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Hugging Face와 Pollen Robotics의 합병: Reachy 2 휴머노이드 로봇 출시 주요 요약:Hugging Face가 Pollen Robotics를 인수하고 Reachy 2 휴머노이드 로봇을 출시했습니다.Reachy 2는 연구와 교육용으로 설계된 오픈소스 로봇으로, 고급 비전, 오디오, 조작 기능을 제공합니다.이 합병은 AI와 로봇공학의 민주화를 목표로 하며, 오픈소스 철학을 강조합니다.Reachy 2는 Cornell, Carnegie Mellon 등 주요 대학에서 이미 사용 중입니다.합병 개요Hugging Face는 2025년 4월 14일, 오픈소스 로봇 개발로 유명한 Pollen Robotics를 인수했습니다. 이로 인해 Hugging Face는 AI 소프트웨어를 넘어 하드웨어 분야로 진출하며, Reachy 2라는 휴머노이드 로봇을 출시했습니다. Reachy 2는 연구와 교육을 위.. 2025. 4. 20.
Microsoft의 BitNet b1.58 2B4T: CPU에서 효율적으로 작동하는 AI 모델 주요 요약:Microsoft의 BitNet b1.58 2B4T는 20억 파라미터를 가진 1-bit AI 모델로, 표준 CPU에서 효율적으로 작동합니다.1.58-bit 양자화 기술을 통해 메모리 사용량을 0.4GB로 줄이며, 기존 모델보다 최대 19-41배 적은 에너지를 소비합니다.연구에 따르면, 이 모델은 Meta, Google, Alibaba의 유사한 크기 모델과 비슷하거나 더 나은 성능을 보입니다.Apple M2 칩과 같은 일반 하드웨어에서도 원활히 실행되며, AI 접근성을 높일 가능성이 큽니다.모델 개요Microsoft가 개발한 BitNet b1.58 2B4T는 대규모 언어 모델(LLM)으로, 1.58-bit 양자화를 사용하여 가중치를 {-1, 0, +1} 세 가지 값으로 표현합니다. 이로 인해 메.. 2025. 4. 20.
Hugging Face Transformer + vLLM 통합 발표 Hugging Face Transformers와 vLLM 통합: 모든 모델이 vLLM을 활용한 추론 가능https://x.com/vllm_project/status/1912958639633277218 소개Hugging Face Transformers와 vLLM의 통합은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다. 이 통합은 Hugging Face의 방대한 모델 생태계를 vLLM의 고성능 추론 엔진과 결합하여, 개발자들이 다양한 모델을 효율적으로 배포하고 사용할 수 있도록 합니다. 특히, Hugging Face의 모든 모델이 vLLM을 통해 추론할 수 있게 된 것은 개발자들에게 큰 기회를 제공합니다. 이 블로그 포스트에서는 이 통합의 목적, 기술적 세부 사항, 사용 방법, 그리고 실세계에서의 .. 2025. 4. 20.
uv 사용법 주요 요약uv는 Rust로 작성된 빠른 Python 패키지 관리자로, pip의 대체제로 사용 가능합니다.pip install -r requirements.txt 대신 uv pip sync requirements.txt 명령어를 사용하세요.설치 방법은 pip, pipx, Homebrew, 또는 설치 스크립트를 통해 가능합니다.uv 설치 방법uv를 설치하려면 다음 방법 중 하나를 선택하세요:pip 사용: pip install uvpipx 사용: pipx install uvHomebrew (macOS): brew install uv직접 설치 스크립트:macOS/Linux: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shWindows: powershell -c "irm ht.. 2025. 4. 19.
OpenAI GPT o3와 o4-mini 출시 주요 요약OpenAI는 2025년 4월 16일에 GPT-o3와 GPT-o4-mini를 발표했으며, 이는 o-series의 가장 똑똑한 모델로, 긴 추론 작업에 최적화됨.GPT-o3는 복잡한 쿼리에 강력하며, 코딩, 수학, 과학 등에서 우수한 성능을 보임.GPT-o4-mini는 빠르고 비용 효율적인 추론에 적합하며, 비-STEM 및 데이터 과학 분야에서 뛰어남.두 모델은 텍스트, 이미지, 오디오를 처리하며, 웹 검색, 파일 분석 등 도구 사용을 지원.GPT-o3와 GPT-o4-mini 소개OpenAI의 최신 모델인 GPT-o3와 GPT-o4-mini는 2025년 4월 16일에 공개되었으며, o-series의 일환으로 긴 추론 작업에 특화된 AI입니다. GPT-o3는 가장 강력한 모델로, 복잡한 문제 해결에.. 2025. 4. 19.
Google A2A(Agent2Agent) A2A(Agent2Agent) 설명A2A는 AI 에이전트 간의 상호운용성을 가능하게 하는 오픈 프로토콜로, 서로 다른 플랫폼과 벤더 간 협력을 지원합니다.2025년 4월 9일 Google Cloud Next 25에서 발표되었으며, 50개 이상의 파트너가 지원합니다.주요 기능은 보안 통신, 작업 관리, 협업, 사용자 경험 협상 등을 포함합니다.개요Agent2Agent(A2A) 프로토콜은 AI 에이전트가 서로 안전하게 정보를 교환하고, 복잡한 작업을 조율하며, 다양한 기업 플랫폼에서 협력할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 AI 에이전트가 벤더나 프레임워크에 관계없이 함께 작동할 수 있는 공통 언어를 제공하여, 기업이 AI를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕습니다. 특히, 2025년은 생성 AI가 단일 질문.. 2025. 4. 19.
OpenAI Codex CLI https://github.com/openai/codex GitHub - openai/codex: Lightweight coding agent that runs in your terminalLightweight coding agent that runs in your terminal - openai/codexgithub.com 주요 요약OpenAI Codex CLI는 개발자들이 OpenAI의 API를 활용해 코드 생성, 디버깅, 문서화 작업을 로컬 환경에서 수행할 수 있도록 돕는 명령행 인터페이스 도구로 보입니다.연구에 따르면 이 도구는 주로 Python, JavaScript 등 다양한 언어를 지원하며, 개발자 생산성을 높이는 데 초점을 맞춘 것으로 보입니다.사용 방법은 간단하며, CLI 설치 후 API .. 2025. 4. 17.
Google AI Studio 사이트: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 로그인 - Google 계정이메일 또는 휴대전화accounts.google.com주요 요약Google AI Studio는 개발자들이 Google의 생성형 AI 모델, 특히 Gemini를 사용하여 프로토타입을 빠르게 개발하고 실험할 수 있는 브라우저 기반 IDE입니다.이 도구는 AI 모델에 대한 접근성을 높이고, 다양한 프롬프트와 채팅 기반 응답을 생성하는 데 중점을 둡니다.사용 방법은 간단하며, 채팅 프롬프트와 구조화된 프롬프트를 활용하여 다양한 AI 작업을 수행할 수 있습니다.장점으로는 사용의 용이성, 빠른 프로토타입 개발, 모델 튜닝 가능성 등이 있으며, 단점으로는 고급 사용자에게는 제한적일 수 있고, 시스템 지.. 2025. 4. 16.
Google Gemini 2.5 Flash 주요 요약Google Gemini 2.5 Flash는 효율성과 고급 추론 능력을 결합한 AI 모델로, 대규모 데이터 처리에 적합합니다.연구는 이 모델이 낮은 지연 시간과 비용 효율성을 유지하면서 "생각 능력"을 제공한다고 제안합니다.사용 방법은 주로 개발자와 기업을 위한 API 기반 서비스로, Google AI Studio와 Vertex AI를 통해 접근 가능합니다.장점으로는 빠른 속도, 대규모 컨텍스트 처리, 다모달 입력 지원 등이 있으며, 단점으로는 일반 사용자 접근성 부족과 초기 출시 단계의 잠재적 한계가 있습니다.Google Gemini 2.5 Flash: 효율적인 AI의 진화소개AI 기술의 빠른 발전 속에서 Google DeepMind는 Gemini 2.5 Flash를 통해 또 다른 혁신을 선보.. 2025. 4. 16.
Google NotebookLM 주요 요약NotebookLM은 AI를 활용한 연구 및 노트 작성 도구로, 복잡한 정보를 요약하고 이해하는 데 도움을 줍니다.이 도구는 정보 과부하 문제를 해결하고, 사용자가 소스를 기반으로 학습과 연구를 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.사용 방법은 간단하며, Google 계정으로 소스를 업로드하고 질문하거나 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.장점으로는 신뢰할 수 있는 답변, 오디오 요약, 무료 이용 등이 있으며, 단점으로는 커스터마이징 부족, 정확성 문제 등이 있습니다.NotebookLM의 목적과 개발 배경NotebookLM은 사용자가 다양한 출처로부터 정보를 종합하고 이해할 수 있도록 돕는 가상 연구 조수입니다. 이 도구는 AI를 활용하여 문서를 요약하고, 질문에 답변하며, 브리핑 문서, .. 2025. 4. 16.
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