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주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches
구글과 국방부가 AI 기반 현미경을 개발하다 / Google And The Department Of Defense Are Building An AI-Powered Microscope (4 minute read)
미국 국방부는 Google과 협력하여 의사가 암을 더 잘 식별할 수 있도록 도와주는 AI 기반 현미경을 개발했습니다. google
The Department of Defense has teamed up with Google to build an AI-powered microscope that can help doctors better identify cancer.
Writer, 엔터프라이즈 중심의 제너레이티브 AI 플랫폼으로 1억 달러 투자 유치 / Writer nets $100M for its enterprise-focused generative AI platform (4 minute read)
기업용 '풀스택' 생성 AI 플랫폼을 개발 중인 Writer가 ICONIQ Growth가 주도하는 시리즈 B 펀딩에서 1억 달러의 자금을 확보했습니다. 이 자금은 '산업별' 텍스트 생성 AI 모델을 발전시키는 데 사용됩니다. 경쟁이 치열한 시장에서 차별화를 꾀하는 Writer는 저작권이 없는 비즈니스 글쓰기, 비용 효율적인 모델, 투명성, 고객 데이터를 사용한 학습이 이루어지지 않도록 보장하는 데 중점을 두고 있습니다. writer funding
Writer, who is developing a "full-stack" generative AI platform for businesses, has secured $100M in Series B funding led by ICONIQ Growth. The funds will advance its "industry-specific" text-generating AI models. Differentiating itself in a competitive market, Writer focuses on non-copyrighted business writing, cost-effective models, transparency, and ensuring that no training is done using customer data.
데이터브릭스, 5억 달러 투자 유치로 기업가치를 430억 달러로 끌어올리다 / Databricks raises $500M, boosting valuation to $43B despite late-stage gloom (3 minute read)
데이터브릭스는 시리즈 I 라운드에서 5억 달러 이상의 자금을 확보하여 기업 가치를 430억 달러로 끌어올렸습니다. 주목할 만한 투자자로는 T. Rowe Price, Morgan Stanley, Nvidia 등이 있습니다. 시장 전반의 자금 조달 둔화에도 불구하고, 데이터브릭스의 강력한 매출 성장률과 실행률은 궁극적으로 IPO가 현재 기업 가치를 초과할 수 있음을 시사합니다. databricks
Databricks has secured over $500 million in a Series I round, boosting its valuation to $43 billion. Noteworthy investors include T. Rowe Price, Morgan Stanley, and Nvidia. Despite wider market funding slowdowns, Databricks' strong revenue growth and run rate suggest an eventual IPO could exceed its current valuation.
연구 & 혁신 관련 소식 / Research & Innovation
오픈 소스 AI가 승리하는 이유 / Why Open Source AI Will Win (5 minute read)
오픈 소스 AI 모델은 독점 모델에 비해 상당한 이점이 있습니다. 대부분의 AI 애플리케이션에서는 고급 추론 능력보다 제어 가능성, 사용자 지정 가능성, 투명성, 신뢰가 더 중요합니다. AI 네이티브 기업은 인텔리전스 계층을 외부 공급업체에 아웃소싱하기보다는 핵심 모델을 자체 보유하는 데 집중해야 합니다. opensource
Open source AI models have significant advantages over proprietary models. For most AI applications, controllability, customizability, transparency, and trust are more important than advanced reasoning abilities. AI-native companies should focus on owning their core models rather than outsourcing their intelligence layer to external providers.
이미지 제작을 위한 2D와 3D 혼합 / Blending 2D and 3D for Image Creation (3 minute read)
연구원들은 2D와 3D 기술을 원활하게 결합하여 더 나은 유연한 디자인을 구현할 수 있는 방법을 찾아냈습니다.
Researchers have found a way to make 2D and 3D technologies work together seamlessly for better and more flexible designs.
(광고) 인텔리전트 도메인 솔루션이 AI의 가능성을 만나는 곳 / Where intelligent domain solutions meet the possibilities of AI (Sponsor)
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Robust e-NeRF: 더 나은 3D 모델 / Robust e-NeRF: Better 3D Models (4 minute read)
이벤트 카메라는 저전력 사용과 빠른 응답 시간 등의 장점이 있지만, 장면의 상세한 3D 모델을 만드는 데는 어려움을 겪습니다. 연구원들은 빠른 움직임이나 다양한 조명과 같은 까다로운 조건에서도 3D 모델을 훨씬 더 잘 구축할 수 있는 새로운 방법인 Robust e-NeRF를 도입했습니다. nerf
Event cameras have some cool benefits like low power use and quick response times, but they struggle with creating detailed 3D models of scenes. Researchers have introduced Robust e-NeRF, a new method that makes these cameras much better at building 3D models, even in challenging conditions like fast motion or varying light.
엔지니어링 및 리소스 관련 소식 / Engineering & Resources
CWT: 묶인 임베딩으로 더 빠르게 학습하는 새로운 언어 모델 목표 / New language model objective trains faster with tied embeddings (27 minute read)
일반적으로 언어 모델에서는 입력 및 출력 임베딩 레이어가 함께 묶여 있습니다. 하지만 입력 임베딩을 모델 내의 다른 임베딩에 연결하고 대비 손실을 사용하면 월 클럭과 최종 벤치마크 정확도 모두에서 획기적으로 향상된 성능을 얻을 수 있습니다.
Typically with language models, the input and output embedding layers are tied together. However, if you tie the input embedding to other embeddings within the model, and use a contrastive loss, you can get dramatically improved performance both in wall clock and final benchmark accuracy.
SCT: 비전 트랜스포머를 보다 효율적으로 미세 조정하기 / Fine-Tuning Vision Transformers More Efficiently (29 minute read)
특정 작업을 위해 사전 학습된 비전 모델을 미세 조정하려면 많은 추가 컴퓨팅 성능이 필요한 경우가 많습니다. 연구원들은 모델에서 미세 조정할 부분을 스마트하게 선택하여 추가 설정을 훨씬 적게 사용하면서도 거의 모든 테스트 작업에서 다른 방법보다 뛰어난 성능을 발휘하는 '두드러진 채널 튜닝(SCT)'이라는 방법을 고안해냈습니다. vision-transformer fine-tuning
Fine-tuning pre-trained vision models for specific tasks often requires a lot of extra computing power. Researchers have come up with a method called "Salient Channel Tuning" (SCT) that smartly picks which parts of a model to fine-tune, using way fewer extra settings and still outperforming other methods in almost all tested tasks.
"Merge Conflicts!" LLM이 외부 정보를 만날 때 / When LLMs Meet External Info (23 minute read)
GPT-3와 같은 대규모 언어 모델은 방대한 데이터를 통해 학습하기 때문에 똑똑하지만, 새로운 정보가 이미 알고 있는 정보와 충돌할 때 어떻게 반응할까요? 연구자들은 이러한 모델이 특히 상충되거나 혼란스러운 정보에 직면했을 때 혼란스러워하고 오답을 낼 수 있다는 사실을 발견했으며, 이로 인해 모델의 신뢰성에 대한 우려가 제기되었습니다.
Large language models like GPT-3 are smart because they learn from a ton of data, but how do they react when new information conflicts with what they already know? Researchers have found that these models can get confused and give wrong answers, especially when they face conflicting or distracting info, raising concerns about how reliable they can be.
그 외 소식 / Miscellaneous
AI를 규제하기에는 너무 이르다 / It’s Too Early To Regulate AI (10 minute read)
이 글에서는 규제가 경쟁과 생산 감소, 경제적 이익의 해외 이전, 사용자 중심이 아닌 정부 중심의 산업을 초래하는 경우가 많으므로 AI 규제를 미뤄야 한다는 주장을 펼칩니다. ai-regulation
This article makes the argument that we should wait to regulate AI, as regulation frequently results in reduced competition and production, economic benefits moving overseas, and a government-centric instead of a user-centric industry.
AI가 인간의 창의성을 쓸모없게 만들 수 없는 이유 / Why AI Can’t Make Human Creativity Obsolete (6 minute read)
인공지능이 인간의 창의성을 쓸모없게 만들 것이라는 우려에도 불구하고, 우리는 인공지능이 더 나은 성과를 내더라도 체스와 같은 인간의 노력에 계속 감사하고 있습니다. 이러한 역설은 인간이 불완전함, 놀라움, 공유된 경험을 중시하기 때문에 발생하는데, 이는 끊임없이 최적화하는 AI가 따라할 수 없습니다. human-creativity
Despite concerns that AI would render human creativity obsolete, we continue to appreciate human endeavors, like chess, even when AI performs better. This paradox arises because humans value imperfection, surprises, and shared experiences, which AI, with its constant optimization, cannot replicate.
더 읽어보기 / Quick Links
AI 매기는 내 사이트의 점수 / AI Score My Site (Product)
AI 기반 검색 엔진에서 웹사이트를 검색하고 순위를 매길 수 있는지, 그리고 이를 개선하기 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보세요.
Find out if your website can be discovered and ranked by AI-powered search engines and what you can do to improve it.
GE, AI 기반 초음파 개발 중 / GE Is Working On AI-Powered Ultrasounds (1 minute read)
GE Health는 전문 교육 없이도 의료진이 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 AI 지원 초음파 영상 도구를 개발할 예정입니다. 이 기기는 의료 영상 개선을 목표로 하며 주로 산모, 태아, 소아 폐 건강에 초점을 맞춰 예방 가능한 모자 사망률 문제를 해결하고자 합니다.
GE Health is set to create an AI-assisted ultrasound imaging tool designed for easy use by healthcare providers without specialized training. The device aims to improve medical imaging and will primarily focus on maternal, fetal, and pediatric lung health to address preventable maternal and child mortality.
VimGPT (GitHub Repo)
효율적인 파일 편집을 위한 하위 에이전트 또는 자체 에이전트 런타임으로 사용하기 위한 실험적인 Vim 직접 액세스 기능이 있는 LLM 에이전트입니다.
An experimental LLM agent with direct Vim access, intended for use either as a sub-agent for efficient file editing or as its own agent runtime.