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AI 및 ML 뉴스 노트
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AI 및 ML 뉴스

'AI & ML 뉴스'는 인공지능과 머신러닝에 초점을 맞춘 기술 노트 모음입니다. AI와 머신러닝의 최신 개발 동향에 대한 최신 뉴스와 리뷰를 모았습니다. 이 피드에서는 새로운 알고리즘, 애플리케이션, 연구 등 다양한 주제를 다룹니다. 업계 동향과 AI와 ML이 경제의 다양한 부문에 미치는 영향을 강조합니다. 자료는 신경망, 딥러닝, 자연어 처리와 같은 분야를 다룹니다. 의료, 금융 및 기타 산업에서의 AI 적용 사례도 살펴봅니다. 이 자료는 개발자와 데이터 분석가 등 전문가뿐만 아니라 AI 기술 개발에 관심이 있는 모든 사람에게 흥미로울 것입니다. AI 윤리 및 데이터 프라이버시 문제도 다룹니다. 이 피드는 대기업부터 유망한 스타트업에 이르기까지 AI 시장의 주요 플레이어를 소개합니다. AI 시스템 개발을 위한 도구와 플랫폼에 대한 정보가 제공됩니다. 'AI & ML 뉴스'는 인공지능과 머신러닝의 발전에 관한 객관적이고 최신 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다.
RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 7월 27일

노트 스레드

트랜스포머: 어텐션의 시대

2017년, 연구자들이 논문 "Attention is All You Need"에서 변환기 모델을 소개하면서 자연어 처리(NLP)에 혁명을 일으켰습니다. RNN과 LSTM과 같은 기존 모델은 단어를 순차적으로 처리하여 긴 문장을 처리하는 데 한계가 있었고, 학습 속도가 느리고 병렬 처리가 어려웠습니다. 변환기는 자기 주의를 사용하여 이러한 문제를 해결함으로써 모델이 문장 내 위치에 관계없이 중요한 단어에 집중할 수 있었습니다. 이렇게 하면 변환기의 속도와 확장성이 향상되었고 특히 병렬 처리를 활용함으로써 더욱 그렇습니다. 또한 순차적 단어 처리의 필요성을 없애고 단어 간의 복잡한 관계를 보다 잘 이해할 수 있었습니다. 이 모델의 인코더-디코더 아키텍처는 번역과 같이 입력 시퀀스를 출력으로 효율적으로 처리합니다. 다중 헤드 어텐션과 같은 주요 기능을 통해 모델이 문장 내 의미의 다양한 측면을 동시에 포착할 수 있습니다. 디코더는 이전 단어에만 초점을 맞춰 번역을 단계별로 생성하여 정확성을 보장합니다. 이 아키텍처는 BERT와 GPT와 같은 많은 최신 모델의 기반이 되어 다양한 NLP 작업에서 성능을 크게 향상시켰습니다.
Transformers: Age of Attention hackernoon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 13일

NLP, BigQuery, 임베딩을 사용한 다중 모드 검색 솔루션

이 블로그는 멀티모달 임베딩을 통해 이미지와 비디오를 검색 기능에 통합하여 텍스트를 넘어서는 검색 기술의 발전에 대해 논의합니다. 전통적인 엔터프라이즈 검색 엔진은 텍스트 기반 쿼리를 위해 설계되었으며, 이로 인해 시각적 콘텐츠를 처리하는 기능이 제한되었습니다. 자연어 처리(NLP) 및 멀티모달 임베딩을 통합하면 이제 크로스 모달 의미 검색을 수행할 수 있게 되어 사용자가 텍스트와 동일한 방식으로 이미지와 비디오를 검색할 수 있습니다. 이 블로그에서는 미디어 저장에 Google Cloud Storage를 사용하고 색인 생성에 BigQuery를 사용하여 텍스트-이미지, 텍스트-비디오, 결합 검색을 수행할 수 있는 시스템을 보여줍니다. 멀티모달 임베딩 모델이 미디어 파일에 대한 임베딩을 생성하여 효율적인 유사성 검색을 가능하게 합니다. 이 아키텍처는 원활한 크로스 모달 검색 경험을 지원하여 콘텐츠 검색을 더욱 직관적으로 만듭니다. 사용자의 텍스트 입력은 임베딩으로 변환되고 저장된 미디어 데이터와 쿼리를 일치시키기 위해 벡터 검색이 수행됩니다. 마지막으로, 가장 관련성이 높은 이미지 또는 비디오 URI와 유사성 점수가 사용자에게 표시됩니다. 이 방법은 검색 경험을 개선하여 시각적 콘텐츠를 검색할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.
A multimodal search solution using NLP, BigQuery and embeddings cloud.google.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 12일

2024년 머신러닝을 위한 필수 파이썬 라이브러리 10가지

2024년으로 접어들면서 머신러닝(ML)은 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 풍부한 라이브러리 생태계를 갖춘 파이썬은 ML 개발의 선두를 달리고 있습니다. 이 글에서는 2024년 ML 분야를 장악하고 있는 파이썬 라이브러리 10가지, 2020년 이후 변화된 분야, 그리고 주요 […]
10 Must-Know Python Libraries for Machine Learning in 2024 machinelearningmastery.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 12일

AI 기반 GitHub README 생성기

AI 기반 README 생성기는 개발자가 GitHub 프로젝트에 대한 고품질 README 파일을 생성하는 데 도움을 주기 위해 고안된 새로운 도구입니다. 이 도구는 기본 프로젝트 정보를 사용해 구조화되고 전문적으로 보이는 README 파일을 생성하여 문서화 과정을 간소화합니다. GitHub와 호환되는 Markdown의 스마트 포맷을 제공하며, 다양한 프로젝트 유형에 적합한 여러 템플릿을 제공합니다. 이 도구는 또한 프로젝트의 속성에 따라 관련 섹션을 제안하고, 명확성과 참여를 위해 언어를 향상시킵니다. 개발자는 이 도구를 사용함으로써 시간을 절약하고, 프로젝트 가시성을 향상시키고, 문서화가 명확하며 간결하고 일관성이 있도록 보장할 수 있습니다. 이 도구는 처음부터 새로운 README 파일을 만드는 것과 현재 내용을 분석하고 개선 사항을 제안하여 기존 파일을 개선하는 것을 모두 지원합니다. 사용자는 GitHub 저장소에 커밋하기 전에 생성된 내용을 검토하고 자신의 프로젝트 요구 사항에 맞게 커스터마이즈하여 다른 사람이 프로젝트를 이해하고 공헌하기 쉽도록 만들 수 있습니다. 전반적으로, 이는 협업을 향상시키고 프로젝트를 더 전문적으로 보여주는 효과적인 방법입니다.
AI-Powered GitHub README Generator dev.to
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 12일

기계 학습 기술 향상: 수학 및 통계 무료 강좌

기계 학습의 세계에 뛰어들고 싶지만 수학과 통계에 압도되는 느낌이 드시나요? 걱정 마세요, 당신만 그런 것이 아닙니다! 많은 열망 있는 데이터 과학자들이 이러한 주제를 힘들게 여깁니다. 좋은 소식은, 탄탄한 기반을 쌓는 데 도움이 되는 수많은 무료 온라인 과정이 있다는 것입니다.Coursera:앤드류 응의 기계 학습: 이 전설적인 과정은 기계 학습 개념을 소개할 뿐만 아니라 강력한 수학적 기반도 제공합니다. 임페리얼 칼리지 런던의 기계 학습 수학: 수학적 개념에 대해 깊이 파고들고 싶다면 이 과정이 훌륭한 선택입니다.edX:마이크로소프트의 기계 학습 소개: 이 과정은 기계 학습 기본 사항과 필요한 수학적 지식을 결합한 균형 잡힌 접근 방식을 제공합니다. 컬럼비아 대학의 데이터 과학 기초: 통계와 기계 학습을 포함한 데이터 과학에 대한 더 넓은 관점이 이 과정에서 제공됩니다. MIT OpenCourseWare:알고리즘 소개: 기계 학습에 대한 것이 아니지만 이 과정은 기계 학습 개념을 이해하는 데 필수적인 알고리즘과 데이터 구조에 대한 탄탄한 기반을 마련합니다. 확률과 확률 변수: 확률 이론에 대한 심층적인 연구는 많은 기계 학습 알고리즘을 이해하는 데 필수적입니다.칸 아카데미:선형 대수: 기계 학습의 기본 주제인 선형 대수를 배우는 데 유용한 리소스입니다.미적분: 또 다른 필수적인 수학적 개념인 미적분은 칸 아카데미에서 자세히 다룹니다.통계와 확률: 통계와 확률에 대한 탄탄한 이해는 데이터 분석과 기계 학습에 필수적입니다.이러한 과정이 가치 있는 리소스를 제공하지만 이러한 주제를 마스터하는 데는 지속적인 연습과 실습 경험이 핵심임을 기억하세요. 기본 사항부터 시작해서 자신감이 생기면 점차 복잡성을 높이세요. 헌신과 적절한 리소스를 바탕으로 숙련된 기계 학습 실무자가 되는 길로 나아가게 될 것입니다.즐거운 학습이 되시길 바랍니다!
Boost Your Machine Learning Skills: Free Courses for Math and Statistics dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 10일

사카나 AI의 "AI 사이언티스트": 차기 아인슈타인일까, 아니면 단순한 도구일까?

인공지능 분야에서 획기적인 발전이 이루어졌으며, 이를 통해 과학적 발견 과정 자체가 재편될 전망입니다. 옥스퍼드 대학교의 AI 연구를 위한 포스터 랩과 브리티시 컬럼비아 대학교의 연구자들과 공동으로 Sakana AI는 "AI 과학자"를 선보였습니다. 이는 완전한 […]을 위해 설계된 종합적인 시스템입니다.
Sakana AI’s “AI Scientist”: The Next Einstein or Just a Tool? analyticsvidhya.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 10일

오픈CV와 파이썬으로 만든 수화 인식기: 손짓 인식

OpenCV와 파이썬을 사용한 손동작 인식저는 OpenCV와 파이썬을 사용하여 수화 동작을 감지할 수 있는 제 손동작 인식 프로그램을 보여주는 유튜브 영상을 만들었습니다! ✋🤖이 프로젝트에서 저는 다음을 수행했습니다. - 컴퓨터 비전용 OpenCV와 파이썬 설정 - 실시간 비디오 입력 캡처 및 처리 - 동작 인식을 위한 머신러닝 구현 - 수화 동작 감지 및 해석
Sign Language Detector with Open CV and Python: Hand Gesture Recognition dev.to
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 10일

올해 유럽에서 체결된 AI 거래 상위권

2024년 유럽 AI 산업은 8월 기준 1억 달러를 초과한 투자 14건으로 벤처캐피털 투자에서 놀라운 탄력성을 보였습니다. 스타트업을 위한 전체적인 난관, 즉 자금 조달이 어려운 환경과는 대조적입니다. 주목할 점은 AI가 투자의 강력한 분야로 부상했는데, AI 기술 개발과 인재 확보를 위한 치열한 경쟁으로 인한 높은 비용 때문입니다.올해 유럽에서 이루어진 주요 AI 거래에서 핵심 하이라이트는 다음과 같습니다. - 웨이브(Wayve): 캠브리지 소재의 이 스타트업은 자율주행 기술을 강화하는 데 10억 5천만 달러를 조성하여 유럽 AI 기업의 단일 펀딩 라운드 중에서 가장 규모가 컸습니다. 웨이브는 차량을 직접 생산하기보다는 자사의 AI 기술을 자동차 제조업체에 판매하는 데 중점을 두고 있습니다. - 미스트랄(Mistral): 대규모 언어 모델 구축 분야의 저명한 기업인 미스트랄은 두 차례에 걸친 중요한 펀딩 라운드에서 4억 3천 1백만 달러와 6억 5천만 달러를 조성하여 총 10억 달러 이상을 모았습니다. 이 회사는 오픈 소스 기술을 강조하며, 기업과 개발자에게 어필합니다. - 헬싱(Helsing): 방위 애플리케이션을 위한 AI에 중점을 둔 독일 스타트업인 헬싱은 4억 8천 4백만 달러를 확보했습니다. 이 회사의 기술은 특히 유럽의 지정학적 긴장 고조로 인해 방위 시스템과 역량을 강화하는 데 목적이 있습니다. - 풀사이드(Poolside): 소프트웨어 개발자를 타겟으로 하는 풀사이드는 소프트웨어 개발 프로세스를 간소화하는 AI 툴을 개발하는 데 4억 달러를 모았습니다. - 딥엘(DeepL): AI 기반 번역 서비스로 유명한 딥엘은 3억 2천만 달러를 조성하여 약 10만 개의 기업 고객을 보유한 B2B 시장에 중점을 두고 있습니다. - H: 이전 이름은 홀리스틱 AI로, 이 스타트업은 시드 라운드로 2억 2천만 달러를 조성하여 태스크 자동화 및 의사결정을 위한 AI 에이전트를 개발하는 데 목적이 있습니다. - 플로 헬스(Flo Health): 런던에 위치한 여성 건강 앱은 2억 달러를 조성하여 10억 달러 이상의 평가를 달성한 최초의 순수 디지털 건강 앱이 되었습니다. - 피그먼트(Pigment): 기업 자원 계획 솔루션을 제공하는 파리의 스타트업인 피그먼트는 1억 4천 5백만 달러를 조성하여 해당 서비스에 AI를 통합했습니다.전반적으로, 유럽 AI 환경은 상당한 펀딩 라운드와 기반 기술에 대한 중점이 특징이며, 파리와 같은 도시가 AI 개발의 주요 거점으로 부상하고 있습니다.
The top AI deals in Europe this year techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 10일

Substack(YC W18)가 머신 러닝 엔지니어를 채용 중입니다.

개요 서브스택의 ML 엔지니어는 최첨단 머신러닝 솔루션을 개발하고 구현하여 제품 제공을 향상하는 데 중요한 역할을 하게 됩니다. 여러분은 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자와 긴밀히 협력하며 역동적인 팀에 합류하여 머신러닝 모델을 코드베이스에 도입하고 원활하게 제품에 통합합니다. 이 직책은 기술 스택의 미래를 형성하고 중요한 영향을 미칠 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다.서브스택의 보상 패키지에는 시장 경쟁력 급여, 모든 정규직 직원에 대한 지분, 뛰어난 혜택이 포함됩니다. 이 직책의 현금 보상 급여 범위는 $185,000~240,000입니다. 최종 제안 금액은 지원자의 경험과 전문성을 포함한 여러 요인에 따라 결정되며 위에 나열된 금액과 다를 수 있습니다.책임 - 서브스택의 ML 도입 및 ML 도구와 기술의 통합에 대한 사고를 주도합니다. - 교차 기능 팀과 협력하여 제품 로드맵과 일치하는 머신러닝 기회를 파악하고 정의합니다. - Python과 인기 ML 프레임워크를 사용하여 머신러닝 모델을 개발, 훈련, 배포합니다. - 기성 ML 도구와 시스템을 활용하여 서브스택이 제품 및 워크플로우에 ML 기능을 통합하는 능력을 가속화합니다. - 머신러닝 모델과 파이프라인을 주 JavaScript/TypeScript 앱에 통합합니다. - 성능, 확장성, 효율성을 위해 ML 모델을 최적화하고 조정합니다. - 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 훈련을 위한 데이터 파이프라인을 설계하고 구현합니다. - 통합된 제품 경험과 내부 도구를 배포하고 소유합니다.요구 사항 - 데이터 및 ML 시스템에서 7년 이상의 관련 경험 - Python에서의 강력한 프로그래밍 기술 및 머신러닝에 일반적으로 사용되는 Python 라이브러리(예: 트랜스포머 및 텐서플로우)를 사용한 경험 - 머신러닝 알고리즘, 심층 학습, 통계적 모델링에 대한 탄탄한 이해 - 독립적이고 자율적입니다. 회사의 규모가 너무 작아서 일을 세세히 관리할 수 없으며, 회사의 모든 직원이 자신의 업무를 소유하고 리더가 될 수 있기를 기대합니다. - 프로덕션 시스템에서 작업할 때 자신과 타인에게 높은 기준을 유지합니다. - 다양한 이해 관계자와의 협력을 즐기면서 고유한 경험과 배경을 팀에 제공합니다.보유하면 좋음 - 코드베이스에 머신러닝 모델을 원활하게 통합하기 위한 Node.js와 JavaScript에 대한 능숙함 - 클라우드 플랫폼(예: AWS 또는 Modal)에 대한 지식 - 규모에 맞는 소비자 웹 애플리케이션 경험서브스택은 기회균등 고용주입니다. 모든 지원자는 인종, 피부색, 종교, 성별(임신, 성적 지향, 성 정체성 또는 트랜스젠더 상태 포함), 나이, 국적, 재향군인 또는 장애 상태에 관계없이 고용으로 고려됩니다. 독립적인 표현을 가능하게 하고 창작자를 위한 더 나은 비즈니스 모델을 구축하는 데 열정적인 사람을 찾습니다. 광고 모델에서 벗어날 때 미디어, 커뮤니티, 콘텐츠가 무엇이 될 수 있는지 확인하고 기여할 수 있는 기술과 경험이 있다면 여러분을 만나고 싶습니다.
Substack (YC W18) Is Hiring Machine Learning Engineers grnh.se
RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 10일

AI와 블록체인: 양립할 수 없는 제휴

블록체인과 인공지능(AI)은 여러 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 갖춘 두 가지 급속히 발전하는 기술입니다. 전통적으로는 양립할 수 없다고 여겨졌지만, 각자 고유한 강점을 제공합니다. 블록체인은 보안과 투명성을 제공하는 반면, AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 이를 학습하는 능력이 뛰어납니다. 블록체인은 탈중앙화된 위조 방지 기록을 사용하여 데이터 무결성을 보장하는 반면, AI는 머신 러닝과 의사 결정 능력을 제공합니다. 블록체인을 결합하면 AI 모델을 암호화하고 분산하여 보안을 강화하는 동시에 AI의 의사 결정 프로세스에 투명성을 제공할 수 있습니다. 이러한 통합은 AI가 사용하는 민감한 데이터에 대한 액세스를 블록체인이 제어하여 개인정보 보호를 강화할 수 있습니다. 두 기술은 물류, 금융, 의료, 교육과 같은 산업에 혁명을 일으켜 더욱 효율적인 시스템, 맞춤형 서비스, 향상된 보안을 제공할 수 있습니다. 법적 문제에서 기술적 장벽에 이르기까지 과제는 남아 있지만, 블록체인과 AI의 합성은 더욱 안전하고 혁신적인 미래를 향한 유망한 발걸음이 되는 잠재적인 이점이 있습니다.
AI and Blockchain: An Incompatible Alliance hackernoon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 10일

DBSCAN, 5분 만에 이해하기

DBSCAN은 점의 밀도에 기반하여 데이터에서 클러스터를 식별하는 클러스터링 알고리즘이며, 이를 통해 노이즈를 처리하고 이상값을 검출하는 데 유용합니다. k-means와 달리, DBSCAN은 클러스터 수를 사전에 지정할 필요가 없으므로 많은 상황에서 유리합니다. 이 알고리즘은 두 가지 주요 매개변수를 사용합니다. 반지름(에프실론)과 코어 지점을 구성하는 데 필요한 최소 이웃 수(N)입니다. 코어 지점은 인접한 이웃과 함께 클러스터를 형성하고, 이러한 기준을 충족하지 못하는 지점은 노이즈 또는 이상값으로 표시됩니다. DBSCAN 구현은 지점 간 거리를 계산하는 거리 함수(보통 유클리드)에서 시작합니다. 이 알고리즘은 모든 지점을 반복하며, 각 지점을 서로 가까이에 따라 클러스터로 그룹화합니다. 충분한 이웃이 없는 지점은 노이즈로 분류됩니다. DBSCAN을 구현한 후, sklearn 라이브러리의 결과와 비교하여 성능을 확인할 수 있으며, 이 라이브러리는 동일한 클러스터를 생성해야 합니다. 에프실론과 N 값은 클러스터링 결과에 큰 영향을 미치므로 이러한 값을 미세 조정하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 합성 데이터로 클러스터링 프로세스를 시각화한 예를 제공합니다.
DBSCAN, Explained in 5 Minutes towardsdatascience.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 10일

구글 DeepMind 직원, 미국 군과 방위 계약에 항의

Google의 AI 연구 부문인 Google DeepMind의 직원 200여 명이 군 기관과의 계약을 중단하라고 회사에 촉구하는 서한에 서명했습니다.TIME에서 밝힌 5월 16일자 서한은 AI 기술이 디지털 전쟁에 사용되는 것에 대한 윤리적 의미에 대해 조직 내에서 우려가 커지고 있음을 강조합니다.서명자는 DeepMind 인력의 약 5%를 차지하며, Project Nimbus를 통해 이스라엘 군부 등 다양한 정부에 AI 및 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위한 회사의 계약을 지적합니다.Google 직원은 AI가 전쟁에 사용되는 것을 걱정합니다.직원들은 이러한 관여가 Google 자체의 AI 원칙을 위반한다고 주장하는데, 이 원칙에서는 회사가 "전반적인 피해"를 초래하거나 무기나 감시에 기여하는 AI 응용 프로그램을 추구하지 않을 것이라고 명시하고 있습니다.이 서한은 특정 지정학적 갈등에 대해 언급하지 않지만 이스라엘 군 작전이 AI를 사용하여 감시 및 표적 지정을 하는 것이라는 주장이 담긴 보고서와 연결되어 있습니다.DeepMind는 역사적으로 군사적 목적으로 기술을 사용하는 것을 금지하는 정책을 유지해 왔지만, 2014년 인수 이후 군 계약과의 유대 관계가 긴밀해지면서 Google의 광범위한 사업에 점점 더 가까워졌습니다.DeepMind의 기술이 군 고객에 의해 사용되고 새로운 거버넌스 기구를 설립하는 것에 대한 검토를 요구하는 서한의 요구 사항에도 불구하고, Google은 어떤 결정적인 조치도 취하지 않았습니다. TechRadar Pro는 직원으로부터 온 내부 서한에 대해 회사에 논평을 요청했지만 즉시 답변을 받지 못했습니다.서한 서명자 중 한 명은 TIME에 Google의 불만에 대한 대응에 불만을 표하며 Project Nimbus에 대한 회사의 성명은 "너무 특정하지 않아서 우리 모두는 그 실제 의미를 모른다"고 말했습니다.
Google DeepMind workers protest over US military and defense contracts techradar.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 9월 10일

ChatGPT-4 대 라마 3.1 - 어떤 모델이 더 낫나?

최근 몇 년간 인공 지능(Artificial Intelligence)은 자연어 처리 분야에서 괄목할 만한 발전을 보였습니다. 수많은 AI 언어 모델 중 챗GPT-4와 야마 3.1 두 가지가 큰 주목을 끌었습니다. 이 두 모델은 모두 사람 같은 문장을 이해하고 생성할 수 있도록 설계되어 고객 지원부터 콘텐츠 제작에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 유용한 도구로 사용할 수 있습니다. 이 블로그에서 저희는 […]
ChatGPT-4 vs. Llama 3.1 – Which Model is Better? analyticsvidhya.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 30일

인공 지능이 CRM 게임을 어떻게 바꿨는지

자동화는 오랫동안 CRM 시스템의 초석으로, 판매, 마케팅, 고객 서비스 팀이 반복적인 업무를 간소화하는 데 도움이 되었습니다. 하지만 AI가 통합되면서 CRM 역량이 크게 향상되어 리드 관리, 예측 분석, 고객 서비스와 같은 프로세스에 혁명이 일어났습니다. Salesforce의 Einstein과 같은 CRM에 있는 AI 도구는 방대한 데이터를 분석하여 리드 변환을 예측하며, 이를 통해 영업 팀이 잠재력 있는 잠재 고객에 집중할 수 있도록 합니다. AI 기반 챗봇은 빠르고 개인 맞춤화된 응답을 제공하고, 필요한 경우 복잡한 사례를 인간 에이전트에게 전달함으로써 고객 서비스를 개선합니다. 또한 AI는 고객 행동을 분석하고 세부적인 구매자 페르소나를 생성하여 비즈니스가 대상 고객을 더 잘 이해하도록 도와줍니다. 판매 예측 또한 향상되었는데, AI는 과거 데이터와 실시간 데이터를 분석하여 판매 결과를 예측하고 추세를 파악할 수 있기 때문입니다. AI를 사용하여 자동화를 향상시킴으로써 CRM 시스템은 이제 더 맥락을 인지하고 효율적인 업무 자동화를 제공하여 궁극적으로 생산성을 높입니다. 이러한 발전에도 불구하고 인간 전문 지식은 CRM에 AI를 성공적으로 구현하는 데 여전히 중요하며, 업스킬링과 신규 인재 채용의 필요성을 강조합니다.
How Artificial Intelligence Has Changed The CRM Game hackernoon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 29일

인공지능으로 어떤 책, 기사 또는 PDF든 들을 수 있는 앱

텍스트 음성 변환 기업인 ElevenLabs에서 PDF, ePub 파일, 기사 등을 위한 텍스트 음성 변환을 지원하는 리더 앱을 출시했습니다. 이 앱에서는 나레이션을 위한 다양한 AI 음성을 선택할 수 있으며 무료로 사용할 수 있습니다. 텍스트 음성 변환 기능은 스마트폰에서 제공되는 가장 뛰어난 접근성 기능 중 하나입니다. 또한 콘텐츠를 읽는 대신 듣기만 하고 싶을 때도 편리합니다(운전이나 달리기 중과 같이). 다행히도 주요 업그레이드를 약속하는 새로운 리더 앱이 출시되었습니다. ElevenLabs에서 Android와 iOS용 ElevenLabs Reader 앱의 출시를 발표하며 이동 중에 무엇이든 들을 수 있다고 약속했습니다. 개발자는 더욱 구체적으로 PDF, ePub 파일, 텍스트 파일, 기사, 뉴스레터 또는 다른 텍스트 콘텐츠를 들을 수 있다고 설명합니다. 그러나 이 앱은 Kindle 라이브러리를 지원하지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
This app lets you listen to any book, article or PDF thanks to AI androidauthority.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 29일

Journo AI - 시간 소모적 업무 자동화로 언론인에 초능력 부여

Journo AI는 시간 소모적인 리서치, 초안 작성, 리뷰 및 편집 작업을 자동화하여 재무 언론인들에게 뛰어난 능력을 부여합니다. 정기적인 업무를 10-20분에서 10-20초로 단축시켜 집필에 더 많은 시간을 투자하고 에너지가 많이 소모되고 보상이 적은 업무에는 덜 시간을 할애할 수 있습니다.
Journo AI - Superpowering journalists by automating time-consuming tasks producthunt.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 29일

머신러닝에서 뭐가 일어나고 있나요? 몇 가지 최소 모델

스티븐 볼프람의 기사에서는 미니멀 모델을 통해 머신러닝의 내부 동작을 탐구하여 AI의 복잡성을 단순화한다. 그는 신경망이 생물학적 시스템에서 영감을 받았지만 수학적 추상을 사용하여 작동한다는 내용으로 시작한다. 볼프람은 결과에만 집중하기보다는 머신러닝의 기본적인 과정을 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조한다. 그는 세포자동자를 간단한 모델로 사용하여 복잡성이 간단한 규칙으로부터 발생할 수 있음을 설명한다. 볼프람은 머신러닝을 이러한 시스템과 비교하여 기본적인 메커니즘을 이해하면 AI 기능에 대한 이해가 향상될 수 있음을 제안한다. 또한 그는 모델 훈련에서 무작위성과 결정론의 역할을 언급하면서 겉보기에 예측할 수 없는 행동도 간단하고 결정론적인 규칙에서 비롯될 수 있음을 주장한다. 볼프람은 머신러닝의 진정한 본질을 더 잘 파악하기 위해서는 새로운 패러다임이 필요하다고 강조한다. 그는 또한 데이터에 heavily 의존하는 경우가 많고 이해를 바탕으로 하지 않는 현재 AI 모델의 한계점을 논의한다. 마지막으로 그는 머신러닝을 제어하는 핵심 원칙을 발견하기 위해 미니멀 모델을 더 깊이 탐구할 것을 촉구하는데, 이를 통해 더욱 강력하고 해석 가능한 AI 시스템으로 이어질 수 있다.
What's Going on in Machine Learning? Some Minimal Models writings.stephenwolfram.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 29일

DeepMind 직원, Google의 국방 계약에 항의 편지 서명

구글의 AI 연구개발 부서인 딥마인드의 직원 200명 이상이 구글의 보고된 국방 계약에 불만을 갖고 있으며, 타임지에 따르면 지난 5월에 이 내용을 알리는 서한을 회사 내부에서 유포했다고 합니다. 5월 16일에 작성된 서한에는 서명인들이 "구글과 군 조직 간의 계약"에 대해 우려한다고 적혀 있으며, 해당 기술 […]에 대한 기사를 인용했습니다.
DeepMind workers sign letter in protest of Google’s defense contracts techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 29일

60줄의 코드에서 세그먼트 Anything 2(SAM 2) 학습/미세 조정

메타의 "SAM2(Segment Anything 2)"는 1,100만 개의 이미지와 110억 개의 마스크로 구성된 광범위한 데이터셋에 대해 훈련된 다목적 이미지 분할 모델입니다. 따라서 광범위한 분할 작업에 매우 효과적입니다. SAM2는 일반적인 물체를 잘 분할하지만 드문 또는 특정 도메인 작업에 대해서는 성능이 떨어질 수 있어 특정 데이터셋에 대한 성능을 개선하기 위한 미세 조정이 필요합니다. 이 튜토리얼에서는 60줄의 코드로 SAM2를 사용자 지정 작업에 맞게 미세 조정하는 방법을 간략히 설명합니다. 이 과정에는 SAM2를 다운로드하고, 데이터셋을 준비하고, 간단한 스크립트를 사용하여 이미지를 로드하고, 마스크를 분할하고, 해당 마스크 내에서 임의의 지점을 선택하는 작업이 포함됩니다. 미세 조정은 이미지 인코더를 동결하면서 마스크 디코더와 선택적으로 프롬프트 인코더의 학습에 중점을 둡니다. 또한 이 튜토리얼에서는 옵티마이저 설정, 혼합 정밀도 훈련 채택, 모델을 정제하기 위한 사용자 정의 손실 함수를 사용한 훈련 루프 실행에 대해 다룹니다. 마지막 단계에서는 미세 조정된 모델을 저장하고 새 이미지에서 추론에 사용하여 전문 분할 작업에서 SAM2를 실제로 적용하는 방법을 보여줍니다.
Train/Fine-Tune Segment Anything 2 (SAM 2) in 60 Lines of Code towardsdatascience.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 29일

AI 이미지 생성기를 사용하여 손수 그린 냅킨 스케치를 고급 예술로 바꿔보세요

AI 이미지 생성기는 빠르게 발전하고 있으며, 여러 플랫폼에서 주요 업데이트를 발표하고 있습니다. Ideogram은 최근 Ideogram 2.0을 출시했는데, 이는 주요 개선 사항과 새로운 기능을 포함하여 iOS 앱과 10억 개 이상의 사용자 생성 이미지로 구성된 방대한 검색 라이브러리를 제공합니다. 이 버전에서는 AI 생성 이미지에 대한 사용자 제어를 더 높이게 되었으며, 다양한 독특한 스타일을 제공합니다. 예를 들어, Realistic 스타일은 생생한 이미지를 생성하고, Design 스타일은 이미지 내 텍스트 정확성을 최적화합니다. 추가 스타일로는 3D, Anime, General 등이 있으며, 각 스타일은 서로 다른 창의적 요구에 맞춰 제공됩니다. Ideogram 2.0은 또한 Magic Prompt 및 Describe 도구를 개선했는데, 이는 더 자세한 프롬프트 확장 및 이미지 설명 생성을 허용합니다. 이 출시에는 다른 앱과 통합할 수 있는 베타 API도 포함되어 있습니다. DALL-E 및 Flux가 다른 플랫폼에 내장되는 방식과 유사합니다. 이러한 업데이트로 Ideogram 2.0은 OpenAI의 DALL-E와 같은 주요 플레이어와 경쟁하여 고품질의, 현실적인 이미지를 제공할 수 있습니다.
Turn your napkin doodles into high art with this AI image generator techradar.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 28일

## Vertex AI에서 제공되는 AI21 Labs의 Jamba 1.5 모델 제품군 출시

AI21 Labs는 Google Cloud의 Vertex AI Model Garden에서 공개 프리뷰로 제공되는 Jamba 1.5 모델 패밀리를 출시했습니다. 이 패밀리에는 고객 지원 및 텍스트 생성과 같은 효율적이고 가벼운 작업을 위해 설계된 Jamba 1.5 Mini와 재무 분석과 같은 고급 추론 작업에 뛰어난 Jamba 1.5 Large 등 두 가지 모델이 포함됩니다. 두 모델 모두 256K 컨텍스트 윈도우를 사용하고 Mamba-Transformer 아키텍처를 사용하여 효율적인 프로세싱과 함수 호출, 검색 증강 생성(RAG) 최적화, 구조적 JSON 출력과 같은 고급 개발자 기능을 제공합니다.이러한 모델은 고객 서비스, 재무 분석, 콘텐츠 생성과 같은 분야를 중심으로 하는 엔터프라이즈 애플리케이션에 맞춤화되었습니다. 예를 들어, 긴 문서를 요약하고, 재무 데이터에서 통찰력을 추출하고, 고품질 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. Jamba 1.5 모델은 엔터프라이즈 사용자가 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 구축할 수 있도록 하는 개방적이고 유연한 AI 에코시스템에 대한 Google Cloud의 더 광범위한 약속의 일부입니다.Vertex AI에서 사용 가능한 이러한 모델은 150개 이상의 모델을 포함하는 플랫폼의 제품을 확장하여 사용자가 프로젝트에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있도록 합니다. Vertex AI는 이러한 모델의 간편한 실험, 사용자 지정 및 배포를 지원하여 최적화된 성능, 비용 관리 및 안전한 배포를 가능하게 합니다. 개발자는 간단한 API 호출을 통해 이러한 모델에 액세스하고 강력한 보안 및 규정 준수 기능을 제공하는 Google Cloud의 관리형 인프라를 사용하여 배포할 수 있습니다.Jamba 1.5 모델을 시작하는 것은 간단하며 사용자는 Vertex AI Model Garden이나 Google Cloud Marketplace에서 모델을 직접 선택하고 활성화할 수 있습니다. Google Cloud는 AI21 Labs와 같은 파트너와 협력하여 최첨단 AI 역량을 제공하고 개발자가 최신 AI 기술 진보에 액세스할 수 있도록 합니다.
Announcing the Jamba 1.5 Model Family from AI21 Labs on Vertex AI cloud.google.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 27일

문서 추출은 GenAI의 킬러 앱

이 기사에서는 생성 AI(GenAI)가 복잡한 사무 작업, 특히 문서 추출을 자동화하는 데 미치는 영향과 진화에 대해 논의한다. 저자는 LinkedIn에서 기계 학습 엔지니어로 일하며 다양한 언어와 지역의 직책을 정확히 해석하는 것이 힘든 작업이었다는 경험을 되새긴다. GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로, 이전에는 어려웠던 이력서를 이해하고 표준화하는 작업도 쉬워졌다. GenAI의 진정한 잠재력은 세계 GDP의 상당 부분을 차지하는 문서에서 통찰력을 추출하는 사무 작업을 자동화하는 데 있다. 여기에는 경비 관리, 의료 청구 심사, 대출 인수 등이 포함된다. LLM은 어떤 맥락에서는 환상을 갖는 것으로 알려져 있지만, 특정 입력 문서를 기반으로 추론할 때는 탁월하다. LLM을 사용한 문서 추출을 성공시키는 핵심은 일관되고 정확한 출력을 보장하는 깔끔한 텍스트 변환과 견고한 스키마 설계이다. 저자는 복잡한 서식과 주석을 처리하는 적절한 텍스트 추출의 중요성을 강조한다. 저자는 Docupanda.io라는 SaaS 솔루션을 구축한 경험을 공유한다. 이 솔루션은 깔끔한 텍스트 표현을 생성하고 사전 정의된 스키마를 따름으로써 문서 이해의 과제를 해결하도록 설계되었다. 이 기사에서는 이러한 스키마를 정의하는 것이 중요하며 AI가 반복적 피드백을 통해 스키마를 다듬는 데 도움이 될 수 있음을 강조한다. 마지막으로 저자는 문서 처리를 정규화하는 데 LLM을 사용해 보는 것을 권장하며 GenAI의 진정한 "킬러 앱"은 문서 기반 사무 작업을 혁신할 수 있는 능력이라고 제안한다.
Document Extraction is GenAI’s Killer App towardsdatascience.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 27일

Harmonyze는 프랜차이즈 주체가 비정형 데이터를 이해하도록 도울 AI 에이전트를 만들고 싶습니다.

일부 기업의 경우, 다른 회사 인수나 유기적 확장을 수반하지 않는 명확한 성장 경로가 있습니다: 프랜차이즈화입니다. Statista에 따르면 미국에는 800,000개 이상의 프랜차이즈 사업이 있으며, 이 숫자는 매년 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 하지만 사업을 프랜차이즈화하고, 사업 모델과 브랜드를 […]에 라이선스한다는 것은
Harmonyze wants to build AI agents to help franchisors make sense of unstructured data techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

시스템 안정성 향상: 근본 원인 분석에 대한 Meta의 AI 기반 접근 방식

Meta에서 최근에 공유한 데 따르면 ML 워크플로 디버깅을 지원하는 AI 지원형 Hawkeye 등의 고급 조사 도구를 통해 시스템 안정성을 어떻게 강화하고 있는지 알 수 있습니다. Meta는 인공 지능을 통합하여 경험적 기반 검색과 LLM(대규모 언어 모델) 순위 매기기를 결합한 새로운 조사 시스템을 개발하여 근본 원인 분석을 지원했습니다.
Advancing System Reliability: Meta's AI-Driven Approach to Root Cause Analysis infoq.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

클라우드 인프라 관리를 지원하기 위해 엔지니어를 지원하는 LLM 구동 DevOps 조수 클리오 출시

조직의 AI 기반 기술 솔루션 구현을 돕기 위해 설립된 Acorn이 최근 엔지니어의 DevOps 워크플로우를 관리할 수 있도록 고안된 AI 구동 명령줄 조수인 Clio를 출시했습니다.Acorn은 블로그 게시물 및 YouTube 라이브 스트리밍을 통해 Clio를 "조금 심술궂지만 친절한 조수"로 묘사하면서 자연어를 통해 다양한 DevOps 관련 업무를 처리할 수 있다고 밝혔습니다.
LLM-Powered DevOps Assistant Clio Launches to Help Engineers Manage Cloud Infrastructure infoq.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

코데스트에서 새로운 기능을 소개합니다: 플러터와 리액트 네이티브 앱 생성!

최근 뉴스레터에서 이미지에서 NextJS 앱을 생성하는 AI 도구인 Codest를 소개했습니다. 그 성공을 바탕으로 저희 R&D 팀은 이제 이미지에서 Flutter 및 React Native 앱을 생성하는 기능까지 포함하도록 Codest의 기능을 확장했습니다. 이전 두 개의 블로그 글에서 진행 상황을 문서화했으며, 이제 개념 증명(PoC)에서 이러한 새로운 기능을 사용할 수 있게 되었음을 알려드리게 되어 기쁩니다.새로운 기능은 무엇입니까? - Flutter 앱 생성: 이제 Codest는 레이아웃과 데이터를 명확하게 분리하여 이미지에서 고품질의 모듈식 Flutter 코드를 생성할 수 있습니다. - 리액트 네이티브 앱 생성: Flutter 통합과 유사하게, Codest는 구조화되고 재사용 가능한 React Native 코드도 생성합니다.왜 Codest를 사용해야 할까요? Codest는 개발 시간을 최대 20%까지 단축하는 것으로 나타났으며, 개발자에게 깔끔한 모듈식 코드를 제공하여 모바일 및 웹 앱의 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.Codest가 실제로 작동하는 모습을 보여주는 세 개의 짧은 동영상을 통해 React Native, Flutter 및 Next.js용 이미지에서 기능적인 앱을 생성하는 방법을 확인해 보세요.
Introducing New Features on Codest: Generate Flutter and React Native Apps! dev.to
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

드림 머신 1.5, 소라와 다른 경쟁 AI 비디오 제작자에게 침입

## 루마 랩스, Dream Machine 1.5 출시로 AI 비디오 생성 기술의 새로운 지평 열어루마 랩스가 AI 비디오 생성기인 Dream Machine을 1.5 버전으로 대폭 업그레이드하여 사실성과 사용자 프롬프트 응답성을 한층 끌어올렸습니다. 이번 업데이트는 특히 아직 Sora AI 비디오 모델을 공개하지 않은 OpenAI를 비롯한 경쟁사들에게 큰 위협이 될 것으로 예상됩니다. Dream Machine 1.5는 약 2분 만에 5초 분량의 고품질 비디오를 생성하는 등 더욱 빨라진 속도를 자랑하며 향상된 사실성, 부드러운 움직임, 텍스트 렌더링 개선 등을 선보입니다. 이러한 발전은 마감 시간이 촉박한 콘텐츠 제작자와 마케터에게 매우 유용한 도구가 될 것입니다.Runway, Stability AI, 바이트댄스의 Jimeng 등 다른 AI 비디오 생성기와의 경쟁 속에서도 Dream Machine 1.5는 뛰어난 가용성과 성능으로 두각을 나타냅니다. 이번 출시는 AI 생성 비디오 분야의 중요한 발전을 의미하며, 고품질 비주얼 콘텐츠를 빠르고 쉽게 제작할 수 있도록 하여 엔터테인먼트, 광고, 저널리즘과 같은 산업을 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.
Dream Machine 1.5 Catches Sora and other rival AI video makers napping techradar.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

마침내 Microsoft의 논란이 많은 AI 지원 Recall 시스템의 예상 출시 일정이 공개되었습니다.

몇 주간의 지연 끝에 마이크로소프트는 Recall for Copilot Plus PC가 10월에 공개 테스트를 시작할 것이라고 밝혔습니다. 논란이 많은 스크린샷 채굴 시스템은 처음 발표되었을 때 심각한 보안 및 개인정보 우려 사항에 직면했습니다.AI와 논란은 종종 함께 다루어지며, 가장 논쟁이 많은 개발 사항 중 하나는 올해 초에 마이크로소프트가 Recall for Copilot Plus PC를 도입하려는 계획을 밝혔을 때 발생했습니다. 이 시스템은 사용자가 PC를 사용하는 동안 지속적으로 스크린샷을 찍고 AI를 사용하여 해당 이미지를 처리한 다음, 이를 검색하여 나중에 참조할 수 있도록 합니다. 몇 달간의 대기 끝에 마이크로소프트가 첫 공개 테스터에게 Recall을 공개할 시기를 알 수 있었습니다.Recall은 즉시 개인정보 보호 옹호자들의 우려를 불러일으켰습니다. 이는 PC에서 수행한 모든 작업에 대한 이 방대한 기록만으로도 불필요한 개인정보 유출 위험을 초래할 수 있기 때문입니다. 누군가가 해당 데이터에 액세스할 경우 얼마나 노출될 것인지 생각해 보십시오. 실제로 독립 연구자의 초기 분석 결과 Recall을 구현할 마이크로소프트의 계획에 대한 우려만 더 증가했습니다.
Microsoft’s contentious AI-powered Recall system finally has an ETA androidauthority.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

McAfee의 딥페이크 감지기, 레노버 AI PC에 실감 있는 기능 제공

실제 사람을 모방하기 위해 AI를 사용하는 딥페이크 영상은 유명인사와 공인의 가짜 콘텐츠로 사람을 속여 특히나 사이버보안에 심각한 위험을 초래합니다. 이를 막기 위해 McAfee는 Lenovo와 협력해 특정 Lenovo AI PC에서 딥페이크 영상을 식별하고 표시하도록 설계된 툴인 딥페이크 탐지기를 출시했습니다. 20만 개의 영상 샘플로 훈련된 이 툴은 클라우드 접속 없이도 신경처리장치(NPU)가 탑재된 기기에서 로컬로 작동하여 프라이버시와 실시간 감지를 보장합니다. 처음에는 미국, 영국, 호주에서 사용 가능하며, 탐지기는 새로운 Lenovo AI PC에 30일 무료 평가판으로 포함된 뒤 1년 구독료로 10달러가 부과됩니다. McAfee와 Lenovo의 협력은 디지털 안전을 강화하는 것을 목표로 하지만 Intel 칩과 관련된 독점성 여부는 불분명합니다. 또한 McAfee는 McAfee.ai에서 스마트 AI 허브를 제공하여 사용자가 딥페이크 여부를 영상 분석하고 AI 기반 사기에 대해 알아볼 수 있습니다.
McAfee’s Deepfake Detector keeps it real for Lenovo AI PCs techradar.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

Biden의 딥페이크 사기에 이용된 통신사가 FCC에 100만 달러를 납부

올해 초, 뉴햄프셔주 유권자들에게 AI를 이용한 바이든 대통령의 가짜 음성이 전달되었습니다. FCC는 신속하게 반격에 나섰고, 수년 동안 유사한 사기를 벌여온 텍사스에 본사를 둔 Life Corporation을 가해자로 지목하고 이들과 관련 개인에게 600만 달러의 벌금을 부과했습니다. 그러나 사기꾼들은 또한 도움을 요청했습니다 [...]
Telecom that enabled Biden deepfake scam will pay FCC $1M techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

지메일의 '헬프 미 라이트' 기능이 이제 AI로 이메일을 다듬을 수 있습니다.

Google에서 Gemini에서 제공하는 기능을 통해 "도움말 작성" 단축키로 Gmail의 AI 기반 작성 지원을 확장하고 있습니다. 최신 추가 기능은 일반적으로 이메일 초안을 더 공식적으로 다듬어주는 "다듬기" 옵션이며 모바일과 웹 플랫폼에서 모두 사용할 수 있습니다. 또한 iOS 및 Android에서 최소 12단어 이상으로 이메일을 작성하면 사용자는 "초안 다듬기" 프롬프트에서 스와이프하여 다듬기, 공식화, 상세히 설명, 축소, 새 초안 작성과 같은 옵션에 액세스할 수 있습니다. 이러한 기능은 Google One의 AI 프리미엄 요금제 구독자나 교육과 사업을 위한 특정 Gemini 애드온을 보유한 조직에서만 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 도구의 실용성과 효율성에 대한 회의론이 제기되며, 실제로 시간을 절약하거나 이메일 커뮤니케이션의 품질을 향상시키는지에 대해 의문을 제기하는 사람도 있습니다.
Gmail’s ‘Help Me Write’ Feature Can Now Polish Up Your Emails With AI lifehacker.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

D-ID는 음성 복제 및 립싱크가 포함된 AI 영상 변환 도구를 출시합니다.

AI 비디오 제작 플랫폼인 D-ID가 AI 기술을 사용하여 비디오를 다른 언어로 번역하는 도구를 배포한 최신 회사입니다. 그러나 이 경우 D-ID는 또한 화자의 목소리를 복제하고 AI 편집 과정의 일부로 번역된 단어와 일치하도록 입술 움직임을 변경합니다. 이 기술은 D-ID의 이전 […]에서 비롯되었습니다.
D-ID launches an AI video translation tool that includes voice cloning and lip sync techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 26일

다음 사무 발표를 위한 7개의 AI PPT 제작자

당신은 대학의 마지막 해에 있을지도 모르고, 졸업 작품을 돋보이게 하려는 노력을 기울이고 있거나, 매일의 회의와 고객 프레젠테이션의 요구에 직면하는 직장인일 수 있습니다. 두 시나리오에서 모두, 직장 환경에서든 개인적인 만남에서든 강한 첫 인상의 중요성을 이해합니다. 잘 설계된 [...]
7 AI PPT Makers For Your Next Office Presentation analyticsvidhya.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 25일

클라우드 런에서 NVIDIA GPU를 사용하여 AI 추론 애플리케이션 실행

Google Cloud는 현재 프리뷰 버전으로 제공되는 Cloud Run에 NVIDIA L4 GPU 지원을 도입하여 개발자가 실시간 AI 추론을 쉽게 수행할 수 있도록 지원합니다. 이 업그레이드는 Google의 Gemma 및 Meta의 Llama와 같은 개방형 생성 AI 모델을 활용하는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 주요 기능으로는 빠른 자동 확장, 스케일 투 제로, 사용량 기반 요금제 등이 있으며, Cloud Run은 다양한 사용자 트래픽을 처리하고 비용을 최적화하는 데 이상적입니다.이 새로운 기능을 통해 개발자는 맞춤형 챗봇 및 문서 요약과 같은 작업이나 이미지 인식 및 3D 렌더링과 같은 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션을 위한 경량 모델을 배포할 수 있습니다. NVIDIA GPU는 AI 추론 프로세스의 속도를 높여 성능을 향상시키고, 짧은 지연 시간과 효율적인 확장을 제공하며, Cloud Run의 인프라가 근본적인 복잡성을 관리합니다.로레알과 Chaptr과 같은 얼리어답터들은 GPU 통합의 짧은 시작 시간, 확장성, 사용 편의성에 대해 찬사를 보냈습니다. GPU 지원은 현재 미국 중부1 지역에서 제공되고 있으며, 연말까지 유럽과 아시아로 확대될 예정입니다.개발자는 명령줄 또는 Google Cloud 콘솔을 통해 GPU 요구 사항을 지정하여 Cloud Run에 NVIDIA GPU가 포함된 서비스를 배포할 수 있습니다. 또한, 이제 Cloud Run은 GPU가 첨부된 기능을 지원하여 이벤트 기반 AI 추론 작업을 간소화합니다.
Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs cloud.google.com
RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 25일

Openmart는 기업들이 지역 사업체에 판매하는 것을 더 쉽게 하려 합니다.

2020년에 Kathryn Wu는 Pinterest에서 제품 엔지니어로 일하는 동안 사이드 허슬을 시작했습니다. Wu는 OhTea라는 밀크 티 회사 설립하여 지역 식료품점과 기프트 숍과 연결하여 티를 판매하게 하려는 희망으로 시작했습니다. 그녀는 지역 식료품점과 기프트 숍과 연결하는 것이 얼마나 어려운지 빠르게 깨달았습니다. […]
Openmart wants to make it easier for enterprises to sell to local businesses techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024년 8월 25일