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오늘은 딥마인드가 기후변화에 어떻게 대응하는지에 대한 블로그와 웹탐색 LLM 마지막으로 3D모델링과 LLM의 만남에 대한 소식입니다!
기후 변화에 대응할 때 AI를 활용하는 법을 공개한 딥마인드의 블로그를 소개합니다! 딥마인드는 이전부터 풀기 어려운 난제를 AI로 풀려는 노력을 꾸준하게 해오고 있는데요. 오늘 소개해드리는 블로그에 따르면 딥마인드는 날씨, 기후 예측에 AI를 활용해서 더 정확하게 예측할 수 있게 되었다고 합니다. 또한 컴퓨팅 인프라의 에너지를 최적화하는 방식으로 에너지를 효율화했다고 하니, 딥마인드의 이러한 연구로 세상이 조금 더 좋아지면 좋겠네요~
Using AI to fight climate change
요즘은 웹 탐색을 할때 LLM을 도입하는 것이 트렌드인데요. 웹사이트의 경우에는 개방형 도메인, 제한된 컨텍스트 길이, HTML에 대한 귀납적 편향성이 부족하다보니 여러가지 어려움이 존재합니다. 오늘 소개해드리는 이번 논문에서는 WebAgent는 명령어를 표준 하위 명령어로 분해하고 미리 계획은 세운 다음 HTML 문서를 스니펫으로 요약한 뒤 Python 프로그램으로 웹사이트 작업을 수행합니다. 웹사이트와 LLM 연구도 정말 눈에 많이 띄는데 연구 주제로도 적합할 것 같으니 꼭 한번 읽어보시는 걸 추천드립니다!
A Real-World WebAgent with Planning, Long Context Understanding, and Program Synthesis
최근 3D 모델링과 LLM을 결합한 흥미로운 모델이 등장했습니다. 이 모델은 3D 모델을 2D로 재구축하고 NeRF로 모델링하여 3D 피처를 추출합니다. 그리고 원하는 질문을 입력하면 3D LLM을 통해 답변을 얻을 수 있는데요. 이런 방식을 도입하면 3D 모델링이 필요한 공간에 LLM을 활용하여 구체적인 정보를 효과적으로 얻을 수 있을 것으로 기대가 됩니다~! ‘오늘의집’ 서비스에서는 실제 3D 모델을 활용하여 가구 배치를 지원하고 있는데, 이런 기능에 LLM을 도입한다면 더욱 정확하고 다양한 정보를 제공할 수 있을 것으로 생각됩니다!
3D-LLM: Injecting the 3D World into Large Language Models
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