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외부 벡터DB 없이도 강력한 검색? Self-Retrieval LLM의 비밀 Self-Retrieval LLM이란? 외부 벡터 데이터베이스 없이 어떻게 검색이 가능할까?검색 기능을 내장한 Self-Retrieval LLM은 외부 벡터 데이터베이스에 의존하지 않고정보 검색을 수행할 수 있는 최첨단 인공지능 기술입니다.이 구조는 데이터를 사전에 내부화하고 그 임베딩을 내부적으로 인덱싱하여빠르고 효율적인 검색을 가능하게 합니다.이 글에서는 Self-Retrieval LLM이 왜 주목받고 있는지를그 원리, 구조, 장점, 활용 사례를 중심으로 명확하고 간결하게 설명드립니다.기존 LLM과 Self-Retrieval LLM의 차이기존의 LLM은 일반적으로 검색 기반 응답을 위해외부 벡터 데이터베이스를 필요로 합니다.그러나 Self-Retrieval LLM은 정보를 임베딩한 뒤자체적으로 인덱스.. 2025. 8. 10.
양자-AI 융합의 미래: 양자 회로와 LLM 실험의 최전선 양자컴퓨팅과 인공지능이 만나면 어떤 변화가 일어날까?양자컴퓨터와 대형 언어 모델(LLM)의 결합은 새로운 기술 패러다임을 예고합니다.기존 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 양자 회로와, 언어 이해 및 생성을 극한까지 끌어올리는LLM이 결합할 경우, 전혀 새로운 형태의 사고와 문제 해결 방식이 가능해질 수 있습니다.이 글에서는 최근 활발히 진행 중인 ‘Quantum-AI Hybrid(양자-AI 하이브리드)’ 실험의핵심 개념과 연구 방향, 그리고 현재 기술적으로 직면한 도전 과제들을 살펴봅니다.양자회로란 무엇이며 왜 중요한가?양자회로는 큐비트를 기반으로 정보를 처리하는 계산 구조입니다.기존의 트랜지스터 기반 회로와 달리, 중첩과 얽힘이라는 원리를 활용하여병렬 연산이 가능하며, 매우 복잡한 문제를 빠르게 해결할 수 있.. 2025. 8. 9.
생명공학에 최적화된 AI, Bio-GPT 파이프라인의 모든 것 Bio-GPT는 어떻게 생명공학 연구를 혁신하고 있을까?Bio-GPT는 생명공학 및 생물의학 분야에 특화된 자연어 처리 모델입니다.논문 요약부터 신약 후보 물질 예측까지 다양한 작업에 활용되고 있습니다.이 글에서는 Bio-GPT의 핵심 파이프라인 구조, 기능, 실제 적용 사례까지포괄적으로 살펴보며 이 모델이 생명과학 분야를 어떻게 지원하는지자세히 알아보겠습니다.Bio-GPT란 무엇인가요?Bio-GPT는 일반 GPT 모델을 기반으로 생명과학 관련 데이터를추가 학습시켜 만들어진 특화 언어모델입니다.PubMed, PMC 등 생물의학 문헌을 중심으로 사전 학습이 진행되어전문 용어와 문맥에 대한 이해도가 뛰어납니다.자연어 질의응답, 문서 생성, 데이터 해석 등 다양한 생명과학응용 분야에서 활용되고 있습니다.Bio.. 2025. 8. 9.
역할 사토리: 멀티-에이전트 협업학습의 새로운 패러다임 멀티 에이전트 협업에서 역할 인식은 왜 중요한가?멀티-에이전트 시스템의 진화 속에서 ‘역할 사토리’는 협업학습의 본질을 다시 생각하게 만듭니다. 개별 에이전트가 단순히 작업만 수행하는 수준을 넘어, 서로의 역할을 인식하고 그에 적응할 수 있다면, 이는 학습 효율성뿐만 아니라 시스템 전체의 자율성과 회복탄력성에 큰 영향을 줍니다. 본 글에서는 역할 사토리 개념을 중심으로 협업 인공지능의 패러다임 전환과 주요 이슈들을 살펴봅니다.역할 사토리란 무엇인가?‘사토리(Satori)’는 불교 용어로 ‘깨달음’을 의미합니다. 멀티-에이전트 학습에 이 개념을 접목한 ‘역할 사토리’는 단순한 역할 분배를 넘어, 에이전트가 스스로 자신의 역할과 타인의 역할을 자각하고, 그에 따라 협업 전략을 최적화하는 능동적인 이해 상태를.. 2025. 8. 8.
2024년 AI-First 칩 전략: RISC-V와 NPU의 진화 RISC-V 기반 NPU SoC, 차세대 AI 시장의 열쇠인가?AI 시대를 맞아 SoC 설계에서 ‘AI-First’ 전략이 핵심 트렌드로 떠오르고 있습니다. 특히 오픈소스 ISA인 RISC-V와 맞춤형 신경망처리장치(NPU)의 통합은 주목받는 방향으로 자리잡고 있습니다. 이 글에서는 2024년 기준 최신 트렌드를 살펴보며, AI 중심 SoC에서 RISC-V와 NPU가 어떻게 활용되고 있으며 앞으로 어떤 변화를 예고하는지 분석합니다.AI-First SoC 설계란 무엇인가요?AI-First SoC란 범용 연산이 아닌 AI 연산 최적화를 목적으로설계된 반도체 칩을 말합니다.기존의 CPU와 GPU는 AI 처리에 한계가 있었지만,AI-First SoC는 실시간 데이터 처리와전력 효율성에 초점을 맞춘 아키텍처로 설.. 2025. 8. 8.
뇌를 디지털로 옮길 수 있을까? 신경-AI 인터페이스의 첫걸음 마인드 업로딩은 가능할까? 뇌와 AI를 연결하려는 초기 시도들인간의 뇌를 디지털 형식으로 복제한다는 개념, 즉 마인드 업로딩(Mind Uploading)은 오랫동안 공상과학의 영역이었습니다.하지만 최근 신경과학과 인공지능의 발전은 이 개념이 현실화될 가능성을 조금씩 보여주고 있습니다.이 글에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 초기 사례들을 살펴보고,신경 신호가 어떻게 AI 시스템과 연결되고 해석되는지를 설명합니다.또한 여전히 해결해야 할 기술적·윤리적 장벽과 앞으로의 발전 방향도 함께 조망합니다.인간의 생각을 읽는 기술: BCI의 기본 원리신경-AI 인터페이스의 핵심은 뇌파, 즉 뉴런의 전기 신호를 포착해AI가 해석할 수 있는 데이터로 변환하는 데 있습니다.BCI는 일반적으로 EEG(뇌파 측정), EC.. 2025. 8. 7.

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