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나 교수와 유튜브 영상 스크립트를 같이 읽었습니다.   이 텍스트는 교육 전문가 김성태 박사의 강연 내용을 녹취한 것으로 보입니다. 주제는 효과적인 학습법, 특히 복습의 중요성과 올바른 복습 방법, 그리고 자기주도학습을 위한 부모의 역할입니다. 전반적으로 이야기하고자 하는 바는 명확하게 전달되고 있지만, 몇 가지 측면에서 설명의 적정성을 평가할 수 있습니다. 적정한 부분:...

나 교수와 https://github.com/Xtra-Computing/CryptoTrade 소개를 읽으면서 메모 했습니다. 이 글은 ‘CryptoTrade: LLM을 기반으로 한 에이전트로, 제로샷 암호화폐 거래를 안내하다’라는 제목의 연구입니다. 주로 암호화폐 시장의 데이터 분석 및 거래 전략에 대한 내용을 다루고 있습니다. 목표: LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 한 거래 에이전트 개발, 두 유형의 데이터 분석 결합 메커니즘: 온체인 데이터의 투명성과...

AIPilotSmarteasy에서는 ‘생성‘과 ‘Doctor K‘ 코파일럿 에이전트를 사용해 프롬프트를 처리하고 응답을 생성합니다. 질의나 생성 지시가 단순하고 쉬운 경우에는 ‘생성’을, 복잡하고 여러운 경우 ‘생성’으로 원하는 결과가 잘 안나오는 경우에는 ‘Doctor K’를 사용합니다.  생성은 질의 응답이나 생성 지시에 대해  정확하고 맥락을 고려한 간결하며 직접적인 답변을 제공합니다....

생성형 AI는 더 이상 단순한 텍스트 생성 도구가 아닙니다. 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 입력을 받아들여 놀라운 결과물을 만들어내는 강력한 도구로 진화하고 있습니다. 하지만 그 핵심은“무엇을 생성할지 지시하는 것”이라는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 이러한 지시, 즉 생성형 AI에게 전달하는 지시를 프롬프트라고 합니다.   프롬프트는 왜 만들까? 프롬프트를  만드는 사람이 자신이...

나 교수와 A Reflective LLM-based Agent to Guide Zero-shot Cryptocurrency Trading 논문을 읽었습니다. AI가 암호화폐 투자의 미래를 바꿀까요? Reflective LLM 에이전트 CryptoTrade 소개 암호화폐 시장은 그 높은 변동성과 예측 불가능성으로 유명합니다. 단순한 기술적 분석이나 과거 데이터에만 의존하는 기존의 투자 전략은 이러한 변동성에 쉽게 휘둘릴 수밖에 없습니다. 하지만 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은...

2장에서는 LLM Twin 프로젝트 구현 및 배포에 사용될 필수 도구들을 소개합니다. 이 글은 2장 두 개의 글 중 첫 번째 글로 파이썬과 관련된 도구들에 대해 이야기합니다.   파이썬 인터프리터: 책의 모든 코드는 Python 3.11.8에서 테스트되었습니다. https://www.python.org/downloads/에서 다운로드할 수 있지만, 여러 버전의 Python을 관리하기 위해 pyenv 사용을 권장합니다. pyenv를 이용한 Pyt...