펄플렉시티 AI, 자연어 처리와 정보 검색의 새 지평을 열다

혁신적인 정보 검색 플랫폼의 등장 펄플렉시티 AI(Perplexity AI)는 2022년 출시된 이후 자연어 처리(NLP) 기술과 검색 기능을 결합한 혁신적인 생성형 AI 플랫폼으로 빠르게 성장하고 있다. 기존의 챗봇과 검색 엔진의 한계를 뛰어넘어 인간과 유사한 대화 방식으로 복잡한 질문에 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것이 특징이다. 펄플렉시티 AI는 '혼란도'를 의미하는 이름에서 역설적으로 알 수 있듯이, 기존 AI 모델들의 높은 혼란도(perplexity) 문제를 해결하고자 하는 목표로 개발되었다. 실제로 챗GPT와 비교했을 때 43% 낮은 펄플렉시티 수치를 기록하며 더 명확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공한다는 평가를 받고 있다.차별화된 기술적 강점 펄플렉시티 AI가 주목받는 이유는 크..

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• · 2025. 3. 14.
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Microsoft Designer

AI 기반 그래픽 디자인 도구디자인 경험 없이도 손쉽게 전문적인 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있는 Microsoft Designer는 AI 기반 그래픽 디자인 도구로, 소셜 미디어 게시물, 초대장, 로고, 전단지, 마케팅 자료 등 다양한 용도로 활용할 수 있다. Microsoft 365 제품군의 일부로 제공되며, 직관적인 사용법과 AI 기반 기능이 특징이다. 주요 기능AI 기반 디자인 추천 사용자의 입력에 따라 자동으로 레이아웃을 추천하고 디자인을 개선한다. 원하는 스타일이나 키워드를 입력하면 AI가 적절한 디자인을 제안한다.다양한 템플릿 & 커스터마이징 다양한 디자인 템플릿이 제공되며, 색상, 글꼴, 이미지 등을 자유롭게 수정할 수 있어 개성 있는 디자인 제작이 가능하다.텍스트-이미지 AI 생성 AI가 ..

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• · 2025. 3. 9.
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이미지를 읽고, 세상을 해석하다: Google Lens의 혁신적인 시각 인공지능

디지털 시대의 시각 혁명디지털 기술은 우리 삶의 모든 영역을 변화시키고 있으며, 특히 시각적 경험의 진화는 눈부시다. Google Lens는 이러한 변화의 최전선에 있는 기술로, 단순한 이미지 인식을 넘어 인공지능(AI)의 강력한 분석력을 활용해 사용자가 보고 있는 세상을 이해하고 해석하는 도구로 자리 잡았다.Google Lens는 카메라를 통해 포착한 이미지 속의 대상을 분석하여 실시간으로 정보를 제공한다. 사용자는 이를 통해 텍스트를 번역하거나 복사하고, 식물과 동물을 식별하며, 특정 장소나 메뉴를 탐색하고, 원하는 제품을 쉽게 발견할 수 있다. 또한, 시각적으로 유사한 이미지를 찾아주어 보다 깊이 있는 검색 경험을 제공한다.인공지능의 눈: Google Lens의 작동 원리Google Lens의 핵심..

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• · 2025. 3. 5.
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AI 기반 요약 플랫폼 ‘LilysAI’, 효율적인 지식 습득 지원

AI 기술을 활용한 지식 습득 플랫폼 **‘LilysAI’**가 주목받고 있다. 이 플랫폼은 동영상, 오디오 파일, PDF, 웹사이트, 텍스트 문서 등 다양한 콘텐츠를 분석해 핵심 내용을 요약하는 서비스를 제공한다. 이를 통해 사용자는 정보를 보다 빠르고 효율적으로 습득할 수 있다.다양한 형식의 콘텐츠 요약 지원LilysAI는 유튜브 링크, 동영상·오디오 파일, PDF 문서, 웹사이트 URL, 일반 텍스트 등 다양한 형식의 콘텐츠를 요약할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 이를 통해 사용자는 긴 글이나 영상을 직접 확인하지 않아도 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있다.다국어 요약 기능 제공현재 LilysAI는 영어, 한국어, 일본어, 중국어, 스페인어, 포르투갈어, 이탈리아어, 독일어, 프랑스어, 인도네시아어..

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• · 2025. 3. 1.
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AI 지원 사용성 테스트를 통한 인간 중심 디자인: 현실인가요, 허구인가요?

사용자 요구를 충족하는 가장 신뢰할 수 있는 방법은 광범위한 사용성 연구를 통해 이루어집니다. 그러나 연구자가 모든 참가자를 온라인 상에서 직접 대면해야 하는 경우 프로젝트를 키우는 것 (Scaling)은 어려운 문제가 될 수 있습니다. 참가자에게 자신의 기기를 그냥 맡겨 놓는 경우, 이들은 만족스럽지 못한 답변을 제공하는 경향이 있습니다. 스케줄의 제약을 받는 연구자들과의 상호작용을 자동화함으로써 더 많은 데이터를 수집할 수는 없을까요? AI가 참가자의 응답에 따라 다이나믹하게 후속 질문을 함으로써 UX 연구자들을 도울 수 있을까요? Eduard Kuric은 연구자가 중재하지 않는 (unmoderated) 사용성 테스트를 실시할 경우, 후속 질문 생성에 있어 맥락 (Context) 의 중요성, 후속 질..

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• · 2025. 2. 28.
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