⭐ 관심사 & 태그

AI learns the “dark art” of RFIC design

프린스턴 연구진은 강화학습(reinforcement learning)과 역설계(inverse design)를 활용하여 RFIC(Radio-Frequency Integrated Circuit) 설계를 자동화하고, 전통적인 설계 방식의 한계를 극복하며 성능을 향상시켰습니다.

3 days left to save up to $190 on your TechCrunch Founder Summit 2026 pass

TechCrunch Founder Summit 2026 패스 얼리버드 할인 마감일이 3일 앞으로 다가왔으며, 2024년 11월 4일 보스턴에서 개최되는 이 행사에서는 1,000명 이상의 창업가와 투자자들이 모여 성장을 위한 전략과 네트워킹 기회를 제공한다.

Stripe, Anthropic, and OpenAI are backing an effort to stop respiratory infections

Stripe, Anthropic, OpenAI Foundation 등 주요 기관들이 일반 감기 및 독감을 예방하고 궁극적으로 호흡기 바이러스를 근절하는 것을 목표로 하는 새로운 비영리 단체 'Intercept'에 5억 달러 규모의 투자를 발표했습니다.

The emergence of the web data infrastructure layer for AI

AI의 발전과 새로운 활용 사례의 증가는 방대한 규모의 데이터 접근을 요구하며, 웹 데이터 인프라스트럭처 계층의 등장은 이러한 요구를 충족시키고 AI 모델이 끊임없이 확장되는 디지털 세계를 발견하고 매핑할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

Haystack: Open-Source AI Framework for Production Ready Agents, RAG

Haystack은 프로덕션 레벨의 AI 에이전트, RAG(Retrieval Augmented Generation), 멀티모달 AI, 콘텐츠 생성을 위한 오픈소스 프레임워크이다. 이를 통해 고성능 RAG 파이프라인 구축, 표준화된 툴 호출 및 확장 가능한 컨텍스트 엔지니어링을 통한 AI 에이전트 설계, 텍스트 외 이미지 및 오디오 등 다양한 모달리티를 활용한 AI 애플리케이션 구축, 그리고 유연하고 조합 가능한 프롬프트 흐름을 통한 콘텐츠 생성 엔진 개발이 가능하다.

Why Every AI Workflow Eventually Needs Version Control

AI 워크플로우는 전통적인 소프트웨어와 달리 프롬프트, 검색 로직, 에이전트 동작 등 다양한 구성 요소가 빈번하게 변경되므로, 이러한 변경 사항을 추적하고 관리하기 위해 버전 관리가 필수적입니다.

Testing OpenNomos Agent Integration

OpenNomos Agent 통합 테스트를 통해 브라우저 자동화로 트윗 게시, API를 통한 dev.to 기사 발행, Feishu 지식 베이스 관리 기능을 갖춘 AI 에이전트를 설정했습니다.

Hollywood is bending the knee to OpenAI

영화 'Artificial'의 배급 계약 논란은 헐리우드가 빅테크에 대한 비판적인 이야기를 다루는 데 있어 용기를 잃어가고 있음을 시사하며, 이는 헐리우드와 AI 기술 기업 간의 관계 변화와 함께 제너레이티브 AI 기술이 영화 제작에 미치는 영향에 대한 우려를 제기합니다.

Eval-Driven Agent Development: How I Stopped Tuning Prompts on Vibes

기술 콘텐츠는 AI 에이전트 개발 과정에서 프롬프트 튜닝에 의존하는 방식에서 벗어나, ML 평가 방법론을 차용하여 에이전트 허니스의 개선을 체계적으로 측정하고 검증하는 Eval-Driven Agent Development 방법론을 소개합니다.

AI Costs Are Cloud Costs Now: Why FinOps Is the New Playbook for AI Spend

AI 비용은 이제 클라우드 비용과 동일하게 취급되며, FinOps가 AI 지출 관리를 위한 새로운 접근 방식이 되고 있습니다. AI 도구의 사용량 기반 가격 책정, 다수의 모델, 그리고 엔지니어의 비용 인식 부족으로 인해 AI 지출이 통제 불능 상태가 될 수 있습니다.