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AI 인프라/모델 최적화
[AI로 가는 길 08] 트랜스포머 혁명: "Attention Is All You Need" — 현대 LLM의 출발점
2017년 구글이 발표한 논문 하나가 AI의 역사를 바꿨다. RNN·LSTM의 한계를 뛰어넘은 트랜스포머 아키텍처, 그리고 그 핵심인 셀프 어텐션 메커니즘 — 오늘날 ChatGPT·Claude·Gemini가 존재하는 수학적 이유를 직관적으로 풀어봅니다.
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AI 기업·투자·사업
Cursor의 딜레마: $30억 AI 코딩 스타트업이 Anthropic 의존·OpenAI 경쟁·수익화 사이에서 직면한 구조적 위기
Fortune이 보도한 Cursor의 위기는 AI 코딩 툴 시장 전체의 구조적 문제를 드러낸다. 핵심 모델을 공급하는 Anthropic이 동시에 직접 경쟁자 Claude Code를 출시한 상황에서, $30억 밸류에이션 스타트업이 어떻게 살아남을 것인가.
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llm
멀티모달 AI 해부: 텍스트·이미지·오디오·비디오를 하나의 뇌로 처리하는 원리와 2026년 표준화 현황
왜 GPT-5, Claude, Gemini는 이미지를 보고 소리를 듣고 영상을 이해하는가? 멀티모달 AI가 서로 다른 데이터 형식을 하나의 표현 공간으로 통합하는 원리와 2026년 현재 표준으로 자리잡은 아키텍처를 알기 쉽게 설명합니다.
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AI 기업·투자·사업
RanketAI Guide #02: ChatGPT·Claude·Gemini — LLM별 브랜드 인용 알고리즘 차이
ChatGPT·Claude·Gemini는 각기 다른 크롤러, 훈련 데이터, 인용 기준을 가진다. 왜 같은 질문에서 브랜드가 LLM마다 다르게 나타나는지 — AEO 최적화 전략과 함께 RanketAI 기준으로 해설합니다.
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trends
이번 주 AI 시그널: NVIDIA GTC 이후 — Vera Rubin·에이전트 런타임·물리 AI가 남긴 3가지 파장
NVIDIA GTC 2026에서 발표된 Vera Rubin 아키텍처, OpenShell 에이전트 런타임, Cosmos 물리 AI가 AI 산업 지형을 어떻게 바꾸는지 — 2026년 3월 넷째 주 핵심 AI 시그널을 정리합니다.
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tools
GPT-5.4 vs Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1 Pro: 현시점 어떤 AI를 써야 하나
2026년 3월 현재 3대 AI 모델의 핵심 차이를 동일 기준으로 비교합니다. 코딩·글쓰기·분석·멀티모달·비용 등 실무 기준에서 어떤 모델이 어떤 상황에 더 적합한지 정리합니다.
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AI 기업·투자·사업
RanketAI Guide #01: AI 검색 시대, 왜 SEO만으론 부족한가
Gartner는 2026년 전통 검색량 25% 감소를 전망했다. AI Overview 제로클릭률 83%, AI 검색 트래픽 전환율 14.2% — SEO 100점이어도 AI 답변에서 브랜드가 빠지는 이유와 GEO·AEO가 필요한 근거를 데이터로 정리한다.
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trends
10년 후에도 쓸모 있는 역량은 무엇인가 — AI 시대 생존 기술 심층 분석
AI가 빠르게 기술 역량을 대체하는 시대, 10년 후에도 인간만이 제공할 수 있는 고유한 역량은 무엇인지 인지과학·경제학·현장 데이터를 교차 분석해 구조적으로 살펴봅니다.
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enterprise
AI 에이전트가 기업 업무를 바꾸는 방식: 2026년 실제 배포 사례 분석
AI 에이전트가 기업 현장에서 실제로 어떻게 사용되고 있는지, 어떤 업종에서 먼저 도입되고 있는지, 그리고 실제 데이터로 확인된 성과와 한계를 분석합니다.
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tools
AI 시대 개발자 생존 전략: 지금 당장 시작해야 할 5가지 전환
코드의 90%를 AI가 쓰는 시대가 온다는 전망이 나오는 지금, 개발자가 실제로 무엇을 어떻게 준비해야 하는지 현장 중심의 5가지 전환 전략과 실행 체크리스트를 제시합니다.
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AI 기업·투자·사업
국내 주요 브랜드 AI 가시성 점수 실태 — 2026년 3월 RanketAI 점수 벤치마크
RanketAI로 국내 6개 업종 대표 브랜드 페이지를 실측했다. 평균 60점(C등급), B등급 이상은 6개 중 1개, FAQPage 스키마 적용률 0%, llms.txt 보유율 0%.
글 읽기![[AI로 가는 길 07] 딥러닝의 구조: 역전파와 경사하강법, 신경망은 어떻게 스스로 학습하는가](/_next/image?url=%2Fimages%2Fblog%2Fai-evolution-chronicle-07-deep-learning-structure-2026-03-18.svg&w=1200&q=68)
AI 인프라/모델 최적화
[AI로 가는 길 07] 딥러닝의 구조: 역전파와 경사하강법, 신경망은 어떻게 스스로 학습하는가
GPU라는 엔진을 갖춘 AI가 실제로 어떻게 '학습'하는지 살펴봅니다. 역전파(Backpropagation), 경사하강법(Gradient Descent), 손실 함수(Loss Function)를 가능한 직관적으로 풀어봅니다.
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