NVIDIA Technical Blog

학습 데이터에만 제한되는 기존 LLM 기반 시스템과 달리, 검색 증강 생성(RAG)은 관련 외부 정보를 통합하여 텍스트 생성 품질을 향상시킵니다.

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2026년 7월 3일

사전에 정의된 경로만 따르는 전통적인 시스템과 달리, AI 에이전트는 거대 언어 모델(LLM)을 활용해 스스로 의사결정을 내리고…

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2026년 7월 1일

단 하나의 명령어도 직접 입력하지 않고, 컴퓨터와 대화하는 것만으로 Bash 터미널 작업을 수행할 수 있다면 어떨까요?

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2026년 6월 26일

AI 시스템이 단일 대화형 상호작용에서 조율된 멀티 에이전트 워크플로우로 진화함에 따라 저지연 추론의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

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2026년 6월 26일

AI 사이언티스트는 과학 컴퓨팅의 새로운 인터페이스로 부상하고 있습니다. 이러한 에이전트들은 논문을 읽고, 코드를 작성하며, 가설을 세우고…

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2026년 6월 24일

NVIDIA CUDA Core Compute Libraries (CCCL)는 C++와 Python을 사용하는 CUDA 개발자를 위해 편리하고…

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2026년 6월 19일

파운데이션 모델은 계산 생물학의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 단백질이나 게놈 서열의 방대한 데이터로 사전 학습된 ESM2(단백질 언어 모델)와…

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2026년 6월 19일

채팅 어시스턴트, 코파일럿, 에이전트 워크플로우 등 실시간 AI를 개발하는 개발자는 종종 토큰을 하나씩 생성하는 속도 제약에 부딪힙니다.

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NVIDIA Nemotron으로 검색 증강 생성(RAG) 에이전트 구축하기