SKT, AI 개인비서 '에이닷' 3.0 업데이트 챗GPT, 클로드 등 멀티 LLM 지원
SKT의 AI 대화형 서비스 ‘에이닷’이 8월 26일 대규모 3.0 업데이트를 통해 똑똑한 AI 개인비서로 재탄생했습니다. 이번 업데이트는 특히 ‘데일리’와 ‘멀티 LLM’, ‘전문 에이전트’ 기능이 추가돼 사용자의 편의성을 크게 향상시켰습니다. 각각의 기능을 하나씩 함께 알아보겠습니다. 에이닷은 사용자에게 일정을 등록하거나 관리할 수 있도록 돕는 ‘데일리’ 기능을 제공합니다. 기존 에이닷에
대규모 업데이트로 AI 개인비서가 된 에이닷!!
SKT의 대화형 AI 에이닷은 프렌즈, 대화방, 챗T 등 챗봇 기능을 제공하고 있었습니다. 에이닷은 8월 26일 대규모 3.0 업데이트를 진행하면서 AI 개인비서로 재탄생했는데요. 이번 업데이트의 가장 큰 특징인 데일리 기능과 멀티 LLM 기능, 미디어·뮤직·증권·영화예매 등 다양한 에이전트(비서) 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다. 에이닷 데일리 에이전트 에이닷에 일정
OpenAI o1-preview 소개 및 작동원리
안녕하세요. 에코 뉴스레터 구독자님들 뉴스레터 작가 부루퉁입니다. 추석연휴가 끝나가기도 하고, 인사도 드릴겸, 편하고 친근한 스타일로 뉴스레터를 작성해 볼까 합니다. OpenAI o1-preview에 대해 에코 편집장이신 보표님께서 한글 자막 유튜브 영상을 만들어 주셨지만, 글로 정리해 둔 것도 있으면 좋을 것 같아 o1-preview 소개 및 작동원리에 대해 정리해 보려 합니다. (보표님께서 만드신 유튜브
오디오 기반 얼굴, 립싱크 비디오 생성AI, Loopy 공개
틱톡을 서비스하고 있는 중국의 IT기업 바이트댄스와 절강대학이 오디오 기반의 얼굴 모션 생성AI, Loopy를 공개했습니다. 기존의 오디오 기반 비디오 생성 모델은 얼굴의 위치나 각도 같은 정보를 바탕으로 움직임을 만들어내는 방식이었습니다. 하지만 이 방식은 다양한 각도와 동작을 자연스럽게 표현하는 데 한계가 있었는데요. Loopy는 이런 공간적 정보 없이도 오디오 신호만으로 자연스럽고 현실감 있는
지푸AI 영상 생성 오픈 소스 Cog Video X 공개, 데모 사용방법
지푸AI(Zhipu AI)의 영상 생성 AI가 오픈소스로 공개되었습니다. 런웨이의 Gen-3, Luma ai의 드림머신, 오픈AI의 SORA 등 독점 영역이었던 영상 생성 모델을 이제 누구나 활용할 수 있게 되었습니다. 중국의 대표 AI 스타트 기업 중 하나인 지푸AI(Zhipu AI)는 앞서 '코그비디오'와 '릴레이 디퓨전' 등 자체
텍스트와 이미지 생성의 끝판왕 ideogram 2.0 등장! 성능은? (미드저니, Flux, Dall-E3 비교)
24년 8월 21일 Ideogram 2.0이 모든 사용자에게 무료로 공개되었습니다. Ideogram은 타이포그래피와 텍스트 생성에서 강점을 보여주고 있던 이미지 생성 AI였는데, 이번 2.0 업데이트를 계기로 이미지 생성 AI의 끝판왕으로 불리게 되었습니다. Ideogram 2.0은 실사에 가까운 이미지에 더해 자연스러운 텍스트까지 생성할 수 있어 최근 이용자들에게 호평을 받고 있습니다. 기본적인 텍스처가
오픈AI의 다음 모델은 GPT-5? GPT-Next?, 챗GPT 무료 이용자 DALL-E3 사용가능
8월 9일 오픈AI 공식 홈페이지에 올라 온 ChatGPT Enterprise를 활용한 데이터 분석 영상 말미에 GPT 모델 출시에 관련된 그래프가 공개되었습니다. 그래프를 살펴보면 현재 GPT-4o의 위치와 다음 모델이 2024년에 GPT-Next로 출시할 예정인 것을 확인할 수 있습니다. 2023년 5월 비공식 프레젠테이션에서 공개된 그래프와 비슷한 모양입니다. 오픈AI가 올해 DevDay에서 새 모델을 발표하지 않을
이미지 생성 모델의 신흥 강자 Flux.1 Dev 데모 사용방법 및 후기
현재 이미지 생성AI의 양대산맥은 누가 뭐라해도 미드저니와 Stable Diffusion 3-Ultra입니다. 하지만 최근 Black Forest Labs가 개발한 Flux.1 모델의 벤치마크가 미드저니와 SD3-Ultra를 넘어선 것으로 알려졌습니다. 사용자가 입력한 프롬프트에 대한 모델의 반응 정확도와 다양한 크기, 비율로 생성할 수 있는 능력, 퀄리티, 타이포그래피 등에서 Flux.1 Pro와 Dev는 높은 성능을 보여주는 것을
Meta Llama 3.1 성능 비교 및 사용방법
4050억 개의 매개변수를 가진 LLM 오픈 소스 llama 3.1을 메타가 공개했습니다. 이번에 공개한 llama 3.1은 오픈AI의 GPT-4o와 앤트록픽의 Claude 3.5 Sonnet과 비슷한 성능을 자랑하고 있습니다. llama 3.1 405B의 벤치마크 결과만 봐도 얼마나 대단한 모델인지 확인이 가능합니다. MMLU(지식)부분도 GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet과 큰차이가 나지
Transformer의 한계를 극복할 TTT(Test Time Training) 아키텍처
AI모델의 성능을 높이기 위해 많은 연구가 진행되고 있습니다. 현재 대다수의 생성형 AI는 Transformer 아키텍처를 활용해 개발되었지만, 데이터의 크기가 커질수록 추론 속도가 느려지고, 메모리와 전력 소모가 많아지는 단점이 있습니다. 이에 대한 대안으로 스탠포드대학교, UC샌디에고, UC버클리, 메타 연구진들이 새로운 아키텍처인 'TTT(Test Time Training)'를 개발했습니다. 기존 Transformer의 단점을 보완하면서,
LoRA(Low-Rank Adaptation) AI모델의 미세조정 기술에 대하여
구글 검색을 포함해 LoRA에 대해 검색을 하면 이미지 생성 AI, Stable Diffusion을 보조하는 역할에 대한 설명 위주로 나옵니다. 실제 LoRA는 AI모델의 성능을 유지하면서도 필요한 부분만 선택적으로 학습해 리소스를 절약하고, 다양한 작업에 빠르게 적용할 수 있도록 도와주는 기술입니다. LoRA란 무엇인가? LoRA는 대형언어모델(LLM)과 같은 복잡한 AI시스템을 효율적으로 조정할 수 있게
AI 발전에 대한 모순 넷-제로(Net-Zero)?
22년 말부터 현재까지 AI의 인기는 식을 줄 모르고 있습니다. 하지만 인기가 있는 만큼 더 나은, 더 좋은 성능의 AI를 개발하면서 GPU뿐만 아니라 전력 부족 문제가 심화되고 있습니다. AI가 발전할 수록 방대한 면적의 시설과 막대한 전력량이 필요하기 때문입니다. 이런 상황에서 빅테크 기업들이 공약했던 '넷 제로(Net-Zero)'가 주목받고 있습니다.