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AI Generative 의 최신 소식들을 모아서 전달해드립니다!
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
'딸기'는 온다...!
게임으로 세상을 배우는 AI! 최근 인공지능(AI) 연구에서 또 다른 중요한 진전이 있었어요. 캘리포니아 공과대학교(Caltech; 이하 칼텍)의 연구진이 마인크래프트(Minecraft)와 예측 코딩 알고리즘을 결합하여 AI가 스스로 공간 지도를 생성하고 이를 활용해 다음 화면을 예측하는 데 성공했어요. 이 연구는 AI가 사람처럼 진정한 공간 감각을 갖추게 하는 데 중요한
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
나쁜 것을 모르면 AI도 멍청해
SAM이 업그레이드! 최근 메타(Meta)는 이미지와 비디오에서 객체를 분리하고 편집할 수 있는 새로운 AI 모델, Segment Anything 2 (SAM2)를 공개했어요. 이 모델은 기존의 Segment Anything 모델을 업그레이드한 버전으로, 이미지뿐만 아니라 비디오에서도 특정 객체를 실시간으로 분리할 수 있다고 해요. SAM2는 다양한 프롬프트를 활용해서 객체를 분리할 수 있고, 추가 학습
SearchGPT VS Perplexity 아직 부족한 부분은? 구글 검색 대체될까?
안녕하세요. 에코 뉴스레터 구독자님들 잘 지내시고 계신가요? 이번에 전해드릴 소식은 <최근 화제가 되고 있는 SearchGPT와 Perplexity의 비교 분석>입니다. 어제 유튜브에도 올려드렸는데 현재 OpenAI에서는 부분적으로 SearchGPT를 유저들에게 제공하고 있습니다. 혹시 대기자 명단을 신청하지 않으셨다면 아래 링크에서 남들보다 빨리 대기자 명단을 신청하세요. 대기자 명단 신청하기! 저는 운이 좋게 어제
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
AI가 수학자인 시대!
오픈 소스 AI의 미래! 최근 메타(Meta)는 라마 3.1(Llama 3.1)을 공개하며 AI 기술의 새로운 장을 열었어요. 라마 3.1은 4050억(405B), 700억(70B), 80억(8B) 개의 파라미터를 가진 모델로, 각각 12만 8000 토큰의 기억력을 갖추고 있어요. 이 모델은 기존 라마 3(Llama 3)보다 성능이
SearchGPT 출시! 대기자 등록하세요! OpenAI의 새로운 야심작!
안녕하세요. 에코 뉴스레터 구독자 여러분! 벌써 주말이네요. 주말 잘 시작하시길 바랄게요! 제가 있는 뉴욕은 이제 금요일 오후 입니다. 항상 한국에 계신 여러분보다 하루 과거에 살고 있네요! 이번에 전해드릴 소식은 <OpenAI의 새로운 AI 검색 기능, SearchGPT에 대한 것입니다. perplexity 를 겨냥해서 만든듯한데요. 일단 어떤 내용이 업데이트 되었고 블로그에 알리고 있는지?
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,
OpenAI의 조용한 격차 벌리기!
새로운 지평을 열 '딸기' ChatGPT로 인공지능 열풍을 일으킨 OpenAI가 '추론 능력'에 베팅했어요. 최근 로이터 통신(Reuters)은 오픈AI가 '스트로베리(Strawberry)'라는 코드명의 차세대 인공지능 모델을 개발 중이라고 보도했어요. 스트로베리는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 스스로 인터넷을 탐색하며 '심층 연구'를 수행하는
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(*참고설명: 만약 다운로드가 보이지 않으신다면 지금 이 뉴스레터를 무료 구독하시고 해당 이메일로 로그인하시면 지금 밑에 안보이는 페이지가 바로 보이며 다운로드 가능합니다) 안녕하세요. 보표입니다. 생성형 AI 커뮤니티를 운영하면서 정말 많은 AI 툴들이 쏟아져 나오는 것을 알고 있습니다. 이 자료는 제가 작년 이맘때 배포한 자료의 업그레이드 버전입니다. 마케팅 AI서비스 분야에서 생산성 분야를