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olmOCR: 오픈소스 문서 변환의 새로운 기준olmOCR는 Allen AI 기반의 고성능 OCR(Open-source Optical Character Recognition) 도구로,복잡한 문서 레이아웃과 수식, 손글씨까지 정확히 인식하여 LLM 학습 데이터로 최적화된 출력을 제공합니다.✅ 핵심 기능기능 설명복잡한 레이아웃 인식다단 편집, 표, 슬라이드, 브로셔 등을 정확히 변환손글씨 인식메모, 스캔 문서, 역사적 필기까지 OCR 가능수식 및 표 인식수학 공식과 표 구조 인식 → 마크다운 형태로 출력출력 포맷마크다운(Markdown) 기반 구조화 텍스트 생성⚙️ 기술 사양 및 특징기반 모델: Qwen-2-VL 7B Instruct 기반, 26만 페이지 학습지원 하드웨어: GPU 최적화, 저사양도 가능 (..

Ollama + MCP 서버 통합 가이드로컬 환경에서 LLM 기반 AI 에이전트를 구축하고, 외부 도구 호출까지 자동화하고 싶다면, Ollama + MCP 조합은 매우 강력한 선택입니다. 이 가이드는 구조화된 출력 + 도구 호출 + 로컬 LLM 통합을 위한 실습 기반 예시를 제공합니다.✅ 프로젝트 구조your_project/├── server.py # MCP 서버 및 도구 정의└── client.py # Ollama + MCP 통합 실행 클라이언트🔧 Step 1: MCP 서버 구축 (server.py)from fastmcp import FastMCPmcp = FastMCP("MagicTools")@mcp.tool()def magicoutput(text1: str, text2: str) -> st..

Llama 4 출시: Meta와 미국의 AI 리더십 위기Meta는 Llama 4 시리즈를 공개하며 대규모 언어 모델 경쟁에서 앞서나가고자 했지만, 결과는 기대에 미치지 못한다는 평가가 지배적입니다. 이번 글은 Llama 4의 기술적 구성과 커뮤니티의 반응, 그리고 미국 기술 패권에 미치는 영향을 중심으로 정리한 내용입니다.✅ 주요 Llama 4 모델 구성1. Llama 4 Scout17억 개의 활성 파라미터 (Active Parameters)총 109억 개의 파라미터16명의 전문가(Experts)로 구성1천만 토큰의 컨텍스트 윈도우2. Llama 4 Maverick128명의 전문가로 구성된 MoE(Mixture of Experts) 구조400억 개의 총 파라미터100만 토큰의 컨텍스트 윈도우 지원3. L..

멀티 에이전트 아키텍처 완전 정복 가이드단일 LLM 기반 에이전트의 한계를 넘어서는 멀티 에이전트 아키텍처 설계 전략이 글에서는 각기 다른 역할의 AI 에이전트들이 협력하며 복잡한 문제를 해결하는 구조를 설명합니다.✅ 단일 에이전트 vs 멀티 에이전트 시스템항목 단일 에이전트 멀티 에이전트구성하나의 모델이 모든 기능 수행역할 기반 에이전트 분산 구성유연성낮음매우 높음확장성구조 변경 어려움기능 단위로 확장 용이예시단순 챗봇데이터 수집 + 분석 + 요약 AI 조합🧠 멀티 에이전트 아키텍처 패턴 11가지1. 병렬 (Parallel)여러 에이전트가 동시에 서로 다른 작업을 처리예: 뉴스 요약, 이미지 분석, 텍스트 변환을 병렬로 실행2. 순차 (Sequential)작업을 단계별로 나누어 순차적으로 실행예: 사..

실현 가능한 4가지 '지루한' 스타트업 아이디어와 구축 방법지루해 보이지만 수익성과 지속 가능성이 높은 스타트업 아이디어 4가지를 소개합니다.실제 문제 해결에 집중한 이 아이디어들은 시장에서 높은 수요를 보이고 있으며, 바로 실행 가능한 구조를 가지고 있습니다.1. 인생 전환기를 위한 오프라인 소셜 네트워크 (B2C)인생의 큰 전환기(이사, 이혼, 금주 등)는 외로움을 유발합니다.하지만 기존 SNS나 모임 앱은 이 미묘한 니즈를 다루지 못합니다.🔹 실행 아이디어이혼한 사람들을 위한 모임 주선 플랫폼신생아 부모를 위한 일주일 1회 저녁 식사 커뮤니티금주자·금연자 대상 커뮤니티 기반 오프라인 네트워크✅ 수익화 모델구독 기반(월 정액)파트너십 기반 브랜드 협업지역 모임 참가비2. 중소기업 회계 및 세무 자동..

Google Agent Development Kit(ADK) 초보자 가이드: 제로에서 멀티 에이전트까지Dr. Sokratis Kartakis의 글 From Zero to Multi-Agents: A Beginner’s Guide to Google Agent Development Kit (ADK)에서는 Google의 오픈소스 프레임워크인 **Agent Development Kit(ADK)**를 활용하여 AI 에이전트를 구축하는 방법을 자세히 설명합니다.🧠 ADK란 무엇인가?ADK는 Python 기반의 오픈소스 프레임워크로, AI 에이전트의 개발, 테스트, 배포를 간소화합니다 이 프레임워크는 단일 에이전트부터 복잡한 멀티 에이전트 시스템까지 다양한 구조를 지원하며, 특히 Google의 Gemini 모델과의..

LangChain과 함께하는 MCP: 서버 및 클라이언트 구축 가이드Evren Ozkip의 글 MCP with LangChain에서는 LangChain MCP 어댑터를 활용하여 Model Context Protocol(MCP) 기반의 서버와 클라이언트를 구축하는 방법을 소개합니다. 이 글은 대규모 언어 모델(LLM)과 다양한 도구 및 데이터 소스를 연결하여 복잡한 워크플로우를 구성하는 데 중점을 둡니다.🔍 MCP란 무엇인가?MCP는 LLM과 외부 도구 및 데이터 소스를 연결하는 표준화된 프로토콜입니다이를 통해 에이전트와 도구 간의 통신을 간소화하고, 복잡한 워크플로우를 효율적으로 구성할 수 있습니다✅ MCP의 주요 기능에이전트와 도구의 연결:MCP는 LLM과 다양한 도구를 연결하는 중간 계층 역할을 ..

직장을 그만두지 않고도 AI로 수익을 창출하는 방법Nipuna Maduranga는 자신의 글 You Can Make Money With AI Without Quitting Your Job에서, 하루 2시간만 투자하여 AI를 활용한 부업으로 수익을 창출하는 실질적인 전략을 공유합니다. 그는 기술 전문가도 아니며, 코딩 지식 없이도 이러한 성과를 이루었다고 강조합니다.✅ 핵심 요약직장을 유지하면서 부업 시작: 기존의 직장을 그만두지 않고도 AI를 활용한 부업으로 수익을 창출할 수 있습니다.하루 2시간 투자: 매일 2시간씩 AI 도구를 활용하여 콘텐츠를 제작하고, 이를 통해 수익을 얻습니다.기술 지식 불필요: 코딩이나 복잡한 기술 지식 없이도 시작할 수 있는 전략입니다.💡 실천 전략AI 도구 활용:C..

아직도 경제적으로 어려움을 겪고 있다면, 이 $1,000 사이드 허슬을 무시하고 있기 때문입니다Euphoria는 Medium 글에서 실제로 수익을 창출할 수 있는 사이드 허슬을 소개하며, 그 중 세 번째로 **유기농 드롭쉬핑(Organic Drop Shipping)**을 강조합니다.유기농 드롭쉬핑이란?유기농 드롭쉬핑은 재고를 보유하지 않고, 주문이 들어오면 제3자 공급업체를 통해 제품을 고객에게 직접 배송하는 비즈니스 모델입니다. 특히 유기농 제품은 건강과 환경에 대한 관심이 높아지면서 수요가 증가하고 있어, 틈새 시장을 공략하기에 적합합니다.왜 유기농 드롭쉬핑인가?낮은 초기 투자 비용: 재고를 보유하지 않기 때문에 초기 자본이 적게 듭니다.높은 수요: 건강과 웰빙에 대한 관심이 높아지면서 유기농 제품의..

5년간의 실험 끝에 찾은 가장 강력한 아침 루틴Olly J는 5년 이상의 실험을 통해 생산성과 집중력을 극대화하는 아침 루틴을 개발했습니다. 이 루틴은 바쁜 일정을 가진 사람들도 쉽게 따라 할 수 있도록 설계되었으며, 하루를 성공적으로 시작하는 데 도움이 됩니다.1. 아침 산책과 긍정 확언 및 시각화 (5분)하루를 시작하며 5분간의 빠른 산책을 합니다. 이때, 자신이 녹음한 긍정적인 확언을 듣고, 이상적인 하루를 시각화합니다. 이러한 활동은 정신을 맑게 하고, 긍정적인 에너지를 불어넣습니다.2. 커피 준비 및 저널링 (5분)집으로 돌아와 커피를 준비하는 동안, 하루의 목표와 감사를 기록합니다. 이러한 저널링은 마음을 정리하고, 하루의 우선순위를 명확히 하는 데 도움이 됩니다.3. 상위 3가지 우선순위 작..