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대학생들은 클로드 AI를 어떻게 활용하고 있을까? 우리 삶을 크게 변화시키고 있는 AI, 학생들은 어떻게 사용하고 있을까요? 클로드를 만든 회사, 앤트로픽이 "Anthropic Education Report: How University Students Use Claude"라는 보고서를 내놓았습니다. 이 보고서는 AI가 어떻게 학생들의 공부와 평가에 영향을 미치는지 살펴봤는데요. 지금까지는 "아마도 이럴 거야"라는 추측만 있었는데, 이번에는 실제로 대학생들이 클로드 AI를 어떻게 사용하는지 데이터로 확인할 수 있었습니다.AI, 학생들의 든든한 공부 친구가 되다앤트로픽은 다양한 전공과 배경을 가진 대학생들의 클로드 사용 방식을 조사했어요. 그 결과, 학생들은 주로 공부할 때 도움을 받거나, 글쓰기 실력을 향상시키거나, 어려운 개념을 이해하는 데 클로드를 활.. 더보기
프롬프트 엔지니어링 최근 연구 및 동향 지난 4월 9일 뉴스레터에 들어갔던 내용 중에 프롬프트 엔지니어링의 기초에 대한 내용을 영상으로 만들었다. 그리고 이후 조사한 프롬프트 엔지니어링 최신 연구와 기법에 대한 퍼플렉시티 조사 결과. 나중에 하나씩 탐구해나갈 계획. 프롬프트 엔지니어링의 최신 연구와 기법 동향대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전으로 프롬프트 엔지니어링은 AI 분야에서 핵심 기술로 자리잡았습니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에 효과적으로 지시를 내려 원하는 결과를 이끌어내는 기술로, 최근 다양한 연구와 기법들이 개발되고 있습니다. 이 글에서는 2025년 현재 주목받는 프롬프트 엔지니어링 기법들을 살펴보겠습니다.기본적인 프롬프트 엔지니어링 기법제로샷 프롬프팅(Zero-Shot Prompting)제로샷 프롬프팅은 예시 없이.. 더보기
비슷한 것 같으면서도 다른 MCP vs RAG vs AI Agent, 무슨 차이일까? 지난 글에 이어서 씁니다. 이번 글 역시 업스테이지 프라이빗 세미나 2회차 내용을 바탕으로 작성했습니다. 이 세미나는 업스테이지 테크 리드 박준현 님이 나와 “AI Agent/ RAG 기술 동향”을 주제로 강연했습니다. RAGRAG는 검색 증강 생성 기술입니다. 유저가 LLM에게 질문을 하면 만들어 놓은 검색기가 데이터를 검색하고, 이를 LLM에게 넘겨주어 이 정보를 참조하여 답변을 만듭니다. 데이터가 저장된 벡터 스토어, 임베딩 모델, LLM 이 3가지 요소가 어우러져 답변을 만드는 시스템이 가장 간단한 RAG 구조일 것 같습니다. 검색에는 여러 방식이 있습니다. 벡터 검색도 있고, 키워드 검색도 있고요. 사람이 데이터를 찾아서 넣는 방식이나 아이디 값을 조회하는 것도 일종의 검색입니다. LLM은 학습.. 더보기
RAG, AI Agent란 무엇인가 | 지식의 확장과 집중 | 구조화된 데이터 업스테이지 프라이빗 세미나 2회차 AI Agent/ RAG 기술 동향요즘 가장 핫하고 많은 분들이 관심을 가지고 있는 주제, 바로 에이전트와 RAG입니다. 저도 정말 관심이 많은데요. 4월 9일 업스테이지의 프라이빗 세미나(Up-Edu Private Seminar) 2회차에서 “AI Agent/ RAG 기술 동향”을 주제로 기술 소개와 인사이트를 공유했습니다. 1회차 세미나에서는 AGI 시대에 앞으로 어떻게 살아야 할 것인가를 다뤘다면, 이번 회차에서는 AI Agent/ RAG 두 기술의 개념과 차이점, 그리고 이를 구현하는 과정에서 데이터 처리에 대한 내용을 다뤘는데요. 업스테이지 테크 리드 박준현 님께서 나와 현직자의 관점에서 자세히 설명해주셨습니다. 현직자만이 말할 수 있는 풍부하고 생생한 이야기들.. 더보기
AI에게 일 더 잘 시키는 법(프롬프트 엔지니어링의 기초) ChatGPT나, 클로드, 그록과 같은 LLM을 쓸 때 어떻게 질문을 하고 계세요? 만족스러운 답변을 받고 계신가요? 오늘은 AI와 더 잘 소통하는 비법인 '프롬프트 엔지니어링'에 대해 소개해드리겠습니다.프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 질문하거나 요청할 때 더 좋은 결과를 얻기 위한 방법을 말해요. 사람과 대화할 때처럼, AI에게도 명확하고 구체적인 정보를 주면 훨씬 더 도움되는 답변을 받을 수 있답니다.가장 중요한 두 가지 요소는 '맥락(context)'과 '기대치(expectation)'예요. 첫 번째, '맥락'은 배경 정보를 말해요. AI에게 단순하게 ‘생물학 시험 공부를 도와줘’라고 말하는 것 보다, "내일 인체 순환계에 관한 생물학 시험이 있어"라고 맥락을 같이 주는 것이 좋아요. 맥락의 양을 .. 더보기
요즘 가장 핫한 MCP, LLM에 손발을 붙여주다 LLM에 손발을 붙여준 MCP 가장 직관적이고 쉽게 비유를 해볼께요. 만약 LLM이 뇌라고 한다면 MCP는 눈, 코, 입, 귀, 손을 붙여줘요. 예전에는 눈을 붙이고, 코를 붙일 때 각각 다른 연결 방식을 썼는데, 이제는 하나의 표준화된 MCP가 나와서 손쉽게 연결하고 해제할 수 있게 됐어요. 덕분에 LLM의 능력은 하늘을 찌르는 중!  1. MCP란 무엇인가요?모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)의 약자로, LLM에 정보를 제공하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜이에요. MCP의 C는 컨텍스트로, 문맥이나 맥락을 의미하죠. 프로토콜은 규칙이라는 뜻이고요. LLM에게 참조할 수 있는 문맥이나 정보, 컨텍스트를 주는 방식을 규칙으로 정한 것 이라고 이해할 수 있어요. 2. 컨텍.. 더보기
토끼와 거북이의 역전극? 중국 AI가 미국 추격 중! What’s news 🏃‍♀️ 토끼와 거북이의 역전극? 중국 AI가 미국 추격 중!스탠퍼드대 인간중심AI연구소의 최신 보고서에 따르면, 중국과 미국의 AI 기술 격차가 놀랍게 줄어들고 있어요! 딥시크의 R1 모델이 큰 화제를 모은 가운데, 양국 간 최고 AI 모델의 성능 차이가 작년 1월 9.3%에서 올해 2월에는 단 1.7%로 좁혀졌답니다. 다양한 벤치마크에서 미국과 중국의 격차는 0.3~8.1%로 크게 감소했어요. 주목할 만한 AI 모델 수에서는 미국(40개)이 여전히 중국(15개)을 앞서지만, 작년보다 그 차이가 줄었고요. 한국은 주요 AI 모델 1개를 보유해 캐나다, 이스라엘, 사우디아라비아와 공동 4위를 차지했답니다. 마치 토끼와 거북이 이야기처럼, 미국이 앞서 있지만 중국이 빠르게 따라잡고 .. 더보기
도메인을 잊지마라! 포럼 취재 짧은 후기 4월 1일에 강남 취창업허브센터에서 주최한 스타트업 포럼에 가서 느꼈던 갠적인 생각들. 오후 6시에 시작했던 무료 행사인데 사람들이 꽤 많았다. 대충 50명은 넘어 보였음.연령대도 다양해보임. 20대는 별로 없어보이고 30대나 40대가 절반, 50~60대가 절반 정도로 보였음. 생각보다 나이드신 분들이 많아서 깜짝 놀람. 머리 하얀 분들도.심지어 외국인도 있었음. 외국인은 젊은 대학생들로 보이는 남학생 5명 정도가 있었는데, 백인이나 히스패닉(?) 계열로 보였고 한국어를 잘하지 못하는 것 같아 보였다. 가방 매고 들어와서 자리잡고 쭈루룩 앉아서 초반에 강의를 듣는데, 카이스트 교수님이 나와서 피피티 슬라이드 띄워놓고 강연을 하자 익숙하게 그걸 사진을 찍어서 자기네 언어(?)로 바꿔가면서 봤다. 근데 뭐라.. 더보기

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