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#applications

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How Gamma Supercharges Onboarding with Firecrawl
Article2024년 8월 8일

How Gamma Supercharges Onboarding with Firecrawl

Gamma는 Firecrawl을 활용해 웹페이지, 블로그 글, Notion 페이지 등 URL 기반 콘텐츠를 깨끗한 마크다운으로 가져오고, 이를 Gamma Sites와 AI 발표자료 생성 기능의 입력으로 전환한다.

Eric Ciarla
#ai-distribution#search-advertising#zero-click-search#llm
Announcing Fire Engine for Firecrawl
Article2024년 8월 6일

Announcing Fire Engine for Firecrawl

Firecrawl은 외부 스크래핑 서비스의 실패와 속도 문제를 해결하기 위해 자체 기본 백엔드인 Fire Engine을 도입했다고 발표했다.

Eric Ciarla
#llm#semiconductors#applications#agent-deployment
Firecrawl July 2024 Updates
Article2024년 7월 31일

Firecrawl July 2024 Updates

Firecrawl은 2024년 7월 업데이트에서 YC 런치, scrape·crawl 성능과 대시보드 개선, 새 템플릿과 커뮤니티 사례, 채용 소식을 발표했다.

Eric Ciarla
#llm#semiconductors#applications#agent-deployment
The Little Tech Agenda
Article2024년 7월 5일

The Little Tech Agenda

앤드리슨 호로위츠의 마크 앤드리슨과 벤 호로위츠는 스타트업을 뜻하는 ‘리틀 테크’를 미국 기술·경제·군사 우위의 핵심으로 보고, 정부의 반스타트업 정책과 대기업의 규제 포획에 맞서 정치적으로 방어하겠다고 선언한다.

Marc Andreessen, Ben Horowitz, a16z
#ai-safety#change-management#organizational-redesign#semiconductors
Firecrawl June 2024 Updates
Article2024년 6월 30일

Firecrawl June 2024 Updates

Firecrawl의 2024년 6월 업데이트는 Gamma, Dify, Praison, Flowise 연동, 새 대시보드, 플랫폼 기능 개선, 신규 튜토리얼 공개를 중심으로 진행됐다.

Nicolas Camara
#agent-routing#llm#semiconductors#applications
How much does it cost to train frontier AI models?
Article2024년 6월 3일

How much does it cost to train frontier AI models?

Epoch AI는 프런티어 AI 모델의 최종 훈련 비용이 2016년 이후 연 2~3배 수준으로 빠르게 증가해 왔으며, 현재 추세가 이어지면 2027년 최대 규모 훈련 실행은 10억 달러를 넘을 수 있다고 분석한다.

Ben Cottier
#llm#semiconductors#applications#agent-deployment
Introducing SyGra Studio
Article2024년 4월 4일

Introducing SyGra Studio

SyGra Studio는 합성 데이터 생성 흐름을 시각적으로 구성하고, 생성되는 설정과 실행 상태·비용·결과를 한 화면에서 확인할 수 있게 만든 대화형 작업 환경이다.

huggingface.co
#ai-architecture#agent-routing#context-compression#prompt-library
Algorithmic progress in language models
Article2024년 3월 12일

Algorithmic progress in language models

Epoch AI는 사전학습 언어모델에서 같은 성능에 필요한 컴퓨트가 약 8개월마다 절반으로 줄었지만, 지난 10년의 성능 향상은 알고리즘 혁신보다 컴퓨트와 데이터 확장의 영향이 더 컸다고 분석한다.

Anson Ho
#model-scaling#ai-architecture#capex-cycle#llm
Human Feedback Without Reinforcement Learning
Article2024년 2월 28일

Human Feedback Without Reinforcement Learning

DPO는 인간 선호 데이터를 이용해 보상 모델과 강화학습 단계를 거치지 않고도 언어 모델을 직접 선호 방향으로 미세조정하는 방법이다.

@DeepLearningAI
#llm#semiconductors#applications#ai-distribution
Welcome EmbeddingGemma, Google's new efficient embedding model
Article2024년 2월 21일

Welcome EmbeddingGemma, Google's new efficient embedding model

임베딩젬마는 3억 800만 개 매개변수와 2,048토큰 문맥 길이, 100개 이상 언어 지원, 차원 축소 기능을 결합해 일상적인 기기에서도 고품질 다국어 임베딩을 생성하도록 설계된 구글의 소형 모델이다.

huggingface.co
#ai-architecture#agent-memory#agent-routing#search-advertising
Training and Finetuning Sparse Embedding Models with Sentence Transformers
Article2024년 2월 19일

Training and Finetuning Sparse Embedding Models with Sentence Transformers

이 글은 Sentence Transformers로 희소 임베딩 모델을 미세조정하는 이유와 기본 구성요소를 설명하며, SPLADE 계열 모델의 해석 가능성·확장 방식·도메인 적응 필요성을 실용 예제로 보여준다.

huggingface.co
#ai-architecture#multimodal#llm#vision-language-models
🐯 Liger GRPO meets TRL
Article2024년 2월 5일

🐯 Liger GRPO meets TRL

라이거의 청크 단위 손실 계산을 TRL의 그룹 상대 정책 최적화에 통합해 모델 품질을 유지하면서 최대 GPU 메모리를 40% 줄이고, 분산 학습과 매개변수 효율적 미세 조정 및 고속 생성 서버 연계까지 지원한 결과를 소개한다.

huggingface.co
#agent-deployment#agent-memory#context-compression#retrieval-index
No GPU left behind: Unlocking Efficiency with Co-located vLLM in TRL
Article2024년 2월 5일

No GPU left behind: Unlocking Efficiency with Co-located vLLM in TRL

TRL의 co located vLLM은 GRPO의 학습과 생성을 동일한 GPU·분산 프로세스 그룹에서 번갈아 실행해 유휴 시간과 통신 비용을 줄이며, 모델 크기와 텐서 병렬화 설정에 따라 최대 1.73배의 처리량 향상을 보였다.

huggingface.co
#ai-architecture#multimodal#agent-routing#capex-cycle
Who is leading in AI? An analysis of industry AI research
Article2023년 11월 27일

Who is leading in AI? An analysis of industry AI research

Epoch AI는 출판·인용, 훈련 연산량, 알고리즘 혁신 채택을 함께 비교해 구글·오픈AI·메타가 산업 AI 연구를 주도하며 신생 연구소도 빠르게 선두권에 진입할 수 있다고 분석한다.

Ben Cottier
#anthropic#search-advertising#zero-click-search#llm
All About the U.S. Executive Order on AI Use and Development
Article2023년 11월 1일

All About the U.S. Executive Order on AI Use and Development

바이든 행정부의 AI 행정명령은 국방·비상권한에 근거해 일부 기초 모델의 보고·시험을 요구하고, 연방기관이 안전·프라이버시·차별·경쟁력·국제표준 관련 기준을 마련하도록 지시한 조치다.

@DeepLearningAI
#anthropic#privacy-design#llm#semiconductors
Explosive growth from AI: A review of the arguments
Article2023년 9월 23일

Explosive growth from AI: A review of the arguments

Epoch AI 글은 고도화된 AI가 인간 노동을 대체할 때 폭발적 경제성장이 가능하다는 성장모형의 논거와, 규제·개발 난도·정렬 문제 같은 반론을 함께 검토하며 가능성은 배제하기 어렵지만 확실하지도 않다고 정리한다.

Ege Erdil
#llm#semiconductors#applications#agent-deployment
Supporting the Open Source AI Community
Article2023년 8월 30일

Supporting the Open Source AI Community

a16z는 오픈소스 AI 생태계가 폐쇄형 모델과 경쟁할 수준으로 성장하고 있지만 개발자들이 GPU 등 자원 부족을 겪고 있다며, 이를 지원하기 위한 오픈소스 AI 보조금 프로그램과 첫 수혜 프로젝트들을 발표했다.

Matt Bornstein, Rajko Radovanovic
#ai-distribution#ai-infrastructure#capex-cycle#search-advertising
Why AI Will Save the World
Article2023년 6월 6일

Why AI Will Save the World

마크 안드리센은 AI를 인간 지능을 증강해 교육·과학·경제·예술·의사결정을 개선할 도구로 보고, 현재의 AI 공포와 규제 요구를 역사적 기술 도덕 공황 및 이해관계의 산물로 비판한다.

Marc Andreessen
#ai-architecture#change-management#organizational-redesign#travel-hospitality
AI Canon
Article2023년 5월 25일

AI Canon

a16z의 ‘AI Canon’은 현대 AI를 이해하기 위해 영향력이 컸던 논문, 글, 강의, 실무 가이드, 시장 분석 자료를 단계별로 묶은 선별 참고 목록이다.

Derrick Harris, Matt Bornstein, Guido Appenzeller
#anthropic#privacy-design#ai-architecture#agent-routing
Asynchronous Robot Inference: Decoupling Action Prediction and Execution
Article2023년 4월 23일

Asynchronous Robot Inference: Decoupling Action Prediction and Execution

로봇 정책이 미래 행동 묶음을 예측하는 동안 실행을 멈추는 문제를 줄이기 위해, 글은 행동 예측과 실행을 분리하는 비동기 추론 구조로 지연을 제거하고 더 촘촘한 제어 루프를 만드는 방법을 설명합니다.

huggingface.co
#ai-architecture#multimodal#agent-routing#llm
Will we run out of ML data? Projecting dataset size trends
Article2022년 11월 10일

Will we run out of ML data? Projecting dataset size trends

Epoch AI는 현재의 ML 데이터 사용 증가 추세가 지속되고 데이터 효율성 혁신이 없다는 가정 아래, 고품질 언어 데이터는 2026년 전, 저품질 언어 데이터와 이미지 데이터는 2030~2060년 사이에 병목이 될 수 있다고 전망한다.

Pablo Villalobos
#llm#semiconductors#applications#agent-memory
The Trouble With Reinforcement Learning
Article2022년 8월 3일

The Trouble With Reinforcement Learning

강화학습은 지도학습이 과거에 겪었던 것처럼 하이퍼파라미터에 매우 민감하지만, 실세계 벤치마크와 재현성의 어려움 때문에 더 견고한 발전 경로를 만들기 어렵다는 문제를 안고 있다.

@DeepLearningAI
#ai-architecture#llm#semiconductors#applications
Compute trends across three eras of machine learning
Article2022년 2월 16일

Compute trends across three eras of machine learning

Epoch AI는 1950년 이후 주요 머신러닝 모델 120여 개의 최종 학습 컴퓨트를 분석해, 학습 컴퓨트가 세 시대를 거쳐 증가했으며 2010년 이후 약 100억 배 늘었다고 정리한다.

Jaime Sevilla
#ai-architecture#ai-infrastructure#ai-safety#capex-cycle
TRL v1.0: Post-Training Library Built to Move with the Field
Article2017년 7월 20일

TRL v1.0: Post-Training Library Built to Move with the Field

TRL v1.0은 빠르게 변하는 포스트트레이닝 분야에서 안정적인 핵심 API와 실험적 방법을 함께 수용하도록 설계된 Hugging Face 생태계의 범용 포스트트레이닝 라이브러리다.

huggingface.co
#service-design#ai-architecture#agent-memory#context-compression
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