챕터별 상세
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Claude Custom Visuals 소개
Claude가 대화창 내에서 차트, 다이어그램 등 인터랙티브 비주얼을 직접 생성하는 기능을 베타로 출시했다. 단순한 이미지 생성이 아니라 HTML 기반으로 구축되어 슬라이더, 버튼 등 클릭 가능한 요소가 포함된 미니 웹 앱 형태이다. CSV 파일을 업로드하면 데이터를 분석해 인터랙티브 차트로 변환하거나 복잡한 프로세스를 플로우차트로 시각화한다. 이 비주얼은 기본적으로 휘발성이지만 이미지, SVG, HTML 파일로 다운로드하거나 Artifact로 저장해 영구 보관할 수 있다.
Claude의 Artifacts 기능을 기반으로 하며, 현재 웹 및 데스크톱 버전에서만 사용 가능하다.
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Claude Custom Visuals 실전 데모
McKinsey의 '2025년 AI 현황' 보고서 데이터를 활용해 시각화 성능을 테스트했다. Claude Sonnet 3.5 모델에 데이터 소스를 제공하고 3가지 핵심 데이터 포인트에 대한 시각화를 요청했다. AI 도입률, 스케일링 격차, 인력 영향 등을 막대 그래프와 도넛 차트로 즉시 생성했으며 각 요소에 마우스를 올리면 상세 수치가 표시된다. 생성된 결과물은 Artifact로 저장하여 나중에 다시 참조하거나 코드로 다운로드하여 외부 프로젝트에 활용 가능하다.
Claude Opus 모델이 복잡한 시각화 작업에서 가장 우수한 성능을 발휘한다.
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Nvidia Nemotron 3 Super 모델 분석
Nvidia가 에이전트 AI 워크플로우에 최적화된 120B 파라미터 규모의 Nemotron 3 Super 모델을 공개했다. Mamba 레이어와 Transformer 레이어를 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택해 메모리 및 연산 효율을 극대화했다. Mixture of Experts (MoE) 방식을 사용하여 120B 모델임에도 실제 추론 시에는 12B 파라미터만 활성화하여 비용을 절감한다. 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 멀티 토큰 예측(Multi-token prediction) 기술로 추론 속도를 기존 대비 3배 향상시켰다.
에이전트 AI는 여러 단계의 워크플로우를 자율적으로 수행하는 시스템을 의미한다.
07:45
하드웨어 최적화 및 오픈소스 정책
Nemotron 3 Super는 Nvidia Blackwell 하드웨어에서 FP4 정밀도로 학습되어 Hopper 칩 대비 최대 4배 빠른 추론 성능을 제공한다. 사용자는 쿼리당 모델의 추론 강도를 조절할 수 있어 복잡하지 않은 작업에서는 연산 자원을 절약할 수 있다. 10조 개 이상의 토큰으로 학습된 데이터셋과 15개의 강화학습 환경을 포함한 전체 방법론을 공개했다. 현재 Hugging Face, OpenRouter 등 주요 플랫폼에서 즉시 사용 가능하다.
FP4는 4비트 부동 소수점 정밀도를 의미하며 모델 경량화와 속도 향상에 기여한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 13.수집 2026. 03. 13.출처 타입 YOUTUBE
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