AI Briefing#machine-learning
#machine-learning와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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카카오맵이 CLIP 기반 선분류와 OOD 필터링을 적용해 리뷰 이미지 분류 모델의 개발 기간을 단축하고 스팸 분류 정확도를 높였다.
증류(distillation) 없이 데이터로부터 직접 학습하는 방식을 도입해 Consistency Model의 생성 품질을 대폭 향상했다.
Google Cloud Next 2024에서 Gemini를 중심으로 한 AI 기반 클라우드 기술 스택이 공개되었다.
데브시스터즈는 강화학습 기반 퍼즐봇 데이터를 활용해 스테이지의 재미를 객관적으로 측정하는 평가 지표를 개발했다.
Sentence Transformers v3.0의 새로운 학습 방식을 활용한 임베딩 모델 파인튜닝 방법을 상세히 설명한다.
Zama의 Concrete ML을 통해 Hugging Face Endpoints에서 완전 동형 암호(FHE) 기반의 프라이버시 보존 추론이 가능해졌다.
설명 가능한 인공지능(XAI)의 개념을 정의하고, Computer Vision과 NLP 모델의 성능 개선 및 사용자 경험 향상을 위한 활용 사례를 소개한다.
OpenAI가 AI 거버넌스 설계를 위해 10개 팀에 지원한 그랜트 프로그램의 성과와 향후 계획을 공개했다.
태깅 로직과 저장소를 분리하고 write buffer를 넣어 업데이트를 67% 줄였다.
카카오뱅크가 기존 Rule 기반 FDS의 한계를 극복하기 위해 ML 모델과 실시간 파이프라인을 도입했다.
Pyodide를 활용해 서버 인프라 없이 브라우저에서 직접 Gradio 앱을 실행할 수 있는 Gradio-Lite가 공개되었습니다.
Fetch가 SageMaker와 Hugging Face를 활용해 ML 파이프라인을 최적화하여 지연 시간을 50% 줄이고 정확도를 200% 높였다.
Hugging Face가 EU AI 법안이 오픈소스 ML 개발을 저해하지 않도록 5가지 정책 권고안을 발표했다.
구글이 500명 규모의 2023년 4기 머신러닝 부트캠프 참가자를 모집하며 실무 중심의 교육과 채용 기회를 제공한다.
HuggingFace가 AI 모델 및 데이터셋의 책임 있는 개발을 위한 새로운 콘텐츠 정책을 발표했다.
Elixir 기반의 Livebook 노트북을 Hugging Face Spaces에 앱 형태로 배포할 수 있게 되었다.