AI 칼럼

메타의 Segment Anything Model (SAM)으로 74년을 절약한 Roboflow: AI 데이터 레이블링의 게임 체인저 데이터 레이블링은 인공지능 모델 훈련에서 매우 중요하지만, […]

래쉬 측정 이론을 활용한 대형 언어 모델의 훈련: 혁신적 변화를 위한 접근 현대 인공지능 시대에, 대형 언어 모델(Large Language Models,

데이터 크기: 여전히 중요한 이유 데이터 크기는 현대 AI와 머신러닝의 성과를 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 정확한 예측과 강력한

멀티모달 AI: 인간의 상호작용을 재정의하다 최근 AI 기술의 발전은 최신 멀티모달 AI 시스템의 출현과 함께 새로운 도약을 이루고 있습니다. 멀티모달

기술과 인간의 딜레마: AI 시대의 기회와 도전 오늘날 우리는 인공지능(AI)과 자동화 기술이 빠른 속도로 발전하면서, 기술과 인간 사이에서 발생하는 복잡한

AI 연구의 새로운 방향: 빠른 변화 속에서의 성공 전략 급변하는 인공지능(AI) 분야에서 연구를 성공적으로 이끌어 나가는 방법은 무엇일까요? Truyen Tran의