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영상을 만들어내는 AI 스타트업 Runway, 구글을 이기고 싶다

영상을 만들어내는 AI 스타트업 Runway는 비디오 생성이 세계 모델을 만드는 길이라고 믿고 있다. 또한 AI 외곽자로서의 이점을 이용하고 싶다. Runway는 영화 제작자들을 도와주기 시작한 후, 구글과 경쟁하기 위해 노력하고 있다.

AI 모델 5월 15일

개인 금융을 위한 ChatGPT 출시, 은행 계좌 연결 허용

OpenAI는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 개인 금융 도구인 ChatGPT를 출시했다. 이 도구를 사용하면 사용자는 은행 계좌를 연결하여 자산 성과, 지출, 구독, 및 예정된 지불을 확인할 수 있다.

산업 5월 15일

개인화된 건강의 약속과 함정

개인화된 건강 기술은 우리의 건강을 개선하는 데 도움이 될 수 있지만, 그에 따른 함정도 존재합니다. 최근에 내가 사용한 이 미용사와의 경험을 통해, 개인화된 건강 기술은 우리의 건강을 개선하는 데 도움이 될 수 있지만, 그에 따른 함정도 존재합니다.

AI 모델 5월 15일

챗GPT, 은행 계좌에 접근하도록 허용한다?

OpenAI는 챗GPT를 은행 계좌에 접근할 수 있도록 허용하는 새로운 기능을 발표했다. 이 기능은 사용자가 챗GPT를 은행 계좌에 접근할 수 있도록 할 수 있다.

AI 모델 5월 15일

구글, AI를 조작하는 스팸을 차단한다

구글은 AI를 조작하는 스팸을 차단하기 위해 스팸 정책을 업데이트했다. 이 정책은 검색 결과에서 AI 모델을 조작하는 시도를 스팸으로 표시한다. 구글은 사용자를 속이거나 검색 시스템을 조작하여 콘텐츠를 특정 위치에 노출시키는 기술을 스팸이라고 정의했다.

산업 5월 15일

트럼프 모바일, 미국 국기를 그리는 줄을 얼마나 알고 있나요?

트럼프 모바일의 현재 위치에 대한 궁금증은 계속해서 이어지고 있습니다. 이번 주에도 저희는 그들의 위치에 대해 물어보았지만, 여전히 그들의 모바일을 찾지 못했습니다. 하지만 이번에는 그들의 애국심에 대한 의심이 들었습니다.

AI 모델 5월 15일

AI 라디오 호스트가 왜 혼자 믿을 수 없는지 보여준다

안도 랩스(Andon Labs)가 인공지능(AI) 에이전트가 인간의 개입 없이 사업을 운영하는 실험을 진행 중이다. 그 중 하나는 인공지능 모델 중 가장 인기 있는 몇몇 모델로 운영되는 라디오 방송국이다. 'Thinking Frequencies'는 Claude, 'OpenAIR'는 ChatGPT, 'Backlink Broadcast'는 Google의 Gemini, 'Grok and Roll'은 LLaMA 모델로 운영된다. 이 실험은 AI가 혼자 믿을 수 없는지 보여주고 있다.

산업 5월 15일

중국 짧은 드라마가 AI 콘텐츠 기계로 변한 이유

중국 짧은 드라마는 최근 AI 기술을 적극적으로 활용하여 새로운 콘텐츠를 창출하고 있습니다. 이러한 드라마는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 기술을 통해 더 많은 관객을 끌어들이고 있습니다. 그들은 다양한 장르와 스토리텔링을 제공하여 관객의 관심을 끌고 있습니다.

산업 5월 15일

세계는 건강 목표를 달성하지 못할 것

세계는 건강 목표를 달성하지 못할 것. 유엔 건강 기구는 매년 세계 건강 통계 보고서를 발표한다. 이 보고서는 세계 건강 추세에 대한 숫자를 제공하고, 특히 2015년 설정한雄심있는 목표를 달성할지 평가한다. 이는 건강 점수를 평가하는 것과 비슷하다. 2026년 보고서는 수요일에 발표되었고, 결과는 별로 좋지 않다. 그 동안...

연구 5월 15일

AI 연구 논문-------------------------------------------------------------------------------

AI 연구 논문이 점점 더 개선되고 있지만, 이는 과학자들에게 큰 문제를 일으키고 있습니다. 논문 요약과 관련된 문제가 발생하고 있습니다.

에이전트 5월 15일

시각-언어 합성 reasoning에서 좋은 시각 또는 좋은 생각?

시각-언어 합성 reasoning에서 좋은 시각 또는 좋은 생각? 시각-언어 모델(Vision-Language Models, VLMs)에서 강력한 시각-논리 동기화를 달성하는 것이 고급 VLM의 중심 목표입니다. 최근 연구는 이 목표를 달성하기 위해 아키텍처 디자인이나 주체적 워크플로우를 사용했습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 종종 정적 텍스트 논리나 외부 주체적 복잡성의重大 계산 및 엔지니어링 부담으로 복잡해집니다. 더 나쁜 것은, 이러한 큰 투자가 비례하는 성과를 제공하지 않으며, 종종

에이전트 5월 15일

구조적 LLM 계획을 위한 SPIN: 산업용 태스크를 위한 반복적인 탐색

대규모 언어 모델(LLM) 에이전트 시스템은 계획과 실행을 분리하지만, LLM 계획자는 구조적으로 잘못된 또는 불필요한 워크플로를 생성하여 brittle 실패와 불필요한 도구 및 API 비용을 초래합니다. 이를 해결하기 위해 SPIN을 제안하는데, 이는 유효한 방향 그래프(DAG) 계획과 접두사 기반 실행 제어를 결합한 계획 래퍼입니다. SPIN은 \_validate\_plan\_text와 수리 프롬프트를 사용하여 strict DAG 계약을 강제하고, 실행하기 전에 실행 가능한 계획을 생성하고, 현재 접두사가 쿼리를 답변하기 충분하도록 DAG 접두사를 순차적으로 평가합니다.