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PageIndex-Vectorless-Reasoning-RAG

더 이상 벡터DB도, 청킹도 필요 없다? '추론형 RAG' PageIndex의 등장

최근 AI 개발자들 사이에서 “RAG(검색 증강 생성)의 끝판왕이 등장했다”는 소문이 돌고 있는 프로젝트가 있습니다. 바로 VectifyAI에서 공개한 PageIndex입니다. 우리가 흔히 알고 있는 RAG 시스템은 문서를 잘게 쪼개고(Chunking), 벡터로 변환하여(Embedding), 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장한 뒤 유사도를...

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[2026-02-20] VLANeXt: 최강의 VLA 모델 구축을 위한 12가지 레시피와 로봇 AI 인프라 최적화 전략

VLANeXt: 최강의 VLA 모델 구축을 위한 12가지 레시피와 로봇 AI 인프라 최적화 전략 Meta Description: VLANeXt 논문을 통해 로봇 제어를 위한 VLA 모델의 핵심 설계 원칙 12가지를 분석하고, 클라우드 컴퓨팅 인프라 최적화 및 기업용 AI 솔루션 도입 전략을 살펴봅니다. 최근 로보틱스 분야에서는 시각 지능과 ...

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[2026-02-23] 아이폰에서 3초 만에 보고 그린다? 온디바이스 통합 멀티모달 AI 'Mobile-O' 심층 분석

🚀 이제 아이폰이 직접 보고 그립니다: 온디바이스 통합 멀티모달 Mobile-O의 혁명 현대 AI의 가장 큰 화두는 ‘통합(Unified)’과 ‘효율(Efficiency)’입니다. 하지만 거대 언어 모델(LLM)과 확산 모델(Diffusion Model)을 하나로 합쳐 모바일 기기에서 돌리는 것은 지금까지 불가능에 가까운 영역이었습니다. 과연 AI...

Agent-Skills-for-Context-Engineering-Guide

AI 에이전트가 갑자기 '멍청'해지는 이유? 이제 '맥락 공학(Context Engineering)'이 답입니다

AI 에이전트가 갑자기 ‘멍청’해지는 이유? 이제 ‘맥락 공학(Context Engineering)’이 답입니다 최근 GPT-4o나 Claude 3.5와 같은 최신 모델들은 무려 20만, 100만 토큰이 넘는 방대한 컨텍스트 윈도우(Context Window)를 자랑합니다. 이론상으로는 책 수십 권 분량을 한 번에 기억할 수 있다는 뜻이죠. 하지만...

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[2026-02-23] 비디오 추론의 새로운 지평: VBVR(Very Big Video Reasoning) 데이터셋과 시공간 인공지능의 스케일링 법칙 심층 분석

비디오 추론의 새로운 지평: VBVR(Very Big Video Reasoning) 데이터셋과 시공간 인공지능의 스케일링 법칙 심층 분석 1. 핵심 요약 (Executive Summary) 인공지능 연구의 중심축이 텍스트(LLM)와 정적 이미지(LMM)를 넘어 비디오 추론(Video Reasoning)으로 급격히 이동하고 있습니다. 그간의 비디오 ...

Zvec-The-Embedded-Vector-Database-Revolution

로컬 RAG의 게임 체인저? 알리바바가 공개한 '벡터판 SQLite' Zvec 완벽 분석

최근 AI 개발 트렌드에서 가장 큰 골칫거리 중 하나는 바로 ‘벡터 데이터베이스(Vector Database)의 복잡성’이었습니다. RAG(검색 증강 생성) 파이프라인 하나를 구축하려 해도, Pinecone 같은 클라우드 서비스를 쓰자니 비용과 네트워크 지연이 걱정되고, Milvus나 Weaviate를 직접 띄우자니 도커(Docker) 컨테이너 관리와...

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[2026-02-17] LoRWeB: 시각적 유추 학습의 혁명, LoRA 기저(Basis) 분해를 통한 동적 이미지 편집 기술 심층 분석

1. Executive Summary (핵심 요약) 인공지능 이미지 생성 및 편집 분야는 텍스트 프롬프트(Text-to-Image) 중심에서 이미지 예시를 통한 직관적 제어(Visual Analogy)로 그 패러다임이 이동하고 있습니다. NVIDIA Research에서 발표한 LoRWeB(LoRA Weight Basis)는 이러한 흐름의 정점에 서 ...