네야의 IT 블로그

요즘 AI 분야에서 “Agent(에이전트)” 라는 단어가 정말 자주 등장하죠 — OpenAI의 GPTs, Anthropic의 Claude Projects, Google의 Gemini Agents, 그리고 오픈소스 진영의 LangChain agents, AutoGen agents, CrewAI 같은 것들까지요. 🧩 1️⃣ 기본 개념Agent(에이전트) 는 간단히 말하면“목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동할 수 있는 AI 시스템” 입니다.즉, 단순히 질문에 답하는 모델(ChatGPT처럼)과 달리,스스로 상황을 이해하고필요한 도구(tool) 를 선택해 사용하며목표에 맞게 여러 단계를 계획하고 실행하는 존재예요. 🧠 2️⃣ 핵심 구성 요소AI Agent는 보통 아래 4가지 구성으로 설명됩니다:구성 요..

🧠 Comfy란 무엇인가?Comfy(정식 명칭: ComfyUI)는 AI 이미지 생성 워크플로우를 시각적으로 구성하고 실행할 수 있는 오픈소스 툴입니다.Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 모델을 직접 실행할 수 있으며, 복잡한 노드(node) 기반의 구조로 되어 있어 사용자가 이미지 생성 과정을 자유롭게 제어하고 커스터마이즈할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.예를 들어, 단순히 “프롬프트를 넣고 이미지를 얻는” 수준을 넘어서,프롬프트 처리모델 로딩업스케일링LoRA, ControlNet 등의 보조 모델 연결이미지 후처리이 모든 단계를 노드 기반 인터페이스에서 시각적으로 구성할 수 있습니다.이러한 유연성과 시각적 구조 덕분에, Comfy는 단순한 툴을 넘어 AI 크리에이터들의 실험 플랫폼으로 자..

최근 몇 년 사이, ChatGPT나 GPT-4 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 언어 작업에서 놀라운 성과를 보여주며 큰 주목을 받았습니다. 하지만 이 강력한 모델들은 학습이 끝난 후에는 고정된 상태로, 새로운 정보나 작업에 유연하게 적응하기 어렵다는 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 최신 뉴스나 특정 도메인의 전문 지식을 반영하려면 다시 훈련시키거나 별도의 데이터를 입력해줘야 하죠. 이러한 문제를 해결하기 위해 MIT 연구진은 SEAL(Self-Adapting Language Models)이라는 새로운 프레임워크를 제안했습니다. SEAL의 핵심 아이디어는 간단하면서도 강력합니다. 바로 모델이 스스로 학습 데이터를 생성하고, 그 데이터를 바탕으로 자신을 튜닝하여 더 똑똑해지는 방식입니다. 마치..

1. 생성 AI(Generative AI)란?생성 AI는 컴퓨터가 스스로 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터(이미지, 텍스트, 영상 등)를 생성해내는 기술입니다. 주어진 데이터를 학습해 특징을 파악하고, 이를 기반으로 전에 없던 데이터를 만들어냅니다.예를 들어, 다음과 같은 일들이 가능합니다:텍스트를 입력하면 이미지를 만드는 것(Text-to-Image)이미지를 입력하면 다른 이미지나 동영상을 만들어 내는 것(Image-to-Video)텍스트 설명만으로 동영상을 만들어 내는 것(Text-to-Video)2. AI가 영상을 어떻게 만들 수 있을까?AI가 영상 제작에 쓰일 때는 보통 다음의 원리 중 하나를 이용합니다:(1) GAN (Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신..

아직 AI를 본격적으로 접해본 적은 없지만 관심은 많은 분들이라면, 이번 소식이 꽤 흥미로울 겁니다. 바로 엘론 머스크(Elon Musk)가 이끄는 인공지능(AI) 기업, xAI의 챗봇 ‘Grok’ 소식인데요. 현재 xAI가 iOS 전용 독립 앱을 테스트 중이라는 소식이 전해지며 AI 업계가 다시 한 번 주목하고 있습니다. 이번 글에서는 AI에 대해 잘 모르시는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록, Grok이라는 챗봇이 어떤 특징을 갖고 있는지, 그리고 왜 주목할 만한지 자세하게 살펴보겠습니다.1. xAI와 Grok, 왜 주목해야 할까?1) xAI는 어떤 회사인가요?xAI는 테슬라, 스페이스X의 창업자이자 전(前) 트위터(X)의 오너였던 엘론 머스크가 설립한 인공지능 회사예요. 머스크는 그동안 자율주행차, 우..

구글의 최고경영자(CEO) 순다 피차이(Sundar Pichai)가 최근 임직원을 대상으로 진행한 2025년 전략 회의에서 “우리는 지금 혁신의 갈림길에 서 있으며, 내년에 큰 변화를 일으켜야 한다”고 강조했습니다. 이 회의는 12월 18일 미국 캘리포니아 마운틴뷰 구글 본사에서 진행되었으며, 일부 직원들은 현장에서, 나머지는 온라인으로 참석했습니다. 피차이와 주요 임원들은 ‘어글리 홀리데이 스웨터’를 입고 회의에 등장해 다소 캐주얼한 분위기를 만들었지만, 회의 내용만큼은 심각하고 긴장감이 감돌았습니다.치열해지는 경쟁과 규제 압박피차이는 2025년이 “크리티컬(critical)한 해”가 될 것이라고 말하며, 구글이 직면한 도전 과제로 △AI 혁신 경쟁 △글로벌 규제 압박 △기존 주력 사업의 성장 둔화 가..

배경최근 한 글에서 흥미로운 가설을 제시한 내용을 접했습니다. 해당 글에서는 글로벌 시스템 통합 업체(SI)의 비(非)IT 부서의 젊은 인재들을 대상으로 한 질문에서 시작됩니다. 질문은 다음과 같았습니다:“비IT 부서에 속한 젊은 인재들이 IT 부서, 특히 오프쇼어 딜리버리 센터의 동료들보다 최고 경영진(MD) 자리에 오를 가능성이 더 높다고 생각하나요?”이 질문에 대해 비IT 부서의 인재들은 망설임 없이 “네”라고 대답했다고 합니다. 이를 통해 글의 저자는 “IT 직업이 지식 경제에서 블루칼라 직업이 되었다”는 가설을 확인하게 되었고, 데이터 과학자들 또한 동일한 방향으로 나아가고 있을 가능성이 높다고 주장합니다. 이 글에서는 이러한 주장의 맥락과 그 근거를 살펴보고자 합니다.인력 피라미드우선, “블루..

금요일, OpenAI의 "12 days of OpenAI" 이벤트 마지막 날에, CEO 샘 알트먼은 새로운 AI "추론" 모델인 o3와 o3-mini를 발표했습니다. 이 모델들은 올해 초 출시된 o1 모델을 기반으로 한 업그레이드 버전입니다. 공식 출시는 아직 미정이지만, OpenAI는 오늘부터 공공 안전 테스트와 연구 목적으로 이 모델들에 대한 접근을 허용할 예정입니다. 새로운 모델은 OpenAI가 "Private Chain of Thought"이라고 부르는 기술을 활용합니다. 이는 모델이 응답하기 전에 내부 대화와 계획을 검토하는 방식으로, "시뮬레이션 추론(Simulated Reasoning, SR)"이라 불리는 고급 AI 기술을 구현합니다. 이는 기존의 대형 언어 모델(LLM)을 넘어서는 성능을 ..

Stable Diffusion 모델과 Fine-Tuning 방법Stable Diffusion (SD) 모델은 텍스트 프롬프트를 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 기반 확산 모델입니다. 주로 Latent Diffusion이라는 기술을 바탕으로 하며, 텍스트에서 이미지로의 매핑을 학습한 후 Latent Space(잠재 공간)에서 이미지 생성 작업을 수행합니다. 이를 통해 높은 해상도와 디테일을 유지하면서도 효율적인 이미지 생성을 가능하게 합니다. Stable Diffusion은 미술, 일러스트, 사진 생성과 같은 다양한 분야에서 사용되며, 이를 보다 맞춤화된 방식으로 활용하기 위해 Fine-Tuning (파인 튜닝)이 종종 필요합니다.Stable Diffusion 파인 튜닝이란?Fine-Tuning은..

Stable Diffusion 모델과 Fine-Tuning 방법Stable Diffusion (SD) 모델은 텍스트 프롬프트를 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 기반 확산 모델입니다. 주로 Latent Diffusion이라는 기술을 바탕으로 하며, 텍스트에서 이미지로의 매핑을 학습한 후 Latent Space(잠재 공간)에서 이미지 생성 작업을 수행합니다. 이를 통해 높은 해상도와 디테일을 유지하면서도 효율적인 이미지 생성을 가능하게 합니다. Stable Diffusion은 미술, 일러스트, 사진 생성과 같은 다양한 분야에서 사용되며, 이를 보다 맞춤화된 방식으로 활용하기 위해 Fine-Tuning (파인 튜닝)이 종종 필요합니다.Stable Diffusion 파인 튜닝이란?Fine-Tuning은..