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Future News

'저당·저알코올·저칼로리' 3저 맥주의 인기 비결 최근 맥주 시장에서 '저당·저알코올·저칼로리' 3저 맥주가 뜨거운 인기를 끌고 있습니다. 과거에는 맥주를 즐기면서도 건강을 챙기는 것은 어려운 일이었지만, 3저 맥주의 등장은 이러한 고민을 해결해주었습니다. 3저 맥주가 인기 있는 이유는 다음과 같습니다. 건강에 대한 높아진 관심현대 사회는 건강에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 과도한 음주는 건강에 해로운 영향을 미칠 수 있다는 인식이 확산되면서, 사람들은 건강한 음주 문화를 모색하기 시작했습니다. 3저 맥주는 당 함량, 알코올 함량, 칼로리를 줄여 건강에 대한 부담을 줄인 제품입니다.다양한 소비자 니즈 반영3저 맥주는 다양한 소비자 니즈를 반영합니다. 다이어트를 하고 있는 사람, 운동 후에 가벼운 맥주를 즐기고 싶은 사람, 운전 전에 한 잔 마시고 싶.. 더보기
동서양 인식 차이: 관계 vs 규칙 동양과 서양 문화는 역사, 철학, 종교 등 다양한 측면에서 차이를 보여주며, 이는 인식에도 영향을 미칩니다. 특히, 관계와 규칙에 대한 인식 차이는 동서양 문화를 이해하는 데 중요한 단서가 됩니다. 관계 중심의 동양 문화인간관계: 동양 문화는 인간관계를 매우 중요하게 생각합니다. 가족, 친구, 동료와의 관계를 중시하고, 조화로운 관계 유지를 위해 노력합니다.상황적 사고: 상황에 따라 적절하게 행동하고 판단하는 상황적 사고가 발달했습니다. 즉, 규칙보다는 상황에 맞는 유연한 접근 방식을 선호합니다.집단주의: 개인보다 집단을 중요시하며, 집단의 목표와 가치에 개인의 이익을 종속시키는 경우가 많습니다.규칙 중심의 서양 문화개인주의: 서양 문화는 개인을 중시하며, 개인의 자유와 권리를 존중합니다. 개인의 능력과.. 더보기
sLLM이란 무엇이고, LLM과 어떤 차이가 있을까? sLLM은 "소형 언어 모델(small language model)"의 약자로, LLM(대규모 언어 모델) 대비 모델 크기가 작고, 훈련 및 구동에 필요한 비용이 적게 드는 특징을 가집니다. LLM은 방대한 양의 데이터로 학습되어 인간 수준의 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 막대한 컴퓨팅 성능과 전력 소모가 요구됩니다. 반면 sLLM은 모델 크기가 작아 상대적으로 적은 리소스로도 작동할 수 있으며, 학습 데이터 규모 역시 줄어들어 효율성이 높아집니다. sLLM과 LLM의 주요 차이점모델 크기: sLLM은 일반적으로 LLM보다 매개변수 수가 훨씬 적습니다.훈련 및 실행 비용: sLLM은 훈련 및 실행에 훨씬 적은 계산양이 필요하기 때문에 LLM보다 저렴합니다.응답 속도:.. 더보기
GPT-4o: 혁신적인 기능과 놀라운 속도 최근 OpenAI에서 출시한 GPT-4o를 사용해 본 후 느낀 점을 공유하고자 합니다. '옴니'(omni)를 의미하는 'o'를 가진 GPT-4o는 텍스트, 오디오, 비디오 입력을 통합적으로 처리할 수 있는 획기적인 AI 모델입니다. 기존 모델들과 비교했을 때 상당한 진보를 보여주는 GPT-4o는 사용자 경험을 크게 향상하는 다양한 기능을 제공합니다. 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용GPT-4o는 사용자의 말을 중단하거나 감정을 읽는 능력을 통해 이전 모델들보다 훨씬 더 자연스러운 대화 경험을 제공합니다. 마치 실제 사람과 대화하는 듯한 느낌이며, 이는 AI 기술의 발전을 한 단계 더 높여준다고 생각합니다.놀라운 응답 속도저를 가장 놀라게 한 것은 GPT-4o의 응답 속도입니다. 최소 232밀리초, 평균 3.. 더보기
맛과 영양 그 이상의 가치: 동물 복지와 자유 방목 계란 우리는 매일 아침 식탁에서 흔히 볼 수 있는 계란을 무심코 먹곤 합니다. 하지만 그 계란 하나하나가 닭들의 삶과 직접적으로 연결되어 있다는 사실을 알고 계셨나요? 대부분의 계란은 좁은 케이지에 가두어진 닭들로부터 생산됩니다. 이러한 사육 방식은 닭들에게 심각한 스트레스를 유발하고, 질병에 걸릴 위험을 높이며, 자유롭게 움직일 수 없도록 제한합니다.  반면에 자유 방목 계란은 닭들이 넓은 야외 공간에서 자유롭게 뛰어놀며 낳은 달걀입니다. 닭들은 햇빛을 쬐고, 흙으로 목욕을 하고, 횃대에 오르고, 땅을 쪼으며 자연스러운 행동을 할 수 있으며, 건강하고 영양가 풍부한 사료를 먹습니다. 이러한 사육 방식은 닭들의 건강과 행복을 증진시키고, 더 나은 맛과 영양을 가진 계란 생산을 가능하게 합니다.  자유 방목 계.. 더보기
다채로운 경험, 빛나는 미래 오늘날 사회는 급격한 변화 속에서 끊임없이 진화하고 있습니다. 과거에는 단일한 전문성으로 성공적인 삶을 살 수 있었지만, 이제는 다양한 역량과 경험을 갖춘 인재가 더욱 가치 있게 여겨지는 시대입니다. 변화하는 시대에 성공하기 위해서는 자신의 강점과 적성을 탐색하고, 다양한 경험을 통해 역량을 키워나가는 것이 중요합니다. 다양한 경험을 통해 자신을 탐색변화하는 시장 환경: 기술 발전과 산업 구조 변화는 기존 직업의 사라짐과 새로운 직업의 등장을 가속화하고 있습니다. 다양한 경험을 통해 새로운 트렌드를 파악하고 변화에 적응할 수 있는 능력을 키워야 합니다.폭넓은 시각과 문제 해결 능력: 다양한 경험을 통해 쌓은 지식과 경험은 폭넓은 시각과 문제 해결 능력을 키우는 데 도움이 됩니다. 복잡한 문제에 직면했을 .. 더보기
AI 저널리즘: 미래 뉴스의 새로운 지평 인공지능(AI) 기술은 급속히 발전하고 있으며, 저널리즘 분야에도 큰 영향을 미치고 있습니다. AI 기반 도구들은 기사 작성, 정보 수집, 사실 확인 등 다양한 업무를 자동화하고 효율성을 높여주고 있습니다. 이러한 변화는 AI 저널리즘이라는 새로운 패러다임을 만들어내고 있으며, 미래 뉴스의 모습을 완전히 바꿔 놓을 가능성이 있습니다.  AI 저널리즘의 긍정적인 측면 정보 수집 및 분석 효율성 향상: AI는 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분석하여 기자들이 놓칠 수 있는 중요한 정보를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 트렌드를 파악하고 패턴을 인식하는 데에도 유용하게 활용될 수 있습니다.사실 확인 및 편향성 감소: AI는 다양한 출처의 정보를 비교 분석하고 사실 오류를 찾아내는 데 효과적입.. 더보기
대규모 언어 모델, 데이터 부족에 직면하다 인공지능(AI) 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI는 최근 몇 년 동안 놀라운 속도로 발전해 왔습니다. 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 분야에서 인간 수준의 성능을 보여주며, 우리 삶의 여러 측면에 영향을 미치고 있습니다. 하지만 이러한 놀라운 발전에도 불구하고, 생성형 AI 모델의 성능 향상에는 방대한 양의 학습 데이터가 필수적입니다. 모델은 학습 데이터로부터 패턴을 배우고, 이를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하거나 언어를 번역하는 방법을 익힙니다.  인터넷 데이터의 한계와 데이터 부족 문제 초창기에는 인터넷상의 방대한 양의 텍스트와 코드 데이터가 AI 모델 학습에 충분하다고 생각되었습니다. 하지만 실제로는 인터넷 데이터가 생각보다 한정적이고 편향되어 있으며, 고품.. 더보기
레이지 걸 잡: 장점과 단점 레이지 걸 잡(Lazy girl jobs)은 최근 젊은 층 사이에서 유행하는 유연한 근무 형태를 일컫는 용어입니다. "게으른 소녀"라는 직역이 다소 과장되게 느껴질 수 있지만, 실제로는 유연한 근무 형태와 워라밸(Work-Life Balance)을 추구하는 것을 의미합니다. 이러한 트렌드는 팬데믹 이후 변화된 삶과 일의 경계와 Z세대의 새로운 가치관을 반영하는 것으로 해석됩니다.   레이지 걸 잡의 장점 유연한 근무 환경: 레이지걸 잡은 일반적으로 재택근무가 가능하며, 근무 시간과 장소를 자율적으로 선택할 수 있는 경우가 많습니다. 이는 출퇴근 시간 낭비를 줄이고, 개인의 생산성을 높일 수 있는 장점이 있습니다. 또한, 가족이나 개인적인 일에 집중해야 하는 시간을 확보하기 용이합니다.스트레스 감소: 레이.. 더보기

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