반응형 인공지능/인공지능 뉴스23 세계 최초 AI 미인대회, 그 주인공은? 당신이 절대 놓치고 싶지 않은 뉴스!세계 최초의 인공지능(AI) 미인대회가 열렸습니다!믿기 어렵지만, 이 미녀들은 모두 AI입니다.지난 5월, 1500명의 AI 미녀들이 참가한 이 대회는 큰 화제가 되었어요.최고의 AI 미녀는?첫 번째 '미스 AI' 타이틀은 모로코 출신의 AI 인플루언서, 켄자 레이리가 차지했어요.2위는 프랑스의 라리나 발레나, 3위는포르투갈의 올리비아 C가 차지했죠.무엇을 평가했나요?이 대회에서는 단순히 외모만이 아니라, AI의 기술력과 소셜미디어 영향력도 평가했어요.특히 손과 눈 주변의 디테일이 중요한 평가 기준이었답니다.소셜미디어 영향력도 한몫!켄자는 19만 4000명의 팔로워를 보유하고 있고, 무려 7개 국어를 구사하며 팔로워와 실시간으로 소통할 수 있어요.이 놀라운 능력 덕분에.. 2024. 7. 12. NPU PC: 인공지능 시대를 앞당기는 혁신 기술 최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 더불어 NPU(Neural Processing Unit) 탑재 PC가 주목받고 있습니다.NPU는 AI 연산 처리 속도를 획기적으로 향상시키는 전용 프로세서로, 기존 CPU나 GPU 대비 뛰어난 성능과 효율성을 제공합니다.이번 블로그 게시물에서는 NPU PC의 특징과 장점, 활용 분야, 그리고 미래 전망에 대해 자세히 살펴보겠습니다.NPU PC란 무엇일까요?NPU PC는 일반적인 PC에 NPU를 추가적으로 탑재한 컴퓨터입니다.NPU는 인공신경망(ANN) 기반 AI 연산을 전문적으로 처리하도록 설계되어 이미지 인식, 자연어 처리, 머신러닝 등 AI 작업 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.NPU PC의 주요 특징뛰어난 AI 연산 처리 성능: NPU는 CPU나 GPU 대비 훨.. 2024. 7. 11. 메타, 효율적인 온디바이스 AI 모델 '모바일LLM' 공개 메타가 스마트폰이나 소형 장치용으로 설계된 효율적인 온디바이스 인공지능(AI) 모델을 선보였습니다.벤처비트는 8일(현지시간) 메타가 온디바이스 애플리케이션을 위해 최적화된 소형 언어 모델 ‘모바일LLM(MobileLLM)’ 연구 결과를 아카이브에 게재했다고 보도했습니다.모바일LLM의 주요 특징메타는 10억 개 미만의 적은 매개변수를 가진 모델을 최적화하기 위해 여러 기술을 적용했습니다.네트워크 깊이 조정: 모델의 레이어 수를 늘려 성능을 향상.임베딩 공유 및 가중치 공유: 입력 임베딩 가중치를 출력 연결 레이어 가중치로 재사용하여 효율적이고 컴팩트한 모델 아키텍처를 설계. 이를 통해 캐시에 배치된 가중치를 즉시 두 번 계산함으로써 SRAM과 DRAM 간의 가중치 전송이 필요 없어져 추론 실행 속도가 빨라.. 2024. 7. 11. 인공지능 생성 사진으로 화제된 푸틴-김정은 회담, 기술 발전에 대한 경계감 증폭 최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 러시아의 블라디미르 푸틴 대통령과 북한의 김정은 국무위원장의 정상회담 사진이 온라인 상에서 화제를 모았습니다.이들 사진은 AI를 이용하여 생성된 것으로, 두 정상이 여러 미녀들과 함께 활짝 웃고 회전목마를 타는 모습 등이 포착되었습니다. 이 사건은 기술 발전의 한 면을 보여주는 동시에 사적인 모습이 공적으로 유출되는 문제를 제기하고 있습니다.논의의 중심에는 AI가 현실과 구분하기 힘든 정도의 사실적 이미지를 생성할 수 있게 되었다는 점이 있습니다.이로 인해 인공지능 기술이 가지는 잠재적 위협에 대한 경계감이 더욱 증폭되고 있습니다. 푸틴 대통령과 김정은 국무위원장은 최근 평양에서 정상회담을 갖고 포괄적 전략 동반자 협정을 체결하며 두 나라 관계의 신뢰를 증진시켰습니.. 2024. 7. 7. DeepFaceDrawing: 간단한 스케치로부터 사실적인 얼굴 이미지를 생성하는 혁신적인 기술 딥러닝 기술의 발전은 다양한 분야에서 놀라운 결과를 만들어내고 있습니다.DeepFaceDrawing은 그러한 기술 중 하나로, 간단한 스케치만으로도 사실적인 얼굴 이미지를 생성하는 혁신적인 시스템입니다. DeepFaceDrawing의 작동 방식 DeepFaceDrawing은 방대한 얼굴 이미지 데이터 세트와 딥러닝 알고리즘을 사용하여 작동합니다.먼저 사용자가 간단한 스케치를 입력합니다. 이 스케치는 얼굴의 주요 특징만을 포함하고 있어도 충분합니다.딥러닝 알고리즘은 이 스케치를 분석하고 데이터 세트에서 유사한 얼굴 이미지를 찾아냅니다.다음으로 알고리즘은 찾아낸 이미지들을 기반으로 새로운 얼굴 이미지를 생성합니다.이 과정에서 조명, 질감, 표정 등 다양한 요소를 고려하여 사실적인 이미지를 만들어냅니다. De.. 2024. 6. 24. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
