[TLDR] 오늘의 AI 뉴스, 2023-06-08: 딥마인드, 더 빠른 분류 알고리즘 발견⏩, 샘 알트먼의 AI를 위한 로비🏛️, 무료 생성형 AI 강좌📚

파이토치 한국 사용자 모임에서는 TLDR 뉴스레터의 승인을 받아 AI 소식을 DeepL로 번역하여 전합니다. :star_struck:

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TLDR-AI 뉴스 레터 썸네일


:rocket: 주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches

샘 알트먼이 워싱턴을 습격하여 AI 의제를 설정한 방법 / How Sam Altman Stormed Washington To Set The AI Agenda (5 minute read)

OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 최근 몇 달 동안 100명이 넘는 미국 의원들을 만나며 워싱턴에서 로비 활동을 시작했습니다.

OpenAI CEO Sam Altman has launched a lobbying blitz in Washington, meeting with over 100 US lawmakers in recent months.

딥마인드의 알파데브, 더 빠른 분류 알고리즘 발견 / DeepMind's AlphaDev discovers faster sorting algorithm (18 minute read)

딥마인드는 한동안 과학을 개선하기 위해 AI를 사용해 왔습니다. 이번 연구에서는 분류를 싱글 플레이어 게임으로 취급하고 에이전트가 더 나은 분류 알고리즘을 발견합니다.

DeepMind has been using AI to improve science for some time. In their work here they treat sorting as a single player game and their agent discovers a better sorting algorithm.

(:point_right: :fire::kr: [Deepmind]구글 딥마인드 AI 'AlphaDev', 새 정렬 알고리즘 발견)

OpenAI, GPT-5 학습을 아직 시작하지 않음 / OpenAI Still Not Training GPT-5 (1 minute read)

OpenAI는 아직 GPT-4의 후속 모델인 GPT-5의 학습을 시작하지 않았습니다. 이 회사는 여전히 이 모델에 대한 새로운 아이디어를 연구 중이며, CEO인 샘 알트먼은 학습 시작에 대해 "근시일 내에는 아닐 것 같다"고 말합니다. 또한 알트먼은 의원 및 업계 관계자들과 만나 AI 확산의 잠재적 위험과 이를 완화하는 방법에 대해 논의하고 있습니다.

OpenAI has not yet started training GPT-5, the successor to GPT-4. The company is still working on new ideas for the model, and CEO Sam Altman says they are "certainly not close" to starting training. Altman is also meeting with lawmakers and industry players to discuss the potential risks of AI proliferation and how to mitigate them.

:brain: 연구 & 혁신 관련 소식 / Research & Innovation

arXiv(논문) 링크가 있는 트윗만 표시 / Only show tweets with Arxiv links (GitHub Gist)

트위터 피드를 큐레이션하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 uBlock 규칙은 Arxiv로 링크되는 트윗만 표시합니다.

Curating your Twitter feed can be challenging. This uBlock rule only shows tweets that link to Arxiv.

CodeTF (GitHub Repo)

CodeTF는 대규모 언어 모델과 코드 인텔리전스를 위한 원스톱 파이썬 트랜스포머 기반 라이브러리로, 코드 요약, 번역, 코드 생성 등과 같은 코드 인텔리전스 작업에 대한 학습 및 추론을 위한 원활한 인터페이스를 제공합니다.

CodeTF is a one-stop Python transformer-based library for code large language models and code intelligence, provides a seamless interface for training and inferencing on code intelligence tasks like code summarization, translation, code generation, and so on.

Hiera: 더 빠르고 정확한 이미지 및 비디오 인식을 위한 비전 트랜스포머 간소화하기 / Hiera: Simplifying Vision Transformers for Faster and More Accurate Image and Video Recognition (GitHub Repo)

이 논문에서는 속도와 정확성에서 이전 모델보다 뛰어난 성능을 발휘하는 간소화된 비전 트랜스포머인 Hiera를 소개합니다. Hiera는 사전 학습 중에 강력한 visual pretext task(MAE)을 사용함으로써 성능의 저하 없이 다단계 트랜스포머에서 발견되는 불필요한 복잡성을 제거합니다.

This paper introduces Hiera, a simplified vision transformer that outperforms previous models in speed and accuracy. By using a powerful visual pretext task (MAE) during pre-training, Hiera eliminates unnecessary complexities found in multi-stage transformers without compromising the performance.

(광고) AI의 수학과 논리를 직접 체험해 보세요 / Get hands-on with the math and logic behind AI(Sponsor)

최첨단 기술의 이면에 있는 수학을 설명하는 Brilliant의 대화형 첫 번째 원칙 접근 방식을 통해 쉽게(하지만 너무 쉽게) 학습할 수 있습니다. 브릴리언트 30일 무료 체험 + 연간 구독 20% 할인.

Brilliant's interactive, first-principles approach to explaining the math behind cutting-edge technology makes it easy (but not too easy) to learn. Try Brilliant free for 30 days + get 20% off an annual subscription.

:man_technologist: 엔지니어링 및 리소스 관련 소식 / Engineering & Resources

텍스트-이미지 모델에 대한 새로운 대응 / Emergent correspondence in text to image models (25 minute read)

이미지 간에서의 대응(coreespondence)은 동일한 물체의 이미지들이 갖는 의미적 특징입니다. 예를 들어 사람의 코, 동물의 귀, 자동차의 타이어 등이 이에 해당합니다. Stable Diffusion과 같은 텍스트로부터 이미지를 생성하는 모델에는 대응(coreespondence) 탐지가 가능하다는 것이 밝혀졌습니다. 영리한 알고리즘을 통해 다양한 이미지 사이에서 이러한 대응을 추출할 수 있습니다. 이는 문체 변환 및 기타 다양한 컴퓨터 비전 작업에 유용합니다.

Correspondences between images are semantic features in an image that mean the same thing. This could be noses on people, ears on animals, tires on cars etc. It turns out that text image models like Stable Diffusion can have emergent correspondence detection. Through a clever algorithm, you can extract these correspondences between various images. This is useful for stylistic transfer, and various other computer vision tasks.

CiT-Net: CNN 및 트랜스포머를 사용한 향상된 의료 이미지 세그멘테이션 / CiT-Net: Enhanced Medical Image Segmentation with CNNs & Transformers (14 minute read)

저자들은 필요 연산량과 매개변수 수를 줄이면서 의료 이미지 분할에서 뛰어난 성능을 제공하는 새로운 하이브리드 모델인 CNN과 Vision Transformer를 결합한 CiT-Net을 소개합니다.

The authors present CiT-Net, a new hybrid model combining CNNs and Vision Transformers, that offers superior performance in medical image segmentation while reducing computational needs and parameter count.

새로운 클래스 발견에서 지도 지식 사용에 대한 질문 / Questioning Supervised Knowledge Use in Novel Class Discovery (22 minute read)

이 논문에서 저자들은 '지도된' 지식이 항상 새로운 클래스 발견(NCD; Novel Class Discovery)에 도움이 되는지 탐구합니다. 새로운 '전달 흐름' 지표를 도입하고 지도 지식이 때때로 NCD 성능을 저하시킬 수 있음을 발견합니다.

In this paper, the authors explore if 'supervised' knowledge always aids in Novel Class Discovery (NCD). They introduce a new 'transfer flow' metric and find supervised knowledge can sometimes reduce NCD performance.

:gift: 그 외 소식 / Miscellaneous

DeepLearning.AI에서 제공하는 무료 GenAI 강좌 / Free GenAI courses are offered by DeepLearning.AI (Online Courses)

개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링, LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain, LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain, ChatGPT API를 사용한 시스템 구축 등 DeepLearning.AI의 단기 강좌를 통해 생성 AI 기술을 한 단계 더 발전시켜 보세요.

Take your generative AI skills to the next level with the following short courses from DeepLearning.AI: ChatGPT Prompt Engineering for Developers, LangChain for LLM Application Development, LangChain for LLM Application Development, and Building Systems with the ChatGPT API.

14가지 차트 / 14 Charts That Tell the Story of AI Right Now (7 minute read)

기술의 호황/불황 주기가 지금처럼 압축되어 있다는 점이 흥미롭습니다. 10년 전에는 18개월이 걸렸을 일이 AI가 등장하면서 눈 깜짝할 사이에 이루어지고 있습니다. 돈과 인재가 AI에 쏟아지고 있습니다. 문제는 실제 비즈니스가 뒤따를 것인가 하는 점입니다

It’s interesting to see how the boom/bust cycle of tech is so compressed now. What would have taken 18 months 10 years ago happens in the blink of an eye with AI in the mix. The money and talent is pouring into AI. The question is: will real business follow?

6개월 동안 매일 ChatGPT를 사용하며 수입을 8배로 늘린 이야기 / I Used ChatGPT (Every day) for 6 Months and Increased My Income to 8x (6 minute read)

이 글의 저자인 1인 기업가는 ChatGPT와 같은 AI 도구를 사용하여 콘텐츠 작성 및 프로그래밍 작업을 향상시키고 시간이 많이 소요되는 작업을 줄이고 있습니다. 그는 또한 Flair AI 및 Canva와 같은 다른 AI 도구도 사용하고 있으며, 작년에 수입이 8배 증가했습니다.

The author of this article, a Solopreneur, is using AI tools like ChatGPT to enhance his content writing and programming works and reduce time-consuming tasks. He is also using other AI tools such as Flair AI and Canva, and has seen an 8x increase in his earnings over the last year.

:zap: 더 읽어보기 / Quick Links

ClientZen (Product Launch)

ClientZen은 느린 피드백 분석 프로세스를 사용자가 제어할 수 있는 완전 자동화된 태깅으로 대체합니다. 고객 문제에 대한 실시간 보고를 받을 수 있습니다. 인터콤, 젠데스크 및 80개 이상의 소스와 함께 작동합니다.

ClientZen replaces the slow feedback analysis process with fully automated tagging that you can control. Get real-time reporting on customer issues. Works with Intercom, Zendesk, and 80+ sources.

Pitch Avatar (Product Launch)

AI 기반 슬라이드 데크 도우미로 슬라이드가 여러분을 대신하여 말하고, 여러분을 대신하여 상호 작용하고, 여러분을 대신하여 프레젠테이션을 하도록 하세요.

Let your slides speak for you, interact for you, and present for you with an AI-powered slide deck assistant.

유출된 API 키를 사용하여 GPT-4를 불법적으로 사용하는 사람들 / People Are Pirating GPT-4 By Scraping Exposed API Keys (4 minute read)

사람들이 애플리케이션에서 이 모델을 사용한 개발자로부터 API 키를 스크래핑하여 OpenAI의 GPT-4 언어 모델을 불법 복제하고 있습니다. API 키를 확보하면 OpenAI에 비용을 지불하지 않고도 자체 GPT-4 인스턴스를 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 OpenAI에게는 수익 손실을 의미하기 때문에 문제가 되며, API 키를 도난당한 개발자에게도 문제가 됩니다.

People are pirating OpenAI's GPT-4 language model by scraping API keys from developers who have used the model in their applications. Once they have the API keys, they can use them to run their own instances of GPT-4 without paying OpenAI. This is a problem for OpenAI because it means they are losing revenue, and it is also a problem for developers who have had their API keys stolen.

ChatHub (GitHub Repo)

ChatHub는 올인원 챗봇 클라이언트입니다.

ChatHub is an all-in-one chatbot client.

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