KAIROS KNOWLEDGE

생각을 잇는 지도

궁금한 주제를 고르면, 함께 다룬 생각과 읽을 글이 이어집니다.

6개 영역 · 24개 주제 · 59편의 글 · 11개 시리즈

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1문제와 기획

무엇을, 왜 해야 할까?

2프로젝트와 실행

어떻게 일을 추진할까?

3AI와 도구

AI를 어디에 어떻게 쓸까?

4지식과 학습

배운 것을 어떻게 쌓고 다시 쓸까?

5검증과 개선

잘했는지 어떻게 알고 고칠까?

6사람과 조직

사람의 역할과 조직은 어떻게 달라질까?

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카파시 읽기

2017년부터 원문이 나온 순서로 읽습니다. 예시와 기준 → 작은 검증 → 사람·AI 협업 → 지식의 축적 → 결과의 이해. 최신 글을 계속 이어갑니다.

  1. P-01 · 읽기카파시 01 · 좋은 예시와 판단 기준
  2. P-02 · 읽기카파시 02 · 작게 시작하고 확인하기
  3. P-03 · 읽기카파시 03 · AI에게 어디까지 맡길까
  4. P-04 · 읽기카파시 04 · 지식을 쌓고 다시 쓰는 법
  5. P-05 · 읽기카파시 05 · AI의 결과를 이해하는 일

기획의 기준

기획의 빈칸과 근거, 평가 질문을 먼저 살펴보는 읽기 순서입니다.

  1. C-01 · 읽기만들기 전에 채점 기준부터
  2. C-02 · 읽기기획 문서에 남은 근거의 빈칸
  3. C-03 · 읽기같은 기획서, 달라진 결과
  4. C-04 · 읽기표준을 쓴 AI의 자기 점검
  5. C-05 · 읽기AI 검색의 출처와 시점
  6. C-06 · 읽기JSON 형식과 값의 확인
  7. C-07 · 읽기AI 도구 호출의 실행 주체
  8. C-08 · 읽기AI 대화 기억을 잇는 방식

검증과 사람의 판단

테스트, 정답지, 검사자의 역할과 사람의 최종 판단을 연결합니다.

  1. V-01 · 읽기테스트가 녹색이어도 남는 일
  2. V-02 · 읽기명세와 테스트 뒤의 확인
  3. V-03 · 읽기검사하기 전에 정답지부터
  4. V-04 · 읽기답을 알고 푼 AI 시험
  5. V-05 · 읽기만드는 AI와 검사하는 AI
  6. V-06 · 읽기그럴듯한 답과 자기 점검
  7. V-07 · 읽기자동 발행과 사람의 감독

현장 운영과 도구

검색·스킬·자동화·진단을 운영하며 남긴 기록을 이어 읽습니다.

  1. O-01 · 읽기공들인 스킬이 쓰이지 않은 이유
  2. O-02 · 읽기찾아온 자료를 실제로 읽었을까
  3. O-03 · 읽기자동화의 조용한 고장
  4. O-04 · 읽기그래프로 보인 코드의 관계
  5. O-05 · 읽기같은 사이트를 두 번 진단하기
  6. O-06 · 읽기모델 비교에서 비용을 읽는 법

일의 변화

채용·역할·개발 도구의 변화를 업무 관점에서 읽습니다.

  1. T-01 · 읽기FDE 채용이 요구하는 일
  2. T-02 · 읽기FDE와 PO·PM·PL의 연결
  3. T-03 · 읽기에이전트 주변의 도구들

수츠케버 읽기

입출력 설계에서 비교 기준과 검증 책임으로 이어집니다.

  1. PS-01 · 읽기수츠케버 01 · 긴 요청과 결과의 모양
  2. PS-02 · 읽기수츠케버 02 · 비교할 시험대
  3. PS-03 · 읽기수츠케버 03 · 사람이 확인하기 어려운 답
  4. PS-04 · 읽기수츠케버 04 · 안전 목표와 운영 기준
  5. PS-05 · 읽기수츠케버 05 · 잘되던 가설 다시 묻기

허사비스 읽기

AlphaGo에서 시작해 과학 연구 도구의 외부 검증으로 이어집니다.

  1. PH-01 · 읽기허사비스 01 · 선택지와 평가
  2. PH-02 · 읽기허사비스 02 · 전문가 예시 없이 배우기
  3. PH-03 · 읽기허사비스 03 · 원리를 다른 문제에 옮기기
  4. PH-04 · 읽기허사비스 04 · 연구 결과의 외부 시험
  5. PH-05 · 읽기허사비스 05 · 예측을 연구 도구로

르쿤 읽기

문서 인식의 전체 흐름에서 표현 학습과 세계 모델로 이어집니다.

  1. PL-01 · 읽기르쿤 01 · 문서 업무의 전체 흐름
  2. PL-02 · 읽기르쿤 02 · 모델이 배우는 표현
  3. PL-03 · 읽기르쿤 03 · 세계를 예측하는 모델
  4. PL-04 · 읽기르쿤 04 · 관찰에서 표현 배우기
  5. PL-05 · 읽기르쿤 05 · 영상 속 행동 이해

힌턴 읽기

역전파와 공통 시험대에서 표현 학습과 위험 질문까지 이어집니다.

  1. PG-01 · 읽기힌턴 01 · 오류를 고칠 수 있는 기록
  2. PG-02 · 읽기힌턴 02 · 공통 시험대
  3. PG-03 · 읽기힌턴 03 · 배운 특징과 사람의 질문
  4. PG-04 · 읽기힌턴 04 · 대표 방법도 다시 시험하기
  5. PG-05 · 읽기힌턴 05 · 기술을 만든 사람의 우려

앤드루 응 읽기

파일럿, 오류 분석, 데이터 중심 개선과 에이전트 평가로 이어집니다.

  1. PN-01 · 읽기앤드루 01 · 작은 파일럿부터
  2. PN-02 · 읽기앤드루 02 · 오류를 나눠 보기
  3. PN-03 · 읽기앤드루 03 · 데이터의 품질
  4. PN-04 · 읽기앤드루 04 · 다시 보고 고치기
  5. PN-05 · 읽기앤드루 05 · 에이전트를 평가하기

페이페이 리 읽기

ImageNet의 데이터 기준에서 사람 중심 AI와 공간 지능으로 이어집니다.

  1. PF-01 · 읽기페이페이 01 · 비교할 데이터의 기준
  2. PF-02 · 읽기페이페이 02 · 공동 시험대
  3. PF-03 · 읽기페이페이 03 · AI의 영향을 받는 사람
  4. PF-04 · 읽기페이페이 04 · 공간을 이해하는 AI
  5. PF-05 · 읽기페이페이 05 · 사람의 능력을 넓히는 AI
우리의 출발점

표준을 기반으로 현장에 적용하고, 기록으로 해답을 다듬습니다.

글로벌 표준판단의 출발점원문과 근거각 글에서 출처 확인현장 기록적용 결과와 배운 점