[전문가 기고] SQL의 종말: AI 시대의 데이터베이스, 벡터 DB

AI가 일자리를 없앤다? 진짜 관심을 기울여야 할 건, ‘일의 해체와 재구성'이다

🌁FOD#108: 2025년 상반기, AI의 발전 방향을 가리키는 연구 8選

당신이 AI 연구자나 엔지니어가 아니라도 알아둘 만한, 급격하게 빨라지고 있는 AI의 발전 방향

훌륭한 MCP 서버 14가지 (후속)

압도당하는 우리의 '뇌': 정보 홍수의 시대

Topic #45: DPO, RRHF, RLAIF – RLHF보다 더 똑똑하게 AI를 인간에 맞춘다

가장 널리 사용되는 RLHF 방식의 대안으로 제안된 세 가지 LLM 정렬(Alignment) 기법들에 대해서 알아봅시다.

AI가 진짜 일 잘하게 만들기: 'Deep Research' 완전 정복

AI 시대 일잘러들의 비밀 무기, Deep Research 활용법 총정리

🌁FOD#107: 2025년, 아직은 '에이전트의 해'가 아닙니다.

+ 금주의 주요 뉴스 및 연구

오픈소스 Deep Research 어시스턴트 10選

🎙️과연, 언젠가 AI를 온전히 신뢰하고 일을 맡길 수 있게 될까?

마이크로소프트 AI 플랫폼 CVP, Eric Boyd 인터뷰

Topic #44: 추론 모델, 그냥 진화한 LLM일까? 아니면 완전히 다른 종(種)일까?

추론 모델을 정의하는 정체성은 뭔지, 여기 속하는 모델들이 어떤 것들인지, 앞으로 어떤 진화 방향이 있는지 살펴봅시다.

🦸🏻#19: 에이전트의 '욕망'을 조율한다: AI의 보상함수, 가치함수 이야기

에이전트의 '삶'에서 보상, 그리고 가치라는 것이 어떤 역할을 하는지 알아봅시다.