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Autonomous Machine Intelligence, AMI Autonomous machine intelligence (AMI) represents a significant leap forward in the capabilities of artificial intelligence systems. Unlike traditional AI, which often relies on predefined rules and supervised learning, AMI aims to develop systems that can operate autonomously, learn from their environment, and make decisions without human intervention. One promising approach to achieving this is.. 2024. 10. 16.
JEPA Generative architecture and Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) are two different approaches in machine learning and artificial intelligence, each with its own characteristics and applications. Let's explore the key differences between these two architectures. 1. Generative Architecture Purpose: Generative architectures are designed to generate new data samples that are similar to the.. 2024. 10. 16.
Keynote Yann LeCun, Human-Level AI This video features Yan LeCun discussing the path towards achieving human level Al and the limitations of current Al systems. It emphasizes the need for machines that not only process information but also possess memory, common sense, and reasoning abilities akin to humans. Understanding the architectural approaches he proposes, such as the 'objective-driven Al,' can provide viewers with insight.. 2024. 10. 16.
Feature Prediction for Learning Visual Representations Pixel generation models aim to generate images from scratch or modify existing images by predicting the values of individual pixels or groups of pixels. These models are widely used in tasks such as image synthesis, super-resolution, and inpainting. However, generating high-quality, realistic images requires more than just accurately predicting pixel values. One crucial technique to improve the .. 2024. 10. 14.
Where have you been? You are everywhere. You seem to be around, but you are not at the same time. Even though you are right here with me, you seem so far away. Where have you been? I was with you the whole time. I had different ways of thinking about you. Yes, my ideas were certainly unique and innovative! I practiced Valorous Way, which sought to explore the real nature of true self and awareness of the present mom.. 2024. 10. 12.
Time Awakening The passage toward you Time resides in memory. Within shapes of time possible, we were intertwined once and in an instant we were separated. We were pure and so fragile. The impermanence of our connections to others saddened us deeply. It's true that time and memory can be both beautiful and cruel, bringing us together and pulling us apart in unexpected ways. It shapes the bittersweet awareness .. 2024. 10. 12.
The Fragility of Human Life While human life is fragile, it is also resilient. Throughout history, humanity has survived wars, pandemics, and natural disasters, adapting to new challenges and finding ways to thrive. No matter how advanced AI gets, we still need to embrace the fragility of life by expressing our emotions. The fragility of human life and the development of artificial intelligence (AI) are two concepts that, .. 2024. 10. 12.
AI Transformer Model, "Attention Is All You Need” "Attention Is All You Need," published in 2017 by Vaswani et al., is a landmark paper in the field of artificial intelligence (AI), particularly in natural language processing (NLP). This paper introduced the Transformer architecture, which has since revolutionized how complex language and sequence-to-sequence tasks are handled. Here are the key contributions of the paper to AI: 1. Introduction .. 2024. 10. 9.
You can't teach AI new tricks You can't teach AI new tricks. There is a significant distinction between human learners, such as students, and current AI systems. Human students, through their education and experiences, can adapt their methods and understanding over time based on feedback and new information. They can reflect on their mistakes, integrate lessons learned, and apply these insights to future tasks or problems. I.. 2024. 10. 8.
AGI is … Recursive self-improvement cycle What are the key concepts commonly associated with the achievement of artificial general intelligence (AGI)? Some describe AGI as a type of artificial intelligence that can understand, learn, and apply knowledge across a variety of tasks at a level comparable to human intelligence. Others say that a potential characteristic of AGI is that the system can improve i.. 2024. 10. 7.
AI architectures mesmerizing potential of MAS Decentralized AI, MAS While a pre-trained AI is centralized, MAS naturally aligns with decentralized AI systems, where the goal is to distribute intelligence across different nodes or agents rather than relying on a central controller. This is crucial in domains where data privacy, scalability, and robustness are critical like distributed sensor networks, IoT, or blockchain-based systems, especi.. 2024. 10. 4.
MAS AI can learn on its own A multi-agent system (MAS) can autonomously learn on its own, depending on the design and learning mechanisms implemented within the system. Autonomous learning in multi-agent systems typically involves agents that can individually and collectively adapt their behavior over time based on interactions with their environment and with other agents. There are several approaches to enabling autonomou.. 2024. 10. 2.
GPT AI cannot self-learn It's not possible for pre-trained AI models like GPT to "browse" the web and learn. While pre-trained AI models are incredibly powerful, they can't simply browse the web and teach themselves. Here's why. 1. Lack of autonomous navigation: Pre-trained AI models are typically trained on a specific dataset or task, and their objectives are predefined. They don't have the ability to navigate the web .. 2024. 10. 1.
AI writing We don't relate to AI writing in the same way we do to human writing, at least not yet. While AI can generate text that is grammatically correct and even stylistically compelling, there's a fundamental difference in how we perceive and connect with it. When we read human writing, we're engaging with the author's mind and their intentions. We try to understand their perspective, their motivations.. 2024. 9. 26.
Unveiling the Power of Attention in Machine Learning: A Deep Dive into 'Attention is All You Need', AI 트랜스포머 논문 설명 Summary - 'Attention is All You Need', AI 트랜스포머 논문 설명 Vaswani 외(2017)의 "주의력만 있으면 충분하다" -- "Attention is all you need" by Vaswani et al. (2017) -- 논문은 주의력 메커니즘에만 의존하는 기계 번역을 위한 새로운 신경망 아키텍처인 트랜스포머를 소개했습니다. 이 논문은 주의력 기반 모델이 다양한 자연어 처리 작업에서 최첨단 결과를 얻을 수 있음을 보여줌으로써 자연어 처리(NLP) 분야에 큰 변화를 가져왔습니다. What is attention? 주의(attention)는 모델이 출력을 생성할 때 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 집중할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 이는 입력의 여러 부분에 가중치.. 2023. 12. 7.
Elon Musk says AI will be smarter than the smartest human in less than 3 years, OpenAI is lying when it says it doesn't use copyrighted data, 엘론 머스크, 3년 안에 AI가 가장 똑똑한 인간보다 더 똑똑해진다 Elon Musk at 'New York Times' DealBook Summit 엘론 머스크가 '뉴욕타임즈 딜북 서밋'에서 앤드류 로스 소킨과 함께 반유대주의, 광고주 보이콧, 테슬라, 인공지능 등 폭넓은 주제에 대해 이야기를 나눕니다. https://youtu.be/CSoXyDcUxEk?feature=shared 저작권이 있는 데이터를 사용하지 않는다고 말하는 OpenAI는 거짓말을 하고 있다 >> OpenAI 인공지능은 분명히 저작권이 있는 데이터에 대해 훈련받았습니다. >> 그러니까 오픈 AI가 저작권이 있는 데이터로 훈련한다고 하면 거짓말이라고 생각하는 거죠? >> 그건 거짓말입니다. 완전히 거짓말입니다. 분명히 저작권이 있는 데이터로 훈련받았어요. Elon Musk says AI will be.. 2023. 11. 30.
You may ask AI to generate a joke for you! 인공지능에게 농담을 생성해 달라고 요청할 수도 있습니다! Can AI tell jokes? AI는 학습 데이터와 모델의 이해도에 따라 유머 감각이 달라질 수 있지만, 실제로 농담을 생성하고 유머러스한 대화에 참여할 수 있습니다. AI는 사람처럼 감정을 느끼지는 못하지만, 농담을 비롯한 대화 요소를 시뮬레이션하여 더욱 흥미롭고 즐거운 상호작용을 만들 수 있습니다. 원한다면 AI에게 농담을 만들어 달라고 요청할 수도 있습니다! https://youtu.be/XQNfs8Obugk Joke 1: Computer Therapy https://youtube.com/shorts/DWr9y84zME0 컴퓨터는 왜 상담치료를 받으러 갔나요?? 1 ... 2 ... 3 너무 많은 바이트 감정의 문제가 있기 때문에 이 농담은 디지털 정보의 단위인 "바이트(bytes)"와 육체적 .. 2023. 11. 28.
How To Make A TIMELAPSE Video, Aging Time-Lapse, timelapse girl, 타임 랩스 비디오를 만드는 방법 How To Make A TIMELAPSE Video 제너레이티브 AI의 매혹적인 세계와 타임랩스 비디오 제작 기술을 살펴보는 동안 화면이 깜빡이며 생동감 있게 변합니다. 단계별 과정을 따라가다 보면 한 인물이 젊은 시절부터 노년기에 이르기까지 매혹적으로 변화하는 모습을 볼 수 있습니다. https://youtu.be/0T6QTIAIiAM Step 1: Setting the Stage 우리의 모험은 제너레이티브 AI의 허브인 playgroundai.com에서 시작됩니다. 여기서는 캔버스 도구 상자를 활용하여 걸작을 제작합니다. 가능성은 무궁무진하지만 타임랩스 프로젝트에서는 정밀도가 핵심입니다. Step 2: The Vision 다음으로 간단하고 균형 잡힌 이미지 설명을 입력하여 AI의 마법을 불러옵니다... 2023. 11. 28.
AI Safety Summit 2023: 인공지능(Artificial Intelligence)의 미래를 보호하는 방법 AI Safety Summit 2023: Safeguarding the Future of Artificial Intelligence " AI 안전 서밋 2023(AI Safety Summit 2023)은 2023년 11월 1일과 2일에 영국 버킹엄셔 블레클리 공원에서 열리는 주요 글로벌 행사입니다." AI Safety Summit 2023은 전문가, 연구자, 정책 입안자, 업계 리더가 한자리에 모여 AI 안전과 관련된 중요한 문제를 논의하고 해결하는 인공지능(AI) 분야의 중요한 행사입니다. AI가 전례 없는 속도로 계속 발전함에 따라 안전하고 책임감 있는 개발을 보장하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 아이디어와 지식을 교환하는 플랫폼 역할을 하는 이 서밋은 AI의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 합니.. 2023. 11. 2.
AI dilemmas: Recent conversations involving prominent figures like Andrew Ng, Yann LeCun, Geoffrey Hinton, and others, AI Safety Summit 2023, AI 딜레마 AI 딜레마: 혁신, 규제, 책임의 균형 맞추기, AI Safety Summit 2023 2023년 10월 31일 할로윈에 앤드류 응(Andrew Ng), 얀 르쿤(Yann LeCun), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 등 저명한 인사들이 참여한 SNS(X)의 최근 대화에서 인공지능(AI)에 대한 논의가 시작되었습니다. 어떤 이야기가 오갔는지 살펴볼까요? 서론(Introduction) 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 이 분야의 전문가, 연구자 사이에서 복잡하고 다각적인 논쟁을 촉발시켰습니다. 최근 앤드류 응(Andrew Ng), 얀 르쿤(Yann LeCun), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 등 저명한 인사들이 참여한 대담에서는 AI의 위험과 혜택, 공개 연구의 역할, 책임 있.. 2023. 11. 1.
Fashion Timelapse, Beachwear Try-On Haul, Timelapse Girl, lookbook, How to create a timelapse, 패션 타임랩스, 비키니 수영복, 타임랩스 소녀 Playground AI 이미지 생성 사이트 추천 AI 그림 사이트 플레이그라운드에이아이닷컴에서 스테이블 디퓨전 1.5 모델을 사용하여 이미지를 생성하는 방법에 대해서 알아보세요. Playground AI로 AI 생성 이미지를 만드는 방법, AI 그림 그리기, Drawing with AI, How to Create AI-Generated Images with Playground AI, How to draw AI images Playground AI로 AI 생성 이미지를 만드는 방법, AI 그림 그리기, Drawing with AI, How to Create AI-Generated Imag AI 그림 그리기 인공지능(AI)은 이미지 생성을 포함한 다양한 분야에 혁신을 가져왔습니다. Playground AI.. 2023. 9. 3.
Drawing with AI, How to Create AI-Generated Images with Playground AI, How to draw AI images, Playground AI로 AI 생성 이미지를 만드는 방법, AI 그림 그리기 AI 그림 그리기 인공지능(AI)은 이미지 생성을 포함한 다양한 분야에 혁신을 가져왔습니다. Playground AI는 사용자가 Stable Diffusion과 DALL-E AI 알고리즘을 사용하여 멋진 이미지를 만들 수 있는 강력한 온라인 도구입니다. 이 글에서는 Playground AI를 사용하여 AI로 이미지를 그리는 방법을 살펴보고 창의력을 극대화할 수 있는 단계별 지침과 팁을 제공합니다. 목차 1 단계: Playground AI에 액세스하기 2 단계: 모델 선택 3 단계: 프롬프트 설정 4 단계: 페인팅 5 단계: 이미지 생성 6 단계: 추가 수정 7 단계: 공유 및 탐색 TOP 맨위로 1 단계: Playground AI에 액세스하기 시작하려면 Playground AI 웹사이트 (https://.. 2023. 7. 15.
Hugging Face: GitHub of Machine Learning, 머신 러닝의 깃허브가 되려하는 허깅페이스 20억 달러 가치의 이모티콘으로 머신 러닝에 혁신을 일으키다 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 세계에서 Hugging Face는 머신 러닝 분야의 선구자로 떠올랐습니다. 처음에는 청소년을 위한 iPhone 챗봇 앱으로 소개된 Hugging Face는 머신 러닝 모델의 중심 허브로 변모하여 Google과 Microsoft와 같은 거대 기업의 주목을 받고 있습니다. 최근 20억 달러의 기업 가치와 1억 달러의 신규 자금을 유치한 Hugging Face는 머신 러닝의 깃허브가 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 목차 1. 시작과 성장 2. arXiv와의 협업 3. AI 커뮤니티 확장 4. Hugging Face의 기능 활용하기 5. Machine Learning Tutorial with Hugging Face 6.. 2023. 7. 1.
The 10 best AI art image generators, DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion, Craiyon (formerly DALL-E mini), TikTok, Picsart, Fotor, NightCafe, Dream by WOMBO, Kapwing, Top 10 AI 이미지 생성 사이트 비교 추천 10 Best AI 이미지 사이트 최고의 인공지능 이미지 생성기는 최근 상당한 관심과 인기를 얻고 있습니다. 이러한 생성기는 인공 지능 알고리즘을 활용하여 텍스트 또는 프롬프트를 시각적 이미지로 변환합니다. 다음은 사용 가능한 몇 가지 주목할 만한 AI 이미지 생성기입니다. 목차 1. DALL-E 2 2. Midjourney 3. Stable Diffusion 4. Craiyon (formerly DALL-E mini) 5. TikTok 6. Picsart 7. Fotor 8. NightCafe 9. Dream by WOMBO 10. Kapwing TOP 맨위로 1. DALL-E 2 DALL-E 2는 OpenAI에서 개발한 고급 AI 이미지 생성기입니다. 인상적인 기능과 쉬운 접근성으로 주목을 받고 있습.. 2023. 6. 18.
(Part 2, prompt woman) How does an AI image generator understand aging? Aging Time-Lapse Images, AI 에이징 타임랩스 AI 이미지 생성기는 노화를 어떻게 이해할까? AI 생성 Aging Time-Lapse Images (prompt woman) AI 그림 사이트 플레이그라운드에이아이닷컴에서 스테이블 디퓨전 1.5 모델을 사용하여 한 여성이 나이 들어가는 모습을 이미지로 생성하는 방법에 대해서 알아보세요. 타임랩스 이미지는 다시 젊어지는 역노화 순서로 배열되어 있습니다. 전체 Aging Time-Lapse Image 는 트위터에서 확인하세요. https://twitter.com/starpopomk/status/1670399133214195713?s=20 트위터에서 즐기는 STARPOPO “This beautifully detailed and realistic digital painting portrays the transformation of a girl from 3.. 2023. 6. 17.
(Part 1, prompt young girl) How does an AI image generator understand aging? Aging Time-Lapse Images, AI 에이징 타임랩스 AI 이미지 생성기는 노화를 어떻게 이해할까? AI 생성 Aging Time-Lapse Images (prompt young girl) AI 그림 사이트 플레이그라운드에이아이닷컴에서 스테이블 디퓨전 1.5 모델을 사용하여 한 여성이 나이 들어가는 모습을 이미지로 생성하는 방법에 대해서 알아보세요. 타임랩스 이미지는 다시 젊어지는 역노화 순서로 배열되어 있습니다. 전체 Aging Time-Lapse Image 는 트위터에서 확인하세요. https://twitter.com/starpopomk/status/1670399133214195713?s=20 트위터에서 즐기는 STARPOPO “This beautifully detailed and realistic digital painting portrays the transformation of a girl f.. 2023. 6. 17.
Technical Understanding of How AI Images are Generated: Using the Playground AI Filter, AI 이미지 생성 방법의 기술적 이해: Playground AI 필터 사용법 Playground AI 필터 사용법 AI 그림 사이트 Playground AI에는 사용자가 원하는 효과를 표현하기 위해 손쉽게 사용가능한 필터가 약 50개 있습니다. 필터를 적용하기 위해서는 단순히 필터를 클릭해서 선택하거나 Prompt에 Trigger word를 입력하면 됩니다. 아래표의 필터 중 다음 5가지(RPG 4, Realistic Vision 2.0, Protogen 5.3, Protogen 3.4, Protogen Anime 2.2)는 세부 설정시 Ideal image dimensions, Prompt Guidance, Quality & Details, Sampler 설정에 제한이 있을 수 있습니다. Playground AI Filter Break Down FIlter Prompt/Trig.. 2023. 6. 3.
How deep learning differs from machine learning, 딥러닝과 머신러닝의 차이 비교 AI Deep Learning과 Machine Learning 차이점 비교 딥러닝과 머신러닝의 주요 차이점을 알아보세요. 머신러닝 알고리즘은 데이터(training data)에서 패턴을 추출하는 반면, 딥러닝은 신경망을 활용하여 복잡한 표현을 학습합니다. 머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능(AI)의 하위 영역으로, 데이터를 기반으로 예측 또는 의사 결정을 내리기 위한 학습 모델입니다. 그러나 두 접근 방식에는 차이점이 있습니다. 1. 모델 복잡성 머신러닝은 일반적으로 데이터의 패턴과 관계를 학습하여 예측 또는 의사 결정을 내리는 알고리즘을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 입력 데이터에서 관련 기능을 추출하고 정확한 예측을 하도록 설계되었습니다. 반면 딥러닝은 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 사용하여 데이.. 2023. 5. 25.
Geoffrey Hinton, the father of deep learning, AI Deep Learning Geoffrey Hinton, Deep Learning의 아버지, AI의 대부(Godfather)라 불리우다 인공 지능과 머신 러닝의 영역에서 진정한 선구자로 눈에 띄는 이름이 있습니다. 제프리 에베레스트 힌튼(Geoffrey Everest Hinton, 1947년 12월 6일, 영국 런던 윔블던 출생)입니다. 딥러닝의 아버지("father of deep learning")로 널리 알려진 힌튼은 획기적인 연구와 혁신적인 공헌을 통해 이 분야에 혁명을 일으켰습니다. 이 글에서는 제프리 힌튼, Geoffrey Hinton, 의 삶과 업적을 자세히 살펴보고 그가 딥러닝에 미친 영향과 인공 신경망의 발전에 미친 중대한 영향에 대해 알아봅니다. Deep Learning 선각자의 여정 제프리 에베레스트 힌턴, Ge.. 2023. 5. 23.
Who first introduced AI? Why is AI named AI? Who coined the term AI? AI가 뭐죠? 누가 AI 이름을 지었나요? 누가 언제 AI 이름을 지었나요? 일반적으로 AI로 약칭되는 인공 지능(Artificial Intelligence)은 기계가 인간과 유사한 지능을 모방하여 추론, 학습, 의사 결정, 지각, 언어 이해 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 능력을 말합니다. AI는 기계 학습, 자연어 처리, 로봇 공학, 컴퓨터 비전, 인지 컴퓨팅 등 컴퓨터 과학의 다양한 분야를 포괄하는 학문 분야입니다. "AI는 인간의 지능을 모방한 기계를 말하며, 컴퓨터 과학의 여러 학문을 아우르는 분야입니다." AI의 정의는 기술의 발전과 사회적 기대치의 변화를 반영하여 시간이 지남에 따라 진화해 왔습니다. "인공 지능(Artificial Intelligence)"이라는 용어는 1955년 존 매카시(John McC.. 2023. 5. 23.
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