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AI 신기능 분석11

AI 영상 생성 도구 4종 정직 비교 - Sora, Runway, Veo, Kling AI 영상 생성 도구 4종 정직 비교 - Sora, Runway, Veo, Kling2026년 5월 기준 | AI 신기능 분석요약: 텍스트나 이미지로 짧은 영상을 만들어주는 AI 영상 생성 도구 4종(OpenAI Sora, Runway Gen-3/Gen-4, Google Veo, Kling)을 동일한 프롬프트로 돌려 비교했습니다. 각 도구의 가입/한도, 영상 길이/해상도, 한국어 프롬프트 인식, 인물/풍경 사실감, 모션 자연스러움, 상업적 사용 약관까지 한 표로 정리하고, 어떤 작업에 어느 도구를 우선 시도해보면 좋은지 정리합니다.목차왜 4종을 골랐나한눈에 보는 비교표1. OpenAI Sora2. Runway Gen-3 / Gen-43. Google Veo4. Kling AI동일 프롬프트 비교 결과한국어.. 2026. 5. 2.
DeepSeek-R1 완전 활용법 - GPT-4o보다 100배 싸고 똑똑한 오픈소스 AI DeepSeek-R1 완전 활용법 - GPT-4o보다 100배 싸고 똑똑한 오픈소스 AI2026년 4월 기준 | AI 신기능 분석요약: 오픈소스 추론 모델 DeepSeek-R1은 GPT-4o급 성능에 가격은 수십~100배 저렴해 2026년 현재 가장 많이 재조명받고 있는 LLM입니다. 이 글에서는 DeepSeek-R1이 기존 LLM과 뭐가 다른지, 로컬/클라우드/API 세 가지 방법으로 쓰는 실전 가이드, 프롬프트 요령, 비용 비교까지 정리합니다.목차DeepSeek-R1이 뭐길래기존 LLM과 핵심 차이충격적인 가격 비교API로 쓰기 (가장 쉬움)호스팅 플랫폼으로 쓰기로컬에서 쓰기 (Ollama)추론 모델 프롬프트 요령한계와 주의점마무리DeepSeek-R1이 뭐길래DeepSeek-R1은 중국 DeepSee.. 2026. 4. 22.
AI 추론 모델(o1, DeepSeek-R1) 쓰는 법 - 기존 LLM과 뭐가 다른가 AI 추론 모델(o1, DeepSeek-R1) 쓰는 법 - 기존 LLM과 뭐가 다른가2026년 4월 기준 | AI 신기능 분석요약: 추론 전용 모델(OpenAI o1/o3, DeepSeek-R1, Claude Extended Thinking)은 일반 LLM과 무엇이 다르고, 어떤 문제에서 진가를 발휘하는지 정리했습니다. 프롬프트 작성 요령, 실전 예제, 비용 가이드까지 포함한 실전 가이드입니다.목차추론 모델이 뭐길래내부 동작 원리2026년 추론 모델 라인업언제 써야 하나프롬프트 작성법실전 코드 예제일반 모델과 품질 비교비용 감각함정마무리추론 모델이 뭐길래기존 LLM은 질문을 받자마자 곧바로 답을 쏟아냅니다. 추론 모델은 답하기 전에 "속으로 생각"하는 시간을 갖습니다. 이 내부 사고 과정(chain of.. 2026. 4. 20.
AI 에이전트 프레임워크 비교 - LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 실전 테스트 AI 에이전트 프레임워크 비교 - LangGraph vs AutoGen vs CrewAI 실전 테스트2026년 4월 기준 | AI 신기능 분석요약: AI 에이전트를 만들 때 가장 많이 쓰이는 프레임워크 3종(LangGraph, AutoGen, CrewAI)을 같은 작업(웹 리서치 + 보고서 생성)으로 실제 구현해 비교했습니다. 학습 곡선, 코드량, 실행 시간, 비용, 디버깅 난이도까지 실측한 결과를 공유합니다.목차왜 에이전트 프레임워크를 써야 하나3종 프레임워크 기본 비교동일 과제로 구현 비교LangGraph 구현AutoGen 구현CrewAI 구현실측 결과 비교표상황별 선택 가이드마무리왜 에이전트 프레임워크를 써야 하나LLM에 프롬프트 하나 던지는 수준을 넘어 "여러 단계를 거쳐 작업을 완성하는" AI .. 2026. 4. 20.
Hugging Face Transformers 입문 - 로컬에서 AI 모델 돌리기 Hugging Face Transformers 입문 - 로컬에서 AI 모델 돌리기2026년 4월 기준 | AI 신기능 분석 · 실전 가이드요약: Hugging Face의 transformers 라이브러리를 쓰면 텍스트 생성부터 감정 분석, 번역, 이미지 인식까지 수천 개의 사전학습 모델을 코드 몇 줄로 로컬에서 직접 돌릴 수 있습니다. 처음 써보면 "이게 진짜로 내 컴퓨터에서 돌아가는 거야?" 싶을 정도입니다. 설치부터 실제 동작 확인, CPU와 GPU 성능 비교까지 직접 테스트한 내용을 담았습니다.목차왜 Hugging Face인가 - API가 있는데 굳이?설치 및 환경 구성pipeline API - 코드 3줄로 AI 모델 돌리기텍스트 생성 모델 실전 예제감정 분석 - 한국어 모델 써보기번역 모델 로컬에.. 2026. 4. 12.
Anthropic MCP 서버 만들기 - 나만의 AI 도구 직접 구축하기 Anthropic MCP 서버 만들기 - 나만의 AI 도구 직접 구축하기2026년 4월 기준 | AI 신기능 분석이 글에서 다루는 것: Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 활용해 나만의 AI 도구 서버를 만드는 방법을 처음부터 끝까지 다룹니다. MCP가 뭔지 이해하는 것을 넘어서, 실제로 파이썬으로 MCP 서버를 구축하고, Claude Desktop과 연동하고, 실무에서 쓸 수 있는 도구를 만드는 과정을 코드와 함께 설명합니다. 날씨 조회, 데이터베이스 검색, 파일 관리 도구를 직접 만들어봤습니다.목차MCP 서버란 무엇인가 (빠른 복습)MCP 아키텍처 이해하기개발 환경 설정첫 번째 MCP 서버 만들기Claude Desktop과 연동하기실전 예제: 데이터베이스 검색 도구.. 2026. 4. 11.