2024-11-01
AI 에이전트는 자율적으로 환경을 인식하고 특정 목표를 달성하기 위해 행동하도록 설계된 프로그램입니다. 이러한 에이전트의 구축 및 배포를 위한 강력한 플랫폼의 확산 덕분에 이제 모든 규모의 기업이 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 플랫폼은 AI의 민주화를 이루어, 조직이 기계 학습이나 신경망 아키텍처에 대한 깊은 전문 지식 없이도 최첨단 기술을 활용할 수 있도록 하고 있습니다. 이러한 플랫폼의 중요성은 과소평가될 수 없습니다. 이들은 단순한 도구가 아니라 혁신의 촉매제 역할을 하여 기업이 다음과 같은 일을 할 수 있도록 합니다: AI 솔루션을 신속하게 프로토타입하고 배포하기 특정 산업의 요구에 맞게 에이전트를 맞춤화하기 조직 전체에서 AI 기능을 확장하기 기존 시스템에 고급 AI 기능 통합하기 AI 에이전트를 구축하기
최근에 Python 3.13이 출시되었으며, 중요한 업데이트가 포함되어 있습니다. Python은 머신 러닝, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, 이러한 분야의 증가하는 요구를 충족하기 위해 지속적으로 발전해왔습니다. 최신 버전인 Python 3.13은 성능과 생산성을 향상시키기 위한 여러 가지 중요한 개선 사항을 제공하여 ML 및 AI 프로젝트에서 작업하는 개발자들에게 중요한 이정표가 되고 있습니다. Python이 ML 및 AI 분야에서 지배적인 이유는 그 간결함, 광범위한 라이브러리 지원 및 대규모 커뮤니티에 있습니다. 그러나 AI 분야가 확장됨에 따라 더욱 성능이 뛰어나고 효율적인 Python 코드의 필요성이 중요해지고 있습니다. Python 3.13은 ML 훈련 및 추론 작업에서 일반적으로 발생하는 계산 집약적인 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있는
2024-11-01
애플은 무엇을 보았나요? 좋은 것은 없었습니다. 애플의 연구자 그룹이 발표한 논문에 따르면, 오늘날 ChatGPT나 Llama와 같은 AI의 가장 인기 있는 제품의 근본을 이루는 대규모 언어 모델(LLMs)은 진정으로 추론할 수 없다고 주장하고 있습니다. 즉, 이들의 지능 주장은 매우 과장되었다고 볼 수 있습니다 (혹은 비관적인 시각에서 보면, 우리는 거짓말을 당하고 있는 셈입니다). 일련의 테스트를 통해 그들은 이들의 추론 능력이 대개 — 혹은 전적으로 — 기억의 결과이지 진정한 지능이 아님을 증명합니다. 이것은 LLM들에 대한 실망감이 커지고 있는 추세에 추가되며, 이는 투자에 큰 변화를 가져오고 수십억 달러 규모의 많은 스타트업에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 자연히, 이는 빅테크의 수십억 달러 규모의 AI 지출과 이
보세요. 제가 말씀드릴게요. 저는 2010년에 상업적으로 이용 가능한 최초의 자동화된 콘텐츠/자연어 생성/생성 AI 플랫폼을 개발하고 출시한 팀의 일원이었습니다. 저는 특허를 보유하고 있으며, 그것에 대해 매우 자랑스럽게 생각합니다. 그리고 사과드립니다. 제가 이러한 일이 발생할 것이라고 예측했기 때문입니다. 하지만 더 중요한 점은, 우리가 기술을 작업하고 Yahoo Fantasy Football과 Associated Press와 같은 고객을 확보한 후, 저는 오랜 시간 동안 콘텐츠가 기계에 의해 생성된 것처럼 들리지 않도록 알고리즘, 모델 및 코드를 개발하는 데 대부분의 시간을 보냈다는 것입니다. 저희는 이 작업을 잘 해냈다고 생각합니다. 고객이 저희에게 괜찮은 개별적인 농담을 작성하도록 허용했을 때, 저희는 꽤 괜찮은 농담을 만들 수 있었습니다. 그게 얼마나 어려운 일인지 상상도 못
하루 아침에 AI가 세상을 혁신했다는 사실을 깨닫고 일어난다고 상상해 보세요. 믿기 힘든가요? 하지만 그 가능성은 생각보다 가까워졌습니다. 많은 사람들이 AI가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지 인식하지 못하고 있습니다. 이 기사를 다 읽고 나면 AI 혁명의 방향성을 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 이에 대비하는 방법도 알게 될 것입니다. 그리고 2027년에 AI 초지능이 등장할 때, 여러분은 준비가 되어 있을 것입니다. 5년 전, 저는 오픈 소스 모델과 클라우드 기술을 활용하여 몇 가지 AI 프로젝트를 개발했습니다. 제 챗봇은 기본적인 대화조차 어색하게 이어갔고, 제 감정 분석 도구는 종종 분명한 풍자를 놓치곤 했습니다. 그 당시 AI는 첫걸음을 내디딘 서툰 아기였습니다. 오늘날로 빨리 감기: 그 아기가 이제는 올림픽
2024-10-31
AI 도구가 작동하는지 확인하려면 뉴스 헤드라인을 읽지 말고 직접 사용해 보세요. AI 버블이 폭발하더라도, 생존자들은 새로운 기술 환경을 구축할 것이며, 그에 따른 두 번째 효과로 새로운 사회문화 환경도 만들어질 것입니다. AI가 당신의 일을 빼앗지 않습니다. AI를 사용하는 사람이 당신의 자리를 대신할 것이며, 대부분은 당신이 AI를 사용하지 않는 자신을 대체할 것입니다. 기업은 주주를 걱정하고, 정치인은 투표를 걱정하며, 기자는 급여를 걱정하고, 블로거는 조회수를 걱정하고, 연구자는 인용을 걱정합니다. 당신이 중요하게 생각하는 것에 대한 적절한 출처의 조합을 찾으세요. 생성적 AI는 최종 단계에 있으며, 다음에 오는 것은 생성하는 것보다 생성하지 않는 것에 더 가치가 있습니다. AI는 "미래의 기술"이 아니라 과거와 현재의 기술입니다. 우리가 일상 생활에서
2024-10-31
AI 기술을 개발하는 가장 좋은 방법은 프로젝트를 만드는 것입니다. 하지만 시작하는 단계에서 무엇을 만들어야 하는지 알아내는 것은 어려울 수 있습니다. 여기에서는 세 가지 수준의 복잡성을 가진 5개의 AI 프로젝트를 빠르게 만들 수 있는 방법을 공유합니다. 각 아이디어를 구현하는 데 필요한 단계와 Python 라이브러리를 설명하겠습니다. 초보자들이 프로젝트 아이디어를 생각할 때 저지르는 가장 큰 실수는 "이 새로운 기술을 어떻게 활용할 수 있을까?"라는 질문으로 시작하는 것입니다. 새로운 도구를 배우는 좋은 방법이 될 수 있지만, 더 나은 방법이 있습니다. 좋은 프로젝트 아이디어는 "어떤 문제를 해결할 수 있을까?"라는 질문으로 시작합니다. 이는 잠재적인 고용주와 공유할 때 좋은 이야기가 될 뿐만 아니라, 문제를 해결하는 것이 기술적 기술을
시작하기 전에이것을 확인해 보세요 스크린샷이 비디오는 900,000회의 조회수를 기록하였으며 $9,900의 광고 수익을 발생시켰습니다. 이제 이 비디오를 확인해 보세요 스크린샷이것은 90만 조회수를 기록했지만, 이 채널은 37,000달러 이상을 벌었습니다. 같은 노력으로 네 배 더 많은 수익을 올린 셈입니다! 이번 글에서는 15가지 독특한 바이럴 니치 아이디어를 소개하고자 합니다. 또한 이 채널이 1,000 조회수에 대해 얼마나 많은 수익을 올리는지 보여드리겠습니다. 초보자들이 가장 많이 하는 실수 중 하나는 훌륭한 영상을 만드는 데 모든 시간과 노력을 쏟는 것입니다. 조회수를 얻을 수도 있지만, 잘못된 니치를 선택했기 때문에 잠재 수익을 낭비하고 있는 것입니다. CPM 이해하기 CPM은 Cost Per Mille의 약자로, 광고주가 1,000회의 광고 노출에 대해 지불할 의향이 있는
2024-10-31
UI/UX 디자인의 끊임없이 변화하는 세계는 이제 훨씬 더 가속화된 접근 방식을 취하고 있으며, AI는 게임 체인저로 보입니다. 가장 반복적인 작업을 자동화하는 것부터 사용자 행동에 대한 깊은 통찰을 얻는 것까지, AI 도구는 디자이너들이 더 스마트하게 작업할 수 있도록 지원하고 있습니다. 다가오는 혁신을 살펴보고 싶으시다면, 디자인 방식을 혁신할 10가지 AI 도구를 소개합니다. 1. Uizard UizardUizard는 AI 기반 디자인 도구의 혁신을 선도하고 있으며, 사용자가 종이에 그린 스케치를 몇 초 만에 디지털 디자인으로 변환할 수 있도록 합니다. 디자이너들이 세부 사항에 얽매이지 않고 아이디어를 신속하게 프로토타입할 수 있도록 돕는 완벽한 도구로, 아이디어를 스케치하고 사진을 찍으면 Uizard가 그것을 다듬을 준비가 된 디지털 인터페이스로 변환합니다. Uizard 웹사이트