안녕하세요, 오늘 하루 잘 보내셨나요 ? 
오늘도 편안한 밤 보내시길 바라며,
오늘의 AI 소식 전해드립니다 !
HuggingFace에서 AI와 AI 맞대결에 대한 블로그가 있어 가져와봤습니다. AI 맞대결 시스템은 Multi Agent 환경에서의 강화학습을 기반으로 만듭니다. 그리고 해당 환경으로 학습을 진행합니다. 마지막으로 학습된 모델을 기반으로 다른 모델과 게임을 진행해 랭킹을 매기는 시스템입니다. 맞대결 시스템의 첫번째 프로젝트는 축구 시스템입니다. 축구 시스템환경은 유니티로 구현하고 축구 결과를 ELO 스코어로 진행합니다. 강화학습 프로젝트중에서 재미있을것 같아 혹시 도전해보고 싶은 분들이 있다면 리더보드에 올려보세요!!
이전에 Dylan Ebert라는 분이 HuggingFace에서 AI for Game Development 시리즈를 진행하고 있습니다. 이전에 Art Style, Game design, 3d, 2d까지 전부 AI로 구현했는데 오늘 소개할 내용은 스토리입니다. 스토리는 ChatGPT에 맡겨서 진행했고 그것을 기반으로 게임을 완성합니다. 게임이 궁금하시다면 https://huggingface.co/spaces/dylanebert/FarmingGame를 눌러주세요
구글리서치에서 2022년에 했던 연구와 그 이후 추가연구에 대한 내용을 블로그로 배포하고 있습니다. 이번 블로그는 2022년 회고 및 이후 연구 시리즈 4탄으로 효율적인 학습을 위한 알고리즘에 대한 이야기입니다. 딥러닝은 지속적으로 발전하면서 모델이 더 크고 복잡해지다보니 회사는 효율성과 비용을 고려하기 시작했습니다. 구글은 훈련, 데이터, 추론에 대한 효율에 투자를 하고 있고 그 밖에 보안, 개인정보 보호까지 고려하고 있습니다. 구글이 어떤 노력했는지 알아보고 싶다면 해당 블로그를 클릭해주세요.
케라스 예제로 Focal Modulation Network에 대한 예제가 올라와서 공유합니다. Focal Modulation Network는 Microsoft에서 발표했으며BERT와 Transformer로 유명한 Self Attention에서 수행시간과 시간복잡도를 줄이기 위해 제안된 네트워크입니다. 이를 Keras로 구현했으니 궁금해보신분들은 해당 예제를 보면서 공부하는걸 추천합니다!!
