-
구글이 자체 TPU ES 칩으로 ChatGPT 대항마 ‘Gemini 2.0’ 출시
“`html 구글, 자체 TPU ES 칩으로 ChatGPT 대항마 ‘Gemini 2.0’ 출시 요약 구글은 최근 ChatGPT에 맞서기 위한 혁신적인 AI 모델인 ‘Gemini 2.0’을 발표했습니다. 이 모델은 놀랍게도 엔비디아 GPU에 의존하지 않고 구글이 직접 설계한 자체 칩인 TPU ES를 사용하여 훈련되었습니다. 주요 기능 에이전트 모델: 사용자의 쿼리에 대화형으로 응답하고 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 멀티모달리티: 텍스트, 오디오,…
-
클로드 MCP 업데이트: AI 에이전트의 데이터 접근에 혁신
클로드 모델 컨텍스트 프로토콜 업데이트 클로드의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 최근 업데이트되었습니다. MCP는 LM 어플리케이션과 다양한 웨브 데이터 소스 및 도구 간의 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜입니다. MCP의 기능 MCP는 LM이 다음과 같은 데이터에 접근하여 이를 활용하는 데 도움이 되는 표준화된 방식을 제공합니다. 웹 검색 결과 슬랙 채팅 내용 GitHub 소스 구글 문서 MCP를 통해 LM은…
-
AI의 미래: 추론 시간, 에이전트, 물리적 AI
소개 엔비디아의 CEO인 젠슨 황이 인도 AI 서밋에서 행한 특별 연설은 AI 분야의 미래 방향에 대한 통찰력을 제공하는 주목할만한 내용이었습니다. 이 연설은 대부분의 사람들이 관심을 두지 않는 세 가지 핵심 주제를 다루었습니다. 추론 시간, 에이전트, 물리적 AI입니다. 추론 시간 AI의 새로운 패러다임은 ‘생각한 다음 말하는’ 것입니다. 즉, 모델이 응답할수록 똑똑해집니다. 추론 시간이 길어질수록 더 고품질의…
-
Anthropic의 새 모델 Claude 3.5 Sonnet과 Klein 및 Ader에서 사용하는 방법
## 안트로픽의 Claude 3.5 Sonnet 소개 안트로픽은 새로운 대규모 언어 모델인 Claude 3.5 Sonnet을 출시했습니다. 이 모델은 Sonnet의 업그레이드 버전으로, 코드 생성, 자연어 처리 및 기타 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. ## Klein 및 Ader와 함께 Claude 3.5 Sonnet 사용 Claude 3.5 Sonnet을 Klein과 Ader와 함께 사용하려면 다음 단계를 따르십시오. **Ader 업데이트:** PIP…
-
안드로픽 전용! 최신 모델 3.5 소네트, 하이쿠 등장 및 컴퓨터 활용 기술 ‘컴퓨터 사용’ 소개
안드로픽이 최신 모델과 ‘컴퓨터 사용’이라는 획기적인 기술을 공개했습니다. 이 동영상에서는 발표된 내용의 기본 사항, 영향, 컴퓨터 사용에 대해 알아보겠습니다. 3.5 소네트와 3.5 하이쿠, 새로운 모델의 등장 안드로픽은 두 가지 새로운 모델을 발표했습니다. 첫 번째는 업그레이드된 3.5 소네트이고, 두 번째는 이전까지 공개되지 않았던 3.5 하이쿠입니다. 업그레이드된 3.5 소네트는 오늘 사용이 가능하고, 안드로픽 외에도 Google Cloud Vertex와…
-
피노키오 브라우저로 원클릭 설치하기: 콤피 UI에 쉽게 접속하기
CONTENT 안녕하세요 인공지능 아카데미아 제입니다. 이번 영상에서는 인공지능 전용 웹브라우저인 피노키오를 소개해 드립니다. 피노키오를 사용하면 콤피 UI를 비롯한 여러 인공지능 툴을 원클릭으로 손쉽게 설치할 수 있습니다. 콤피 UI란? 콤피 UI는 이미지 생성, 비디오 편집, 오디오 제작 등 다양한 인공지능 작업을 할 수 있는 오픈 소스 툴입니다. 하지만 기존에는 설치가 복잡하고 충돌 문제가 있었습니다. 피노키오의 장점…
-
OpenAI Swarm 프레임워크를 통한 마케팅 에이전트 생성###
OpenAI Swarm 프레임워크를 활용한 마케팅 에이전트 생성 오늘은 OpenAI Swarm 프레임워크를 사용하여 마케팅 에이전트를 생성하는 방법을 알려드리겠습니다. 이를 위해 웹 스크래핑에는 Firecrow를 사용하고, 특정 웹사이트를 위한 마케팅 캠페인을 생성하기 위해 상호작용할 수 있는 에이전트를 5가지 생성할 것입니다. 프로세스 먼저 main.py 파일에서 Firecrow와 모든 에이전트를 임포트한 다음 환경 변수를 로드합니다. 이어서 웹사이트 URL을 스크립트화하고 LLM이 사용할…
-
자동화된 지식 탐구: AutoGrock으로 거짓말 없는 AI 만들기
자동화된 지식 탐구: 거짓말 없는 AI의 시작 현대 인터넷에서 읽는 모든 내용이 사실이 아니란 사실을 깨닫지 못할 수 있습니다. 저는 그럭스의 라마 3 모델에게 노스다코타 주 파고의 날씨를 물어보았을 때, 그 모델은 자세한 정보를 제공했습니다. 하지만 그럭스의 답변은 엄청난 거짓말이었습니다. 우리의 온도 설정이 1로 되어 있어서, LLM은 답변에 상상력을 발휘할 수 있었기 때문입니다. 그것을 0으로…
-
Swarm: OpenAI의 새로운 에이전트 프레임워크 살펴보기###
Swim 소개 OpenAI가 최근 Swarm이라는 새로운 에이전트 프레임워크를 출시했습니다. 이 프레임워크는 멀티 에이전트 시스템을 구축, 조율, 배포하는 것을 목표로 합니다. Swarm은 다음과 같은 주요 개념을 중심으로 구축되었습니다. 루틴: 자연어로 된 명확한 지침 목록으로 정의된 에이전트의 행동 시스템 메시지. 핸드오프: 특정 작업에 능숙한 소규모 에이전트를 생성하고, 필요에 따라 다른 에이전트에게 핸드오프할 수 있는 가능성. Swarm 활용하기…
-
AI 기술의 미래: 그래프 기반 모델을 통한 효율적 LLM 선택
머신러닝 모델인 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 작업에서 탁월한 성능을 보입니다. 그러나 특정 작업에 가장 적합한 LLM을 선택하는 것은 어려운 과제가 될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 일리노이 대학교 연구팀은 그래프 기반 라우터(Graph Router)라는 새로운 연구방법을 제안했습니다. 그래프 기반 라우터는 노드와 에지로 구성된 그래프를 사용하여 LLM을 연결합니다. 각 노드는 LLM, 작업, 사용자 쿼리를 나타내며, 각 에지는…