10 인프라 AI

모든 기업이 AI를 확장하기 전에 결정해야 할 10가지 중요한 인프라 결정 사항

엔터프라이즈 AI 컴퓨팅의 환경은 빠르게 진화하고 있으며, 최근의 발전은 AI 인프라를 효과적으로 확장하는 것의 복잡성을 강조하고 있습니다. 기업이 AI 솔루션을 구현하기 위해 경쟁하면서, 여정 초기에 내린 인프라 결정은 성공, 확장성, 비용 효율성에 장기적인 영향을 미칠 수 있습니다. OpenAI의 최근 인프라 과제와...
개방형 AI

단일 클라우드 AI를 넘어서: OpenAI 컴퓨팅 문제가 엔터프라이즈에 주는 교훈

최근 OpenAI의 발전은 AI 업계에 파장을 불러일으켰으며, CEO인 Sam Altman은 컴퓨팅 성능을 위해 Microsoft를 넘어서기로 결정하면서 AI를 구현하는 조직이 직면한 중요한 과제인 인프라 확장성을 강조했습니다. 이러한 전략적 변화는 자체적인 AI 여정을 탐색하는 기업에게 귀중한 교훈을 제공합니다. 컴퓨팅 성능의 위기 AI 환경은 ...
엔터프라이즈 AI 비용

엔터프라이즈 AI 컴퓨팅 인프라 비용 계산하기: 2024년 가이드

엔터프라이즈 AI 컴퓨팅의 환경이 변화하고 있습니다. 조직이 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 가속화함에 따라 비즈니스 리더는 AI 시스템을 구현하고 유지 관리하는 데 드는 실제 비용을 이해하는 것이 중요해졌습니다. OpenAI의 대규모 인프라 투자와 단일 클라우드 공급업체를 넘어서는 전략적 변화를 비롯한 최근의 발전은 귀중한 인사이트를 제공합니다...
AI&YOU#74 (1)

생산성 향상을 위한 OpenAI의 캔버스 구현을 위한 경영진 가이드 - AI&YOU #74

금주의 통계: 70%의 AI 사용자가 조직의 도구 제공을 기다리지 않고 개인 AI 도구를 업무에 활용합니다. (Microsoft) OpenAI의 새로운 ChatGPT 캔버스 인터페이스는 다른 모델에 존재하는 몇 가지 문제를 정면으로 해결합니다. 이 혁신적인 기능은 출시 이후 ChatGPT의 시각적 인터페이스에 대한 첫 번째 주요 업데이트로, AI 협업에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다....
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Google NotebookLM: 기업 커뮤니케이션을 혁신하는 AI 기반 팟캐스트 제작 방법

비즈니스 성공을 위해서는 혁신적인 커뮤니케이션 방법이 필수적입니다. Google의 NotebookLM은 기존의 문서 분석을 뛰어넘는 강력한 도구로, AI 기반 팟캐스트를 제작할 수 있는 흥미로운 가능성을 제공합니다. 새로운 오디오 개요 기능과 정교한 AI 호스트를 통해 이제 기업은 콘텐츠를 매력적인 오디오 토론으로 전환하여 청중을 사로잡고 유지할 수 있습니다.
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Google 노트북LM의 기업 사용 사례 10가지

정교한 문서 분석과 강력한 합성 기능을 결합한 혁신적인 엔터프라이즈 AI 도구로 떠오른 Google의 NotebookLM. 조직이 정보 자산을 보다 효율적으로 관리하고 활용할 수 있는 방법을 모색함에 따라 다양한 소스 자료를 처리하고 인사이트를 생성하며 Google Workspace와 원활하게 통합할 수 있는 NotebookLM의 기능은 매우 유용하게 활용되고 있습니다.
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Google NotebookLM: 고급 기능으로 엔터프라이즈 AI 혁신하기

Google의 NotebookLM은 기업이 정보와 상호 작용하고 분석하는 방식을 혁신하는 획기적인 AI 연구 도구로 빠르게 부상했습니다. 실험적인 플랫폼으로 Google 연구소를 통해 처음 출시된 NotebookLM은 이제 고급 AI 기능과 실용적인 비즈니스 애플리케이션을 결합한 정교한 엔터프라이즈 솔루션으로 발전했습니다. NotebookLM의 여정은 다음과 같습니다.
(모든) 연구자를 위한 하나의 도구

(모든) 연구자를 위한 하나의 도구

(모든) 연구자를 위한 하나의 도구 개념이나 문제를 단순화하기 위해 사물을 여러 가지 범주로 분류하는 것은 일반적인 관행입니다. 하지만 이러한 분류로 인해 한 범주에 대한 선입견을 전체 개념에 적용하는 경우가 얼마나 자주 있을까요? 예를 들어,...

주요 20% 사실 검색

주요 20% 사실 검색

주요 20% 사실 검색하기 인터넷에는 거의 모든 주제에 대해 무한한 양의 데이터가 있다는 것을 우리 모두 알고 있습니다. 제 말을 믿지 않으시나요? 테스트해 보겠습니다. Google에서 "다중 레이블 텍스트 분류"에 대한 4억 6천만 개의 결과를 제공하는 데 0.46초가 걸렸습니다. 결과는...

실시간 프로덕션 모델 - 벤치마크 테스트와 어떻게 다른가요?

실시간 프로덕션 모델 - 벤치마크 테스트와 어떻게 다른가요?

실시간 프로덕션 모델 - 벤치마크 테스트와 어떻게 다른가요? 실시간 프로덕션 모델과 벤치마크 테스트란 무엇인가요? 실시간 생산 모델은 사용자가 생산 중에 수집된 데이터를 가져와 현재 생산과 벤치마크 테스트를 모두 분석할 수 있는 모델입니다.

50,000개 웹 사이트 및 10,000시간

50,000개 웹 사이트 및 10,000시간

Skim AI는 두 개의 숫자에서 탄생했습니다: 50,000은 매일 새로운 정보가 게시되는 새로운 웹사이트의 수입니다. 그리고 10,000은 하루에 5만 개의 새로운 웹사이트로부터 정보를 수집하는 등 어떤 분야의 전문가가 되는 데 걸리는 시간을 의미합니다.

최고의 논문을 작성하는 5가지 단계

최고의 논문을 작성하는 5가지 단계

Skim AI는 적은 단어로 많은 것을 말하는 방법을 알고 있으며, 이것이 모든 논문의 목표입니다. 하지만 쉽지 않습니다. 5~6페이지에 달하는 연구 논문의 주요 아이디어를 어떻게 한 문장으로 압축할 수 있을까요? 이 모든 과정을 5가지 쉬운 단계로 나누어 정리해 보았습니다.

고통 없이 요약을 작성하는 방법

고통 없이 요약을 작성하는 방법

고통 없이 요약을 작성하는 방법 Skim AI는 요점을 파악하는 데 전문가입니다. 요약 과정이 어렵다는 것을 잘 알기 때문에 어떤 목적으로 요약을 작성하든 고통 없이 요약을 작성할 수 있도록 가이드를 준비했습니다. 시작하기 전에 이유를 결정하세요...

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