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TechYOLO26: 엣지 AI의 판을 바꾸는 새로운 표준
엣지 컴퓨팅 시대의 새로운 패러다임, YOLO26의 등장 2026년 1월, 드디어 베일을 벗은 YOLO26은 그동안의 AI 개발 트렌드와는 정반대의 길을 선택했습니다. 지난 수년간 더 정확한 모델을 만들기 위해 구조를 복잡하게 쌓아 올리는 것이 유행이었지만, YOLO26은 과감하게 ‘다이어트’를 선언했습니다. 바로 현장에서 가장 환영받는 ‘엣지 우선(Edge-first)’ 철학을 담기 위해서입니다. YOLO26의 가장 큰 매력은 단순히 시험 점수(벤치마크)만 잘 나오는 모범생이 아니라는 점입니다. 연구실의 고성능 컴퓨터가 […]
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Tech오픈 소스 멀티모달 AI의 선두 주자 LLaVA
텍스트를 넘어 시각의 시대로 (LMM의 등장 배경) 인공지능 연구의 패러다임이 대규모 언어 모델(LLM)의 성공을 넘어, 시각 정보를 통합적으로 처리하는 멀티모달 대규모 모델(LMM, Large Multimodal Models)로 빠르게 이동하고 있습니다. 초기 멀티모달 연구가 단순히 이미지 캡셔닝이나 단답형 질의응답(VQA)에 국한되었다면, 이제는 복잡한 인간의 지시어를 시각적 맥락 속에서 파악하고 논리적으로 추론하는 능력이 핵심이 되었습니다. 이러한 흐름 속에서 등장한 LLaVA(Large […]
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Tech로컬 퍼스트 AI 에이전트가 그리는 ‘주권적 AI’의 미래
1. 에이전틱 AI의 시대와 OpenClaw의 등장 LLM의 성능 향상이 어느 정도 완만해지면서, 이제 인공지능의 패러다임은 단순한 문장 생성을 넘어 사용자의 의도를 자율적으로 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’로 완전히 넘어왔습니다.이러한 변화의 최전선에는 2026년 초 등장과 함께 세상을 떠들썩하게 했던 ‘OpenClaw(오픈클로, 구 Clawdbot 및 Moltbot)’라는 오픈소스 프로젝트가 있습니다. 우리는 클라우드 기반 AI의 편리함 뒤에 숨겨진 비용, 즉 빅테크의 […]
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Tech시각-언어 모델(VLM)의 진화
시각과 언어의 만남, VLM의 정의와 위상 시각-언어 모델(Vision-Language Models, VLM)은 컴퓨터 비전(CV)과 자연어 처리(NLP)의 교차점에서 탄생했습니다. 기계가 시각적 세계를 지각하고 언어를 통해 그 의미를 추론하도록 돕는 VLM은 단순한 이미지 설명 단계를 넘어, 현재는 복잡한 논리적 추론과 자율적 행동이 가능한 ‘멀티모달 에이전트’로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 지난 10여 년간의 기술적 도약을 CNN-RNN 파이프라인, 대조 학습의 혁명, […]
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TechAI의 미래를 바꾸는 Mamba의 4가지 놀라운 진실
2017년 논문 ‘Attention is All You Need’가 발표된 이후, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 인공지능 세계의 절대적인 지배자로 군림해 왔습니다. 하지만 이 강력한 아키텍처는 태생적인 한계를 안고 있었습니다. 바로 시퀀스 길이가 길어질수록 계산량이 기하급수적으로 늘어나는(O(L2)) ‘제곱의 벽(Quadratic Wall)’입니다. 현대 AI의 끝없는 문맥 욕구는 이 아키텍처를 한계점까지 밀어붙였습니다. 이 거대한 벽을 허물기 위해, 2023년 말 카네기 멜런 대학교의 Albert […]
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InsightVectorGraphNet: 픽셀의 한계를 깨다
잠자는 도면 데이터의 가치 AEC(건축, 엔지니어링, 건설) 산업의 창고에는 지난 수십 년간 축적된 방대한 양의 2D CAD 도면이 잠들어 있습니다. 대부분 PDF 형태로 존재하는 이 귀중한 자산들은 빌딩 정보 모델링(BIM)과 같은 현대적인 디지털 워크플로우에 통합되기 어렵습니다. 지금까지는 사람이 직접 도면을 보고 3D 모델을 만드는 수동 디지털화 작업이 유일한 방법이었지만, 이는 막대한 비용과 시간을 소모하는 비효율적인 과정입니다. 만약 이 […]
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TechPDF 검색의 답답함을 끝낼 ‘ColPali’의 등장
분명히 PDF 안에 있는 내용인데, 왜 검색이 안 될까요? 복잡한 표나 그래프가 가득한 PDF 보고서에서 특정 수치를 찾으려 할 때, 혹은 스캔한 계약서에서 중요한 조항을 검색할 때, 분명히 문서 안에 있는 내용임에도 불구하고 검색 결과에 나타나지 않아 답답했던 경험이 누구나 한 번쯤 있을 것입니다. 이러한 문제가 발생하는 근본적인 원인은 기존의 검색 방식이 문서를 단순한 ‘글자의 나열’로만 취급하기 때문입니다. 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용해 […]
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Tech표와 CAD도면을 이해하는 AI: 최신 비정형 데이터 처리 기술 심층 분석
표준적인 검색 증강 생성(RAG) 시스템은 일반 텍스트 문서에서는 매우 효과적으로 작동합니다. 하지만 금융 보고서의 복잡한 표, 연구 논문의 차트, 또는 CAD 도면과 같은 비정형 데이터가 포함된 문서를 처리할 때는 상당한 어려움을 겪습니다. 이러한 시스템은 종종 데이터의 핵심적인 구조와 맥락을 놓치기 때문입니다. 이 글에서는 비정형 데이터 처리의 두 가지 핵심 과제를 심층적으로 다루고자 합니다. 첫째, 여러 행과 열에 걸쳐있는 복잡한 표에서 정확한 정보를 추출하는 기술, 둘째, CAD 도면과 청사진에 담긴 기하학적, 의미론적 정보를 올바르게 해석하는 기술입니다. 이러한 고질적인 문제들을 해결하기 위해 등장한 최신 기술 동향을 분석하고, 각 접근법의 작동 원리와 장단점을 […]
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Tech단순 RAG를 넘어: Agentic RAG 워크플로우로 복잡한 질문 해결하기
왜 기본적인 RAG(검색 증강 생성)만으로는 부족한가? 기본적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 간단한 사실 조회에는 매우 효과적입니다. 하지만 재무 보고서(SEC 10-K, 10-Q), 연구 논문, 제품 매뉴얼처럼 표와 텍스트가 복잡하게 혼합된 문서나 여러 단계의 추론이 필요한 질문 앞에서는 종종 한계를 드러냅니다. 예를 들어, “지난 분기에 갱신한 기업 고객 중 SSO 관련 지원 티켓을 연 고객은 누구인가?”와 같은 질문은 […]
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