에피소드 01AI는 왜 자신 있게 틀린 답을 할까? — 핵심 해설 발췌
추측과 보류가 평가에서 어떤 점수를 받는지 살펴보는 사례로 이어집니다.
흩어진 AI 이야기를
하나의 노드맵으로.
궁금한 개념을 골라 보세요. 서로 어떻게 이어지는지 살펴보고, 관련 에피소드를 들을 수 있습니다.
8개의 개념선은 개념 사이의 연결을 뜻합니다
01근거와 정확성그럴듯한 답과 맞는 답은 어떻게 다를까요?02문맥과 기억AI가 지금 참고하는 정보는 어디까지일까요?03학습과 추론질문할 때마다 모델 자체가 새로 배우는 걸까요?04도구와 자율성AI는 무엇을 사용하고 어디까지 실행할 수 있을까요?05계산과 자원더 크고 오래 계산하면 언제나 더 나을까요?06입력과 표현글·사진·소리는 AI에게 어떤 정보가 될까요?07목표와 평가시스템은 무엇을 잘했다고 점수를 받을까요?08데이터와 접근 권한내 정보는 어디로 가고 누가 볼 수 있을까요?
기술의 정답표가 아니라, 에피소드를 이해하기 위한 개념 안내입니다. 연결을 고르면 그 이유를 글로 확인할 수 있습니다.
이 개념을 다룬 에피소드 5
에피소드 02검색하는 AI는 무엇이 다를까?
많이 답하는 것과 정확하게 답하는 것을 서로 다른 지표로 비교합니다.
에피소드 03AI 에이전트, 어디까지 맡겨도 될까?
일을 맡기는 것과 함께 원하는 결과를 어떻게 확인할지도 정해야 합니다.
에피소드 08AI가 오래 생각하면 더 똑똑해질까?
성능 결과를 읽으려면 단일 답변인지 후보 선택인지 등 평가 조건을 확인해야 합니다.
에피소드 09추천 알고리즘은 어떻게 취향을 짐작할까?
시스템이 무엇을 목표로 삼느냐가 추천 결과를 읽는 핵심입니다.