반응형 LLM2 LLM 기반 리서치 자동화 도구, Deep Research의 가능성과 한계 LLM 기반 리서치 자동화 도구, Deep Research의 가능성과 한계목차서론: LLM과 리서치 자동화의 기대감Deep Research란 무엇인가?샘플 리포트 분석: 데이터 신뢰성 문제LLM이 리서치에서 부딪히는 근본적 한계Deep Research의 실용적 활용법과 미래 전망맺음말: LLM은 "무한한 인턴"인가?1. 서론: LLM과 리서치 자동화의 기대감AI가 다양한 업무를 자동화하면서, 특히 리서치 업무에서도 LLM(Large Language Model) 기반 솔루션이 큰 관심을 받고 있다. OpenAI의 Deep Research는 이러한 흐름 속에서 등장한 리서치 자동화 도구로, 사용자가 원하는 주제에 대해 데이터를 수집하고 분석 결과를 제공하는 것을 목표로 한다. 하지만, 실제로 이러한 도구가 .. 2025. 2. 24. DeepSeek의 부상: 장점, 단점 및 AI 시장에 미치는 영향 DeepSeek의 부상: 장점, 단점 및 AI 시장에 미치는 영향AI 시장은 빠르게 변화하고 있으며, 기존 강자들을 위협하는 새로운 경쟁자들이 계속 등장하고 있다. 그중 주목받고 있는 기술이 DeepSeek이다. DeepSeek은 독창적인 기능과 경쟁력을 갖추고 있으며, AI 업계에서 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 그러나 모든 기술이 그러하듯 DeepSeek 역시 강점과 한계를 동시에 가지고 있으며, 해결해야 할 과제가 존재하는데요. 이 글에서는 DeepSeek의 장점, 단점 및 문제점을 분석하고, 이를 기반으로 향후 시장이 어떻게 변화할지 예측해 보겠습니다. 목차DeepSeek의 장점DeepSeek의 단점과 문제점DeepSeek이 AI 시장에 미치는 영향개인적인 생각: DeepSeek의 미래 전.. 2025. 2. 4. 이전 1 다음 반응형
