일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
- LORA
- 메타
- ubuntu
- 오블완
- PYTHON
- tts
- AI 기술
- 생성형 AI
- 강화 학습
- 휴머노이드 로봇
- 시간적 일관성
- OpenAI
- 코딩
- 오픈AI
- 우분투
- OpenCV
- 트랜스포머
- 인공지능
- Stable Diffusion
- 다국어 지원
- LLM
- 확산 모델
- 티스토리챌린지
- 실시간 렌더링
- 딥러닝
- 오픈소스
- 3d 재구성
- 일론 머스크
- 생성형AI
- AI
- Today
- Total
목록2025/03 (80)
AI 탐구노트

다음 내용은 경제 분야 유튜브 내용들을 가지고 AI를 이용해 요약 정리한 것입니다.1. 글로벌 경제 환경: 미·중 패권 경쟁과 금융 불안 1) 중국의 미국 국채 매각·금 매입, 달러 패권 견제중국이 보유한 미국 국채 비중을 축소하고 금을 늘리는 움직임을 보임.이는 달러 중심의 기축통화 체제를 흔들고, 국제금융 질서 재편 가능성을 시사함.1929년 대공황 시기와 유사한 보호무역주의 양상으로 확산될 수 있다는 전망이 제기됨.2) 미중 무역·기술 전쟁 심화미국은 관세 정책·반도체 수출 규제 등으로 중국을 견제하고, 제조업 ‘리쇼어링’(본토 회귀)을 추진 중.중국은 자국 반도체·AI·빅테크 육성을 가속화하며, 독자 기술(EUV 장비 등) 개발로 미국 의존도를 낮추려 함.양국 간 패권 경쟁이 단순 무역 분쟁을 넘..

인공지능(AI)이 급속도로 발전하면서 우리 사회에 미치는 영향이 점점 커지고 있습니다. 이제는 단순히 자동화를 넘어, 인간이 수행하던 창의적이고 복잡한 작업까지도 AI가 대체할 수 있는 시대가 오고 있는거죠. 이런 변화는 인간의 일자리를 위협하는 동시에, 새로운 기회를 창출하기도 합니다. 최근 Anthropic의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)의 인터뷰를 통해 AI의 발전이 가져올 변화에 대한 흥미로운 시각을 엿볼 수 있었습니다. 그는 AI가 단순한 자동화 도구를 넘어, 인간의 사고와 비슷한 방식으로 문제를 해결하는 단계로 접어들고 있다고 강조했죠. 그렇다면, 우리는 이 변화에 어떻게 대비해야 할까요? 그리고 AI 시대에 인간의 역할은 무엇이 될까요? 다음은 인터뷰에서 나온 내용을 정..

스마트폰 하나로 신분을 증명할 수 있는 시대가 열렸습니다. 2025년 3월 14일부터 전국적으로 모바일 주민등록증 발급이 시작되었는데요. 이제는 실물 신분증을 지갑에 넣고 다닐 필요 없이, 스마트폰만으로도 신분 확인이 가능해졌습니다. 모바일 주민등록증 14일 전국 발급 시작···디지털 신분증 시대 본격화스마트폰에 저장해 쓰는 법적 신분증인 ‘모바일 주민등록증’이 전국민을 대상으로 발급된다. 공공기관, 은행, 편의점 등 기존 주민등록증이 요구되는 모든 곳에서 사용 가능하다. 행정안전부www.khan.co.kr 모바일 주민등록증이란?모바일 주민등록증은 기존의 실물 주민등록증과 동일한 법적 효력을 지니며, 개인의 스마트폰에 발급되는 디지털 신분증입니다. 이를 통해 관공서, 은행, 공항, 병원, 편의점 등 기..

다음 내용은 경제 분야 유튜브 내용들을 가지고 AI를 이용해 요약 정리한 것입니다. 미국 경제와 트럼프 정책트럼프의 보호무역 및 관세 정책이 글로벌 경제에 강한 충격을 주고 있음.중국뿐 아니라 유럽으로 관세 공세가 확대되며, 한국, 대만, 베트남 등 다른 국가에도 파급효과가 예상.트럼프 정부 관세 정책의 역효과가 애플, 테슬라 등과 같은 미국 기반 글로벌 기업들에 부메랑이 되어 돌아오고 있음.미국 내 경기침체 가능성 논란이 있지만, 인플레이션 안정화와 생산성 증가로 장기 성장 가능성도 존재.시장은 단기 변동성이 커질 것으로 보이나, 장기적으로는 경기 침체 확률이 높지 않다는 분석이 우세함.트럼프 진영은 경제적 위기와 윤리적 가치 회복을 강조하며, 이를 뒷받침하는 종교적 신념과 강한 구조조정 의지 보임미중..

현대의 인공지능(AI) 모델들은 자연어 처리(NLP)와 이미지 인식 분야에서 비약적인 발전을 이루었지만, 오디오를 효과적으로 이해하고 추론하는 능력은 여전히 제한적입니다. 인간은 비언어적 소리, 음악, 환경음을 통해 감정과 상황을 해석할 수 있으며, AI 역시 이러한 능력을 갖춘다면 보다 자연스럽고 직관적인 상호작용이 가능해지겠죠. 최근 몇 년간 오디오-언어 모델(Audio-Language Model, ALM)이 발전하면서 AI의 청각적 이해력도 향상되고 있습니다. 대표적으로 Contrastive Language-Audio Pre-training(CLAP) 같은 모델은 오디오와 언어 간의 관계를 학습하는 데 사용되어 왔지만, 기존 ALM은 짧은 오디오(최대 30초)만을 처리할 수 있었고, 전문가 수준의 ..

최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 우리의 일상에 깊숙이 스며들고 있습니다. 하지만 그만큼 AI 서비스의 신뢰성에 대한 우려도 커지고 있습니다. 특히, 잘못된 정보로 인해 AI가 부정확한 답변을 제공하는 사례가 늘어나고 있는데요. 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있을지 함께 생각해보겠습니다. '가비지 인, 가비지 아웃'의 교훈컴퓨터 과학 분야에서 자주 언급되는 격언 중 하나가 바로 '가비지 인, 가비지 아웃(Garbage In, Garbage Out)'입니다. 이는 입력 데이터의 품질이 낮으면 출력 결과도 신뢰할 수 없다는 의미인데요. AI도 마찬가지입니다. AI는 방대한 데이터를 학습하여 세상을 이해하고 판단합니다. 따라서 학습 단계에서부터 올바른 데이터를 제공하는 것이 무엇보다 중요합니다. AI 챗봇..

다음 내용은 경제 분야 유튜브 내용들을 가지고 AI를 이용해 요약 정리한 것입니다. 1. 트럼프 보호무역 정책과 글로벌 경제 변화트럼프의 보호무역 강화로 세계 무역 질서가 불안정해짐.한국은 철강 쿼터를 확보했으나, 트럼프의 변덕에 따라 경제적 불이익 가능성 존재.미국 제조업 부활 정책으로 인해 한국, 대만 등의 첨단 인재 유출 가속화.미국 국채 문제 및 달러 시스템의 안정성 우려 증가.2. 미국 CPI 상승과 스태그플레이션 가능성최근 CPI 발표에서 예상보다 높은 물가 상승률 기록 → 스태그플레이션 우려 확대.연준의 금리 인하 기대감 감소, 긴축 기조 지속될 가능성.물가 상승으로 인해 미국 소비 둔화 및 경제 성장 둔화 가능성 커짐.금리 변동성 증가로 인해 주식 및 가상자산 시장 변동성 확대.3. 미국 ..

X에서 신기한 글을 하나 봤습니다. Nvidia RTX4090에 96GB의 VRAM을 달아서 사용하는 사례였습니다. X의 青龍聖者님(@bdsqlsz)4090 96gb verify.😎x.com 글을 내용을 봐서는 중국 쪽 분의 게시글 같았는데 증빙을 하느라 실제 돌아가는 화면과 사진을 첨부했습니다. NVIDIA에서 정상적으로 판매하는 제품은 RTX4090에는 24GB VRAM만 존재하므로 이 사진이 정말이라면 물리적으로 VRAM을 추가하도록 개조한 것으로 볼 수 있습니다. 최근 생성형 AI나 LLM을 개발하기 위해서는 GPU의 코어 성능, 메모리 대역폭도 중요하지만 사용가능한 VRAM 용량도 그 못지않게 중요해졌습니다. 참고로 고가형 GPU들 가운데 A100, H100은 80GB, 최신 H200..

다음 내용은 경제 분야 유튜브 내용들을 가지고 AI를 이용해 요약 정리한 것입니다. 1. 미국 증시 폭락과 글로벌 경제 불안현황:미국 증시는 트럼프의 보호무역 정책과 경기 침체 우려로 큰 변동성을 겪고 있습니다. 나스닥은 4% 하락, 다우지수는 2% 이상 하락했으며, 기술주(테슬라 -15%, 엔비디아 -5%, 애플 -5%)가 특히 큰 타격을 입었습니다. 비트코인 및 가상자산 관련 주식도 급락하며 시장 전반에 공포가 확산되고 있습니다.원인:트럼프 리스크: 관세 정책(철강·알루미늄 25~50% 인상)과 "경기 침체를 감내할 수 있다"는 발언이 시장 불확실성을 키웠습니다. 기존의 '트럼프 풋'(시장 친화적 정책 기대감)이 사라지며 투자심리가 악화되었습니다.레버리지 투자 청산: 테슬라와 AI 관련주에 몰린 고..

최근 몇 년간 텍스트-이미지 변환 확산 모델(Text-to-Image Diffusion Models)은 이미지 생성 기술의 새로운 기준을 정립하며 놀라운 성과를 보였습니다. 그러나 이러한 모델들은 사용자가 원하는 세밀한 제어와 편집 기능을 충분히 제공하지 못하는 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, 특정 캐릭터를 다양한 맥락에서 일관되게 유지하면서 생성하는 것은 여전히 해결해야 할 도전 과제입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Diffusion Self-Distillation(DSD) 기법이 제안되었습니다. DSD는 기존의 확산 모델을 활용해 자체적으로 학습 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 모델을 미세 조정하여 이미지 편집 및 생성 능력을 강화하는 방법입니다. 본 논문에서는 DSD를 이용해 제로샷(Ze..