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- 인공지능에겐 결정적 `이것`이 없다네요.작년 11월지금 강화학습으로 합성데이터로 훈련된 인공지능이.바로 이런 문제가 있다고 합니다. 평가지표를 확인하는 프로그래밍 대회에서는 엄청난 능력을 보여주고 있다네요.
- 트럼프의 미국이 아니라 정상 미국이였으면 구글 분사시켰죠작년 11월막강한 AI 의 기반에는 여러 플랫폼으로 부터 들어오는 막대한 유저 데이터도 한몫 하고 있을 텐데요...
- 소버린 ai 개발의 기반으로 뭘 공부할지 알아보고있습뉘다.작년 11월소버린 AI 구축인력이 되고자 모델을 하나 완성하기 위한 앱구현을 한 다음, 앱 이용자에 기반한 데이터가 충분히 쌓이면 내가 만든 알고리즘들이 잘 작동하여 한글 문맥파악도 하고, 한글
- '오픈AI, 데이터센터 건설 자금 147조 확보'작년 11월오픈AI는 대규모 자금을 마련하면서도, 자신들은 계약에 포함되지 않는 구조로 재무적 위험을 파트너사나 금융 시장에 이전하는 전략을 취하고 있다고 지적됐다. 자신들은 대출에 한번도 직접 참가하지 않은 것이다. 오픈AI는 막대한 자금을 조달하면서도 은행으로부터 빌린 돈이 거의 없는 것으로 알려졌다. 지난해 여러 미국 은행으로부터 40억달러의 신용 한도를 확보했지만, 아직 인출하지는 않았다는 것이다. 자산 관리자 야누스 헨더슨의 2024년 보고서에 따르면, 오픈AI가 확보한 1000억달러 규모의 채권과 은행 대출, 신용 거래 등은 자동차 제조업체 폭스바겐과 토요타, 통신 그룹인 AT&T와 컴캐스트를 포함한 세계 최대 6대 기업이 보유한 순 부채와 동일한 엄청난 규모다. 파트너사들의 신용을 활용해 자금을 모으고 자신들의 책임을 지지 않는 방식을 말한 것으로 볼 수 있다. 물론 이는 파트너사들이 오픈AI가 반드시 성공할 것이라고 믿는다는 증거다. 출처 :
- [VRT] 주토피아2 흥행돌풍. 중국기록깨고 북미에서도 인상깊은 흥행.작년 11월중국 최대 영화티켓 플랫폼 마오엔은 자사의 최신 데이터를 인용해 중국 영화티켓 1일 하루 판매량이 2025년 2월 16일 이후로 285일만에 다시 6억 위안 판매를 돌파했으며 1등
- 외국인 통계 (2025년) [인포그래픽]작년 11월통계 데이터 출처 : 출입국외국인정책 통계월보 (법무부 출입국 외국인정책본부) 제작 : 나노 바나나 프로 API
- '환율 1500원 시대...' 앞선 게시글의 부족했던 제 식견에 대해 사과드립니다.작년 11월과도한 비유와 데이터 확인 부족을 인정합니다. … 특히 통화량(M2) 같은 구체적인 데이터나 재정의 실제 규모를 확인하기보다, "돈을 푸니까 망한다"는 식의 공포심을 자극하는 남미(베네수엘라, 아르헨티나) 사례를 든 것은 매우 부적절했습니다 … 앞으로는 경제 문제를 이야기할 때 내 뇌피셜이나 감정보다는 데이터를 먼저 확인하고, 다양한 변수를 고려해 균형 잡힌 시각으로 글을 쓰도록 노력하겠습니다.
- 환율 무새는 환율을 언급하는게 문제가 아니에요.작년 11월이재명 정책으로 환율을 연결시키려면 적어도 납득가능한 그럴싸한 데이터부터 붙여넣고 얘기 시작하란 얘깁니다. 그렇게 하시면 심지어 클리앙에서도 아무도 안말려요.
- 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)와의 인터뷰작년 11월스케일링 시대에서 연구의 시대로 (Age of Scaling to Age of Research) • 스케일링의 한계: 지난 몇 년간(2020~2025)은 데이터와 컴퓨팅 파워를 늘리는 … 인간의 학습 효율성과 AI의 차이 • 샘플 효율성: 인간은 매우 적은 데이터로도 새로운 기술(예: 운전)을 빠르게 배우지만, AI는 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. … 데이터가 때로는 틀릴 수 있기 때문에, 확고한 '탑다운(Top-down)' 비전이 있어야 버그나 실패를 극복하고 연구를 지속할 수 있다고 말합니다.
- 가구원수 변화 추이 인포그래픽 (2022~2052)작년 11월데이터 출처 : 장래인구추계 국가데이터처 제작 : 나노 바나나 프로 API 이정도로 복잡한건 잘 못하는군요. API도 잘 못합니다. 겨우 이렇게라도 어설프게? … 만들었습니다 1-2년 내에 복잡한 것도 매우 잘 수행하는 이미지 모델이 되길 바랍니다 본 인포그래픽 이미지는 AI에게 단순히 검색을 시켜서 만든 게 아니라 통계 데이터를 직접 입력하여 … 그에 맞게 인포그래픽을 그리도록 요청한 것입니다 덕분에 데이터는 정확하지만 아직 이미지 생성 모델의 기술적 한계로 인해 복잡한 내용은 생략하거나 실수가 발생하기도 합니다 미흡한 부분이 … 있더라도 너그러운 양해를 부탁드립니다 참고 통계 데이터 : 가구주의 연령별,2000,2000,2000,2000,2000,2000,2001,2001,2001,2001,2001,2001,2002,2002,2002,2002,2002,2002,2003,2003,2003,2003,2003,2003,2004,2004,2004,2004,2004,2004,2005,2005,2005,2005,2005,2005,2006,2006,2006,2006,2006,2006,2007,2007,2007,2007,2007,2007,2008,2008,2008,2008,2008,2008,2009,2009,2009,2009,2009,2009,2010,2010,2010,2010,2010,2010,2011,2011,2011,2011,2011,2011,2012,2012,2012,2012,2012,2012,2013,2013,2013,2013,2013,2013,2014,2014,2014,2014,2014,2014,2015,2015,2015,2015,2015,2015,2016,2016,2016,2016,2016,2016,2017,2017,2017,2017,2017,2017,2018,2018,2018,2018,2018,2018,2019,2019,2019,2019,2019,2019,2020,2020,2020,2020,2020,2020,2021,2021,2021,2021,2021,2021,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2023,2023,2023,2023,2023,2023,2024,2024,2024,2024,2024,2024,2025,2025,2025,2025,2025,2025,2026,2026,2026,2026,2026,2026,2027,2027,2027,2027,2027,2027,2028,2028,2028,2028,2028,2028,2029,2029,2029,2029,2029,2029,2030,2030,2030,2030,2030,2030,2031,2031,2031,2031,2031,2031,2032,2032,2032,2032,2032,2032,2033,2033,2033,2033,2033,2033,2034,2034,2034,2034,2034,2034,2035,2035,2035,2035,2035,2035,2036,2036,2036,2036,2036,2036,2037,2037,2037,2037,2037,2037,2038,2038,2038,2038,2038,2038,2039,2039,2039,2039,2039,2039,2040,2040,2040,2040,2040,2040,2041,2041,2041,2041,2041,2041,2042,2042,2042,2042,2042,2042,2043,2043,2043,2043,2043,2043,2044,2044,2044,2044,2044,2044,2045,2045,2045,2045,2045,2045,2046,2046,2046,2046,2046,2046,2047,2047,2047,2047,2047,2047,2048,2048,2048,2048,2048,2048,2049,2049,2049,2049,2049,2049,2050,2050,2050,2050,2050,2050,2051,2051,2051,2051,2051,2051,2052,2052,2052,2052,2052,2052
- 출생자수, 사망자수 인구변동 추이 인포그래픽 (2022~2072)작년 11월데이터 출처 : 장래인구추계 국가데이터처 제작 : 나노 바나나 프로 API 통계 데이터가 확실하므로, 환각 오류 걱정이 거의 없어서 거의 정확한 인포그래픽을 만들어주네요 나노 바나나 … 통계 데이터 값 : 가정별,인구변동요인별,2022,2023,2024,2025,2026,2027,2028,2029,2030,2031,2032,2033,2034,2035,2036,2037,2038,2039,2040,2041,2042,2043,2044,2045,2046,2047,2048,2049,2050,2051,2052,2053,2054,2055,2056,2057,2058,2059,2060,2061,2062,2063,2064,2065,2066,2067,2068,2069,2070,2071,2072
- 독거노인 추이 인포그래픽 (2020~2052)작년 11월데이터 출처 : 국가데이터처 장래가구추계 인포그래픽 작성 : 나노 바나나 프로 API 참고 (통계 원데이터) : 가구주의 연령별,2020,2021,2022,2023,2024,2025,2026,2027,2028,2029,2030,2031,2032,2033,2034,2035,2036,2037,2038,2039,2040,2041,2042,2043,2044,2045,2046,2047,2048,2049,2050,2051,2052
- 현재 AI 학습데이터 가중치는 거의 비용처리된다네요작년 11월출처: 채찍피티(무료버전) GPU 감가상각 논란 때문에 그럼 학습결과인 가중치도 상각 대상이냐고 물어보니 저렇게 대답해 주네요. 문제는 검증할 방법이 없어서 저 대답이 맞는지 틀린지 모른다는 겁니다만... 만약 저 대답이 맞다면 매년 엄청난 연구개발비로 인해 당기순손실이 엄청날 것 같네요 ㄷㄷㄷ
- AI의 최근 학습 방법의 힌트를 또 다시 딥시크가 보여줍니다.작년 11월인간 레이블러가 아닌 자체적으로 갖춘 구분 하는 능력으로 엄청난 양의 데이터를 학습할 때 필요한 검증 단계를 스스로 반복하게 됩니다. … 지피티5.1과 제미나이3.0이 서로 다른 분야에서 강점을 달리 하는 것은, 데이터만이 아니라 학습 과정에서도 다르기 때문일 것이며, 세부적으로 드러나지 않은 여러 방법론이 동원됨을
- [AA] 픽셀워치, 이동거리 측정에서 부정확한 결과 도출하는듯. GPS간과.작년 11월이는 구글이 GPS데이터에 가중치를 주는 것이 아닌 GPS데이터의 이동량에 보폭을 곱해서 얻는 결과를 보여주는 것이 아닌가는 의심을 할 수 있게 합니다. … 혹은 GPS 데이터가 오차로 인한 오류 - GPS Drifting Singal 로 인한 것도 아님을 확인할 수 있습니다.
- AI 모델, EnigmaEval 벤치 순위(퍼즐 추론 벤치마크)작년 11월데이터 출처 :
- AI 모델, 법률 분야 추론 벤치 (PRBench-Legal)작년 11월데이터 출처 :
- AI 모델, 인류의 마지막 시험 벤치 순위(Humanity’s Last Exam)작년 11월데이터 출처 :
- AI 모델, 비주얼 툴 벤치(VTB) 순위 (시각 추론 능력 벤치)작년 11월데이터 출처 :
- 금융 전문 추론 벤치 순위 (PRBench)작년 11월데이터 :