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아이디어, 제품 이야기와 개인용 AI가 일상으로 들어오는 모습을 깊이 있게 전합니다.
모델 카드와 데이터 카드: 구매자가 활용할 수 있는 문서
유용한 AI 모델·데이터 세트 문서가 용도, 평가, 출처, 한계, 변경 이력에 관해 무엇을 밝혀야 하는지 알아본다.
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AI 원칙을 통제로 바꾸기: NIST AI RMF 실전 가이드
NIST의 Govern–Map–Measure–Manage 주기를 활용해 생성형 AI 위험 원칙을 인벤토리와 측정 가능한 통제, 담당자, 증거로 전환하는 법.
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콘텐츠 자격 증명 읽는 법: C2PA가 입증하는 것과 입증하지 못하는 것
C2PA 서명과 자산 바인딩은 어디까지 검증할 수 있을까? 전달 파일·재료 이력·서명자 신뢰를 구분해 읽고, 자격 증명만으로 진실을 단정하지 않는 편집 점검법.
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AI 에너지 주장, 성공한 작업을 기준으로 비교하는 측정표
AI 질의당 에너지 주장을 검토할 때 IT·시설 입력 전력, 성공한 작업, 구간별 전력망 계수와 학습 에너지 배분을 어떻게 분리할지 가상의 측정표와 실행 가능한 코드로 살펴본다.
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LLM 앱의 프롬프트 캐싱: 적중률보다 검수된 답변의 비용과 시간
공개 설명서와 계정별 정보를 쓰는 고객지원 도우미로 캐시 접두부를 설계하고, 가상의 두 요청에 대해 쓰기·읽기 비용과 종단 간 지연을 계산합니다. 권한 확인, 품질 검수, 제공업체별 보존 조건도 함께 점검합니다.
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엣지의 소규모 언어 모델: 로컬 AI가 유리한 때
회의 메모에서 할 일을 추출할 때 로컬·서버·하이브리드를 고르는 재현 가능한 시험 절차와 합성 Python 결정 게이트. 오프라인, 원문 반출, 지연, 메모리, 에너지, 보안·업데이트 조건을 함께 따진다.
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