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비소사이어티 - B Society, 성동구 뚝섬로1나길 5 HEYGROUND G708, Seoul (2025)

06/12/2025

AI 모델 교체 없이 '지능'만 22배 높이는 법
LLM을 실무에 적용하다 보면 가장 답답한 순간이 있습니다. 바로 복잡한 추론 문제 앞에서 AI가 엉뚱한 답을 내놓을 때죠.

대부분 이 시점에서 두 가지 선택지를 떠올립니다.

파인 튜닝(Fine-tuning)을 해야 하나?

더 비싼 최신 모델(SOTA)로 갈아타야 하나?

하지만 비용과 시간을 들이기 전에, 훨씬 효율적인 해결책이 있습니다. 바로 '메타 프롬프팅(Meta Prompting)'입니다.

❌ 기존 방식: AI를 '단순 작업자'로 대우
지금까지 우리는 AI에게 모든 짐을 한 번에 떠넘겼습니다. "이거 해결해"라고 던져주면, AI는 혼자 끙끙대다 환각(Hallucination)에 빠지기 일쑤였죠.

✅ 메타 프롬프팅: AI를 'PM'으로 승격
이 기법의 핵심은 관점의 전환입니다. AI를 실무자가 아닌 프로젝트 매니저(PM) 자리에 앉히는 겁니다.

PM이 된 AI는 문제를 다음과 같이 처리합니다.

업무 분해: 복잡한 문제를 작은 단위로 쪼갭니다.

전문가 소환: 각 파트(코딩, 수학, 작문 등)에 맞는 가상의 페르소나를 호출합니다.

검증 및 통합: 전문가들의 결과물을 취합하고, 서로 검토하게 하여 최종 답을 냅니다.

결과는 놀랍습니다. 논문에 따르면, 이 '자체 협업' 과정을 거친 GPT-4는 복잡한 추론(24 Game) 정답률이 기존 3%에서 67%로 급상승했습니다. 모델 파라미터는 1도 건드리지 않고, 오직 '생각하는 순서'만 바꿔서 얻은 성과입니다.

이제는 'AI 아키텍트'의 시대
"AI에게 무엇을 물어볼까"를 고민하던 프롬프트 엔지니어링의 초기 단계는 지났습니다. 이제는 AI가 "어떻게 생각하게 만들까"를 설계하는 'AI 아키텍트'가 되어야 합니다.

프롬프트 한 줄로 AI 내부에 '전문가 드림팀'을 구축하는 구체적인 설계도, ProB AI 연구소에서 정리했습니다.

👉 메타 프롬프팅 설계 원리 및 가이드: https://prob.co.kr/meta-prompting-guide

#메타프롬프팅 #프롬프트엔지니어링

06/12/2025

"정답만 찾으려는 AI는 성장할 수 없습니다. 이제 '오답'을 허용할 차례입니다."

여전히 "단계별로 생각해서(Chain of Thought)" 답을 하라고 해도 엉뚱한 환각(Hallucination)을 내놓는 AI 때문에 골머리를 앓고 계신가요?

단 한 문장의 차이로 GPT-4의 수학 문제 해결 정확도를 35.9%에서 88.8%로 수직 상승시킨 '대조 프롬프팅(Contrastive Prompting)'을 소개합니다.

핵심은 AI에게 정답만 강요하는 것이 아니라, '오답노트'를 쓰게 하는 것입니다.

"정답과 오답을 함께 제시해 봐(Let's give a correct and a wrong answer)."

이 간단한 지시를 내리면 LLM은 두 가지 사고 과정을 거칩니다.

탐색: 정답으로 가는 길과 오류로 빠지는 길을 동시에 시뮬레이션합니다.

대조: 두 경로를 비교하며 '왜 이것이 오답인지' 스스로 검증하고, 오답의 함정을 피해 정답을 확정합니다.

마치 사람이 문제를 풀 때 "이건 이래서 답이 아니지"라고 소거법을 쓰는 것과 같은 이치입니다.

단순히 지시를 따르는 도구를 넘어, 스스로 오류를 검증하는 '비판적 사고' 능력을 AI에게 심어주는 방법.

여러분의 프롬프트에는 '오답'을 위한 공간이 마련되어 있나요?

👉 35.9%를 88.8%로 만든 '마법의 문장' 적용법 확인: https://prob.co.kr/what-is-contrastive-prompting

#대조프롬프팅 #프롬프트엔지니어링 #오답노트

05/12/2025

성공률 4% vs 74%. 단순한 성능 차이가 아닙니다. '생각하는 방식'의 차이입니다.

AI가 엉뚱한 답을 내놓거나 환각(Hallucination)에 빠질 때, 우리는 보통 "모델이 아직 덜 똑똑하네"라고 생각합니다. 하지만 진짜 문제는 AI의 지능이 아니라, 그 지능을 쓰는 '경로'에 있습니다.

기존의 방식(CoT)이 '앞만 보고 달리는 경주마'라면, 구글 딥마인드가 제안한 생각의 나무(ToT)는 '수읽기에 능한 체스 기사'와 같습니다.

♟️ 왜 이런 차이가 날까요?

기존(CoT): 첫 단추를 잘못 끼워도 일단 끝까지 갑니다. 중간에 "이게 아닌가?"라는 의심 없이 오답을 향해 직진하죠. (성공률 4%)

생각의 나무(ToT): 인간 전문가처럼 여러 가능성을 펼쳐둡니다(Branching). 그리고 스스로 "이 길이 맞나?" 평가(Evaluation)하고, 최적의 경로를 찾아냅니다(Search). (성공률 74%)

단순한 텍스트 생성을 넘어, 복잡한 비즈니스 전략이나 코딩처럼 '깊은 사고'가 필요한 영역이라면, 이제 AI에게도 '전략적으로 생각하는 법'을 가르쳐야 합니다.

AI를 단순한 '자동 완성기'가 아닌 '지혜로운 파트너'로 만드는 4단계 아키텍처, 그 구체적인 방법론을 정리했습니다.

👉 생각의 나무(ToT) 심층 분석 리포트: https://prob.co.kr/tree-of-thoughts-prompting

#생각의나무 #프롬프트엔지니어링

04/12/2025

AI에게 정답지가 아니라 ‘푸는 법’을 가르쳐야 하는 이유 🧭

AI가 예제는 기가 막히게 따라 하는데, 조금만 응용이 필요한 문제를 던지면 엉뚱한 소리를 해서 당황한 적 없으신가요?

그건 AI 탓이 아닙니다. 우리가 AI에게 ‘지도’만 쥐여주고, 정작 길을 찾는 ‘나침반’은 주지 않았기 때문입니다.

기존에 우리가 자주 쓰던 ‘생각의 사슬(CoT)’ 기법은 훌륭하지만, 명확한 한계가 있습니다. 마치 기출문제만 달달 외운 학생과 같아서, ‘배운 것보다 어려운 문제’ 앞에서는 정답률이 16.2%까지 곤두박질치곤 했죠.

이 딜레마를 해결하기 위해 구글 리서치팀이 내놓은 해답, Least-to-Most(LtM) 프롬프팅을 소개합니다. 원리는 간단합니다. "코끼리를 냉장고에 넣으려면? 한 입 크기로 잘라 넣는다."

어떻게 다른지 비교해 볼까요?

❌ 기존 CoT

복잡한 문제를 한 번에 통으로 해결하려 함.

패턴 암기에 의존하여, 변형 문제에 취약함.

결과: SCAN 벤치마크 정답률 16%

✅ LtM

분해(Decomposition): 감당할 수 있는 작은 질문들로 쪼갭니다.

순차 해결(Sequential Solving): 앞 단계의 답을 발판 삼아 다음 단계로 넘어갑니다.

결과: SCAN 벤치마크 정답률 99.7%

단순히 프롬프트 몇 줄 바꿨을 뿐인데, 16점짜리 학생이 99점짜리 우등생이 된 셈입니다. 암기가 아니라 문제의 구조를 꿰뚫는 ‘일반화(Generalization)’ 능력을 갖췄기 때문이죠.

여러분의 프롬프트는 지금 AI에게 정해진 길만 가라고 강요하고 있나요, 아니면 낯선 길에서도 방향을 잡을 수 있는 힘을 주고 있나요?

16%를 99%로 만든 가장 논리적인 설계법, LtM의 핵심 메커니즘을 정리해 두었습니다.

👉 LtM 프롬프팅 심층 분석 보러 가기: https://prob.co.kr/least-to-most-prompting

#프롬프트엔지니어링 #업무자동화

03/12/2025

"AI의 논리력, '대머리' 문제는 왜 못 풀까?" 🤔

"사무엘은 우산 없이 비를 맞았지만, 머리카락은 한 올도 젖지 않았습니다. 어떻게 된 일일까요?"

사람이라면 1초 만에 "대머리니까!"라고 답하겠지만, 놀랍게도 수많은 고성능 AI들이 이 간단한 '수평적 사고(Lateral Thinking)' 문제 앞에서 엉뚱한 답을 내놓곤 합니다. 😅

수직적인 논리 연산에는 천재적이지만, 고정관념을 깨야 하는 창의적 추론 앞에서는 작아지는 AI의 딜레마죠.

이 문제를 해결하기 위해 콜로라도 대학교 연구팀이 제시한 'Mothman 시스템'에 주목할 필요가 있습니다. 핵심은 단순히 "다시 생각해 봐"라고 지시하는 것을 넘어, 체계적인 '프롬프트 최적화 사이클'을 돌리는 것입니다.

✅ Mothman의 3단계 프로세스

실패 분석: AI가 '왜' 틀렸는지 추론 과정을 역으로 추적합니다.

오답 소거(Refutation): 단순히 정답을 찾는 게 아니라, "왜 다른 보기는 오답인지" 스스로 설명하게 만듭니다. (이 과정이 핵심입니다.)

반복 검증: 이 과정을 통해 AI는 단순 암기가 아닌, 진짜 '생각하는 근육'을 기르게 됩니다.

프롬프트 엔지니어링은 더 이상 운이나 감에 의존하는 '예술(Art)'이 아닙니다. 철저한 데이터와 프로세스에 기반한 '과학(Science)'입니다. 🧬

단순한 문장 입력을 넘어, AI의 잠재력을 극한으로 끌어올리는 설계 도면이 궁금하다면 아래 글을 일독해 보시길 권합니다.

👉 Mothman 최적화 가이드 정독하기: https://prob.co.kr/prompt-engineering-creative-reasoning

#프롬프트엔지니어링

02/12/2025

"수학 올림피아드 나가야 하는데, 구구단 문제집만 100권 풀리고 있진 않나요?" 🧮

AI 모델이 묘하게 멍청해 보일 때, 우리는 흔히 이런 착각을 합니다.
"데이터가 부족한가 봐. 더 많이 먹이고, 모델 크기를 키우자."

하지만 최근 발표된 ChainLM 논문은 이 통념에 시원하게 찬물을 끼얹습니다.

✅ "중요한 건 데이터의 '양(Quantity)'이 아니라, 사고를 훈련시키는 '질(Quality)'이다."

단순히 정답을 맞히는 게 중요한 게 아닙니다. '어떤 순서로 생각했는지'가 핵심이죠. AI의 논리 근육을 일부러 찢고 다시 붙이는 CoTGenius 프레임워크, 그리고 AI 페르소나끼리 치열하게 검증하는 '단계별 토론' 전략이 그 증거입니다.

실험 결과는 아주 명쾌합니다. 📊

추론 단계를 구체적으로 쪼개자 정확도가 45.8% → 63.2%로 퀀텀 점프했습니다.

단순 '답변'보다 '논리적 순서'를 먼저 훈련시켰더니 성능이 압도적으로 좋아졌고요.

우리가 원하는 건 앵무새처럼 정답만 뱉는 기계가 아니라, 같이 고민할 수 있는 '논리적인 파트너'니까요. 🤝

AI 추론 능력을 어떻게 업그레이드할 수 있는지, 그 구체적인 방법론을 정리했습니다.

👉 ChainLM & CoTGenius 심층 분석 보러 가기:
https://prob.co.kr/chainlm-ai-reasoning-upgrade

#프롬프트엔지니어링 #인사이트"

01/12/2025

AI한테 엑셀 파일만 던져주면 자꾸 딴소리하죠? 📊 아직도 프롬프트 탓만 하고 계신가요?

글 짓기나 요약은 기가 막히게 하던 AI가, 엑셀이나 DB(CSV, JSON) 같은 구조화된 데이터만 만나면 맥락을 못 잡고 헤매는 경험, 다들 있으실 겁니다.
이건 AI의 지능 문제가 아니라, 우리가 맡긴 '역할'의 문제입니다. 비유하자면, 감수성 풍부한 소설가에게 복잡한 '건축 설계 도면'을 해석하라고 시킨 꼴이나 다름없으니까요.

최근 발표된 '지식 프롬프트 체이닝(Knowledge Prompt Chaining)'은 이 난제에 아주 명쾌한 해법을 제시합니다. 핵심은 AI에게 무작정 "분석해!"라고 시키기 전에, 데이터의 '지도'와 '나침반'을 먼저 쥐여주는 것입니다.

💡 무엇이 다를까요?
✅ 기존 방식 (Wrong): "이 데이터 보고 분석해 줘." (AI: 이게 무슨 숫자지? 🤔)
✅ 지식 프롬프트 체이닝 (Right):
1.지식 주입 (Injection): "이 열은 '매출'이고, 저 열은 '비용'이야." 데이터의 규칙(Ontology)을 먼저 학습시킵니다.
2.체이닝 (Chaining): 한 번에 다 하라고 하지 않습니다. ①항목의 의미 파악 ②관계 연결. 이렇게 업무를 쪼개서 시킵니다.

📈 결과는 놀랍습니다. 단순히 접근 방식만 바꿨을 뿐인데, 데이터 의미 파악 정확도가 기존 89.0%에서 99.1%로 수직 상승했습니다. 심지어 예시 하나(One-shot)만 던져줘도 90% 이상의 정확도를 보여줍니다.
단순한 '데이터 변환'을 넘어, AI가 데이터를 깊이 '이해'하고 '추론'하게 만드는 기술입니다. 여러분의 데이터 분석 파이프라인에 즉시 적용 가능한 이 방법론, 구체적인 원리가 궁금하시다면 아래 링크를 확인해보세요.

👉 분석 정확도 99.1%의 비밀, 가이드 보러 가기: https://prob.co.kr/knowledge-prompt-chaining-for-ai-data-analysis

#지식프롬프트체이닝 #데이터분석 #프롬프트엔지니어링

30/11/2025

"AI가 멍청한 게 아니라, 질문이 너무 '완벽'해서일지도 모릅니다." 🤯

"500달러 미만, 무게는 1kg 이하인데 최신 그래픽 카드가 달린 노트북 찾아줘."
혹시 이렇게 틈새 하나 없는 완벽한 조건을 던져놓고, "조건에 맞는 제품이 없습니다"라는 AI의 무미건조한 답변에 실망하신 적 있으신가요?

우리는 흔히 '상세하게 질문하면 AI가 더 똑똑하게 대답할 것'이라 착각합니다. 하지만 이건 마치 슈퍼카(LLM)에 엉망진창인 내비게이션(질문)을 달아놓은 꼴과 같습니다. 🏎️🗺️
질문에 조건이 덕지덕지 붙으면 AI는 오히려 길을 잃습니다. 전문 용어로는 '의미 표류(Semantic Drift)'라고 하죠. 너무 많은 제약 조건 사이에서 정작 중요한 맥락을 놓쳐버리는 겁니다.
최근 발표된 HiPC-QR(계층적 프롬프트 체이닝 쿼리 재구성) 연구는 이 문제에 대해 아주 명쾌한, 그리고 놀라운 해답을 보여줍니다. 핵심은 '한 번에 다 묻지 말고, 질문을 설계하라'는 것입니다.

✅ AI의 성능을 122배 높이는 2단계 설계법
1. 덜어내기 (Extraction): 욕심을 버리세요. 불필요한 수식어는 과감히 쳐내고 핵심 뼈대만 남깁니다.
2. 다듬기 (Refinement): AI에게 숨 쉴 구멍을 줍니다. 너무 빡빡한 제약(특정 시각, 하위 분야 등)은 풀어주고, 대신 핵심 개념을 전문 용어로 확장합니다.

결과는 어땠을까요?
이 간단한 과정을 거치자 검색 정확도가 0.0043에서 0.5283으로, 무려 122배나 폭발적으로 상승했습니다. 📈
이제 프롬프트 엔지니어링은 단순히 '말을 거는 행위'가 아니라 '생각을 설계하는 과정'으로 진화하고 있습니다. 무작정 정답을 내놓으라고 윽박지르는 대신, AI가 정답까지 갈 수 있는 논리적 지도를 그려주는 것. 그것이 진짜 실력입니다.
단 한 줄의 질문도 전략적으로 설계하는 방법, 엉킨 실타래 같은 질문을 명쾌하게 풀어내는 HiPC-QR의 원리를 블로그에 정리해 두었습니다.
지금 당신의 질문은 AI를 돕고 있나요, 아니면 방해하고 있나요? 👇

👉 검색 정확도 122배 높이는 질문 설계법 (전체 보기):
https://prob.co.kr/prompt-chaining-ai-query-reformulation

#프롬프트엔지니어링

29/11/2025

GPT-4의 문제 해결 성공률이 4%에서 74%로 급상승했습니다. 도대체 무슨 일이 있었던 걸까요? 📈

혹시 셰프에게 "칼 하나만 써서 전채 요리부터 디저트까지 완벽하게 만들어오세요"라고 지시하진 않으셨나요? 👨‍🍳🔪 만약 요리가 엉망이라면, 그건 셰프의 실력 문제가 아니라 무리한 '지시' 탓일 겁니다.

우리가 겪는 대부분의 LLM 오류도 마찬가지입니다. 모델의 지능이 부족해서가 아니라, 일을 처리하는 '프로세스'가 없기 때문에 발생합니다.
단일 프롬프트 한 방으로 모든 걸 해결하려는 '요행'을 바라면 안 됩니다. 이제는 AI를 시스템적으로 설계하는 '프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)'에 주목해야 할 시점입니다.

ProB AI 연구소에서 신뢰도 높은 AI 자동화 시스템을 구축하기 위한 핵심 패턴과 추론 기술을 명쾌하게 정리했습니다.

✅ 핵심 내용 요약
1️⃣ 시스템 설계의 기초: 순차(Sequential), 조건부(Conditional), 반복(Looping) 체이닝으로 업무 흐름 잡기
2️⃣ 추론의 깊이 더하기: AI의 사고 과정을 시각화하는 CoT(사고의 연쇄)와 자기 일관성 기법
3️⃣ 전략적 문제 해결: 여러 가능성을 탐색하며 최적의 해답을 찾는 ToT(사고의 나무) 원리

단순히 AI와 '대화'하는 단계를 넘어, 문제를 해결하는 '추론 아키텍트(Reasoning Architect)'가 되어보세요. 여러분의 AI는 지금 단순 심부름을 하고 있나요, 아니면 목표를 향해 스스로 생각하고 있나요?

더 깊은 인사이트가 필요하다면 아래 링크를 확인해 보세요. 👇
🔗 프롬프트 체이닝 완벽 가이드 정독하기: https://prob.co.kr/prompt-chaining-ai-automation-patterns/

#프롬프트체이닝 #프롬프트엔지니어링

28/11/2025

AI가 일을 못하는 게 아닙니다. 우리의 '작업지시서'가 부실한 겁니다.

챗GPT에게 업무를 맡겼을 때, 결과물이 어딘가 2% 부족하다고 느끼신 적 있으신가요? 보통 이럴 때 우리는 AI의 성능을 탓하곤 합니다. 하지만 냉정하게 말해, 그건 AI의 문제가 아니라 우리가 건넨 프롬프트가 모호했기 때문일 확률이 훨씬 높습니다.

우리는 흔히 이렇게 말합니다.
❌ (모호한 지시) "이거 요약해줘."
하지만 유능한 프롬프트 엔지니어는 이렇게 설계합니다.
⭕ (명확한 설계) "이 문서를 신제품 출시를 앞둔 이사회 임원용으로, 시장성과 기대효익을 중심으로 요약해줘."

이 결정적인 차이를 만드는 도구, 바로 '프롬프트 캔버스(The Prompt Canvas)'입니다.
비즈니스 모델을 짤 때 캔버스를 그리듯, 프롬프트도 막연한 '감'이 아니라 체계적인 '구조'가 필요합니다. 페르소나부터 맥락, 결과물의 형식까지 8가지 핵심 블록을 조립하는 순간, AI는 단순한 검색 도구가 아니라 당신의 의도를 완벽히 파악하는 전략적 파트너가 됩니다.

당신의 프롬프트는 단순한 '채팅(Chatting)'입니까, 아니면 정교한 '엔지니어링(Engineering)'입니까?

더 이상 AI와 스무고개 하지 마세요. 제대로 된 설계도가 여기 있습니다.
👉 프롬프트 캔버스 8단계 가이드 정독하기: https://prob.co.kr/prompt-canvas-guide/

#프롬프트엔지니어링 #생산성혁명

27/11/2025

🚀 성공률 4%를 74%로 끌어올린 '생각의 설계도'

🤔 LLM에게 복잡한 문제를 던졌을 때, 엉뚱한 답을 내놓아 당황한 적 있으신가요? 그건 AI의 성능 문제라기보다, '생각하는 법'을 알려주지 않아서일 가능성이 큽니다.

단순히 "단계별로 생각해봐"라는 한 문장(CoT)만으로는 부족합니다. AI가 스스로 가설을 세우고, 아이디어를 결합·정제하는 수준에 도달해야 비로소 진정한 '문제 해결사'가 됩니다.

실제로 'Game of 24' 문제에서 그 차이는 명확합니다.
•🔗 CoT (생각의 사슬): 성공률 4% (외길 수순의 한계)
•🌳 ToT (생각의 트리): 성공률 74% (다양한 경로 탐색)

여기에 더해 최신 기법인 🕸️ GoT(생각의 그래프)는 정보를 융합하고 스스로 교정하며, ToT 대비 품질은 62% 🔼, 비용은 31% 🔽 낮추는 압도적 효율을 보여줍니다.

단순한 '명령'을 넘어 AI의 사고 과정을 '프로그래밍'하는 방법. 사슬(Chain)에서 트리(Tree)로, 그리고 그래프(Graph)로 진화하는 프롬프트 아키텍처의 핵심 원리를 완벽하게 정리했습니다.

비용과 성능 사이, 여러분의 프로젝트에 딱 맞는 최적의 설계는 무엇일까요?

👉 CoT, ToT, GoT 완벽 가이드 정독하기: https://prob.co.kr/cot-tot-got-llm-prompting/

#프롬프트엔지니어링

26/11/2025

💸 논문 한 편 요약: 연구원 365달러 vs AI 0.02달러?

"AI가 인간 연구원을 대체할 수 있을까?"라는 질문은 이제 낡았습니다. 예일, 스탠퍼드, 구글 딥마인드가 합작한 'ARIEL 프로젝트'는 훨씬 더 구체적이고 충격적인 현실을 보여줍니다.

박사급 연구원들과 최신 AI 모델들을 동일한 시험대(논문 요약 및 도표 해석)에 올린 결과입니다.

1. 텍스트 요약: AI의 압도적 승리 ⚡️ 연구원이 7.6시간 걸려 만든 요약문을 AI는 단 3분 만에 해치웠습니다. 비용은 365달러 vs 0.02달러. 게임이 안 되는 수준입니다. 심지어 요약의 품질도 미세조정된 AI가 인간 전문가를 앞섰습니다.

2. 그러나, 치명적인 '숫자 환각' ⚠️ 여기서 맹점이 드러납니다. AI는 "사망률 1.2%"를 전혀 엉뚱한 숫자로 바꿔버리는 등, 수치 데이터 처리에선 여전히 신뢰할 수 없는 모습을 보였습니다.

3. 도표 해석: 아직은 인간의 영역 📊 복잡한 그래프와 그림을 해석하고 행간의 의미를 읽어내는 통찰력은 여전히 인간이 우세했습니다. AI는 미묘한 색상 차이나 맥락을 연결하는 데 어려움을 겪었습니다.

💡 결론은 '대체'가 아닌 '검증된 협업'

실험 결과, AI가 초안을 잡고 인간이 도표와 숫자를 검증하는 '협업 모델'을 가동했을 때 정답률이 획기적으로 상승했습니다.

AI라는 저렴하고 빠른 조수를 뒀지만, 숫자는 틀리는 덜렁대는지 확인해야 하는 상황. 당신은 이 강력하지만 위험한 'AI 연구원'을 어떻게 활용하시겠습니까?

AI와의 협업이 선택이 아닌 필수가 된 시대, ARIEL 논문이 제시하는 구체적인 협업 전략을 원문에서 확인해보세요.

👉 AI vs 인간 연구원, ARIEL 실험 결과 심층 분석 🔗 https://prob.co.kr/ai-vs-human-researcher-ariel-study/

#과학연구

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