```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, 이미지 등 다양한 매체 유형을 사용하여 처리할 수 있습니다. 성능 향상: TPU ES 칩으로 인해 Gemini 2.0는 Gemini 1.5 Pro보다 최대 2배 빠른 추론 속도를 갖습니다.…
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 이러한 데이터에 읽기/쓰기 액세스 권한을 얻을 수 있습니다. AI 에이전트의 트렌드 최근 AI 업계에서는 AI 에이전트를 통해 LM이 데이터에 액세스하고 작업을 수행하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고…
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 답변을 생성할 수 있습니다. 이는 논리적이며 직관적입니다.…
## 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…
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 Amazon Bedrock에서도 이용할 수 있습니다. 새로운 벤치마크에 따르면 기존 3.5…
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 피노키오는 이러한 문제를 해결해 주는 다음과 같은 장점이 있습니다. 쉬운 설치: 피노키오에서 몇 번의 단계만 거치면 콤피 UI를 설치할 수 있습니다. 안정적인 환경: 피노키오는 격리된 환경에서 실행되어 크롬이나 다른 브라우저와 충돌하지 않습니다. 자동 업데이트: 피노키오는 기존의 인공지능 환경과 충돌하지 않도록 독립된 환경에서 자동으로…
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 수 있는 형태로 변환하는 scrape_website 함수를 만듭니다. 이를 통해 토큰 사용량을 절약하고 AI의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음으로, 프롬프트를 통해 OpenAI를 호출하고 응답을 반환하는 generate_completion 함수를 생성합니다. 이제 AI 에이전트가 사용할 수 있는 함수를…
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…
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 Swarm을 사용하면…
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 이러한 요소 간의 관계를 나타냅니다. 그래프를 분석하면…