모두의 이야기 블로그

인공 언어의 매우 중요한 측면은 실험의 목적에 따라 형태가 달라진다는 것입니다. 즉, 인공 언어는 자연어의 단순화된 형태일 수도 있고 완전히 새로운 언어일 수도 있습니다.

인공지능 기술의 발전이 가속화되면서, 2024년 초반부터 주요 테크 기업들이 혁신적인 AI 모델들을 연이어 발표하고 있습니다.특히 3D 가상 세계 생성 AI모델 그리고 대규모 파운데이션 모델 분야에서 획기적인 진전이 이루어지고 있어 주목을 받고 있습니다.

U-Net 은 "완전 합성곱 네트워크" (Fully Convolutional Network, FCN)에 기반을 둡니다. 이 구조를 수정 및 확장하여 매우 적은 훈련 이미지로 작동하고 더 정밀한 세분화를 생성합니다.

인공지능 기술의 발전으로 이미지 생성과 3D 모델링 분야가 급속도로 성장하고 있습니다.특히 최근에는 더 적은 리소스로 더 나은 결과물을 만들어내는 혁신적인 기술들이 등장하고 있습니다. 이 혁신적인 기술들은 향후 게임 개발과 같은 분야에서 활용될 것입니다.

인공지능(AI)이 의료 및 문제 해결 분야에서 혁신적인 진전을 이루고 있습니다.특히 최근 주목받고 있는 MDAgent와 DeAR은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 기존의 한계를 뛰어넘는 획기적인 성과를 보여주고 있습니다.

이미지 블렌딩 (Image Blending)이란 두 이미지를 합칠 때 각기 다른 가중치를 부여하여 합치는 방법입니다.

다양한 LLM의 발전, 그 중심에는 attention 이 있습니다. 오늘 학계에서는 attention 기법을 개선하는 새로운 기술이 2개 소개되었습니다. 

오늘, 다양한 이미지 생성 기법이 발표되었습니다. 이 중 주목할만한 두 가지 기법을 소개해드립니다.

이 책은 AI 대전환 시대를 대비하기 위해 알아야 할 기술 트렌드, 장애물, 실질적인 전략, 그리고 필요한 마인드셋을 체계적으로 제시합니다.

스테이블 디퓨전 모델은 인코더, 디코더 외에도 디노이징에 관여하는 샘플러, 조건을 반영시키는 컨디셔닝 등 다양한 컴포넌트로 이루어져 있습니다. 이런 컴포넌트의 개량으로, 기존 모델은 뛰어난 향상을 보이기도 합니다.

알리바바 클라우드가 코드 생성 모델 '큐원2.5-코더(Qwen2.5-Coder)' 시리즈의 라인업을 확장했습니다.

사람을 대신해 미션을 해결해주거나 주요 과업을 자동화하여 돕는 AI. 사용자와의 의사소통을 통해 의도를 정확히 파악하고 원하는 결과를 만들어냅니다. 특히 2024년에 들어 폭발적으로 관련 연구가 늘어났던 AI agent , 그 정의와 연구 동향을 살펴봅니다.

2025년 AI 트렌드 중 하나가 될 것으로 예측되는 AI 에이전트 , 다양한 활용과 그 활용을 위한 프레임워크까지 활발히 연구가 진행되고 있습니다. 어제, 그리고 오늘 기업이 참가하여 진행한 AI 에이전트 관련 연구를 소개해드립니다.

최근 많은 관심을 받고 있는 보이스피싱 방지 를 수행하는 AI 와 휴머노이드 로봇을 소개해드립니다.

의료 AI 가 나날이 발전하고 있습니다. 기존에는 판독의 보조수단이었지만, 모델의 발전과 겹쳐 사람이 판독하지 못하는 미세한 지점까지 찾아서 정확한 결과를 보여준다던지, LLM으로 환자에게 필요한 행동지도를 하는 수준까지 발전하게 되었습니다. 오늘 발표된 의료 AI를 다루는 두 논문을 소개해드립니다.

이미지와 사용자의 텍스트 입력에 대해 복잡한 시각적 정보를 이해하고 답변하는 능력을 보여준 LLaVA 를 기점으로, ‘언어모델’ 이 ‘시각정보’를 ‘이해’ 하기 시작했다는 연구계의 시선과 함께 VISION LANGUAGE MODEL (이하 VLM ) 은 꾸준히 발전을 지속해왔는데요, 또 한번의 진화를 거듭한 VLM 이 어제와 오늘, 이틀에 걸쳐 등장했습니다.