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[3월 23일 AI뉴스] 마이크로소프트 CEO “오픈AI, 우리에겐 모든 것이 있다”. 삼성전자가 컴퓨터 칩 개발을 전담하는 새로운 연구소를 열었다.

박세훈 | 기사입력 2024/03/25 [09:22]

[3월 23일 AI뉴스] 마이크로소프트 CEO “오픈AI, 우리에겐 모든 것이 있다”. 삼성전자가 컴퓨터 칩 개발을 전담하는 새로운 연구소를 열었다.

박세훈 | 입력 : 2024/03/25 [09:22]

 

AI 간호사

PLUS: 삼성의 AI 칩, Google의 개인 건강 AI

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환영합니다 여러분. 여기에 3분 요약이 있습니다(자세한 내용은 제외).

  1. Nvidia와 Hippocratic AI는 환자 통화 및 비진단 작업을 지원하는 AI 에이전트를 만들어 잠재적으로 의료 인력 부족을 완화합니다. → 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

  2. 삼성의 새로운 연구소는 효율성을 목표로 강력한 AI 모델용 칩을 설계했습니다. → 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

  3. Fitbit은 Google과 협력하여 생체 인식 데이터를 사용하여 사용자의 목표를 안내하는 맞춤형 건강 및 피트니스 AI를 개발합니다. → 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

 
 

밝은 데이터로 데이터 파워업

Bright Data 의 프록시 네트워크를 사용하면 전자상거래, 여행 및 금융을 위한 대규모 데이터 세트를 수집할 수 있습니다. 확장 가능한 솔루션을 통해 실행 가능한 통찰력을 확보하고 서비스를 강화하십시오. 무료 평가판으로 시작해 보세요 .

 

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🛠️ 도구

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📚 리소스

NHS AI 테스트로 의사가 놓친 작은 암 발견( 링크 )

이 Gigabyte 노트북은 AI를 사용하여 게임 성능을 향상합니다( 링크 ).

Hellmann's가 Google Cloud AI를 사용하여 남은 음식을 식사로 바꾸는 방법( 링크 )

NVIDIA CEO는 획기적인 AI 논문 뒤에 있는 연구자들에게 '당신은 세상을 변화시켰습니다'라고 말했습니다( 링크 ) .

연구원은 기계 학습을 사용하여 인더스 문명의 고대 텍스트를 디지털화합니다( 링크 ).

추신: 여전히 Ultimate ChatGPT 툴킷을 받으실 수 있습니다 (이메일 수신 동의 없음).

 

💰 자금 조달

Loop는 600만 달러를 모금하여 레스토랑의 제3자 배달 수익성을 높이고 있습니다( 링크 ).

AI Palette는 AI 기반 통찰력 플랫폼을 확장하기 위해 570만 달러를 모금하고 'FoodGPT' 챗봇을 추가합니다( 링크 )

💼 채용 게시판

Capgemini (미국) 의 분석 솔루션 컨설턴트

Guidde (이스라엘) 의 마케팅 운영 관리자

 
 

🐦 AI 인형:

 

🤖 프롬프트 튜토리얼

비즈니스 취약성 평가

[비즈니스]의 [현황]을 분석하고 취약점을 찾아 해결 방법을 알려주세요.

비즈니스 = [여기에 삽입]

현재 상태 = [여기에 삽입]

 

💌 기타

새들은 잠을 자나요 ?

세계에서 가장 많이 사용되는 언어

미국은 러시아 우라늄에 얼마나 의존하고 있습니까 ?

케토 다이어트는 알츠하이머병의 기억력 감퇴를 지연시킬 수 있습니다

밝은 구름이 기후 변화에 맞서 싸울 시간을 벌 수 있을까요 ?

고속도로 근처의 나무와 관목은 대기 오염을 크게 줄일 수 있습니다

더위를 느끼는 정도를 나타내는 열지수가 기온보다 빠르게 상승하고 있습니다.

유기농 농장의 확산으로 인해 재배자들이 농약을 덜 사용하는 것이 아니라 더 많이 사용하게 되는 이유

음식 흔적이 있는 흑요석 칼날을 통해 라파누이의 첫 번째 정착민이 1,000년 전에 남미 사람들과 정기적으로 접촉 했다는 사실이 밝혀졌습니다.

 

🗞️ 뉴스

AI 헬스케어 에이전트

Nvidia와 Hippocratic AI가 협력하여 AI 기반 의료 에이전트를 개발했습니다. 에이전트는 환자 통화를 지원하고 비진단 작업을 수행하도록 고안되었습니다.

테스트 결과, AI 에이전트는 특정 의료 작업에서 인간 간호사보다 성능이 뛰어나면서도 시간당 비용은 9달러에 불과한 것으로 나타났습니다. Nvidia와 Hippocratic은 이러한 에이전트가 의료 분야의 인력 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.

삼성의 AI 칩

삼성전자가 컴퓨터 칩 개발을 전담하는 새로운 연구소를 열었습니다. 이 연구실에서는 처음에는 대규모 AI 언어 모델 및 추론 작업에 최적화된 칩 설계에 중점을 둘 것입니다.

그들의 목표는 에너지와 자원을 덜 사용하면서 점점 더 크고 강력한 AI 모델을 지원할 수 있는 칩 설계를 만드는 것입니다.

구글의 개인 건강 AI

Fitbit은 Google과 협력하여 Fitbit 사용자에게 생체 인식 데이터를 기반으로 맞춤형 건강 및 피트니스 코칭과 권장 사항을 제공하는 개인 건강 대형 언어 모델이라는 AI 시스템을 개발하고 있습니다.

라이프 스타일 변화를 제안하여 사용자가 목표를 달성할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

듀오링고가 사용자에게 비용을 청구하지 않고 90억 달러 규모의 브랜드를 구축한 방법

🦉 듀오링고가 사용자에게 비용을 청구하지 않고 90억 달러 규모의 브랜드를 구축한 방법

듀오링고는 제품을 출시하기도 전에 대기자 명단에 300,000명의 사람들을 등록했습니다.

그들의 비밀은요?

그들은 대부분의 사람들이 언어를 배우는 데 1,000달러를 지불하지 않을 것이라는 것을 알고 있었습니다.

하지만 하루에 0달러로 단 3분만 투자하시겠습니까?

그것은 다른 이야기입니다.

그리고 12년 후, 듀오링고는 60% 이상의 지분을 소유하며 시장 점유율에 뛰어들었습니다.

듀오링고는 어떻게 시장을 장악했나요? (그리고 같은 일을 하기 위해 어떻게 그들의 전략을 훔칠 수 있습니까?)

좋은 질문입니다.

우리가 당신을 위해 준비한 것은 다음과 같습니다:

  • 💸 $0에서 시장 리더로

  • 🎰 게임화 듀오링고

  • 📈 8M TikTok 팔로워를 위한 트릭

판독 시간: 4분 3초

💸 $0에서 시장 리더로

루이스 본 안(창립자)은 과테말라의 가난한 아이였습니다. 그의 엄마는 그를 사립 어학원에 보내기 위해 대부분의 돈을 썼습니다.

과테말라와 같은 국가에서는 영어를 배우면 수입이 두 배로 늘어납니다.

Luis의 경우 English는 수입 잠재력을 10배나 늘렸습니다.

18세에 그는 미국 듀크 대학교에 장학금을 받았습니다.

24세에 그는 이미 억만장자가 되었습니다.

그는 모든 사람이 그와 같은 다른 언어를 배우면서 혜택을 얻을 수 있도록 듀오링고를 만들었습니다.

이제 빌 게이츠부터 해외 난민까지 모두가 듀오링고를 사용하고 있습니다.

올해 1월 듀오링고의 다운로드 수는 1,620만 건이 넘었습니다. 가장 가까운 경쟁자(Lingokids)는 190만 명에 불과했습니다.

그들은 어떻게 했나요?

단순한. 그들은 누구도 하려고 하지 않는 일을 했습니다. 바로 무료로 나눠주는 것이었습니다. 일종의 천재죠?

문제는 그들이 시작했을 때 다윗 대 골리앗이었습니다. 

경쟁자인 Rossetta Stone은 현금이 풍부하고 20년 이상의 경험을 갖고 있었으며 시장 장악력을 쉽게 포기할 의향이 없었습니다.

그럼에도 불구하고 듀오링고의 제안은 선택을 당연하게 만들었습니다.

아무것도 지불할 수 없는데 누가 수백 달러를 지불하고 싶겠습니까? (아무도 없습니다.)

하지만 듀오링고는 어떻게 무료 앱을 출시하고 12년 만에 90억 달러 규모의 브랜드를 구축했을까요?

광고.

하지만 지금은 모두가 익숙한 Facebook 광고가 아닙니다. 중간 광고 유형의 광고로 언어 수업을 일시 중지하는 것입니다.

이것은 오늘날 흔한 일처럼 보일 수 있지만 당시에는 판도를 바꾸는 일이었습니다.

하지만 듀오링고를 수십억 달러로 만드는 것은 실제 광고가 아닙니다. 

광고는 고객을 끌어들이는 듀오링고를 무료로 만드는 데 도움이 됩니다. 

하지만 광고도 짜증스럽습니다. 따라서 듀오링고는 사람들이 광고 없이 업그레이드할 것을 권장합니다.

이는 업그레이드를 수행하는 6%가 수익의 72%를 차지할 정도로 매우 효과적입니다.

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분명히 듀오링고는 고객을 유치하고 돈을 버는 방법을 알고 있습니다. 

이제 문제는 그들이 어떻게 계속해서 다시 돌아오도록 하느냐는 것입니다.

65,000명 이상의 독자들 앞에서 홍보하고 싶은 사업이나 무언가가 있습니까?

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🎰 게임화 듀오링고

듀오링고는 언어 앱이 아닙니다. 언어를 가르치는 것은 우연히 도파민 롤러코스터입니다.

듀오링고의 보유율은 68%로 업계 최고 수준입니다.

그들은 비즈니스를 게임화하기 위해 다음 4가지를 수행했습니다. 

#1 - 연속 기록: Snapchat과 마찬가지로 듀오링고 학습자도 연속 기록을 유지합니다. 연속 기록이 길어질수록 가치가 높아집니다. 이것을 매몰비용 오류라고 합니다. 2023년에는 300만명의 사용자가 365일 이상의 연속 사용을 기록했습니다.

#2 - 듀오링고 점수판: 이것이 듀오링고를 중독성 있게 만드는 이유입니다. 게임처럼 포인트, 보상, 배지를 수집합니다. 작업을 완료할 때마다 카지노에 적합한 캐싱을 받게 됩니다. 그리고 매주 점수판에서 경쟁하여 레벨을 올리게 됩니다.

듀오링고 리더보드에 대해 자세히 알아보세요.

#3 - 알림: AI를 사용하여 고객 반품률을 높일 수 있는 두 가지 요소를 발견했습니다.

  • 타이밍: 듀오링고는 앱을 마지막으로 사용한 후 24시간 후에 알려드립니다. 어제 오후 4시에 시간이 있었다면 오늘 다시 시간이 있을 가능성이 높습니다.

  • 성격: 어떤 메시지도 지루하지 않습니다. 듀오링고의 건방진 녹색 올빼미 '듀오'가 사용자를 괴롭힙니다. 이러한 개인화된 알림은 지루한 알림보다 성능이 훨씬 뛰어났습니다. 매일 수업을 마치지 않았다면 Duo는 다음과 같은 죄책감을 느낍니다. “휴식할 준비가 되셨나요? 일본어 수업은 스스로 진행되지 않습니다.”

#4 - 행동: 명확한 행동 촉구가 있습니다. 간단 해. 이를 수 있는. 그리고 하루에 3분이면 충분합니다. 

듀오링고는 단지 앱에서 사용자의 참여를 유도하는 것이 아닙니다. 최근에는 인터넷에서 센세이션을 일으키기도 했습니다.

📈 8M TikTok 팔로워를 위한 트릭

알고 보니 일부 사람들은 Duo의 수동적 공격적 알림이 너무 공격적이라고 생각했습니다. 

사용자들은 Tik Tok으로 몰려들어 Duo에 대한 밈을 게시했습니다. 

이것이 바로 Duolingo가 TikTok을 100,000에서 거의 하룻밤 사이에 800만 이상으로 성장시킨 방법입니다.

듀오링고의 마케팅 팀은 물러서지 않고 다음 단계로 나아갔습니다. 

자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요.

오늘날의 시장에서는 안전하게 플레이하는 것만으로는 관심을 끌 수 없습니다. 소비자에게 수천 개의 광고가 게재되면 소비자의 관심을 끌어야 합니다.  

이로써 듀오링고의 '무분별한' 소셜 미디어 계정이 탄생하게 되었습니다… 

@duolingo

@taalianadeem에 답글을 달아주세요. ifykyk #Duolingo #코미디 #트렌드 #mylittlepony #직장 #DuaLipa #horsiegirl #dulapeep

모든 사람이 자신의 사업을 홍보하기 위해 트워킹을 하는 녹색 올빼미 광고를 게시해야 한다고 말하는 것은 아니지만… 이것이 듀오링고를 돋보이게 하는 이유입니다. 

Z세대와 밀레니얼 세대는 듀오링고의 진정성을 좋아합니다. (듀오링고 사용자 기반의 60%가 30세 미만입니다!) 때로는 색다른 것이 도움이 될 때도 있습니다.

듀오링고는 창의적인 콘텐츠를 게시할 뿐만 아니라 사람들의 듀오 밈에 댓글도 달고 있습니다. 

제가 가장 좋아하는 unhinged Duo 응답은 다음과 같습니다.

듀오링고의 경우 홍보가 없는 것은 나쁜 홍보입니다.

마이크로소프트 CEO “오픈AI, 우리에겐 모든 것이 있다”

좋은 아침이에요. 3월 22일 금요일입니다.

알고 계셨나요? 1993년 오늘, 인텔은 최초의 펜티엄 마이크로프로세서를 출시했습니다.

오늘 이메일에서:

  • 마이크로소프트 CEO, OpenAI 소유 주장

  • 뉴럴링크 발전

  • AI 투자

  • AI 스타트업과 제품 발전

  • 빠른 링크

  • 5가지 새로운 AI 도구

  • 최신 AI 연구 논문

당신이 읽는다. 우리는 듣는다. 이 이메일에 답장하여 귀하의 의견을 알려주세요.

오늘의 AI 뉴스 트렌드

마이크로소프트 CEO: 내일 OpenAI가 사라진다면 “우리는 모든 것을 갖고 있다”

Elon Musk는 11월 Sam Altman을 잠시 축출하는 동안 Microsoft CEO Satya Nadella가 이사회 멤버들에게 한 강력한 성명 과 관련하여 X에 대한 우리의 게시물에 동의했습니다 .

이 인용문은 머스크가 2015년 설립하는 데 도움을 준 AI 회사의 영리 목적 성격에 대한 머스크 대 알트만 소송의 9페이지 에서 가져온 것입니다 .

아래 인용문을 참조하세요.

 

> Neuralink 임플란트를 통해 인간은 자신의 생각으로 체스를 둘 수 있습니다. 중요한 이정표에서 Neuralink는 최초의 인간 테스트 대상인 29세 마비 남성 Noland Arbaugh와 함께 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 선보였습니다. 라이브 스트리밍 이벤트 에서Arbaugh는 뇌 신호를 움직임으로 변환하는 BCI를 사용하여 온라인 체스와 문명을 플레이하는 능력을 시연했습니다. Elon Musk의 회사가 개척한 이 기술은 장애인에게 획기적인 잠재력을 제공합니다. 과거의 비판에도 불구하고 Neuralink는 Synchron과 같은 경쟁업체와 함께 BCI의 미래를 계속해서 형성하고 있습니다. FDA 승인을 기다리는 동안 이러한 진전은 마비 환자들에게 중요한 희망을 나타냅니다. 더 읽어보세요 .

> Neuralink는 뇌 칩이 원숭이의 시력을 회복한다고 주장합니다. Elon Musk는 Neuralink의 뇌 칩이 시각 장애인 원숭이의 시력을 회복했으며 마비된 개인이 마음으로 컴퓨터를 제어할 수 있게 되었다고 주장합니다. 그는잠재적으로 인간의 시력 능력을 능가하는 실험적인 시력 회복 제품인 " Blindsight" 를 발표했습니다. 최초의 인간 수혜자 Noland Arbaugh는 어깨 아래로 마비되었으며 이식 후 비디오 게임을 할 수 있는 컴퓨터 제어권을 되찾은 것으로 알려졌습니다. 이는 뇌-컴퓨터 상호작용을 위한 Neuralink의 " Telepathy " 제품을 따릅니다. 더 읽어보세요 .

 

AI에 대한 투자

> 달러를 넘어서: Microsoft의 6억 5천만 달러 변곡점 해석: Microsoft가 AI 스타트업 Inflection 과 6억 5천만 달러 계약을 맺은 것은 그 진정한 목적에 대한 의문을 제기합니다.Microsoft의 소비자 AI 부문을 이끌 DeepMind 공동 창립자 Mustafa Suleyman을 포함하여 Inflection 팀 대부분을 고용하는 것이 포함됩니다높은 가격에도 불구하고 Inflection은 독립적인 상태를 유지하면서 다른 회사의 AI 모델 구축을 돕는 "AI 스튜디오"로 운영될 것입니다. 그러나 Inflection의 주력 모델인 Inflection 2.5는 OpenAI 및 Anthropic과 같은 경쟁사에 비해 뒤떨어집니다. 이번 전략적 인재 인수를 통해 Microsoft는 AI 전문성을 강화하는 동시에 본격적인 인수와 관련된 규제 장애물을 잠재적으로 피할 수 있습니다. 더 읽어보세요 .

> AI 스타트업 Cohere는 야심찬 자금 조달 라운드에서 50억 달러 가치 평가를 추구합니다. 5억 달러 모금을 목표로 하는 이 야심찬 움직임은 12월의 1,300만 달러에서 증가한 2,200만 달러의 적당한 연간 수익에도 불구하고 이루어졌습니다. 전 Google 연구원들이 설립한 Cohere는 엔터프라이즈 중심 AI 모델 구축에 중점을 두고 있으며 Oracle 과의 현재 파트너십을 넘어 확장할 계획입니다 . 그들의 가치 평가 상승은 현재 수익이 적당하더라도 AI 채택의 미래에 대한 투자자의 신뢰를 반영합니다. Cohere가 OpenAI와 같은 거대 기업과 경쟁하는 AI 분야에서의 자금 조달 경쟁은 개발을 위한 자원을 확보해야 하는 이러한 "기반 모델" 회사에 대한 압력을 강조합니다. 더 읽어보세요 .

> 미국은 국내 칩 제조를 촉진하기 위해 인텔에 85억 달러를 투자합니다. 백악관은 미국 반도체 생산을 강화하기 위한 CHIPS 법에 맞춰 인텔의 국내 칩 제조에 자금을 지원하기 위해 최대 85억 달러를 제안했습니다 . 인텔은 5년에 걸쳐 1,000억 달러를 투자하여 30,000개 이상의 일자리 창출을 목표로 하고 있으며, 이 자금은 애리조나, 뉴멕시코, 오하이오, 오레곤 지역의 프로젝트에 배정되었습니다. 이 제안에는 반도체 및 건설 인력 개발을 위한 5천만 달러가 포함되어 있습니다. 이 이니셔티브는 미국의 반도체 역량을 강화하고 혁신을 촉진하며 국내 제조를 활성화하려는 노력을 강조합니다. 더 읽어보세요 .

> Astera Labs의 IPO 성공으로 Amazon에 AI 향상 제공: Amazon은 Astera Labs의 뛰어난 IPO 로 성공을 거두었습니다. Astera의 주가는 Nasdaq에서 72% 급등하여 데이터 센터 칩 제조업체의 가치를 거의 95억 달러로 평가했습니다. AI와 클라우드 인프라용 연결 칩을 공급하는 아스테라의 주요 고객사인 아마존에게는 반가운 소식이다. Amazon은 최대 230만 주(종가 기준 약 1억 4400만 달러)의 Astera 주식을 매입할 수 있는 영장을 보유하고 있지만, 완전히 현금화하려면 6억 5000만 달러 상당의 Astera 제품을 구매해야 합니다. Astera의 IPO 성공은 예상되는 Reddit IPO를 반영하여 AI 인프라에 대한 투자자의 강력한 선호를 반영합니다. 더 읽어보세요 .

> AI 에이전트, 2,700만 달러의 시드 라운드로 글로벌 채용 중단: 2,700만 달러의 시드 자금으로 무장한 Borderless AI가 글로벌 채용을 간소화하기 위해 주력 AI 에이전트인 Alberni를 공개했습니다 . 기존 챗봇과 달리 Alberni는 고용 계약 초안 작성 및 서류 관리와 같은 작업을 자율적으로 처리합니다. 전략적 파트너십은 Alberni의 역량을 강화하여 규정 준수를 보장합니다. Susquehanna와 Aglaé Ventures가 자금 조달 라운드를 주도하여 Borderless가 지리적으로 확장할 수 있도록 지원합니다. 처음에는 중간 규모의 기술 기업을 대상으로 하는 Borderless는 자동화 솔루션을 찾는 대기업에 맞춰 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다. 더 읽어보세요 .

 

AI 스타트업 및 제품 개발

> Stability AI 투쟁으로 Stable Diffusion 개발자 퇴장: 영향력 있는 텍스트-이미지 생성 모델인 Stable Diffusion의 핵심 연구원이 Stability AI를 떠나 회사의 과제를 더욱 악화시켰습니다. Stable Diffusion 개발에 중요한 역할을 했던 Robin Rombach , Andreas Blattmann 및 Dominik Lorenz는 경영진의 퇴임과 재정적인 어려움으로 인해 회사를 떠났습니다. 한때 10억 달러 가치로 평가되었던 Stability AI는 상당한 자금을 조달하고 Clipdrop 과 같은 자산을 매각함에도 불구하고 현금 흐름 문제에 직면해 있습니다. Rombach와 팀의 이탈은 부사장 및 연구 책임자를 포함하여 일련의 주목할만한 퇴장을 따릅니다. Stability AI는 저작권 침해를 둘러싼 법적 싸움에 직면해 있으며 경쟁사인 Midjourney의 봇넷과 유사한 활동 사건에 연루되었습니다.CEO Emad Mostaque는 투자자들의 압력 속에서도 여전히 경영권을 유지하고 있습니다. 더 읽어보세요 .

> 이미지를 말하는 비디오로 전환: Alibaba의 EMO는 판도를 바꾸었습니다. Alibaba Group은 AI 모델인 EMO 를 통해 비디오 세대의 발전을 소개합니다. EMO는 단 하나의 이미지와 오디오 트랙을 사용하여 새로운 표준을 제시하는 사실적인 립싱크 비디오를 만듭니다. Alibaba 연구진이 개발한 EMO는 복잡한 3D 모델이나 얼굴 마커가 필요 없는 Stable Diffusion 기반의 새로운 접근 방식을 사용합니다. 더 읽어보세요 .

> Sakana AI의 진화 알고리즘은 기존 AI 모델을 병합하여 유능한 AI 모델을 생성합니다 . 전 Google AI 전문가 Llion Jones 와 David Ha 가 설립한 일본 스타트업인 Sakana AI 는 AI 모델을 생성하는 새로운 방법을 개척하고 있습니다. " 진화 모델 융합(Evolutionary Model Fusion) "이라고 불리는 그들의 접근 방식은 자연 선택에서 영감을 얻어 기존 오픈 소스 모델을 결합하고 특정 작업에 맞는 새로운 모델을 자동으로 생성합니다. 이 방법은 신경 진화와 집단 지능을 활용하여 유망한 결과를 가져옵니다. Sakana AI가 최근 출시한 일본어 및 비전 모델은 최첨단 벤치마크를 능가했습니다. 더 읽어보세요 .

 

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AI 디코딩은 AI의 복잡성을 소화 가능한 개념으로 분해하여 AI의 역사, 진화 및 실제 응용 프로그램을 안내합니다.

AI 분야의 핵심 플레이어를 소개하고 AI 시스템을 구동하는 기본 알고리즘, 데이터 및 기계 학습 개념을 설명합니다. 딥 러닝, 신경망 및 강화 학습에 대해 더 깊이 이해하고 규칙 기반 시스템부터 확률 네트워크 및 그 이상에 이르기까지 다양한 유형의 AI를 살펴보겠습니다.

목표는 이 책을 AI가 작동하는 방식에 대한 접근 가능한 발견으로 만드는 것이었습니다.

웹에서 찾아볼 수 있는 5가지 새로운 AI 기반 도구

ZeroTrusted.ai는 AI 개인 정보를 보호하여 LLM과의 안전한 상호 작용을 가능하게 합니다. 암호화 및 컨텍스트 보존 기술을 통해 데이터 무결성과 기밀성을 보장합니다. 향상된 디지털 개인 정보 보호를 위해 SaaS로 출시되었습니다.

 

Fotor Video Enhancer 는 손쉬운 비디오 품질 향상을 위해 AI를 활용하는 온라인 도구입니다. 널리 사용되는 형식을 지원하고 특정 조정 기능과 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

 

ThinkAny 는 지능형 응답 기능과 함께 고품질 콘텐츠를 검색하고 집계하기 위해 RAG 기술을 사용하는 AI 검색 엔진입니다.

 

Pulse AI는 이제 이미지 분석 기능을 통해 웹사이트와 앱에 대한 즉각적인 UX 분석을 제공합니다. 다양한 언어로 추천을 맞춤화하고, 페르소나를 추적하고, 전 세계적으로 여정을 최적화하세요.

 

Muse Pro 는 창의성을 강화하기 위해 실시간 AI를 통합한 iPhone 및 iPad용 고급 그리기 앱입니다. 압력 감지, 직관적인 제어, 미세 조정된 AI 협업 기능을 갖춘 Apple Pencil을 지원합니다.

 는 연구자들이 출판 전 논문을 공유하는 무료 온라인 라이브러리입니다.

Be-Your-Outpainter는 비디오 아웃페인팅을 위한 확산 기반 접근 방식인 MOTIA를 선보이며 고품질 결과를 위해 소스 비디오 패턴과 생성적 사전 분석을 활용합니다. MOTIA의 입력별 적응 및 패턴 인식 아웃페인팅 단계는 프레임 간 및 프레임 내 일관성을 보장합니다. MOTIA는 의사 아웃페인팅 학습을 통해 필수 비디오 패턴을 캡처하고 표준 생성과 아웃페인팅을 효과적으로 연결합니다. 공간 인식 삽입 및 소음 이동과 같은 전략은 성능을 향상시킵니다. 광범위한 평가를 통해 MOTIA의 우수성이 확인되었으며, 광범위한 튜닝 없이도 벤치마크를 능가했습니다. 그러나 정보가 부족한 소스 비디오에는 어려움을 겪을 수 있습니다.

 

RadSplat은 복잡한 장면의 강력한 실시간 렌더링을 위한 새로운 방법을 도입하여 초당 900프레임(FPS) 이상을 달성합니다. 신경장 및 가우스 스플래팅과 같은 이전 접근 방식은 품질이나 효율성 측면에서 한계가 있었지만 RadSplat은 두 가지의 장점을 결합합니다. RadSplat은 복사 필드를 사전 및 감독 신호로 활용하여 포인트 기반 장면 표현을 최적화하여 향상된 품질과 강력한 최적화를 보장합니다. 새로운 가지치기 기술은 높은 품질을 유지하면서 포인트 수를 줄여 장면 표현을 더 작고 빠르게 만듭니다. 또한 테스트 시간 필터링 접근 방식은 렌더링을 가속화하고 더 큰 장면으로의 확장성을 가능하게 합니다. RadSplat은 속도와 품질 모두에서 이전 방법을 능가하는 최첨단 합성 품질을 달성하며, 높은 재구성 품질을 유지하면서 이전 작업보다 3,000배 이상 빠른 렌더링을 제공합니다.

 

LLAMAFACTORY는 다양한 다운스트림 작업을 위해 100개가 넘는 LLM(대형 언어 모델)의 효율적인 미세 조정을 촉진하는 포괄적인 프레임워크입니다. LLM을 다양한 작업에 적용하는 문제를 해결하기 위해 LLAMAFACTORY는 최첨단 효율적인 교육 방법을 통합 플랫폼에 통합합니다. 프레임워크는 사용자 친화적인 웹 UI인 LLAMABOARD를 제공하여 코딩 없이 사용자 정의가 가능합니다. LLAMAFACTORY는 모델, 데이터 세트 및 훈련 방법 간의 종속성을 최소화하여 미세 조정 프로세스를 간소화합니다. 이는 동결 조정, 그래디언트 하위 순위 투영, 플래시 주의 및 혼합 정밀도 교육과 같은 기술을 지원합니다. 프레임워크의 모듈식 아키텍처를 통해 다양한 모델과 데이터세트로 유연하게 확장할 수 있습니다. 경험적 검증은 언어 모델링 및 텍스트 생성 작업의 효율성과 효과를 보여줍니다.

 

이 논문에서는 API 액세스를 통해 OpenAI의 ChatGPT 또는 Google의 PaLM-2와 같은 블랙박스 생산 언어 모델에서 정확한 정보를 추출할 수 있는 새로운 모델 도용 공격을 소개합니다. 이 공격은 변환기 모델의 임베딩 프로젝션 레이어를 표적으로 삼아 이전에 모델 제공자가 공개하지 않은 숨겨진 차원을 드러냅니다. 공격은 최종 레이어 투영의 낮은 순위 구조를 활용하여 임베딩 차원과 투영 행렬을 효율적으로 복구합니다. 실험 결과는 거의 완벽한 추출 성공률로 다양한 모델에 걸쳐 공격의 효율성을 보여줍니다. 이 백서는 공격의 영향, 잠재적인 방어, 책임 있는 공개 관행에 대해 논의합니다. 또한 다양한 API 기능으로 인해 발생하는 문제를 해결하고 다양한 API 구성에 따른 공격 기술을 제시합니다.

 

이 논문에서는 MLLM(Multi-modal Large Language Model)의 시각적 수학적 추론 능력을 평가하는 데 있어서 현재 벤치마크의 부적절성을 다룹니다. 그들은 수학적 추론에서 시각적 요소에 대한 MLLM의 이해를 평가하기 위해 세심하게 설계된 다이어그램이 포함된 2,612개의 고품질 수학 문제로 구성된 포괄적인 벤치마크인 MATHVERSE를 소개합니다. MATHVERSE는 텍스트 콘텐츠와 다양한 정보 형식을 분류함으로써 다이어그램을 정확하게 해석하는 MLLM의 능력을 평가합니다. 또한 단계별 추론 프로세스를 분석하여 상세한 오류 분석을 제공하는 CoT(사고 사슬) 평가 전략을 제안합니다. 실험 결과에 따르면 기존 MLLM은 시각적 해석에 어려움을 겪고 있으며 수학적 시각적 이해력 향상의 필요성이 강조됩니다.

 

AI가 만화를 만든다

 

 

 
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