AI가 써 내려간 인문학, ‘AI 크레타’에서 만나보세요! 인공지능(AI)이 창작한 인문학 콘텐츠를 한곳에 모은 특별한 플랫폼, **’AI 크레타'(AICreta.com)**가 3월 26일 정식으로 문을 열었습니다! 이곳은 AI가 직접 쓴 철학, 역사, 문학, 예술 작품들을 누구나 자유롭게 감상할 수 있는 디지털 인문학 아카이브입니다. 왜 AI가 인문학을? ‘AI 크레타’를 운영하는 서치마스터의 전병국 대표는 “생성형 AI의 창작 능력이 어디까지 도달했는지 보여주고 … Read more
문과 출신들로 구성된 이 팀은 AI 모델 훈련과 딥시크가 생성하는 콘텐츠의 품질을 끌어올리는 역할을 담당한다. 역사·문화·과학 등과 관련된 데이터를 일목요연하게 분류해 AI가 더 효율적으로 학습하고 답을 낼 수 있게 한다. 관련 학문에 대한 배경 지식을 갖고, 마치 도서관에서 책을 분류하듯 데이터를 정리하는 것이다. 딥시크 한 전직 직원은 최근 한 온라인 세미나에서 “그들은 방대한 지식들을 모아 … Read more
주간동아. LLM 넘어 LWM 시대 온다: 현실과 디지털 경계 초월… 메타버스도 부활 신호. 2025.03.04. 지난 2년간 챗GPT가 생성형 인공지능(AI) 시장을 주도한 기술의 근원은 거대언어모델(Large Language Model·LLM)이었다. 인간 언어를 학습한 AI가 언어로 답을 내놓는 것. 이제는 LLM을 넘어 거대세계모델(Large World Model·LWM) 시대가 오고 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 1월 CES(국제전자제품박람회) 2025에서 “로봇의 챗GPT 모멘트(변곡점)가 온다”며 물리 … Read more
https://blog.google/technology/developers/gemini-code-assist-free 이제 전 세계 개발자들이 무료로 AI 코딩 보조 도구를 이용 가능 Gemini 2.0 기반 개발 지원 AI 코딩 지원, 개발자가 원하는 곳에서 무료로 제공 GitHub 코드 리뷰: 맞춤형, 실행 가능한 피드백 제공 오늘 부터 바로 사용 가능! 출처: https://news.hada.io/topic?id=19445
Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.15605 – 외부 지식 자원을 활용하는 RAG보다 긴 컨텍스트 LLM과 캐싱 기술을 활용하는 cache-augmented generation (CAG)가 더 좋음. – 컨텍스트 창은 점차 증가하고 있으며, 현재는 보통 10만 토큰은 넘고, 제미나이 1.5 Pro는 200만 토큰임. – 물론 긴 프롬프트는 모델을 느리게 하고, 비용을 … Read more
Titans: Learning to Memorize at Test TimeAli Behrouz, Peilin Zhong, Vahab Mirrokni https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.00663 기존에 짧은 문장/문맥에 특화되어 있는 attention의 한계 돌파 가능?! – 트랜스포머 구조 + 순환신경망(RNN) / 장기 메모리(long-term memory) 도입 – Core(단기 기억, attention) + Long-term Memory(장기 기억) + Persistent Memory(영구 기억) – Surprise Metric(새로운 지식) + adaptive forgetting(망각) – PyTorch + JAX … Read more
The Abacus.AI Blog. AI Agents – Build and Host LLM Apps At Scale. 2023.08.31. https://blog.abacus.ai/blog/2023/08/31/supercharge-productivity-accomplish-10x-more-with-ai-agents 바로: 시간이 좀 지난 것이지만, AI Agents를 설명하는 가장 괜찮은?! 개념도 인듯?! 다만, 1번 데이터에 대해서는 보다 발전?! 시키는 것이?!
https://github.com/diffbot/diffbot-llm-inference LLama 3.3 70B를 real-time Knowledge Graph API로 파인튜닝하여, 기존 LLM보다 좋은 성능을 보임. 단순히 매개변수를 늘리는 것보다 실시간 데이터베이스와 연계하는 것이 효과적임을 입증?!
RAG와 RIG는 모두 검색(Retrieval) 기술을 활용하여 생성(Generation) 모델의 성능을 향상시키는 방법론이지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 두 방법론을 비교 설명해드리겠습니다. 1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 2. RIG (Retrieval Interleaved Generation) 3. 비교 요약 특징 RAG RIG 검색 시점 생성 전 생성 중 (필요 시) 검색 빈도 일반적으로 한 번 여러 번 (필요한 만큼) 효율성 상대적으로 낮음 … Read more
인하대 제조혁신전문대학원 이창선 연구교수 인터뷰 이 교수는 “도메인 전문가는 도메인 지식을 기반으로 할루시네이션 발생을 인지하고 개선 방안을 만들 수 있다”면서 “그런데 AI 지식, 코딩 지식, 데이터마이닝 지식이 부족하기 때문에 도메인 전문가는 개선 업무용 AI를 개발할 수는 없다”고 지적했다. 도메인 전문가가 수시로 변화하는 개선 업무 내용에 대응하여 간편하게 AI를 개발할 수 있는 간편 맞춤 AI가 필요한 이유가 … Read more