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주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches
Amazon, 상품 리뷰 요약 AI 기능 출시 / Amazon Is Rolling Out An AI Feature That Summarizes Product Reviews (2 minute read)
아마존은 쇼핑객이 개별 리뷰를 읽는 데 시간을 소비하기 전에 다른 고객들이 제품에 대해 뭐라고 말했는지 한눈에 파악할 수 있도록 설계된 새로운 생성형 AI 기능을 출시합니다.
Amazon is rolling out a new generative AI feature that is designed to help shoppers determine at a glance what other customers said about a product before they spend time reading through individual reviews.
[GN⁺] 아마존, 제품 리뷰를 요약하는 생성형 AI 기능 출시
규제 당국, 샌프란시스코에서 무인 자동차 서비스 확대에 동의 / Regulators Agree to Expansion of Driverless Car Services in San Francisco (4 minute read)
한동안 도시를 떠들썩하게 만들었던 자율주행 택시 크루즈와 웨이모는 이제 24시간 내내 유료로 운행할 수 있게 되었습니다.
Autonomous Cruise and Waymo taxis have been buzzing around the city for some time, and now they can offer round-the-clock rides for pay.
미국 정책 입안자들이 고려하고 있는 AI 규칙 살펴보기 / The AI rules that US policymakers are considering, explained (19 minute read)
미국 정부는 새로운 규칙, 감독 기관, 연구 자금 지원, 전문 인력 확충에 초점을 맞춘 제안을 통해 AI 규제에 대해 진지하게 고민하고 있습니다. 그러나 기술이 빠르게 발전함에 따라 이 분야는 여전히 미묘한 영역입니다. OpenAI와 Microsoft와 같은 주요 업체들이 고급 AI 모델에 대한 새로운 정부 라이선스 및 감사를 승인했지만, 구체적인 내용은 여전히 논쟁의 여지가 있습니다.
The US government is getting serious about regulating AI, with proposals focused on new rules, oversight institutions, funding for research, and expanding the expert workforce. However, the area remains slippery as the technology rapidly evolves. Key players like OpenAI and Microsoft have endorsed new government licensing and auditing for advanced AI models, but the specifics remain contested.
연구 & 혁신 관련 소식 / Research & Innovation
Fooocus (GitHub Repo)
Fooocus는 무료로 사용 가능한, 오프라인에서 동작하는 오픈소스로, 별도의 조정이 필요 없는 이미지 생성 소프트웨어입니다.
Fooocus is an image-generating software that is offline, open-source, free, and does not require manual tweaking.
[GN] Fooocus - SD 와 Midjourney에서 배운, 더 쉽고 편한 이미지 생성 소프트웨어
(광고) AI가 실제로 원하는 비즈니스 소프트웨어를 구축하는 데 도움이 될 수 있을까요? / Can AI help you build the business software you actually want? (Sponsor)
팀을 위한 앱 구축 시간을 100배 단축할 수 있다면 어떨까요? 글라이드의 AI 기반 노코드 앱 빌더](No-Code App Builder: Create Custom, AI-Powered Apps | Glide)를 사용하면 간단한 드래그 앤 드롭으로 아이디어에서 출시까지 진행할 수 있습니다. 마치 개발자와 디자이너가 한 명 더 있는 것과 같습니다. 백로그 = 공식적으로 분쇄됨](No-Code App Builder: Create Custom, AI-Powered Apps | Glide)[
15분 이내에 무료로 첫 번째 Glide 앱을 구축하세요
What if you could spend 100x less time building apps for your team? With Glide’s AI-powered no-code app builder, you can go from ideation to shipped with simple drag and drop. It’s like having an extra dev + designer at your fingertips. Backlog = officially crushed.
어떤 GPU를 사용해야 하고, 또 어디서 구할 수 있을까요? / Which GPU should I be using and where to get it? (12 minute read)
AI 워크로드를 미세 조정하거나 제공하기 위해 수많은 클라우드 제공업체가 등장하고 있습니다. 어떤 것을 선택해야 할지 알기가 어렵습니다. 이 가이드는 작업을 실행할 클라우드를 결정하기 위한 훌륭한 휴리스틱을 제공합니다.
There are lots of cloud providers popping up for fine-tuning or serving AI workloads. It is hard to know which one to choose over another one. This guide gives a pretty great set of heuristics to decide which cloud to run your jobs on.
DatasetDM: 컴퓨터 비전에서 합성 이미지 생성의 힘 / The Power of Synthetic Image Generation in Computer Vision (4 minute read)
이 프로젝트에서는 어느 부분이 어떤 물체인지 또는 이미지에서 사물이 얼마나 멀리 떨어져 있는지와 같은 세부적인 레이블과 함께 끝없는 가짜 이미지를 만들 수 있는 DatasetDM이라는 새로운 도구를 소개합니다. 이 도구는 컴퓨터 비전 시스템을 학습하는 데 유용하며, 작은 실제 사진 세트만 사용해도 합성 사진을 통해 물체를 식별하거나 이미지를 편집하는 등의 작업에서 최고의 결과를 얻을 수 있습니다.
This project introduces a new tool called DatasetDM that can make endless fake images along with detailed labels, like which part is which object or how far things are in the image. This is great for training computer vision systems, and by using just a small set of real photos, the synthetic ones help achieve top results in tasks like identifying objects or editing images.
엔지니어링 및 리소스 관련 소식 / Engineering & Resources
EMMS: 기초 모델(Foundation Model)을 사용한 효율적인 멀티태스크 모델 선택법 / Efficient Multi-Task Model Selection (24 minute read)
여러 작업에 대해 미리 학습된 신경망의 성능을 미세 조정하지 않고 예측하는 것은 어려운 일입니다. 전통적인 방법은 계산 비용이 많이 드는 반면, 최신 방법은 단일 작업으로 제한됩니다. 이 논문에서는 다양한 작업 레이블을 통일된 형식으로 변환하여 작업 전반에서 모델의 효율성을 효율적으로 예측할 수 있는 EMMS를 소개합니다.
Predicting the performance of pre-trained neural networks on multiple tasks without fine-tuning them is a challenge. The traditional method is computationally costly, while modern methods are limited to single tasks. This paper introduces EMMS, which transforms varied task labels into a unified format, allowing for the prediction of a model's effectiveness across tasks efficiently.
가벼운 RGB-D 세분화 / A Lightweight RGB-D Segmentation (16 minute read)
효율적인 RGB-D 시맨틱 세그멘테이션은 모바일 로봇이 주변 환경을 이해하는 데 도움이 됩니다. 깊이 데이터는 유용한 기하학적 인사이트를 제공하지만 노이즈가 많을 수 있습니다. 이 논문에서는 컴퓨팅 파워를 적게 사용하면서도 강력하고 색상과 심도 특징을 효과적으로 혼합하는 간소화된 네트워크를 소개합니다.
Efficient RGB-D semantic segmentation helps mobile robots understand their environment. While depth data offers useful geometric insights, it can be noisy. This paper introduces a streamlined network that uses less computing power but remains robust, blending color and depth features effectively.
MS3D++: 다양한 라이더 환경에서의 3D 감지 격차 해소 / Bridging the Gap in 3D Detection Across Different Lidar Environments (GitHub Repo)
익숙하지 않은 환경에서 3D 감지기를 사용하면 도구, 장소 또는 날씨의 변화로 인해 감지율이 크게 떨어지는 경우가 종종 있습니다. 이 프로젝트는 정확한 가짜 라벨인 MS3D++를 생성하여 다양한 라이다 유형에 적응하는 자가 학습 시스템을 제안합니다.
3D detectors often fail when used in unfamiliar settings, causing a huge drop in detection rates due to changes in tools, places, or weather. This project proposes a self-training system that adapts to different lidar types by creating accurate fake labels, MS3D++.
그 외 소식 / Miscellaneous
만약 생성형 AI가 엉터리로 판명된다면? / What If Generative AI Turned Out To Be A Dud? (7 minute read)
최근 생성형 AI가 매우 과장(hype)되어 있는데, 과연 그 정도일까요? 많은 전문가들이 출시 후 몇 달이 지난 지금도 ChatGPT를 제대로 활용할 방법을 찾지 못하고 있습니다. 이 글에서 게리 마커스는 생성형 AI가 세상을 바꿀 것이라는 우리의 가정이 지나치게 확신에 찬 것일 수 있다는 가능성을 살펴봅니다.
Generative AI is extremely hyped, but does it deserve it? Many professionals have still not found a good use for ChatGPT multiple months after its release. In this article, Gary Marcus explores the possibility that we are too confident in our assumptions that generative AI will be world-changing.
AI.com, ChatGPT에서 엘론 머스크의 x.AI로 전환 / AI.com flips from ChatGPT to Elon Musk’s x.AI (2 minute read)
AI.com은 이제 우주의 진정한 본질을 이해하는 것을 목표로 하는 회사 x.AI로 리디렉션됩니다. OpenAI는 지난 2월에 이 도메인을 구입한 것으로 보였지만, 머스크가 급히 인수한 것으로 보입니다.
AI.com now redirects to x.AI, a company that aims to understand the true nature of the universe. OpenAI had seemingly purchased this domain back in February, but it looks like Musk swooped in.
위대한 변곡점? / The Great Inflection? (17 minute read)
경제학자 매트 클랜시와 연구 과학자 타메이 베시로글루가 지능이 극도로 저렴해질 때 경제에 어떤 일이 벌어질지 토론합니다.
The economist Matt Clancy and research scientist Tamay Besiroglu debate what happens to the economy when intelligence becomes extremely cheap.
더 읽어보기 / Quick Links
Apple, 내부 업무에 이미 챗봇을 사용 중 / Apple Is Already Using Its Chatbot For Internal Work (2 minute read)
Apple은 내부 챗봇을 사용하여 직원들이 향후 기능의 프로토타입을 만들고, 텍스트를 요약하고, 학습된 데이터를 기반으로 질문에 답할 수 있도록 돕고 있습니다.
Apple is using an internal chatbot to help its employees prototype future features, summarize text, and answer questions based on data it has been trained with.
(광고) 도구와 무기: 도구와 무기: 기술과 사회의 교차점 탐구 / Tools and Weapons: Exploring the Intersection of Technology and Society (Sponsor)
도구와 무기 팟캐스트에서 Microsoft 부회장 겸 사장이 모든 인류를 위해 윤리적으로 AI를 개발하는 등 기술과 사회의 도전과제를 탐구합니다. 여기에서 듣기
On the Tools and Weapons podcast, Microsoft Vice Chair and President Brad Smith explores the challenges of technology and society, including developing AI ethically so it serves all of humanity. Listen here.
휴매인, 10월 일식 때 신기한 AI Pin에 대해 더 많이 공유할 것 / Humane Will Share More About It’s Mysterious AI Pin On The October Eclipse (2 minute read)
휴매닉은 10월 일식 당일에 신비한 AI 기반 웨어러블에 대해 더 자세히 공유할 계획입니다.
Humane plans to share more about its mysterious AI-powered wearable on the same day as a solar eclipse in October.
Kyligence Copilot (Product Launch)
카일리전스 코파일럿은 KPI에 대한 분석을 실행하여 비즈니스 요약을 생성하고, 고위험 작업을 식별하고, 근본 원인을 찾도록 안내하고, 도메인 전문가처럼 제안을 제공하는 AI 어시스턴트입니다.
Kyligence Copilot is an AI assistant that runs analysis against your KPIs to generate business summaries, identify high-risk tasks, guide you to find root causes, and even bring suggestions like a domain expert.