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스켈터랩스가 자체 개발한 소규모 언어 모델(sLLM) 기반의 요약 기술을 경찰청의 'AI 음성인식 활용 조서 작성 시스템' 고도화 사업에 활용했다고 20일 밝혔다.
IBM IBV가 ‘브랜드 DNA에 AI를 내장하다(Embedding AI in Your Brand's DNA)’ 보고서를 공개했다. 소매 및 소비자 기업들이 2025년 AI 활용을 급격히 늘릴 계획인 것으로 조사됐다.
IT 전문가와 비즈니스 의사 결정권자들은 10년이 넘도록 ‘디지털 트랜스포메이션(DX)’이라는 용어를 일상에서 사용해 왔다. 이는 전략적 비즈니스 역량을 마법처럼 구현하는 기업 이
주요 AI 기업들이 2025년 AI 분야의 큰 발전을 예고하고 있다. 선도적 CIO들은 인간의 증강과 비즈니스 연계 활용 사례의 실용성에 집중하라고 조언한다.
엔비디아가 AI 에이전트를 안전하게 구축할 수 있도록 돕는 엔비디아 NIM 마이크로서비스(NVIDIA NIM microservices)를 출시했다고 15일 발표했다.
스노우플레이크(Snowflake)가 스위프트KV(SwiftKV) 최적화 기술을 vLLM에 통합하면 대규모 언어 모델(LLM) 추론 처리량을 최대 50%까지 향상시킬 수 있다고 밝혔다. 또한 코텍스 AI(Cortex AI)에서 메타
IBM과 뷰티 기업 로레알 그룹(이하 로레알)이 AI 모델 구축을 위해 협력한다고 발표했다. IBM의 생성형 AI 기술과 전문성을 활용해 화장품 제형(formulation) 데이터에서 새로운 인사이트 및 아이
AI 어시스턴트로 인해 스마트폰의 모바일 앱 사용량이 2027년까지 25% 감소할 것이라는 전망이 나왔다. 또한, 2026년까지 웹 콘텐츠의 1/3 이상이 차세대 AI 기반 검색 목적으로 생성되고, 2028년
많은 CIO가 AI 프로젝트 비용을 우려하는 가운데, 일부 기업은 투자를 지속하기 위해 비핵심 자산 매각을 검토하고 있다.
생성형 AI 등장 이후 기술 변화의 속도가 더욱 빨라졌다. 위험을 감수하고 실험하는 것이 더 나을까, 아니면 검증된 사용 사례를 기다렸다가 뛰어드는 것이 더 나을까?
