생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

심층 리서치의 시대: Deep Research 활용 가이드 부제: Deep Research 와 Claude 융합 분석 방법 (백서) 정보의 홍수에서 진정한 통찰력을 찾는 방법: Deep Research와 Claude의 만남 혹시 이런 경험 있으신가요? 중요한 주제에 대해 검색을 하면 정보는 넘쳐나지만, 정작 의미 있는 통찰은 찾기 어려운 상황. 수많은 링크를 클릭하고, 여러 글을 읽어도 단편적인 정보만 얻을 뿐, 깊이 있는 이해는 얻지 못하는 답답함 말이죠. 우리가 직면한 정보 시대의 역설 디지털 세상에서 우리는 역설적 상황에 처해 있습니다. 정보는 넘쳐나지만 통찰력은 점점 더 희소해졌죠. 구글 같은 검색 엔진이 무한한 정보에 접근할 수 있게 해주었지만, 그 정보들을 의미 있는 지식으로 바꾸는 부담은 온전히 우리의 몫이 되었습니다. Deep Research와 Claude의 강력한 만남 이런 문제를 해결하기 위해 제가 발견한 혁신적인 방법이 있습니다. 바로 '2단계 심층 분석법'인데요, ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI와 Perplexity AI 같은 검색 기반 AI의 Deep Research 기능을 첫 단계로 활용하고, 그 다음 Claude의 고급 분석 능력을 통해 더 깊은 통찰력을 얻는 방식입니다. 1단계: Deep Research로 포괄적 정보 수집하기 Deep Research는 일반 검색과는 차원이 다릅니다. 도서관 사서가 관련 책이 있는 서가만 안내한다면, Deep Research는 그 책들을 모두 읽고, 핵심을 추출하여 출처가 검증된 맞춤형 보고서를 작성해주는 연구 조교와 같습니다. (*  Deep Research 이해하기 블로그 참고  **) 효과적인 Deep Research 질문을 위한 세 가지 핵심 프레임워크를 소개합니다: 다층적 질문 구조화 기법 : "[무엇에 대해] + [어느 기간/지역] + [어떤 측면] + [어떤 형태의 분석]" 예: "반도체 산업이 1990년대부터 지...

복지부 주최 의료 인공지능 경진 대회에서 사람이 평가한 결과와, 생성형 AI 들 (ChatGPT, 클로드, 제미나이)에게 평가한 결과를 설명한 기사입니다 https://www.nextplay.kr/news/articleView.html?idxno=7812 생성형 AI(ChatGPT, 제미나이, 클로드)의 평가 결과와 실제 수상 결과를 비교 분석해보면 다음과 같은 중요한 시사점을 도출할 수 있습니다: 1. 일치점: - Wellysis의 MUG-ECG 플랫폼이 최우수상을 수상했고, 클로드와 제미나이도 이를 가장 혁신적인 아이디어로 선택했습니다. 이는 실시간 모니터링과 웨어러블 기술의 결합이 현재 의료 기술 트렌드와 부합함을 보여줍니다. 2. 차이점: - ChatGPT는 ㈜셀타스케어의 AI 기반 Off-label Indication 서비스를 선택했지만, 이 서비스는 우수상을 수상했습니다. 이는 AI가 실용성과 혁신성을 중요하게 여기는 반면, 심사 기준에는 다른 요소들도 고려되었음을 시사합니다. 3. 평가의 의미: - AI의 평가는 기술적 혁신성과 실용성에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 반면 실제 심사에서는 시장성, 사회적 영향력 등 더 넓은 범위의 기준이 적용되었을 것입니다. - AI의 평가가 실제 수상 결과와 일부 일치한다는 점은 AI가 의료 기술 트렌드를 정확히 파악할 수 있음을 보여줍니다. 4. 향후 의료 데이터 활용 및 AI 기술에 미치는 영향: - 이번 경진대회 결과는 의료 데이터와 AI 기술의 융합이 의료 서비스 혁신의 핵심 동력이 될 것임을 시사합니다. - 웨어러블 기기, 실시간 모니터링, 개인화된 의료 서비스 등이 앞으로의 의료 기술 발전 방향을 제시하고 있습니다. - AI의 평가 결과가 실제 수상작과 유사하다는 점은 향후 의료 기술 개발 및 평가 과정에서 AI의 역할이 더욱 중요해질 수 있음을 암시합니다. 결론적으로, 이번 경진대회와 AI의 평가 결과는 의료 데이터와 AI 기술의 융합이 의료 서비스의 질적 향상과 개인화를 이끌어낼 수 있는 큰 잠재...

  Gemini의 등장과 배경 Google의 차세대 AI 모델인 Gemini는 2023년 12월 18일 처음 세상에 공개되었습니다. Gemini는 Google AI의 정수를 담은 모델로, 효율적인 협업을 위한 모든 기능을 제공하면서도 지속적인 발전을 거듭하고 있습니다. 초기에는 Bard라는 이름으로 불렸지만, Google AI의 비전을 더욱 잘 반영하기 위해 Gemini로 명칭이 변경되었습니다. Gemini는 Google의 혁신적인 AI 기술을 통해 인간과 AI 간의 상호 작용을 새로운 차원으로 끌어올리기 위한 노력의 결과물입니다. Gemini는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 입력을 이해하고 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델입니다. 이는 기존의 텍스트 기반 모델을 넘어서는 혁신적인 발전이며, 인간과 AI 간의 상호 작용 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있습니다. Gemini는 텍스트 생성, 이미지 생성(이미지 생성 기능은 예전에 오픈했다가 문제가 생겨서 현재 서비스 보류 중) 번역, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 사용자의 창의성을 자극하고 생산성을 향상하는 데 기여합니다. Gemini의 특징 Gemini는 1백만 개의 토큰을 처리할 수 있는 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 이는 약 1,500페이지 분량의 정보를 한 번에 처리할 수 있는 능력으로, 방대한 양의 데이터를 분석하고 이해하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 또한, Gemini는 150개 이상의 국가 및 지역에서 40개 이상의 언어를 지원하며, Google Play 스토어 또는 iOS의 Google 앱을 통해 모바일 앱으로도 제공됩니다. Gemini는 Python 코드 스니펫을 직접 편집하고 실행할 수 있는 기능을 제공하며, Google Sheets, CSV, Excel 파일 등 다양한 형식의 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 또한, Google Drive 또는 사용자 기기에서 Google Docs, PDF, Word 파일 등을 업로드하여 문서를 요...