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모바일 AI 에이전트

🏗️ 모바일 AI 에이전트의 도입 배경 전통적인 모바일 앱은 단순히 웹을 이식한 형태였지만, 이제는 AI 기능을 중심으로 사용자 경험이 진화하고 있음 건설, 제조, 의료 분야에서 모바일 AI 도입이 빠르게 진행 중이며, 운영 민첩성을 높이는 데 ...

AI 프로토콜: MCP, A2A, ACP

MCP (Model Context Protocol) – 앤트로픽이 개발한 프로토콜로, AI 에이전트가 다양한 툴과 데이터에 접근하고 작업을 단계적으로 계획하도록 지원합니다. 서버와 클라이언트 구조를 통해 복잡한 명령도 자연어로 실행할 수 있게 합니다...

볼때마다 달라지는 AI 영화

AI 영화: 브라이언 이노의 일대기를 다룬 다큐멘터리 '이노’는 AI가 매번 다른 내용을 구성하는 최초의 극장용 영화입니다. 랜덤 구성: 영화는 상영할 때마다 다른 장면과 내용을 보여주며, AI가 규칙에 따라 랜덤으로 장면을 선택합니다. 코...

인공지능 5단계

AI 능력 수준: 오픈AI는 AI 능력을 5단계로 나누었으며, 현재 1단계(챗봇)에서 2단계(추론자)로 넘어가는 단계에 있다고 평가했습니다. 단계별 설명: 1단계는 챗봇, 2단계는 고도의 추론이 가능한 AI, 3단계는 복잡한 작업을 수행하는 에이전...

앱 자동생성 AWS App Studio

AWS App Studio: AWS가 텍스트 설명으로 기업용 앱을 생성하는 AI 도구인 '앱 스튜디오’를 공개했습니다3. 이를 통해 전문 개발자 없이도 몇 분 만에 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Guardrails API: '가...

합성 데이터의 '모델 성능 저하'를 막는 피드백 메커니즘

합성 데이터의 한계: 합성 데이터만으로 학습된 모델은 성능 저하를 겪을 수 있습니다. 새로운 연구 제안: 메타, 뉴욕대학교, 베이징대학교 연구진이 모델 붕괴를 방지하기 위한 기술을 개발했습니다. 피드백 통합 방법: 고품질 합성 데이터셋 생성보다 좋...

AI 정책 조항 템플릿

책임감 있는 AI 연구소(RAI-Responsible AI Institute): RAI는 기업이 책임 있는 AI 정책을 개발할 수 있도록 돕는 AI 정책 템플릿을 공개했습니다. AI 정책 템플릿: 이 템플릿은 다양한 조직이 사용할 수 있으며, NIST...

LLM의 허점

LLM의 취약성: 대규모 언어 모델(LLM)은 많은 기업 업무를 처리할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, IT 경영진은 LLM이 작은 자극에도 쉽게 오버플로우되어 설정된 가드레일을 무시할 수 있는 연약한 기술이라는 사실을 인지하고 있습니다. 액세스...

아마존 로봇 75만대

아마존 로봇 배치: 아마존은 창고에서 운영 중인 로봇이 75만대에 달하며, 이는 정규 및 파트 타임 근로자 152만5000여명의 절반 수준입니다. 로봇 수 증가: 지난 3년간 로봇 수가 35만대에서 75만대로 두 배 이상 증가했습니다. 다양한 로봇...

허깅페이스 무료 로봇 AI 학습 플랫폼

허깅페이스 로봇 프로젝트: 테슬라 출신 과학자가 이끄는 팀이 '르로봇(LeRobot)'이라는 오픈 소스 로봇 개발 도구를 공개했습니다. 이 플랫폼은 개발자나 아마추어도 AI 로봇 학습이 가능하게 합니다. https://github....

[요약] AI 연구자의 절반이 중국인

최근의 조사에 따르면, AI 연구 분야에서 상위 20%에 속하는 최고 연구자 중 거의 절반은 중국 출신으로, 이는 서구 중심의 AI 개발 인식과 대조를 이룹니다. 2019년 중국 출신 연구자 비율이 29%에서 2022년에는 47%로 급증했으며, 이...

인공지능 하이프 사이클 (hype cycles)에서 환멸 단계로 진입

하이프 사이클이란? https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle Innovation Trigger Peak of Inflated Expectations Trough of...

LLM을 개인 컴에서

LLM을 개인 컴에서 인터넷 연결없이 돌릴수 있는 많은 프로그램들이 있습니다. 개인 데이터 보호: 외부 애플리케이션에 의존하지 않고 자신의 기기에서 LLM을 실행하면 데이터가 외부 회사에 접근되지 않습니다. 하드웨어 요구 사항: 많은 모델들이 높지...

[요약] ChatGPT는 JPEG - 테드창의 2023년글

2013년 독일 건설 회사에서 제록스 복사기가 집의 평면도를 복사할 때 원본과 사본이 다른 정보를 표시하는 이상한 현상을 발견했습니다. 이 문제는 제록스 복사기가 손실 압축 방식을 사용하여 이미지를 처리하고 있기 때문에 발생했습니다. 손실 압축은 ...

[요약] AI와 IT일자리

IT에는 이미 수년전 부터 버블이 형성되었었고, 또한 AI에 대한 기대로 *미리* 직원을 해고하는곳들도 많다. 그래야 기업이 AI를 잘 활용하며 비용도 절약하는듯한 착각을 주니까. 기술 업계 주가 상승: 기술 업계의 주가가 계속 상승하고 있으며,...

인공지능 프로그래밍 도구

AI 기반 코딩 도구의 확산: 자연어 프롬프트나 부분적인 코드 입력을 기반으로 코드를 작성하는 AI 도구가 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 생산성 향상: 이러한 도구들은 개발자가 코드를 더 빠르고 정확하게 작성할 수 있게 하...

tgpt, 터미널 GPT

가장 손쉽게 쓸수 있는 터미널에서 사용할수 있는, 코맨드 라인(CLI)에서의 "ChatGPT"입니다. 웹이 아닌 코맨드라인에서 LLM과 인터렉트 합니다. 여러 비슷한 프로그램들을 시험해본바, 이 프로그램이 가장 간단하고 편리합니다....

무료 인공지능 강의

아쉽게도 영어로 된 강의들입니다. IBM, Google 등 우수한 기관들에서 제공하는 강의들이며, 청강생(audit)으로 무료로 수강하실 수 있습니다: Prompt Engineering for ChatGPT - https://www.coursera....

[요약] 인공지능: 데이타 품질이 중요하다

인공지능(AI) 발전의 역사는 의문이 있을 때는 더 크게 만드는 것이 좋다는 원칙을 강조합니다. 딥러닝과 모델 크기 확대는 주요 진전을 이끌었으며, BERT와 같은 Transformer 아키텍처의 등장은 모델 크기가 급증하는 전환점이었습니다. 최근의 ...

[요약] AI의 2024년의 문제

AI의 혁신은 산업을 변화시키고 인간의 능력을 향상시킬 수 있지만, 윤리적 문제와 비용 측면에서도 고려해야 한다. 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 효과적으로 운영하는 것은 어려우며, 도메인에 맞춤화된 AI의 중...

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