴봅니다. 사람과 서버를 놓고 고른 결과, 문장 순서에 따른 답변 변화, 실제 업무에 적용할 때 필요한 검증을 …
AI 신경망의 뉴런은 생각보다 읽기 쉬울까? Goodfire의 새 가설
AI 신경망의 뉴런은 정말 뒤엉켜 있을까요? Goodfire의 새 가설을 고양이·자동차 뉴런 사례로 풀어보고, 예비 조사 수치와 아직 남은 검증 과제를 구분해 정리했습니다.
AI 코딩 에이전트 검증 장치, 언제 효과적일까?
AI 코딩 에이전트에 테스트 장치를 붙이면 언제 이득일까요? 한 개발자의 10회 실험에서 모델별 통과율과 시간·비용 차이를 살펴보고, 결과를 해석할 때 빠뜨리기 쉬운 한계도 정리했…