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#semiconductors

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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

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

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

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

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

Article2024년 5월 17일

Do the returns to software R&D point towards a singularity?

이 글은 소프트웨어 연구개발의 수익률이 1을 넘을 경우 AI가 자기 연구개발을 자동화하면서 초쌍곡적 성장, 즉 소프트웨어 특이점으로 이어질 수 있는지 이론과 제한적 실증 자료로 검토한다.

Tamay Besiroglu

#luxury-hospitality #luxury-travel #travel-hospitality #llm

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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